谈谈医院电子病历系统所需要的关键技术.docx

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1、谈谈医院电子病历系统所需要的关键技术目录1 .序言12 .电子病历的内涵及生成23 .电子病历分析及利用33.1. 电子病历分析挖掘3.2.电子病历分析的应用3. 2.1.基于数据挖掘的电子病历分析4. 2.2.基于多维度医疗知识体系的决策4 .电子病历采集技术5 .电子病历储存技术96 .病历数据共享交换107 .电子病历分析对智慧医院相关分级的影响10141414158 .电子病历建设存在的挑战及相关建议8.1. 电子病历建设存在的挑战8 .2.相关建议9 .结束语1 .序言电子病历在优化医疗流程、改进医疗质量、保证医疗安全、降低医疗差错、提高医疗效率等方面发挥重要作用，因此电子病历系统的

2、关键技术也是紧紧围绕上述技术展开的。在经济和社会发展的现实需求拉动以及政策和技术因素的驱动下，人们对医院信息化水平的要求越来越高，这促使“互联网+医疗健康”不断深入发展。传统医院信息系统难以满足当今人们对医疗服务水平的要求，国家政策、经济、社会和技术等多重因素推动着医院向智慧化方向转变。以智慧服务、智慧诊疗、智慧管理为核心的智慧医院进入快速建设时期，其建设基本框架如图1所示。医疗健康大数据泛指所有与医疗和生命健康相关的信息，其贯穿个人生命的全周期。国家已对医疗健康大数据管理进行了统筹设计，2014年国家卫生和计划生育委员会发布了“46312”工程，其中“3”是指三大数据库,分别为电子健康档案数

3、据库、电子病历(electronicmedicalrecord,EMR)数据库和全员人口个案数据库。医疗健康大数据治理也受到学者的广泛关注。电子病历数据库以患者为中心，将患者医疗信息及其相关处理过程综合集成，促进了工作流程的优化、医疗质量的提高以及服务水平的提升。电子病历数据成为核心的医疗大数据，也是智慧医院建设的核心基础。发达国家对电子病历有较深入的研究和应用，并成立了相关机构来组织医疗单位实施和普及电子病历。2010第1页共15页年卫生部印发电子病历基本规范（试行），规范了医疗机构电子病历的管理及应用；2018年，国家卫生健康委员会制定了电子病历系统功能应用水平分级评价方法及标准，为电子病

4、历系统的功能应用水平分级提供了具体评价指标和方法，这标志着我国电子病历建设迈入了一个新的阶段。电子病历的建设、分析及利用对于智慧医院的建设和发展具有基础支持作用。智慧医院智慧诊疗（面向医务人员）：以电子病历评级为核心的智慧医疗智慧服务（面向患者）：利用互联网、物联网等信息化手段，为患者提供智悬服务智慧管理（面向医院管理者）：运用物联网、大数据等技术进行医院内部精细化管理以电/病历为核心的医疗健康大数据图1智慧医院建设基本框架2 .电子病历的内涵及生成电子病历是病历的一种信息化记录形式，在当前医疗信息系统建设中得到迅速发展。电子病历的定义可分为狭义和广义两种：狭义的电子病历是指纸质病历的电子化；

5、广义的电子病历是指医务人员在医疗活动过程中形成的文字、符号、图表、影像、切片等资料的总和，包括门（急）诊病历和住院病历。电子病历不仅包括静态病历信息，还包括医院提供的相关服务，涉及病人信息的采集、存储、传输、处理和利用等多个过程。美国医学研究所对电子病历做了如下定义：以电子化方式管理的有关个人终生健康状态和医疗保健的信息，可在医疗中作为主要的信息源取代纸张病历，满足所有的诊疗、法律和管理需求。综合来看，电子病历以患者数据为中心，是患者综合、完整、详尽的诊断治疗全过程的原始记录，并具有完整性、标准化、规范化、易检索等特点。作为医院信息系统的一个子系统，电子病历系统以患者为中心，综合集成相关医疗信

