基于臨床大數(shù)據(jù)的糖尿病中醫(yī)專病數(shù)據(jù)庫建設與展望

李華，郭慧琴，謝偉，林朝陽，徐杭，周開，陳欣然，張若奇

基于臨床大數(shù)據(jù)的糖尿病中醫(yī)專病數(shù)據(jù)庫建設與展望

李華1，郭慧琴1，謝偉1，林朝陽1，徐杭1，周開2，陳欣然3，張若奇3

1.寧波市中醫(yī)院信息科，浙江寧波 315010；2.寧波市中醫(yī)院內(nèi)分泌一科，浙江寧波 315010；3.醫(yī)渡云（北京）技術有限公司，北京 100191

通過建立糖尿病中醫(yī)專病數(shù)據(jù)庫，優(yōu)化數(shù)據(jù)抽取、統(tǒng)計分析、診療隨訪等方面的中醫(yī)循證科研工作流程，并依據(jù)寧波市中醫(yī)院實際情況，建立以中醫(yī)藥診療糖尿病為核心的數(shù)據(jù)庫，實現(xiàn)數(shù)據(jù)的科研項目管理、數(shù)據(jù)統(tǒng)計分析與隨訪管理信息化等功能。寧波市中醫(yī)院糖尿病中醫(yī)專病數(shù)據(jù)庫已具備規(guī)范化處理患者數(shù)據(jù)的能力，覆蓋病歷、醫(yī)囑、護理文書、課題隨訪數(shù)據(jù)等多種文檔類型，可輔助醫(yī)生建立大規(guī)模疾病研究人群。與傳統(tǒng)人工操作相比，糖尿病中醫(yī)專病數(shù)據(jù)庫能夠提升醫(yī)生的科研質(zhì)量和效率，深化推動科研成果的臨床應用。

糖尿病；醫(yī)療大數(shù)據(jù)；大數(shù)據(jù)處理；信息技術；專病數(shù)據(jù)庫

隨著云計算、人工智能等新一代信息技術的快速發(fā)展，健康醫(yī)療大數(shù)據(jù)的應用和發(fā)展已納入國家發(fā)展戰(zhàn)略。而中醫(yī)治療糖尿病積累了豐富的臨床實踐經(jīng)驗，是我國中醫(yī)藥領域最具傳統(tǒng)特色診療優(yōu)勢的學科之一[1-2]。在國內(nèi)外循證醫(yī)學研究興起的契機與挑戰(zhàn)下，中醫(yī)治療糖尿病亟需提升相關驗證藥物療效和安全性的科研工作[3]。

1 中醫(yī)醫(yī)療大數(shù)據(jù)應用面臨的問題

近年來我國醫(yī)療衛(wèi)生行政部門出臺了一系列政策以支持推動基于健康醫(yī)療大數(shù)據(jù)的服務創(chuàng)新，但就中醫(yī)藥大數(shù)據(jù)的治理與利用仍是目前亟待解決的行業(yè)痛點[4]。當前中醫(yī)院信息系統(tǒng)數(shù)據(jù)渠道來源多樣化，數(shù)據(jù)治理水平參差不齊，中醫(yī)病證分類與代碼標準發(fā)布較晚，我國的中醫(yī)藥“醫(yī)療大數(shù)據(jù)”追溯性差，結(jié)構化不統(tǒng)一，互聯(lián)互通不足，可用性低，歸屬權不明確[5-6]。因此，依托互聯(lián)網(wǎng)及人工智能技術的發(fā)展，構建以醫(yī)療機構為主體的中醫(yī)醫(yī)療大數(shù)據(jù)平臺或?qū)？茊尾》N數(shù)據(jù)庫，實現(xiàn)對數(shù)據(jù)采集整合、處理分析、存儲應用，充分發(fā)揮信息技術探索發(fā)現(xiàn)更多科研靈感，輔助臨床科研工作，打通臨床科研與疾病診療間的“數(shù)據(jù)通路”，已成為一項重要的中醫(yī)藥信息化工作[7]。

2 大數(shù)據(jù)時代給中醫(yī)藥診療糖尿病帶來的契機及挑戰(zhàn)

