導(dǎo)讀
信息化水平不斷提升，健康醫(yī)療數(shù)據(jù)采集量也將呈幾何倍數(shù)增長。利用AI等技術(shù)對健康醫(yī)療大數(shù)據(jù)分析，讓其服務(wù)于臨床和運營，有助于醫(yī)療機(jī)構(gòu)變“被動”為“主動”，實現(xiàn)“大數(shù)據(jù)”智慧管理。
近年來，“健康醫(yī)療大數(shù)據(jù)應(yīng)用”相關(guān)內(nèi)容頻繁出現(xiàn)在各地的政策中。《云南規(guī)劃》對其的定義是“在確?；颊唠[私的基礎(chǔ)上，推進(jìn)健康醫(yī)療大數(shù)據(jù)互通共享，充分釋放大數(shù)據(jù)支持衛(wèi)生健康服務(wù)與行業(yè)治理潛能。”國家衛(wèi)健委等部門發(fā)布的《“十四五”全民健康信息化規(guī)劃》也提出，加強(qiáng)健康醫(yī)療大數(shù)據(jù)創(chuàng)新應(yīng)用與行業(yè)治理，激發(fā)數(shù)據(jù)要素價值，推動健康醫(yī)療大數(shù)據(jù)在疾病預(yù)防、健康管理、輔助決策、藥物研發(fā)、醫(yī)療保險、精準(zhǔn)醫(yī)療、營養(yǎng)健康等方面產(chǎn)業(yè)化、規(guī)?；瘧?yīng)用。
《全民健康信息化調(diào)查報告》曾對現(xiàn)有的醫(yī)療數(shù)據(jù)的應(yīng)用情況做出分析：現(xiàn)階段醫(yī)院各項大數(shù)據(jù)應(yīng)用仍處于低位，三級醫(yī)院應(yīng)用數(shù)量占比不足20%，二級醫(yī)院應(yīng)用數(shù)量占比不足5%，院內(nèi)醫(yī)療數(shù)據(jù)潛力仍需進(jìn)一步發(fā)掘應(yīng)用。
就院內(nèi)健康醫(yī)療大數(shù)據(jù)的應(yīng)用而言，可從臨床和運營兩個方面入手。其中，臨床決策支持是臨床大數(shù)據(jù)應(yīng)用的主要方向之一。 《醫(yī)療機(jī)構(gòu)臨床決策支持系統(tǒng)應(yīng)用管理規(guī)范（試行）》將臨床決策支持系統(tǒng)（Clinical Decision Support System，CDSS）定義為，通過應(yīng)用信息技術(shù)，綜合分析醫(yī)學(xué)知識和患者信息，為醫(yī)務(wù)人員的臨床診療活動提供多種形式幫助，支持臨床決策的一種計算機(jī)輔助信息系統(tǒng)。簡而言之，CDSS的出現(xiàn)是為了幫助醫(yī)院通過“數(shù)據(jù)治理”觸達(dá)“臨床管理”。 NLP等人工智能與大數(shù)據(jù)相關(guān)技術(shù)在醫(yī)療行業(yè)的應(yīng)用深入，使得CDSS能夠清晰“理解”需求，為臨床醫(yī)生提供診斷、治療、護(hù)理、手術(shù)、合理用藥等方面的決策支持，同時可為具體疾病提供建議、提醒、報警、計算、預(yù)測方面的決策支持。 《2023醫(yī)療大數(shù)據(jù)白皮書》提出，不斷升級的ChatGPT等大語言模型，為健康醫(yī)療領(lǐng)域人機(jī)智能對話等帶來了更多可能。如何將醫(yī)學(xué)健康先驗知識融入大語言模型，提升AI模型生成結(jié)果可解釋性、確保數(shù)據(jù)安全合規(guī)等問題，有待進(jìn)一步研究和解決。 據(jù)CDSreport觀察，已有不少廠商將大語言模型用于臨床數(shù)據(jù)的挖掘和分析。以惠每醫(yī)療大模型為例，將醫(yī)療大模型集成在新一代AI大數(shù)據(jù)處理平臺中，通過海量醫(yī)療數(shù)據(jù)在一系列大模型上重新訓(xùn)練而成，已實現(xiàn)了鑒別診斷生成、出院小結(jié)生成以及病歷質(zhì)控等臨床應(yīng)用功能。以鑒別診斷為例，大模型本身具備更加優(yōu)秀的語義理解和生成能力，更貼合鑒別診斷生成的思路。醫(yī)生在書寫鑒別診斷文書時，可以通過CDSS提示信息，在三個自動生成的鑒別診斷結(jié)果中進(jìn)行選擇或評價。 從醫(yī)院運營層面來看，健康醫(yī)療大數(shù)據(jù)創(chuàng)新應(yīng)用的一項重要內(nèi)容是績效考核。2020年度全國三級公立醫(yī)院績效考核中，就充分應(yīng)用“大數(shù)據(jù)”技術(shù)，統(tǒng)計分析了3.89億份病案首頁和184.7萬項其他數(shù)據(jù)，以及3.25萬條佐證資料，進(jìn)而對各醫(yī)療機(jī)構(gòu)進(jìn)行考核。 對于醫(yī)療機(jī)構(gòu)來說，利用大數(shù)據(jù)分析技術(shù)，在海量的大數(shù)據(jù)中挖掘出最具價值的數(shù)據(jù)信息，應(yīng)用到醫(yī)院運營管理當(dāng)中，已成為各項管理工作得以順利展開的重要保障。《2023醫(yī)療大數(shù)據(jù)白皮書》指出，在相關(guān)醫(yī)療IT企業(yè)的支撐下，部分醫(yī)院經(jīng)營數(shù)據(jù)已得到了充分分析應(yīng)用，管理人員結(jié)合大數(shù)據(jù)分析平臺提供的各項數(shù)據(jù)，可全面了解醫(yī)院各科室經(jīng)營管理情況，對原有的經(jīng)營管理制度及經(jīng)營狀態(tài)進(jìn)行實時調(diào)整。 以單病種管理為例，一些醫(yī)療信息化企業(yè)利用自然語言處理等AI技術(shù)，基于單病種標(biāo)準(zhǔn)化診療路徑，對偏離臨床規(guī)范的缺陷項目以及患者在院資源消耗的變化情況實時預(yù)警，同時整合患者全病程數(shù)據(jù)并進(jìn)行AI多重校驗，可實現(xiàn)數(shù)據(jù)自動抓取與上報。 隨著信息化水平不斷提升，數(shù)據(jù)采集量也將呈幾何倍數(shù)增長。研究顯示，一般的醫(yī)療機(jī)構(gòu)，每年產(chǎn)生的醫(yī)療數(shù)據(jù)（包括影像）將會有1TB-20TB，一些大型的醫(yī)院數(shù)據(jù)量甚至達(dá)到300TB-1PB。在如此龐大的數(shù)據(jù)面前，利用AI等技術(shù)對健康醫(yī)療大數(shù)據(jù)充分挖掘和分析，讓其服務(wù)于臨床和運營，有助于醫(yī)療機(jī)構(gòu)變“被動”為“主動”，實現(xiàn)“大數(shù)據(jù)”智慧管理。 【參考資料】 劉輝：健康醫(yī)療數(shù)據(jù)，要用好也要管好 健康醫(yī)療大數(shù)據(jù)治理的健康權(quán)面向
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