疫情之下,医疗信息化平台与数据中台的进阶之路

by Norman Wang 2020-03-10

春节伊始,一场突如其来的新冠疫情打破了温情祥和的节日气氛,给全国人民的生活、工作和学习带来了巨大的影响。但在党的统一领导下,在广大医护工作者舍身忘我的工作以及全国人民众志成城的一致行动中,新冠疫情已经得了有效的控制。在这次疫情中,我们看到了科技的力量,看到了5G、大数据、云计算、人工智能等创新技术给医疗行业带来的巨大变化,也看到了IT技术将会给未来医疗行业带来的巨大潜力。

在此次疫情中整个医疗组织和机构在抗疫战斗中的表现,则更加凸显了医疗行业建设信息化平台、大数据平台、数据中台的重要性,为此,我们有必要静下心来,仔细思考医疗行业未来的发展之路,仔细思考医疗信息化和数据中台的进阶之路。

为此,始终关注于企业大数据平台、数据中台建设的智领云科技,特别举办了一场关于医疗行业信息化和数据中台建设的微信群直播,由智领云市场总监孙浩峰、销售总监王德文以及解决方案架构师文征为大家带来了精彩的内容分享,并希望能够借此给关注医疗行业信息化建设和数字化转型的朋友们带来一点点帮助和思考。但由于各种各样的原因,有些朋友并没有参与到此次直播中,再加上微信群直播的规模毕竟有限,这就使得很多想了解此方面相关信息的朋友们没有能够了解到此次直播中的重要内容,为此,我们特撰写此文,以飨读者。

疫情下反映的医疗信息化态势

在此次疫情当中,我们看到,大数据、5G、AI等新一代信息技术和产品已经在医疗行业得到了非常广泛和深入的应用,我们用大数据预测疫情发展的趋势,采用5G技术进行远程的诊断和治疗,通过人工智能技术来缩短检验新冠病毒的确诊时间,所以从这些角度来讲,创新技术在此次抗疫的战斗中已经发挥了很重要的作用。另外,我们也看到,互联网医疗平台在此次疫情中的应用也很广泛,它的流量增长,应用模式也逐渐清晰,未来或许将迎来了一个爆发式的增长期,同时,我们也应该认识到,建设更高质量的健康医疗大数据,也已经成为我国医疗卫生与健康信息化产业发展迫在眉睫的紧要任务,因为只有有了这些高质量的医疗健康大数据,我们才能更好的准确预测疫情,把握疫情的情况,有的放矢地部署医疗资源、查漏补缺。此外,我们也见到,大型的互联网平台企业,传统大型的IT企业及电信运营商,开始越来越多的加入到了医疗行业的信息化建设当中,火神山、雷神山医院之所以能够在如此短的时间内建成,除了体现我们中国这个“基建狂魔”的整体实力以外,和背后IT行业的大力支持是分不开的。疫情过后,IT行业肯定也会将自己更多的力量投入到我国医疗卫生和信息化产业中,从而助推我国医疗卫生和信息化产业的更快速发展。

医疗信息化未来发展的趋势

通过此次疫情,还可以看到医疗信息化未来发展的趋势。

首先,国家将以医联体和医共体,互联网医院建设为契机来尽快加快推进电子病例建设,打通信息孤岛,建立相关的考核指标,实际上,在疫情之前,国家已经把这些问题提上了日程,但相信这次疫情将会更加加速国家建设医联体、医共体以及互联网医院的步伐,推进医联体、医共体、互联网医院更快的发展,国家也将会加大对于医疗机构和公共卫生领域信息化方面资金的投入,加速推动医疗信息化的发展进程。

其次,虽然我国的医疗信息化已经取得了一定成绩,但在面对如此大规模的疫情的时候,我们还是感到医疗信息化还有非常大的提升空间。另外,国家也会立法明确规定医疗数据的主权的归属,因为医疗数据毕竟涉及到病人的隐私,包括个人的隐私,所以在打破数据壁垒,建立统一的数据平台的基础上,也要注意数据隐私的保护,要明确医疗数据的产权,成立国家级的大数据管理机构,建设统一管理的医疗大数据平台,规范医疗数据管理,从而推进医疗大数据产业的更快速和健康的发展。

医疗信息化中存在的问题

但同时也应看到,医疗信息化中也存在一些问题。这些问题并不一定就是在疫情中才出现,很多问题在之前已经有所体现。第一是各个医疗机构、组织之中存在着信息孤岛和数据孤岛,数据无法打通,无法进行统一管理。第二就是缺少统一的信息和数据处理平台,各个医院、医疗机构组织各自为政,无法形成统一的力量。同时,处理采集数据的方法不规范,因此,数据不精确,标准不统一的现象时有发生,另外也缺乏统一的智能灵活可扩展的信息平台和数据平台,这就有可能导致数据不准确,不全面的现象。最后,信息平台和数据平台的效率和可靠性也缺乏保证,这就有可能出现数据堵塞或者数据处理速度比较慢,分析不及时的情况,所以在这种情况下,我们需要建设更加高效,更加可靠的信息平台和数据中台。