中醫(yī)藥大數(shù)據(jù)的信息特征與大數(shù)據(jù)“4V”，即volume（大量）、velocity（高速）、variety（多樣）及value（價值）具有高度相似性，同時還兼有中醫(yī)學領域的整體性、混雜性及相關性[8]。中醫(yī)藥診療糖尿病多基于中醫(yī)整體觀，通過辨證論治思維辨病因、識病機。醫(yī)療機構的中醫(yī)診療數(shù)據(jù)既有混合型數(shù)據(jù)（結(jié)構化和非結(jié)構化）又有離散型數(shù)據(jù)（數(shù)據(jù)分布在不同的系統(tǒng)或平臺），如定性化的中醫(yī)證候、體征癥狀與定量化的實驗室指標數(shù)據(jù)及影像功能檢查等，目前很難找到標準化、有序性的數(shù)據(jù)采集處理方法。在糖尿病中醫(yī)診療過程中摻入的醫(yī)生主觀經(jīng)驗判斷、模糊語言表達也體現(xiàn)出其數(shù)據(jù)的混雜紛繁性。中醫(yī)診療糖尿病基于復雜的中醫(yī)理論治療方法，如陰陽平衡、臟腑辨證、整體調(diào)理等，所謂的因果關系不單依賴少而精的數(shù)據(jù)描述，更關注宏觀的臨床真實世界數(shù)據(jù)相關性[9]。因此，中醫(yī)藥診療糖尿病仍面臨著數(shù)據(jù)信息標準化不足、診療方案不規(guī)范、數(shù)據(jù)信息化緩慢等重大挑戰(zhàn)。

近年來，隨著信息技術逐漸發(fā)展并應用到中醫(yī)藥領域，依托自然語言處理、數(shù)據(jù)挖掘及人工智能等算法將多源異構的數(shù)據(jù)結(jié)構化為“可用”“好用”的數(shù)據(jù)。通過真實世界數(shù)據(jù)驅(qū)動形成中醫(yī)藥臨床研究的循證醫(yī)學證據(jù)，推動中醫(yī)藥研究水平提升[10]?；诤Ａ繑?shù)據(jù)的優(yōu)勢，我國已初步構建中醫(yī)病證分類與代碼的標準體系框架，但中醫(yī)治療疾病的療效評價、安全性評價與經(jīng)濟性評價的相關標準尚未完全確定統(tǒng)一。只有充分發(fā)揮我國中醫(yī)臨床診療術語標準化示范作用，優(yōu)化完善中醫(yī)糖尿病智能大數(shù)據(jù)平臺，才能完全掌握糖尿病中醫(yī)診療標準的國際話語權[11]。

3 糖尿病中醫(yī)專病數(shù)據(jù)庫的建設與應用

通過糖尿病?？漆t(yī)生為核心的團隊與信息管理部門的合作，寧波市中醫(yī)院運用大數(shù)據(jù)和人工智能技術，對數(shù)據(jù)進行集成與處理，建立糖尿病患者模型和疾病模型，實現(xiàn)中醫(yī)臨床醫(yī)生對患者臨床、隨訪、健康管理等全量數(shù)據(jù)的結(jié)構化存儲、智能化管理與科研化應用。具體建設包含以下內(nèi)容。

3.1 數(shù)據(jù)采集

以寧波市全民健康信息平臺為數(shù)據(jù)源，進行數(shù)據(jù)抽取、傳輸和加載，并進行原始數(shù)據(jù)的清洗、映射及格式轉(zhuǎn)換。以患者為維度，以患者單次就診為最小顆粒度，將患者在不同系統(tǒng)（電子病歷、檢驗、檢查、用藥等）中的數(shù)據(jù)關聯(lián)起來，建立完整的患者數(shù)據(jù)模型，并在不影響醫(yī)院現(xiàn)有系統(tǒng)的基礎上實現(xiàn)業(yè)務數(shù)據(jù)的自動更新。提供直觀的頁面訪問UI設計，實現(xiàn)在院內(nèi)任一聯(lián)網(wǎng)的計算機終端上支持對多源異構數(shù)據(jù)采集，進行相關統(tǒng)計分析，評估數(shù)據(jù)質(zhì)量及字段映射準確率，進行數(shù)據(jù)調(diào)閱和科研使用，并支持數(shù)據(jù)溯源，支持圖形化方式展示最終數(shù)據(jù)字段與原始數(shù)據(jù)字段之間的關系、數(shù)據(jù)計算邏輯及中間計算結(jié)果。