6、息系统数据及其相关处理过程，更强调患者信息的原始性和完整性，在医院信息管理系统中占有重要地位。电子病历系统与其他医院信息系统的关系如图2所示。庚院信息粒理系统电门用力系统臾成应用临床决或支持系统图2电子病历系统与其他医院信息系统的关系由图2可知，电子病历数据是以患者为中心的其他医疗信息系统数据的综合集成，且表示形式多样化。电子病历数据既包含患者情况的文本描述等非结构化数据，也包含检查、检验报告等结构化数据。针对具体的患者，电子病历主要包括入院记录、病程记录（包括首次病程记录和其他病程记录等）、检查报告、检验报告、治疗记录（如手术记录等）以及出院小结等。电子病历记录了患者的重要诊疗信息，具有为临

7、床决策、临床科研以及运用管理提供巨大支持的潜力，因此有必要对电子病历数据进行分析挖掘，并赋能实践。3 .电子病历分析及利用随着新一代信息技术的发展，医疗数据的采集、抽取、存储以及处理能力增长迅速。面对海量医疗信息，数据挖掘等理论方法将助力电子病历的分析及利用，更好地为相关决策提供支持。基于数据挖掘的电子病历分析及利用框架如图3所示。电f病为入院记录、入程记录、靛查报告、检验报告、治疗记录、出院小结等3.1. 电子病历分析挖掘在当前的临床实践中，许多治疗手段缺乏有效的证据支持。尽管临床医生利用参考指南来辅助决策，但参考指南通常建立在随机对照试验（randomizedcontrolledtrial

8、,RCT）的基础上，而RCT的患者队列有限、标准严格，且经过了精心设计，普适性较低。传统RCT研究面临很多局限，如对于罕见病症的研究，临床上病例较少，而且可能包含其他难以控制的因素。止匕外，受到伦理道德的限制，一些干预手段难以实施。由于限制繁多，RCT只支持部分临床决策，大多数临床决策无据可循。电子病历数据蕴含大量的信息和知识。相比于RCT以及前瞻性队列研究，充分利用电子病历可以极大地降低研究成本和研究难度，为循证医学的发展提供新的思路。合理分析和挖掘电子病历可以极大地促进医护人员对临床实践的认知、优化诊疗业务流程，帮助医护人员制定符合患者特点的个性化临床决策，进而提高医疗服务质量和水平，为精

9、准医疗的发展奠定基础。海量的医疗大数据意味着机遇与挑战并存。电子病历集成了多部门、多类型、多项目的数据，具有多种数据特征。电子病历数据具有多样性，其包含多种数据类型，如结构化数据（如体温、血压、脉搏、检验结果等数据）、半结构化数据（如病史信息、病程记录、出院小结等）以及非结构化数据（如心电图、CT报告单等），而且数据量较大。随着医疗信息化平台的建设和深入应用，越来越多的医疗流程依托于医院信息系统，这促进了医疗平台整合及医疗设备互联，以便为患者提供便捷的医疗服务。与此同时，患者的预约、诊断、治疗等活动产生的海量数据都会被记录，形成信息丰富的电子病历数据。电子病历数据是对患者诊疗过程和病情进展的记

10、录，具有动态性；电子病历数据记录过程可能因为医疗人员的理解不同而存在误差或者缺失，产生很多异常值和缺失值，具有不完整性和不规范性；电子病历数据包括大量患者隐私信息，具有高隐私性。电子病历数据的特性为电子病历数据挖掘带来了困难和挑战。基于已有研究，本节梳理了基于数据挖掘的电子病历分析流程，并针对分析挖掘结果阐述了基于知识图谱的多维度医疗知识管理。基于数据挖掘的电子病历分析挖掘流程基于数据挖掘的电子病历分析挖掘指通过数据挖掘的理论方法对电子病历进行处理，将其中蕴含的知识进行挖掘和呈现。电子病历分析挖掘离不开实践需求，因此解决实践问题成为电子病历分析挖掘的重要目标。基于医疗实践活动中存在的相关问题进