医疗信息化改进的思路和方向

基于上述的情况以及智领云在医疗行业沉浸多年耕耘所取得的经验,结合国家的一些政策和法规、医疗行业未来发展的一些措施和策略,我们提出了一些医疗信息化发展的思路和方向。

首先肯定要强化的是数据的集成和处理,我们要建设能够综合医院、卫健委、疾控中心、社区等各方数据的统一的信息化和数据处理平台,打破数据的壁垒。

其次是要规范数据统一处理分析的流程,用好大数据这个创新技术,注重具体的应用场景,为医疗行业提供强大的数据信息支持。

第三,要探索智能的管理服务,利用人工智能和大数据这些技术,通过统一的信息平台和数据中台开发出更多智能化的医疗应用途径和方法,比如全市统一的人员信息平台、社区疫情管理平台、全民测体温平台,挂号诊断平台以及各级医生平台,从而使老百姓能够感到医疗体系的高效和方便。

第四,要深化数据分析,利用大数据技术、大数据平台和数据中台加强疫情或者公共安全事件的研判,分析它的发展趋势,及时发现问题和薄弱环节,找到防护工作的重点难点,然后有针对性的采取对策、举措,提高疫情统计数据的运用价值。

最后,要加大云计算、大数据、人工智能等创新技术的应用。实际上,云计算中的很多技术,比如云原生、容器、微服务、分布式存储、流式计算等这些创新技术给医疗行业信息化的改进提供了可能,利用这些创新技术我们可以很容易的建立起高性能、高可靠、高灵活性和高扩展性的医疗信息化平台和数据中台,我们只要能够真正的利用好这些创新技术,就能对医疗信息化提供更强大的数据驱动能力,为医疗行业信息化的创新提供更多的可能性。

医疗信息技术的发展历程

而为了探讨如何利用医疗信息化系统和数据中台,具体落地医疗信息化改进的思路和方向,我们有必要对医疗信息化技术的发展历程进行一些简单的回顾。

经过多年的发展,我国的医疗信息化技术的发展已经达到相当的高度,但在技术层面,也存在一些问题,这主要体现在三个不统一。

首先,是应用技术的不统一。从桌面端、Web端到移动端,这三个端虽然是一条技术路线,但目前并不是说所有的医疗机构都已经来到了移动端,还有不少停留在Web端和桌面端。因此这三种形态都是存在的,这就会导致应用技术的不统一。其次,是服务器技术的不统一。在医疗组织和机构中,还有不少采用的是物理的单机服务器,也有从虚拟化向集群,再向云主机逐渐迁移的用户。目前最新的也有在做容器化的用户。这几种技术的并存,就导致了服务器技术不统一。最后,是数据技术的不统一,医疗组织和机构对于数据技术的运用,从数据库到BI,然后再到大数据平台、数据中台的应用,这些都是并行的存在。而造成这些不统一的根源,则是各个地区、医疗机构和监管部门的信息化程度分别处于各个不同阶段。那么,由此就造成了不同的技术生态和壁垒。主要体现为以下几点:

一是升级成本比较高。即医疗组织或者机构如果还处在桌面端的阶段,每进行一次升级,每一台计算机实际上都是需要重新进行部署的,这个成本是相当高的。

第二,是维护成本高,因为技术和业务的问题,一些医疗组织和机构,他们没有能力部署很大的一个集群,也没能力对这些集群进行日常维护,因此,需要外请人员来进行这些方面的工作,这个成本是相当大的。

第三,是通信成本高。因为所采用的数据技术不同,因此,需要做大量的接口开发,这种开发的成本通常也是比较高的。

第四,是数据成本比较高。现在我们都知道医疗数据已经变成了海量数据,而这些数据分散在各个地方,如果要对它们进行集中存储的话,单独购买服务器或主机,成本就比较高,如果说这个时候我们有相应的统一的大数据平台,相对来说它的数据成本就不是那么高了,而且它的维护成本也会比较低。

第五,是监管成本比较高,医疗信息化发展到现在,各个地方是良莠不齐,应用也是五花八门,这么多应用,作为监管机构,是很难监控的,需要进行大量的投入,监管成本就会比较高。

最后,是基层医疗效率比较低。这是因为各个地方的信息化发展不同,基层医疗的水平相对较低,因此,在进行诊疗的时候,就需要更高水平的医生来辅助,而如果没有很好的技术支持,实行起来效率将会很低。

