基于循證醫(yī)學(xué)的電子病歷資源整合與挖掘的宏觀模型構(gòu)建

●曹洪欣，徐 維（第二軍醫(yī)大學(xué) 醫(yī)學(xué)信息學(xué)教研室，上海 200433）

1 引言

作為醫(yī)院信息管理系統(tǒng)（Hospital Information System，HIS）的重要組成部分，電子病歷（Electronic Health Record，EHR）誕生伊始即被賦予了“共享病人完整信息、提供醫(yī)療提示和報(bào)警、提供醫(yī)療知識庫支持”的公認(rèn)內(nèi)涵，[1]其目標(biāo)是“提高醫(yī)療質(zhì)量、降低醫(yī)療成本、改善工作流程、提供知識庫支持”。[2]但隨著醫(yī)學(xué)本身的不斷發(fā)展與進(jìn)步以及計(jì)算機(jī)、網(wǎng)絡(luò)技術(shù)和信息技術(shù)在醫(yī)學(xué)領(lǐng)域的不斷拓展與應(yīng)用，使得臨床數(shù)據(jù)呈現(xiàn)以幾何級暴漲的趨勢，而反觀全球電子病歷系統(tǒng)的發(fā)展，因存在時(shí)間性、區(qū)域性、技術(shù)標(biāo)準(zhǔn)等方面的巨大差異，使得富含寶貴信息資源的電子病歷越來越背離了其建設(shè)初衷和應(yīng)用目標(biāo)而成為一座不斷膨脹的信息孤島。因此，如何整合、挖掘電子病歷信息，使其能夠共享、可交換，實(shí)現(xiàn)其服務(wù)醫(yī)療實(shí)踐、醫(yī)療知識庫及醫(yī)療決策支持等的初衷成為當(dāng)務(wù)之急。本文擬從循證醫(yī)學(xué)視角出發(fā)，構(gòu)建電子病歷信息資源整合與挖掘的宏觀模型。

2 構(gòu)建思路及目標(biāo)

EHR本身即具有多樣性、動態(tài)性、冗余性、時(shí)間性、多維性以及不完整性等特征，[3,4]加之各個(gè)國家和地區(qū)在建設(shè)時(shí)間、采用技術(shù)、應(yīng)用標(biāo)準(zhǔn)以及應(yīng)用目標(biāo)等存在的較大差異，使得各EHR系統(tǒng)存在廣泛的異質(zhì)性，無法直接實(shí)現(xiàn)共享與交換，因此EHR資源整合與挖掘宏觀模型的構(gòu)建思路，應(yīng)在確保EHR數(shù)據(jù)安全的前提下，遵循著眼解決上述問題，實(shí)現(xiàn)“共享病人完整信息、提供醫(yī)療提示和報(bào)警、提供醫(yī)療知識庫支持”的內(nèi)涵，達(dá)成“提高醫(yī)療質(zhì)量、降低醫(yī)療成本、改善工作流程、提供知識庫支持”的設(shè)計(jì)思路。

基于上述思路，在確保醫(yī)療機(jī)構(gòu)EHR系統(tǒng)數(shù)據(jù)安全的前提下，可兼容各異質(zhì)EHR系統(tǒng)，能夠?qū)崿F(xiàn)EHR數(shù)據(jù)共享與交換，適應(yīng)循證醫(yī)學(xué)醫(yī)療模式，融合國際、國家和區(qū)域性標(biāo)準(zhǔn)，滿足各種數(shù)據(jù)挖掘需求的區(qū)域性或國家性資源整合與挖掘的平臺模型是本研究的構(gòu)建目標(biāo)。

3 相關(guān)理論、標(biāo)準(zhǔn)與技術(shù)

電子病歷信息資源整合與挖掘宏觀模型的構(gòu)建必須具有相關(guān)理論予以支持，必須遵循國內(nèi)外相應(yīng)的有關(guān)標(biāo)準(zhǔn)以保證系統(tǒng)的實(shí)用性與兼容性，必須通過相關(guān)技術(shù)予以實(shí)現(xiàn)。