3.2 數(shù)據(jù)治理

數(shù)據(jù)治理支持對患者數(shù)據(jù)進行多維度、復合條件查詢，并允許對數(shù)據(jù)質(zhì)量進行核查，完善數(shù)據(jù)規(guī)約、清洗等治理工作，為臨床研究提供支持。數(shù)據(jù)字典參考國內(nèi)和國際醫(yī)療行業(yè)的權威標準，如《中國藥典》規(guī)范數(shù)據(jù)標準，建立中醫(yī)學術語的同義關聯(lián)詞表，其意義在于可對多源異構的原始數(shù)據(jù)進行標準化的數(shù)據(jù)治理，并為后續(xù)數(shù)據(jù)應用提供統(tǒng)一的信息表達。

通過運用數(shù)據(jù)清洗、醫(yī)療文書后結(jié)構化和醫(yī)學數(shù)據(jù)標準化等主要技術手段，實現(xiàn)數(shù)據(jù)標準化歸一、后結(jié)構化處理及元數(shù)據(jù)與數(shù)據(jù)質(zhì)量管理，并進行數(shù)據(jù)脫敏與加密處理，從而提升數(shù)據(jù)可用性，建立糖尿病數(shù)據(jù)模型。根據(jù)臨床醫(yī)生的需求，以時間為軸整合患者歷次就診數(shù)據(jù)，建立患者維度的數(shù)據(jù)集，全景展示各項指標的變化情況，不僅能展示糖尿病患者管理中的用藥情況、主要檢查檢驗指標的治療趨勢，并能在數(shù)據(jù)分析場景中，發(fā)現(xiàn)問題指標后直接點擊打開詳情列表，進入詳情頁面進行查看，查看維度包括病案信息、電子病歷相關信息、費用信息、檢驗檢查結(jié)果信息、病程信息、隨訪信息等已集成的數(shù)據(jù)詳情，從而讓醫(yī)生發(fā)現(xiàn)問題后可深入細節(jié)，找到疾病診療問題背后的原因。

3.3 患者隨訪管理

糖尿病是寧波地區(qū)最常見的慢性內(nèi)分泌系統(tǒng)疾病，其特點是病程長，病情易反復且需要長期的隨訪治療，患者多數(shù)在門診進行治療，需要全流程管理和密集隨訪[12]?；颊叩呐R床數(shù)據(jù)涵蓋生活居住環(huán)境、門診診療、檢驗檢查、院外隨訪用藥等多來源數(shù)據(jù)，通過信息化管理可顯著提高患者隨訪和患者管理的效率。

本數(shù)據(jù)庫通過構建患者隨訪模塊，對需觀察入組的患者，設定相應的隨訪計劃，并實現(xiàn)通過短信、微信推送及電話的方式，對失訪患者進行提醒，并支持自定義隨訪次數(shù)、隨訪頻率和隨訪開始時間；配置電子化隨訪病例報告表（case report form，CRF），CRF題目支持使用疾病標準數(shù)據(jù)集指標和用戶自定義添加指標，通過數(shù)據(jù)整合技術，從醫(yī)院多個信息系統(tǒng)中精準采集CRF中的相關字段進行自動填充，對非結(jié)構化數(shù)據(jù)進行結(jié)構化處理，并對以圖像方式存儲的數(shù)據(jù)進行圖像中字符數(shù)據(jù)的提取。自動填充的CRF支持臨床多源數(shù)據(jù)的整合，實現(xiàn)以患者為單位統(tǒng)一展示全生命周期數(shù)據(jù)。