数据技术在医疗信息化中体现的问题

再具体到数据技术方面,我们看到,主要存在以下问题:

一是业务流程多。

首先,医疗行业的流程的确很多,而且很繁杂,这是因为业务系统多、厂商多、前置机多,缺失系统统一的应用资产管理。

第二,是同一业务流程的表现形式多样。

比如挂号这样一个很简单的流程,在有一些医院可以用现金挂号,但另一些医院,需要预存金额,才可以挂号,虽然同样是挂号一个行为,同样一个业务流程,但是它所表现的形式也就不同,这就造成了在数据口径和数据标准上面很难进行统一,导致所产生的一些数据有可能就会不同。

而由此就产生了第三个问题,即监管相对比较难。

因为,监管机构需要制定标准的指标,或者是标准口径,并下放到各个医疗机构,而由于各个医院的流程并不是标准统一的,因此,也就不能很有效的进行监管。

第四,无完整的数据安全体系。产生这个问题的原因,实际上是因为各自为政,管数据安全的只管数据安全,管数据库存储的只管存储。如果能够通过系统的一个安全的实施办法,用相应的规则、相应的技术以及比较专业的团队来保证数据安全,就可以起到事半功倍的效果。

第五,数据资产力度,数据资产管理力度不够。实际上我们很多数据都摆在了应用系统中,但是没有很好的一个视角去看待这些数据资产管理。那如何才能把这些数据盘活?当前,还有一些大型的企业和机构至今还在用Excel去维护原数据管理,这真的是管理力度不够。实际上,从上至下,包括政府、监管机构、各个医院,都在强调数据、资产管理,但是很多都做得不到位,可能它没有相应的团队,也没有相应的制度,也没有相应的一些工具、平台去支持做这种事情。而如果这些原数据不能很好的去管理的话,是没法去进行数据交换的。

而这也就产生了第六个问题,数据利用率低。因为不知道有什么东西可以交换,所以难以进行交换,数据也就没法有效和快速利用,也就无法快速达成生产的效果,当然会导致数据利用率低。

同样,在基础设施领域,也存在着不少问题。首先是在医疗行业,网络环境很复杂,医疗专网、内网、国家统一风控网站、互联网等等,纷繁复杂。第二,是组织域比较多,比如区里有网,市里面也有网,省里面也有网,甚至还有一些基层医疗网、基层医疗组织域,那如何实现快速的跨域跨网,是一个复杂的问题。第三,是部署运维难。现在很多做信息化的厂商,服务医院、政府、监管等机构时,会遇到快速部署、资源整合的问题。而这个问题,通常解决起来比较棘手。这是因为,很多医疗信息化的系统,都是由众多厂商协作完成,而且每一个厂商都有其特点,有自己的强项,这样,在多厂商进行合作,出现问题如何快速定位,职责如何划分,都是需要考虑的问题,同时,系统之间调用频繁,并且很难调用。这是因为一个厂商做完以后,它可能会留下一些文档,这些文档怎么去进维护?包括API调用的接口的统一管理,调用是否成功,调用数据是否延时,这些都是医疗信息化过程中需要考虑的技术细节问题

医疗信息化面临的技术挑战

综合上述内容,我们来看一下医疗信息化要面对的一些挑战。

第一,是基础资源的快速扩展,包括资源的快速准备、快速的弹性扩展、网络的快速打通。比如说建设火神山医院或者是各个医疗机构在疫情中要扩展自己的技术资源,以现在的条件,它是难以快速的得到解决的。

第二,是新产品的快速发布迭代和运维,在这次疫情中,我们看到很多新应用如雨后春笋般的出现,就拿最简单的新冠疫情播报来说,起码有十几个应用在做,这么多的入口在做同一件事情,实际上是对资源的浪费。同时,缺乏的是产品的统一规化,也难以进行统一的全面监管和运维。

第三,业务流程如何进行下发和监管,实际上这是一个比较棘手的问题,比如在此次疫情中,有一天,武汉突然确诊增加一万多人,这表面上是数据的增长,实际上是业务流程的变更,是它的检测手段的变更。体现在业务系统上,可能就是业务流程的变更。那我们如何把这种流程变更快速的进行下发和监管?从而保证业务流程能够顺利执行到位,所产生的数据能够按照要求进行回馈,然后所依赖的历史接口如何进行应用,也是在这次疫情中需要去面对的挑战。

第四就是数据面对的挑战,和信息化面对的挑战有所不同,数据面对的挑战首先是解决如何保证数据可以无阻碍的上传下发和交换。实际上,包括在这次疫情中很多数据的标准是有待变更的。数据的标准,如何能够下发到各个医疗机构,医联体内部,也是需要去考虑的。数据在平台下怎么进行暴露,按照怎样的口径进行交换,实际上是缺乏一个成熟、安全的规则的。

