【51CTO.com原创稿件】2016年11月25-26日，由51CTO.com主办的WOT 2016大数据技术峰会在北京粤财JW万豪酒店隆重召开。自2012年以来，WOT品牌大会秉承“专注技术、服务技术人员”的理念已成功举办了十二届，不仅积累了大量的专家资源，更获得广大IT从业者和技术爱好者的认可和好评，已成为业界重要的技术分享及人脉拓展平台。
在本届WOT2016大数据技术峰会的“行业应用实践”主题专场，来自北大人民医院医学大数据研究中心副主任刘帆做了“数据科学在临床科研与患者管理中的应用”的精彩主题演讲。
刘帆在WOT大数据峰会现场接受媒体采访。
刘帆，逾18年医疗行业从业经历。其中，十年应用医疗信息化进行现代医院管理的经验。2007年，参与创建北京大学人民医院区域医疗卫生服务共同体，8年时间覆盖全国18个省市近400家合作单位;2010年带队建成***家全面应用HRP的公立医院;2011年开始参与筹建北京大学国际医院，启动医院信息集成平台项目，并于2013年10月全面上线，构建涵盖400万人的CDR数据中心，拥有10亿条临床数据;2014年5月，北大人民医院通过HIMSS 7级认证，成为大中华区首家、北美外第二家通过该认证的医院，标志北大人民医院信息化水平达到国际领先水平;2015年，始任北大人民医院医疗大数据研究中心副主任，开始从事大数据研究，目前已建立北大人民医院科研数据平台，为该院所有临床医生提供可视化科研管理工具。同时，他也身兼《中国医院协会信息管理专业委员会》常务委员、副秘书长，《中关村移动互联网产业联盟移动医疗专委会》主任委员等多项社会性事务和职务。
会后记者对刘帆老师进行了采访，他为大家介绍了大数据为医院临床管理带来的数据价值和实践应用思考。
大数据在医疗领域的价值
从事医院信息化研究工作多年，刘帆认为，首先医院的数据不叫大数据，但大数据应用可以帮助医院做很多事情。
他表示，任何IT技术、IT工具都可以帮助一个行业、一家企业或一家医院去发展，但是一个显著的问题是，多年来医院投了很多钱，也建了无数的系统，可这些系统所产生的大量数据其实并没有被充分利用起来，“今天谈大数据如何帮助医院去发展、去提升，非常重要的一点，我们需要加强对历史数据的挖掘，用数据帮助医院做决策，提升医院整体的医疗服务质量和运营管理效率。因此，医院大数据应用的方向其实非常明确，那就是原来IT只服务于流程，今天我们要让IT产生价值，利用IT系统来推动产生数据，通过数据挖掘来做数据的变现，变成数据的价值，这才是医院发展大数据的一个方向。”
比如，在医疗服务流程、应用管理、临床科学上都存在巨大且可挖掘的数据价值。刘帆认为，借助这些数据，可以辅助临床医生做科研，辅助临床科研模式去变化;让医院的围墙拆掉，让患者和医生能够更好地互动，让患者在家仍能享受到医院的精细服务。而实现这些目标就需要改变现有医疗卫生服务模式，不以医院的围墙之内为核心，而真正是以患者为中心，创造一种全新的医疗服务模式。当然，想要借助这种新的医疗服务模式去提高医院的临床管理效率，并获得既定的效益，同时降低患者的就医成本，依然需要通过IT技术、IT应用去实现。
医院做大数据先要克服三件事
具体到大数据在医院行业的落地问题，刘帆认为，首先需要对医院现有的IT系统和数据进行全面的梳理，重视数据治理，包括数据的来源，数据的质量和数据的完整性，比如医院想做数据分析的过程中，发现数据来源还是纸质的，并没有整合到现有的IT系统中来，或者有系统，但所有数据都还没有进行整合等等问题都先要有一个较为明确的数据治理概念，“毕竟医院做大数据的***件事是先要有数据。”
第二件事，就是无论有没有标准，都要将所有数据整合在一起，让人能够使用。
这种整合是真正意义上的以患者为主线，将所有数据整合在一起，包括医院的运营也要切实以病人为中心，将病人用药、耗材以及各种与资产相关的，财务相关的数据都要整合在一起。先做好这些数据的整合之后，才能进一步去做分析，“否则医院数据就是杂乱无章的，彼此没有任何联系的，看着数据都全，但其实是一堆垃圾。”
第三件事，是要深度跟医生进行整合。包括医院的管理者、临床医生、护士、药师，挖掘他们的需求点，将他们的需求通过IT技术来实现，这是非常重要的。“今后越往后做，尤其做数据变现，大量工作是技术人员和临床一线工作人员以及医院管理密切配合，没有他们的参与，这件事情做起来几乎没有任何意义。如果你只是就技术来谈技术，就算法来谈算法，是无法让它真正服务于临床，服务于医院的具体管理工作的。”
异构数据如何做好整合
“去年我们才开始做有关自然语言的分析，结果发现，我们之前在医院里花大力气去做结构化病历或半结构化病历，做到今天也没有哪个医院说所有病历是真正的全结构化病历。”刘帆坦言，“因为全部结构化显然不可能。原因在于病种太过复杂，不可能对每一种疾病都建立结构化模板。即使建立了结构化模板，你会发现模板标准又是一个问题。而且一个医院的全结构化和另外一个医院的全结构化，同样一个数据放在一起，可能也无法进行沟通，因为医院行业缺乏术语标准。在国外是有对所有医学词汇进行标准规范的，但中国目前没有这种标准体系，所以每个医院即使都做了全结构化电子病历，医院和医院之间的数据还是很难打通，不同厂商之间的数据也很难打通。”
对此，刘帆认为，通过做自然语言分析，可以对医院非结构化病历做一个结构化的处理。“我们原来的全结构化电子病历和半结构化电子病历有没有意义?当然也是有意义的。它能保证将所有病历记录完整。如果没有这样一个模板，没有这样一个表单，可能***做的记录就很随意。有了这个结构化模板，至少可以保证每一个环节都能记录在案。”
现在很多做大数据的人都深刻意识到，其实今天医院的病历，如果真正按照结构化去写会丢失大量信息。因为我们在制定模板时，是按照今天的思维去制定的模板，而不是按照这个患者应有的属性来制定模板。这样做导致在制定模板过程中会遗漏很多信息。
“在一些信息化发达的国家和医院，真正做大数据的不是在做病历，而是在采集后，通过自然语言的后处理，变成我们想要的东西。从原始数据去做挖掘，这才是真正大数据的理念，而不是一开始就先做一个最小数据集。现在的问题是医院往往是在以今天的理论，今天的视角将看到的东西去做了一个最小数据集，十年以后发现丢了好多东西。”
医院做大数据研究要怎么做?
“医院做大数据研究，不应只是纯做研究。”刘帆认为，“医院是承担了科研的部分职能，但大部分科研***还是要转换成生产力。所有研究，包括临床科研的研究，***都要变成临床服务，能够用得起来。”
所以，医院的本质是为患者提供医疗服务的。医疗服务就要有安全的保障，有服务质量的保障。今天提到医院，***件事就是医院的医疗质量安全，第二件事是患者服务满意度，第三件事是医院的运营管理。
那么，医院做大数据研究做什么?无外乎就是围绕医院这些主线内容去做服务研究。研究的结果尽可能放在医院管理系统中去发挥它的作用，这样才能真正产生数据的价值。(完)
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