11、行分析提炼，形成科学研究问题，依据关注的科学问题设计实验。首先基于对研究问题的理解，选择合适的研究队列，随后对定义好的研究队列的数据进行抽取，通过数据预处理来清洗完善数据，并通过探索性分析对数据有一个大致的了解。基于研究问题以及数据特点选择合适的模型方法进行实验，并进行评估和改进。达到预期后，可在大规模真实数据集上进行验证，最终发现知识，为医疗实践提供支持。基于数据挖掘的电子病历分析挖掘流程如图4所示。问题抽象.队刻逢择鼓韬准备.数据处理数据值处理故据清洗缺失值处理屏帽质检甯知识发现决第支持数据探索证分析银塞方法定H标梗型方法选择探*性分析图4基于数据挖掘的电子病历分析挖掘流程基于知识图谱的多

12、维度医疗知识管理2012年Google公司提出的知识图谱改变了传统的搜索引擎模式，知识图谱可以智能化地理解用户的输入，并返回最相关的知识。因此，可采用知识图谱的形式组织医疗知识，构建多维度医疗知识库管理系统，实现多维度的医疗知识管理。基于知识图谱的多维度医疗知识管理主要包括医疗知识图谱构建、知识库管理系统设计和实现以及知识应用。在医疗知识图谱的构建中，实体识别和实体关系抽取是基本任务，也是关键问题。实体识别的主要任务是从电子病历中找出相关实体（已存在的概念词语），包括疾病、症状、药物、检测以及治疗等；关系抽取的主要任务是识别抽取出的实体之间的关系，包括同质实体之间的关系（如药物与药物之间的关系

13、）和异质实体之间的关系（如疾病与症状之间的关系）。在医疗知识图谱中，以实体为节点、实体之间的关系为边，从而对医疗知识进行表示。基于自然语言处理的电子病历的实体识别和知识图谱构建方法成为较流行的知识图谱构建方式。阮彤等人利用互联网数据与百科数据构造了医疗知识图谱，为中文医疗知识图谱的构建提供了思路。3. 2.电子病历分析的应用3.1.1. 基于数据挖掘的电子病历分析促进电子病历的智能化生成当前电子病历很大程度上靠医生输入计算机，这占用了医生日常工作的大量时间。据统计，在工作日医生要花费611个小时在电子病历的输入上，这缩短了医生为患者服务的有效时间，降低了医疗人员的服务能力。随着信息技术的不断发

14、展，电子病历的智能化生成将为降低医生的电子病历输入压力提供思路。电子病历的智能化生成将提高电子病历的生成效率，减少医生的电子病历输入任务，有助于提高医疗人员的服务能力和水平。基于数据挖掘的电子病历智能化生成包括电子病历医患共创、个性化电子病历模板推荐以及结构化数据推理生成等重要部分。电子病历的智能化生成框架如图5所示。电子病历数据更新结构化部分非结构化部分数据集成数据挖掘与知识发现（模式挖掘、自然语言处理等）挖掘分析电子病历数据库医患共创数据诊疗信息基本信息I医疗机构端患者端图5电子病历智能化生成框架电子病历的智能化生成可依托互联网交互的特性，引导患者参与自身电子病历的生成，将一些信息收集阶段

15、移至患者端，实现医患共创，降低医疗人员的电子病历输入压力。作为电子病历的重要信息标准，电子病历模板确定了电子病历的风格和基本结构，可提高医疗数据记录的规范性和完整性。不同病种对电子病历模板有不同的要求，基于数据挖掘与分析，依据病人、病种、病情等实际需求，自动推荐契合的个性化电子病历模板将进一步提高电子病历的生成效率。电子病历中除了结构化数据，还包括医生的诊断与总结等非结构化数据，非结构化数据的推理生成也是电子病历智能化生成的重要方式，已有相关研究对中文出院小结自动生成的方法进行了探讨。基于医生的思维逻辑，依据可参考的数据信息推理生成诊断、摘要等非结构化数据，医生可进一步对生成内容进行完善，人机结合，进一步提高电子病历的生成效率和质量。3.2. 2.基于多维度医疗知识体系的决策支持当前的医疗知识主要来源于专家知识（包括显性专家知识、隐性专家知识等）。随