第五,如何应对对大数据的强烈需求。在这次疫情中,我们看到了大数据的力量。但大数据中的数据是如何来的,则是需要考虑的问题。大数据应该是在一个统一规范的规则下面去建立,这样才可以利用好数据,做好数据集中,数据交换,网络环境无阻碍,这样才会保证大数据的存活,快速生产化。

医疗信息化技术发展的研判

根据这次疫情中的技术应用,我们做了一些研判,希望能给医疗行业的朋友们一些思考和启示。按照国家的统一规划:全国将逐步推进区域全民健康信息一体化平台;2021年逐步建成500-600个医联/医共体;同时国家鼓励以三甲医院为依托加快互联网医院的建设。以上这些建设项目均将以云为基础来开展的。

云在医疗领域的普及

这是因为,第一,在物理上的集中保证了数据的快速跨网、跨地区的互通。第二,在物理资源的利用和运维方面,云也将大幅度的节省成本。第三,以容器为基础的云原生的PaaS能解决了我们上面所说的一些问题,它具备了快速发展、快速开发、快速部署、弹性扩展、API管理、链路管理一些能力,这对于多厂商、多应用、集中的进行开发,是很好的一套体系。以云和PaaS为基础的平台,也可以更好的服务于SaaS平台。而且,以云和PaaS为基础的开发平台还可以更快更全面地进行顶层信息化规划、部署与监管。

大数据在医疗体系中成为必要组成

从这次疫情中,我们可以看到,大数据在医疗体系中将成为必要组成部分。首先,云原生的租户型的大数据平台将成为医疗体系的标配。所谓租户型的大数据平台,就是指现在一些医疗机构,没有能力去组建大数据平台,但可以通过租用的方式,迅速获取整个大数据平台的存储、计算能力。如果用过公有云,大家就会知道,只要点点鼠标,大数据平台就会建立起来了。而与此同时,与之相匹配的租户型的学习平台也呼之欲出。很多相关的医疗机构或组织没有能力进行数据学习、机器学习、数据挖掘,但只要通过分配一个账号,拨给这些机构相应的计算能力,就可以在这些数据上面来进行机器学习了。其次,围绕着数据标准、口径和质量体系等方面的工作,将是下一步的重点工作。如果想要把这些数据盘活,就要有相应的标准、口径和相匹配的质量体系。第三,数据交换平台和相应的管理运营制度、安全管理制度,也是下一步需要去探索的。这是保证数据如何进行交换,如何保证数据交换安全性的基础。最后,大数据和人工智能的运用将在医疗卫生领域高速发展与普及。大数据、人工智能依赖的是海量的数据,如果没有数据,人工智能就根本无法实现。

数据中台建设势在必行

数据中台的本质其实就是对业务与数据的重新规划和自省、自查。同时,中台通过顶层设计、顶层规划来看待各类资源,避免重复建设。比如说这次疫情中做了这么多的发热上报系统,实际上做一个就够了,而如果有数据中台的话,实际上是可以做到规划这些资源,避免重复建设的,同时也可以更好的服务监管机构。因此,数据中台的建设,将可能被逐渐提到优先日程上来,因为数据中台的确是从一个更高的视角去看待整个医疗体系中的所有数据、应用以及业务的。

业务流程监管平台的探索

最后,是业务流程监管平台建设的探索。在上面的内容中,我们谈了很多流程怎样去进行下发,怎样去监管业务产生的数据是不是按照流程产生等问题。而实际上,业务监管流程就是探讨应该如何保证业务能够按照标准来执行的。而如何进行这样的监管,什么流程需要监管、如何监管则是需要去认真思考的。

智领云助力医疗行业信息化和数据中台建设

对于上述的问题,作为始终关注于企业大数据平台、数据中台建设的智领云,提供了完整的解决方案,依托于智领云丰富的大数据平台/数据中台/云平台架构设计及实施经验,智领云可以为医疗行业的用户提供从需求梳理、架构设计、系统实施到应用开发支持、应用实施迭代支持、运维服务及系统升级的全套服务,协助医疗行业用户进行数据采集与共享,完成各级数据的建设;帮助医疗行业用户进行数据中台建设,包括快速构建大数据平台,完成数据治理与链路监控;进行大数据平台的统一管理,解决数据孤岛与管理难题。

同时,智领云也提供了形式众多的合作模式,包括伙伴推荐、伙伴联合解决方案、伙伴合作集成服务、业务咨询服务等,智领云也将秉承融合开放的态度,与合作伙伴携手前行,合作共赢。

留言

评论

${{item['author_name']}} 回复 ${{idToContentMap[item.parent] !== undefined ? idToContentMap[item.parent]['author_name'] : ''}} · ${{item.date.slice(0, 10)}} 回复

暂时还没有一条评论.