3.1 相關(guān)理論

循證醫(yī)學(xué)(Evidence-Based Medicine，EBM)是20世紀(jì)80年代才從醫(yī)學(xué)實(shí)踐中獨(dú)立發(fā)展起來的一門新興學(xué)科，也是一門極具生命力的基礎(chǔ)理論研究科學(xué)。其核心思想就是充分利用客觀的臨床科學(xué)證據(jù)進(jìn)行醫(yī)療決策，從而提高醫(yī)療質(zhì)量。目前循證醫(yī)學(xué)已被廣泛應(yīng)用于醫(yī)學(xué)實(shí)踐的各個(gè)領(lǐng)域，如醫(yī)療實(shí)踐、臨床科研、醫(yī)院管理、醫(yī)學(xué)教學(xué)等。

循證醫(yī)學(xué)的實(shí)踐模式與傳統(tǒng)模式的差別是碰到問題后醫(yī)生不僅僅是通過咨詢專家、教科書等傳統(tǒng)方式獲取決策支持，而是要通過獲取最新科研證據(jù)、最全臨床證據(jù)方式獲取決策證據(jù)，達(dá)到這一目標(biāo)必須要有一個(gè)便捷、高效、權(quán)威、真實(shí)、客觀的數(shù)據(jù)中心的支持，而EHR正是最直接、最真實(shí)、最客觀的臨床證據(jù)來源之一。EHR最終目標(biāo)亦即EHR的高級階段是高度共享和智能化、結(jié)構(gòu)化、構(gòu)建具有決策支持的國家性或區(qū)域性的基礎(chǔ)和通用性EHR系統(tǒng)，[5－7]但這必須在循證醫(yī)學(xué)的理論框架下加以解決。

3.2 相關(guān)標(biāo)準(zhǔn)

全球范圍內(nèi)的EHR系統(tǒng)歷經(jīng)40多年的建設(shè)與發(fā)展，但目前尚未有一個(gè)國家建成基礎(chǔ)和通用的EHR系統(tǒng)，[6]其中最難突破的瓶頸之一就是標(biāo)準(zhǔn)問題。盡管國際上已制定了許多國際性、國家性和區(qū)域性的各種標(biāo)準(zhǔn)，但由于種種復(fù)雜因素而始終無法滿足EHR資源整合與共享的發(fā)展需求，這也是EHR標(biāo)準(zhǔn)成為全球范圍內(nèi)的研究熱點(diǎn)的原因。而對EHR資源的整合與挖掘也必然面臨同樣的瓶頸，因?yàn)閷HR資源的整合與挖掘也必須要在相關(guān)標(biāo)準(zhǔn)及法律法規(guī)框架下進(jìn)行，否則對EHR資源的整合與挖掘?qū)⒉铰木S艱。通常EHR資源整合與數(shù)據(jù)挖掘所涉相關(guān)標(biāo)準(zhǔn)同EHR系統(tǒng)建設(shè)一樣，可分為術(shù)語標(biāo)準(zhǔn)、通信標(biāo)準(zhǔn)、法規(guī)標(biāo)準(zhǔn)三類。

3.3 相關(guān)技術(shù)

本文采用數(shù)據(jù)中心模式構(gòu)建EHR資源整合與挖掘模型，涉及的核心技術(shù)主要要有數(shù)據(jù)倉庫、數(shù)據(jù)挖掘、XMLWebServices技術(shù)。

3.3.1 數(shù)據(jù)倉庫

數(shù)據(jù)倉庫（DateWarehouse，DW）是面向主題的、集成的、時(shí)變的、非易失的數(shù)據(jù)集合，用以支持決策制定過程。最根本的特點(diǎn)是物理地存放來源于其他數(shù)據(jù)庫中的數(shù)據(jù)，需建立在一個(gè)較全面和完善的信息應(yīng)用基礎(chǔ)之上，用于支持決策分析。[8]數(shù)據(jù)倉庫是數(shù)據(jù)庫技術(shù)的一種新的應(yīng)用，是一個(gè)信息提供平臺，它從業(yè)務(wù)處理系統(tǒng)獲得數(shù)據(jù)，主要以星型模型和雪花模型進(jìn)行數(shù)據(jù)組織，并為用戶提供各種手段從數(shù)據(jù)中獲取信息和知識。從功能結(jié)構(gòu)劃分，數(shù)據(jù)倉庫系統(tǒng)至少應(yīng)該包含數(shù)據(jù)獲?。―ata Acquisition）、數(shù)據(jù)存儲（Data Storage）、數(shù)據(jù)訪問（DataAccess）三個(gè)關(guān)鍵部分。