隨訪數(shù)據(jù)可回流到專病庫內(nèi)，與專病庫數(shù)據(jù)融合，可搜索、可導出、可被其他項目復用，并支持設定不良事件觸發(fā)規(guī)則，自動提醒不良事件短信及微信隨訪，支持給患者發(fā)送短信及推送微信消息，患者在移動端填寫隨訪表單并實時回傳數(shù)據(jù)。

3.4 科研管理

糖尿病中醫(yī)門診及住院產(chǎn)生的海量診療數(shù)據(jù)經(jīng)過本數(shù)據(jù)庫的有效處理，可為開展相關科研工作提供數(shù)據(jù)基礎。基于臨床數(shù)據(jù)開展臨床研究，在臨床研究中獲取循證醫(yī)學證據(jù)，并將其推廣運用于臨床實踐，完全符合“從臨床中來，到臨床中去”的中醫(yī)學臨床科研模式[13]。本數(shù)據(jù)庫可同時對一個或多個科研項目進行實施和管理，包括創(chuàng)建項目、編輯項目、刪除項目、設置項目權限、項目組管理、項目組成員管理等過程管理，實現(xiàn)科研項目/課題流程、進度及科研項目的實時管理。滿足查詢、增加、修改、作廢科研項目功能，同時具備設置項目的基本信息，包括項目名稱、項目類型、項目狀態(tài)、相關科室、負責人、相關CRF模板等。管理的相關操作具備權限控制，不同的系統(tǒng)用戶設置不同的數(shù)據(jù)權限，如數(shù)據(jù)可訪問范圍、數(shù)據(jù)脫敏字段范圍、數(shù)據(jù)導出字段范圍。項目組管理用于創(chuàng)建、編輯、刪除相關項目的項目組，應關聯(lián)到對應的科研隊列；項目組成員管理實現(xiàn)項目組成員的增加、刪除及給成員授權角色（如項目組用戶、普通用戶、錄入人員）的功能。臨床研究方式滿足支持前瞻性及回顧性研究，通過設定納入、排除條件及醫(yī)療事件基線等條件，可實現(xiàn)自動篩選入組病例，并添加相應的觀測指標，提供多種方式的在線數(shù)據(jù)統(tǒng)計，以支持科研項目的開展。

循證研究高度依賴臨床數(shù)據(jù)的高質(zhì)量收集，而結(jié)合數(shù)據(jù)高效采集和隨訪管理一體化的專病庫正符合中醫(yī)藥循證能力建設過程中對臨床科研項目管理、數(shù)據(jù)采集和數(shù)據(jù)查詢的要求。滿足用戶通過拖拽組件的方式自動生成完整可用的表單，具備單選框、復選框、日期、下拉框、文本域等控件。實現(xiàn)從新建表單-設計表單-保存表單-創(chuàng)建數(shù)據(jù)表-保存數(shù)據(jù)-展示數(shù)據(jù)-查詢數(shù)據(jù)的完整操作流程，無需技術人員參與，并具備多種數(shù)據(jù)錄入方式和數(shù)據(jù)質(zhì)量校驗。可實現(xiàn)動態(tài)填寫表單，同時滿足從外部獲取數(shù)據(jù)使用；具備數(shù)據(jù)校驗功能，能校驗一個表單內(nèi)部單一或多個數(shù)據(jù)項間邏輯關系的合法性，同時實現(xiàn)跨表單數(shù)據(jù)邏輯關系的校驗；通過實現(xiàn)自動計算和評分的功能，可根據(jù)多個數(shù)據(jù)項目的內(nèi)容進行其他項目內(nèi)容或分值的自動計算。通過對臨床醫(yī)生簡單的軟件操作培訓即可自行設計表單，對表單的維護不需要技術和實施人員參與。

4 基于真實世界研究的中醫(yī)藥糖尿病精準醫(yī)療與科研成果轉(zhuǎn)化展望

目前針對區(qū)域人群糖尿病早期診斷及規(guī)范化、個性化治療的臨床研究相對較少，這與醫(yī)院缺乏對疾病臨床數(shù)據(jù)全周期統(tǒng)一規(guī)范化處理及未形成高質(zhì)量的疾病研究數(shù)據(jù)庫有較大關聯(lián)[14]。依托本數(shù)據(jù)庫開展寧波中醫(yī)糖尿病循證醫(yī)學研究，可為臨床科研及規(guī)范標準的制定提供堅實工具與數(shù)據(jù)基礎。

