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張鐵山:聚焦知識庫與電子病歷集成

作者:CHIMA 2020 發布時間:2020-10-12
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知識庫與電子病歷系統的集成,是信息化高階段應用的必然要求。在CHIMA 2020大會上,中日友好醫院信息中心主任張鐵山主要從對電子病歷與知識庫的認識、電子病歷智能化發展和知識庫集成的實踐等方面對該話題進行了闡述。


以下內容根據張鐵山主任演講內容整理。




推動知識庫和電子病歷融合



知識庫首先是對知識的匯總,匯總到一定階段后發展成為系統,進一步實現所有業務系統的集成。從技術角度而言,知識庫采取的是從傳統數據庫的DB到人工智能的發展路徑。目前正在進行的電子病歷應用分級和互聯互通標準化測評,方法比結果還重要。很多事情不是一開始就能看到最終點,而是一個歷史的過程,需要從小到大的積累。從知識開始理解知識庫,對其應用更有幫助。


電子病歷是醫院內部“全角色、全流程、全資源”的信息化記錄。電子病歷評級是按照角色和角色流程定的,互聯互通測評也是按照全數據資源定的,這個概念在行業中肯定越來越重要。


知識庫和全資源的集成是知識庫和電子病歷融合的過程。在融合過程中,知識庫本身有層次,電子病歷系統也有層次,既有深度又有廣度。整個醫院信息化最初是從物開始切入的,而真正信息化的內核要落地肯定要關注到人,從事切入,即業務流程,根據業務流程找到資源消耗,用信息化和財務兩者記錄下來,這樣信息化才能實現更好的閉環。醫院信息化建設最早的頂層規劃,隨著十幾年的思考可能要轉型了,下一步的挑戰主要是技術手段和工程手段問題。




四個視角理解電子病歷職能化發展



談及電子病歷職能化發展,從規劃視角、設計視角、應用視角、工程視角等四個角度進行分享。


1.規劃視角是不同電子病歷應用水平的知識集成度,即智能化。電子病歷評級從0到8級這9級,都有不同程度的知識植入:0~3級主要是實現知識自動化,相當于大學本科的學士學位,首先是學習了不同專科體系的知識;4~6級是知識智能化階段,相當于碩士學位,對傳統的基礎知識進行綜合性整合應用;7~8屬于知識成熟度擴展階段,相當于博士學位。建設知識庫一定是分層的,甚至把最基礎最簡單的做好都能帶來很大效益。


2.從設計視角思考,知識庫電子病歷系統集成要從集成應用深度進行考慮。最簡單的應用是把質量規范標準扎實,推動全面普遍應用,這對信息化建設很有價值。


3.在推動知識庫與電子病歷系統集成過程中,要對應用進行分級考量,這是應用視角。主要分為六個階段:第一階段,無系統的個體知識,憑經驗完成工作;第二階段,規則的單系統植入,初步建立電子化流程系統并植入確定性規則,實現流程系統控制;第三階段,知識規則跨系統交互,形成相對獨立的知識庫,對多系統進行交互,對協同的工作流程進行系統控制;第四階段,知識與數據交互,教學相長,主要體現為知識庫初步具備基于數據的學習功能,實現與數據的交互學習,對系統的工作流程進行控制;第五階段,專家系統與多系統集成,知識庫向專家系統發展,規則、知識、邏輯動態更新并通過與數據交互學習成長,對系統進行持續賦能;第六階段,人工智能自主執行簡單工作,基于長期的學習和專家系統的發展,以及與系統流程的交互與固化,實現人工智能應用。


4.從工程視角思考,要對知識庫與電子病歷系統集成建設進行能力成熟度評估。主要分為五級:初始級,成功歸屬于偶然;可重復級,同等項目可成功復制;已定義級,定量細化的過程管理;已管理級,實現質量、效率和效益管理;優化級,實現平穩的應對變更與改進。




知識庫與電子病歷集成實踐



知識庫與電子病歷系統集成案例,選了以下五個方面進行分享。


第一,最簡單的應用是基于文獻知識庫輔助決策。最傳統的知識庫對系統的質量和應用深度要求不是特別高,未來需要把它做扎實,進行全面普及和推廣。把最簡單的事情做到最樸實是我們開展下一步工作的關鍵。中日友好醫院上線的CDSS智能輔助決策系統可進行鑒別診斷、檢查解讀、治療方案推薦,并通過醫生工作站向醫生實時推送與當前患者相關的最新文獻,在醫院獲得非常廣泛的應用。


第二,最基礎的應用是電子病歷書寫質控智能管理,已觸及到自然語言識別的工作。中日友好醫院上線了病歷質控智能管理系統,可通過AI自動對電子病歷的形式、內涵、病案首頁進行質控,提醒醫生電子病歷中存在的問題,在醫生查看后,對相關問題修訂補充。


第三,最成熟的應用是基于藥學知識庫的臨床藥學管理。藥學相對比較規整,邏輯也清晰,中日友好醫院的知識庫與電子病歷系統集成后,第一位交互的就是藥學的審方,幾乎對全院所有的住院門診的審方一對一實時交互,主要有以下價值:警示醫生,系統向醫生提示風險,由醫生決定是否繼續用藥;藥師審核,問題由醫生選擇發送藥師后,由藥師決定是否允許處方/醫囑生效;自動攔截,當臨床用藥符合預先設定的自動攔截規則時,系統將直接拒絕該處方/醫囑,臨床醫生必須修改其用藥。


第四,最廣泛的應用是基于影像學的AI診斷系統。主要研究成果包括基于循環神經網絡的肺結節分割及其在臨床上的應用、基于深度學習的肺結節持續時間判斷、肺炎征象預測的人機對抗和人機協同、基于影像投影分析法的新冠肺炎進展分析等。


第五,最綜合也是最難的應用是單病種閉環智能管理信息化應用示范。它涉及到醫院內所有的環節:業務流,包括醫、患、護、技、教、研;資源流,包括人力、時間、空間、物資和設備;信息流,包括信息共享、交互、體驗和安全。這一應用把知識庫集成的方法都匯集在里面,最后綜合到應用場景,是最有應用價值的,也是最考驗前面所有工作的。數據集成的要求非常多,目標是確保醫療質量安全和患者安全。


臨床信息化建設一定要實現標準化,同時信息人必須具備工程匠心。只有做到這兩點,才能有效推動信息化在醫院落地。


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