模型構(gòu)建擬利用數(shù)據(jù)倉庫技術(shù)實(shí)現(xiàn)EHR資源整合與挖掘模型的數(shù)據(jù)庫集成與源數(shù)據(jù)建設(shè)。

3.3.2 數(shù)據(jù)挖掘

數(shù)據(jù)挖掘（DataMining，DM）又稱為數(shù)據(jù)庫中的知識發(fā)現(xiàn)（Knowledge Discoveryin Database,KDD），就是從大量的、不完全的、有噪聲的、模糊的、隨機(jī)的數(shù)據(jù)中，獲取有效的、新穎的、潛在有用的、最終可理解的模式的信息和知識的非平凡過程。它起源于多種學(xué)科，其中最重要的是數(shù)據(jù)庫、機(jī)器學(xué)習(xí)和統(tǒng)計(jì)學(xué)三個(gè)領(lǐng)域。

數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)主要有關(guān)聯(lián)規(guī)則(Association Rule)發(fā)現(xiàn)、分類(Classification)、聚類(Clustering)分析、泛化(Generalization)和預(yù)測(Prediction)等；數(shù)據(jù)挖掘的主要方法有頻繁項(xiàng)集和關(guān)聯(lián)規(guī)則、決策樹(Decision Tree)方法、貝葉斯(Bayesian)方法、人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(Artificial NeuralNetwork，ANN)等；常用的理論主要有模糊集合(FuzzySets)、粗糙集(RoughSets)理論、樹立統(tǒng)計(jì)、機(jī)器學(xué)習(xí)(MachineLearning)、人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、決策樹、模式識別(PatternRecognition)、高性能計(jì)算等等。

模型構(gòu)建擬利用數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)實(shí)現(xiàn)EHR資源整合與挖掘模型的數(shù)據(jù)挖掘與應(yīng)用。3.3.3 XMLWebServices

WebServices是一種基于透明標(biāo)準(zhǔn)體系的組件化松散耦合技術(shù)，其目標(biāo)是實(shí)現(xiàn)不同系統(tǒng)間跨平臺、跨編程語言的可互操作性。它是一個(gè)基于XML的可編程實(shí)體，提供一種特殊的功能元素，可以通過Internet標(biāo)準(zhǔn)，如XML和Http等來訪問任何分布式的操作平臺，實(shí)現(xiàn)應(yīng)用的互相協(xié)同工作。[9]WebServices的定位是拓展分布式應(yīng)用，適合大數(shù)據(jù)量低頻率的遠(yuǎn)程數(shù)據(jù)調(diào)用。[10]Web Services框架的核心技術(shù)包括SOAP、WSDL和UDDI，它們都是以標(biāo)準(zhǔn)的XML文檔的形式表達(dá)的。

XMLWeb Services是分布式計(jì)算的重要標(biāo)準(zhǔn)，也是未來軟件開發(fā)的技術(shù)趨勢，通過XMLWeb Services標(biāo)準(zhǔn)，應(yīng)用軟件之間可以實(shí)現(xiàn)跨平臺、跨編程語言的聯(lián)接和互操作。作為微軟平臺的一個(gè)基本功能，基于XMLWebServices標(biāo)準(zhǔn)的.NET開發(fā)平臺可以實(shí)現(xiàn)個(gè)人之間、個(gè)人與企業(yè)之間、企業(yè)之間的信息互連，滿足人們可以隨時(shí)隨地存取和使用信息的需求。

模型構(gòu)建擬利用該技術(shù)實(shí)現(xiàn)EHR資源整合與挖掘模型的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)化處理及數(shù)據(jù)交換，以實(shí)現(xiàn)語法互操作。

4 模型構(gòu)建

目前，EHR資源整合與挖掘常用的模式主要有P2P、索引中心和數(shù)據(jù)中心三種模式。[11]