醫(yī)療大數(shù)據(jù)時代的到來為真實世界研究的發(fā)展奠定基礎?！熬珳梳t(yī)療”可理解為以個體化醫(yī)療為基礎，治療時強調(diào)考慮個人的基因變化、環(huán)境影響及生活方式變化[15]。糖尿病中醫(yī)藥診療強調(diào)整體觀念、辨證論治等治療理念。糖尿病中醫(yī)專病數(shù)據(jù)庫基于個性化原則進行患者診療數(shù)據(jù)采集，既是對傳統(tǒng)信息數(shù)據(jù)的有力補充，又對患者全程的診療信息進行跟蹤，真正實現(xiàn)個性化醫(yī)療，標志著以預防及控制疾病為核心的新型健康服務模式已開啟。

臨床隊列的建立也為進一步拓展中醫(yī)優(yōu)勢病種研究的深度建立了數(shù)據(jù)基礎。未來，可在本數(shù)據(jù)庫基礎上拓展基于人工智能等新興技術的決策支持、患者智慧服務等應用，如結(jié)合中醫(yī)四診醫(yī)療設備報告進行智能識別提供輔助診斷、根據(jù)患者自行填報的信息主動給出健康管理建議等。

5 小結(jié)

根據(jù)糖尿病患者中醫(yī)藥診療特點，本院臨床醫(yī)生與信息部門圍繞目前醫(yī)院信息系統(tǒng)的管理與應用特點、數(shù)據(jù)采集內(nèi)容進行分析，確定需要重點建設的數(shù)據(jù)庫功能及系統(tǒng)需求?；谥嗅t(yī)診療糖尿病的真實世界數(shù)據(jù)復雜性及糖尿病患者對醫(yī)護協(xié)同隨訪的需求，建設一個能將患者首診、復診及院外數(shù)據(jù)進行整合，實現(xiàn)多維數(shù)據(jù)良好采集和應用的信息化系統(tǒng)，實現(xiàn)中醫(yī)診療糖尿病的臨床智能化管理與科研數(shù)字化開展的新模式，不僅有助于中醫(yī)糖尿病?？漆t(yī)護人員為患者提供良好的隨訪和全周期照護，并可積極推廣我市特有的甬派中醫(yī)藥診療特色，提高甬派中醫(yī)藥傳承創(chuàng)新能力[16]，對寧波市糖尿病預防和治療、提升人民健康生活質(zhì)量具有重大意義。

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Construction and prospect of diabetes traditional Chinese medicine special disease database based on clinical big data

LI Hua, GUO uiqin, XIE Wei, LIN haoyang, XU hang, ZHOU Kai,

1.Department of Information, Ningbo Municipal Hospital of Traditional Chinese Medicine,Ningbo 315010, Zhejiang, China; 2.The First Department of Endocrinology, Ningbo Municipal Hospital of Traditional Chinese Medicine,Ningbo 315012, Zhejiang, China; 3.Yidu Cloud (Beijing) Technology Co. Ltd., Beijing 100191, China

With the vigorous promotion of internet diagnosis and treatment services, the people’s acceptance of internet diagnosis and treatment is getting higher and higher, and the demand is growing as well. The associated supporting system and process of internet diagnosis and treatment should also be improved simultaneously. This paper is aiming to build a more appropriate settlement model for internet diagnosis and treatment service through streamlining the according processes including charging, obtaining medical bills, refunding, medical insurance settlement, reconciliation and financial management of funds in various payment channels etc. Comparing the pros and cons of various processes, to make the internet diagnosis and treatment services go more smoothly, promote the genuine implementation of the internet diagnosis and treatment services and ensure the general public get the real benefits.

Diabetes; Medical big data; Big data processing; Information technology; Special disease database

R241

A

10.3969/j.issn.1673-9701.2023.07.017

浙江省國醫(yī)名師傳承工作室建設項目（GZS2020012）

周開，電子信箱：zhoukaibox@126.com

（2022–09–13）

（2023–01–24）