基于openEHR的医疗数据集成整合系统

发表日期:2016-11-11 00:00


浙江大学依托十二五国家863重大项目数字化医疗工程技术开发课题医疗信息集成融合技术与系统开发课题,针对国内医疗机构构建临床数据中心(CDR)的数据表达需求开展了基于openEHR的医疗信息建模研究,并且开发了高度开放式、可配置的医疗数据集成整合系统,目前在山西大医院已经投入了实际应用,并在此基础上开展了医疗信息集成视图、临床辅助决策支持、疾病队列研究支持等方面的数据应用,取得了较好的效果。

一、针对国内CDR建设需求的openEHR信息建模

多年来医疗信息化的发展在各医疗机构积累了大量宝贵的数据资源,但由于这些数据往往分散存放在不同的异构系统中,很难整合利用,为此在医疗机构内部建设临床数据中心(CDR)成为医院信息化建设的重要发展趋势。CDR中存储了在所有诊疗环节中产生的跟患者相关的临床数据,它不但是医院内部所有临床数据资源集中应用的平台,也是医院与其它机构进行数据交换的枢纽。要实现这个目标,首先需要建立标准化的、能语义上清晰表达所有患者临床数据的医疗信息模型。

为此,我们通过在医院实地调查和与医学专家广泛讨论分析,总结了我国医疗机构建立CDR的信息需求,并针对这些需求开展医疗信息原型的制定。原型表达具体的医疗概念,在参考模型的基本结构基础上,利用原型定义语言ADL,详细表达每个医疗概念的内容,包括数据项、取值、约束和概念关联等。我们建立了包括88个原型和3741个数据项的一套医疗信息模型,包括生命体征、检查检验、医嘱、医护文书、特护记录、辅诊检查数据(医学影像与心电图)、预后随访、疾病病理等所有临床信息,覆盖了电子病历基本数据集等标准。

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一、 高度开放式、可配置的医疗数据集成整合系统

医疗数据集成整合系统通过对医院内各类异构医疗信息系统进行集成,整合分散在不同系统中的数据,构建临床数据中心CDR,为临床、科研和管理提供数据访问支持。针对CDR建设过程中需求更新长期被厂商“捆绑”的痛点,突破了用户直接可操控的医疗数据存储与访问技术,“把访问信息的权利交给真正需要信息的人”,从真正意义上解决了信息集成问题,为构建医疗大数据提供了保障。

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·异构系统流程协同

集成医院内部HIS、RIS、PACS、LIS、CIS等各类异构信息系统,实现彼此之间的数据交换以及流程协同,完全兼容国际IHE、HL7、DICOM等标准。

·医疗数据资源整合

整合处理医院内部各类医疗系统与设备数据源中分散存放、结构互异、语义不一致的数据,构建完整、统一、高质量的医疗数据中心。

·智能数据分析利用

综合运用数据可视化、数据分析挖掘、智能决策推理等技术,建立支撑临床医疗、医院管理、科学研究的智能化数据应用系统。

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一、山西大医院系统应用实践

山西大医院是山西省人民政府全新建设的一个综合性三甲医院,浙江大学针对该医院全新建设全新规划的特点,建成了以医疗数据集成融合为核心的数字化医院示范工程,包括医疗数据集成整合系统,以及在此基础上的各类数据有效利用的研究与临床实践,具体来说包括:

l? 以医疗数据集成整合为核心的数字化医院建设规划

对山西大医院数字化建设项目进行了广泛、深入的需求分析和论证,最终形成建设规划。数字化系统由医疗业务、医院管理、患者服务、信息安全支撑、数字化系统集成平台5个分系统、21个子系统、80个功能模块构成。

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迄今,医疗数据集成整合系统承担了HISCISPACSRIS、体检、CPOELISCDSSDSA、眼科、核医学科、病案追踪、门诊挂号、急诊系统、输液系统、CDR16个系统之间的相互集成,完成针对8个系统厂商共40个版本的集成规范制作,完成集成60条通道的开发配置工作,平均每日处理大约40万条异构系统数据交互,日平均接口调用流量大约为60万次。大型CDR系统的信息模型包括共计88个原型,能支持2000余种数据项的存储;涵盖4年的常用电子病历数据项,如护理、处置、检查、检验、医嘱等结构化数据200G;涵盖4年的医院有关于人员、费用、财务、物品等管理数据60G;涵盖4年的全院级别检验包括检验过程管理等数据41G;其他体检、病案室等相关数据50G

l? 基于医疗数据集成整合的智能化应用

在数据集成整合基础上,目前已经能为临床、科研、管理人员提供更智能化的服务。

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患者数据的集成展现

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临床诊疗辅助决策

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院内感染实时分析预警

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基于患者相似性比较的智能诊断


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