P2P模式常用于兩個(gè)醫(yī)療單位間的點(diǎn)對點(diǎn)直接數(shù)據(jù)通信，對醫(yī)療單位的信息化程度要求比較高；索引中心模式通過索引數(shù)據(jù)庫→信息源系統(tǒng)數(shù)據(jù)庫方式實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)查詢與訪問，但查詢性能不高。P2P和索引中心兩種模式都是直接訪問醫(yī)療單位的EHR等信息源系統(tǒng)獲取相關(guān)信息，其缺點(diǎn)是：① 對EHR等信息源系統(tǒng)安全威脅較大；② 對EHR等信息源系統(tǒng)資源占用較大；③ 無法支持?jǐn)?shù)據(jù)挖掘等深層次的信息處理與共享應(yīng)用等。而數(shù)據(jù)中心模式是指通過建立一個(gè)集中的數(shù)據(jù)集散中心，將來自各信息系統(tǒng)的數(shù)據(jù)進(jìn)行數(shù)據(jù)清洗、轉(zhuǎn)換、裝載、集成，存儲到中心數(shù)據(jù)庫，并以一定的方式與各信息源進(jìn)行數(shù)據(jù)同步，從而實(shí)現(xiàn)HER等信息源系統(tǒng)的信息資源整合、共享和再開發(fā)利用?；谏鲜龇治觯疚臄M采用數(shù)據(jù)中心的模式進(jìn)行EHR資源整合與挖掘的模型構(gòu)建。

模型可分為四大模塊：模塊1是源數(shù)據(jù)模塊，是數(shù)據(jù)倉庫的數(shù)據(jù)源，主要來源于醫(yī)療機(jī)構(gòu)的各種操作型信息系統(tǒng)數(shù)據(jù)庫（如HIS系統(tǒng)、EHR系統(tǒng)、PACS系統(tǒng)、RIS系統(tǒng)等）、各種醫(yī)療數(shù)據(jù)文檔以及其他相關(guān)數(shù)據(jù)；模塊2是數(shù)據(jù)倉庫管理模塊，主要是通過數(shù)據(jù)倉庫管理工具、各種規(guī)范標(biāo)準(zhǔn)及元數(shù)據(jù)庫等，對模塊1的源數(shù)據(jù)進(jìn)行清洗、轉(zhuǎn)換、裝載、集成，并通過數(shù)據(jù)建模工具完成各種異質(zhì)數(shù)據(jù)及數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)的統(tǒng)一、規(guī)范；模塊3是數(shù)據(jù)倉庫，集成了經(jīng)過標(biāo)準(zhǔn)化、規(guī)范化處理后的各種數(shù)據(jù)，并可根據(jù)具體需求建立各種數(shù)據(jù)集市；模塊4是分析應(yīng)用模塊，通過Web Services層完成各種分析應(yīng)用（如查詢工具、C/S工具、OLAP工具、數(shù)據(jù)挖掘工具等）與數(shù)據(jù)倉庫的數(shù)據(jù)傳輸請求。

本模型通過倉庫管理模塊將各種異質(zhì)數(shù)據(jù)源集成于數(shù)據(jù)倉庫中，并通過分析應(yīng)用模塊完成基于Web Services模式的終端應(yīng)用，即可兼容不同時(shí)間、不同區(qū)域、不同標(biāo)準(zhǔn)、不同結(jié)構(gòu)的各種源數(shù)據(jù)資源，避免重復(fù)建設(shè)和浪費(fèi)資源，又可以通過各種個(gè)性化的工具實(shí)現(xiàn)對EHR相關(guān)資源的共享與應(yīng)用，實(shí)現(xiàn)基礎(chǔ)與通用的EHR系統(tǒng)建設(shè)目標(biāo)。

5 結(jié)語

21世紀(jì)基于循證醫(yī)學(xué)提供集成的個(gè)性化醫(yī)療服務(wù)已經(jīng)成為了世界范圍內(nèi)的共識和目標(biāo)，而這樣的醫(yī)療服務(wù)也必然是建立在基于EBM的、完整的海量信息基礎(chǔ)之上，基于EBM的EHR資源的整合與挖掘是實(shí)現(xiàn)這一目標(biāo)的必然之路。但還有許多問題亟待研究解決，尤其是基于EBM信息需求和基于現(xiàn)代醫(yī)學(xué)技術(shù)、信息網(wǎng)絡(luò)技術(shù)不斷發(fā)展的各種臨床信息語義、語法及各類標(biāo)準(zhǔn)、規(guī)范的研究與制定，仍然是個(gè)漫長而艱辛的過程，必須在國家層面予以支持不斷完善。

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