医站点医维基

医疗之家-医疗器械-医疗设备-医疗技术

 找回密码
 立即注册

QQ登录

只需一步,快速开始

扫一扫,访问微社区

查看: 21|回复: 5

医院信息科转型

[复制链接]

283

主题

679

帖子

2461

积分

管理员

Rank: 9Rank: 9Rank: 9

积分
2461

热心会员推广达人优秀版主荣誉管理论坛元老

发表于 2019-7-6 12:03:10 | 显示全部楼层 |阅读模式

耗资5亿,让北京天坛医院新院信息化建设备受关注。

除了资金额庞大,天坛医院信息中心在新院建设中承担的职责,也引发了HIT圈的热烈讨论。

在4月20日的北京卫生信息技术协会2019年会上,北京天坛医院信息中心主任王韬分享了医院整体搬迁新建院区的过程中,医院信息安全规划与建设的经验。

王韬介绍,在新建院区过程中,信息中心除了负责计算机网络、服务器与存储建设、数据中心机房建设、智慧病房系统建设等“分内”工作,还承担了不少“分外”工作,比如导医/公告广播系统建设、智慧路灯建设、消防室内外监控系统建设等——信息部门除了管信息,还要管设备和建筑。

难怪有医院信息科主任表示:现在医院里凡是电脑能管的,都交给了信息部门管理。

话虽偏颇,却指出了一个现象——医院信息科开始转型。


天坛医院信息中心主任王韬

迎来“大信息”时代

佛山市妇幼保健院信息中心主任马丽明对上述信息科主任的看法,并不完全认同。她认为,大部分医院只是把一些工程系统的选型、建设及与信息化相关的后续软硬件运维管理,交由信息科负责;而日常使用、非信息化相关设备维修管理,基本仍由原对口管理部门负责。

马丽明更愿意把上述系统看成“一些带有特定设备、设施的信息系统”。广播、电梯、照明、停车、安防、物流、环境监测等系统选型和建设工作,交由信息部门负责,已不鲜见。

但是,她对医院信息部门承担的工作在持续增加,表示认可。原因是,信息系统的应用范围在不断延伸。正如传统的医院信息系统应用范围从最初仅有门诊、住院收费一两个系统,到后来电子病历、LIS、PACS、病理、心电、手麻、ICU系统……甚至一些带有特定设备设施的系统,如健康小屋。她认为,这是医疗信息化发展到一定阶段的“自然规律”。作为信息化建设的负责部门,信息科的职责自然水涨船高。

马丽明认为,从资源高度整合的社会发展趋势看,未来信息部门的职责范围仍会继续拓展:一些原来归属设备部门管理、与信息系统密切相关的非医疗设备及其系统,也将逐渐归信息部门负责建设,如智能采血、标本分检系统等。

这被马丽明称为医院信息部门的“大信息时代”。

佛山市妇幼保健院信息中心主任 马丽明

医院信息部门工作内容的变化,是由多种需求决定的:患者对就医体验有需求;医教研业务对医疗质量、医疗安全、信息互联互通、临床决策支持等有需求;医院运营管理的总务后勤需要支撑,人力资源需要工作效率评价,药品、耗材使用需要进行合理性监测,医院绩效管理、精细化管理需要提供支持;政府要求医院上报数据,施行分级诊疗,做区域集成平台……

北京一家医院的信息化专家认为,医院信息部门的转变体现在三个方面:首先,在信息服务、数据利用方面的职责明显增强;其次,应用面比过去更“宽”,“王韬主任是个代表,从过去主要关注信息系统,到现在扩展到很多智能化、互联网医疗的东西”;再次,从过去以面上应用为主,到现在的纵深发展,需要更了解临床和管理,跟他们做深入沟通。

信息科负责的业务种类越来越多,横向在加“宽”,垂直业务上在加“深”。在纵深发展方面,数据利用和挖掘,是最重要的方向。

从“IT运维”到“玩数据”

2018年10月,在健康界与北医三院联合主办的“北京大学第三医院建院60周年研讨会”上,王韬曾表示:“未来信息中心的定位,不是建系统,而是‘玩数据’:采数据、管数据、用数据,信息中心将是一个‘参谋部’。”

2019年4月,王韬在接受健康界采访时,对“玩数据”做了延展。他认为,数据利用和挖掘,将在改进临床诊断、提升医疗质量、改善患者服务和提升医院管理方面发挥作用。

职能的变化,在组织架构上也有体现。天坛医院在信息中心内设立了一个数据管理小组,专门负责数据的挖掘和利用。该小组主要有三项职责:一是为用户(临床科室、职能科室)提供数据;一是主动分析临床、后勤、费用相关数据,为管理和运营提供支持;一是对数据资源进行整体管理。

“数据资源的规划和整体架构的搭建,将是医院信息中心的重要工作。”王韬说。

与北京天坛医院相同,北京清华长庚医院同样在信息中心下设立了一个数据小组。该院信息中心主任刘海一介绍,新部门将承担三个职能:第一,现有系统和数据的整合;第二,数据分析,尤其是医院管理方面;第三,给临床科研搭建数据环境。

之前的数据由不同人负责,现在则集中了起来,这样才能更深入。刘海一提醒,今后信息中心接到的需求会越来越多,但不是所有需求都能满足,需要提升数据分析和挖掘的能力。

佛山市妇幼保健院信息中心也是有专人负责BI业务,按用户需求进行开发。“数据必须与业务和管理结合,才有价值。”马丽明举例,他们帮助临床科室做了“不同医院产后出血量差异巨大原因分析”,找到问题,拟定对策,指导改进,“这能对提升产后出血检测起到了积极作用,能有效发现风险,降低产妇死亡率”。

在健康界采访的多家医院中,在信息科内设置数据小组,是进行数据挖掘和利用采用较多的一种形式。但也有医院新建了独立于信息科之外的部门,在数据挖掘方面做得有声有色。陆军军医大学第一附属医院(下称西南医院),就是其中的代表。

新建独立部门

2018年10月,西南医院成立医学大数据与人工智能中心(下称大数据中心)。中心主任汪鹏介绍,该部门的使命是:让数据驱动新一轮医院信息化建设,赋能智慧医疗。

包括汪鹏本人在内,大数据中心目前有正式员工7人,编制是10人。汪鹏此前是西南医院信息科负责人,新部门团队成员都是从信息科抽调出来的。部门既有OCP(Oracle数据库认证专家),有C#.net、Java、PB、Python开发程序员,也有网络工程师、大数据平台技术工程师,还有科研骨干。

谈及体会,汪鹏说:“我感觉自己甩掉了一座大山,但是迎来了新的更大的山。”甩掉的大山,是指背负了十多年的医院系统安全的压力;迎来的大山,则是指从信息管理变为数据管理后,需要学习和掌握更多知识,包括数据处理的技术、大数据平台架构技术、统计学知识、人工智能算法、大数据开发技术,还要做数据管理的顶层设计,进行数据治理提升数据质量,重视数据安全等。他特别强调:“不是说现在的工作比信息部门更重要,而是现在需要掌握的知识面更广了。”

大数据中心成立半年多来,已有不少产出。其中,数据搜索引擎和科研数据管理系统是最受医护人员欢迎的两个工具。在以往,医护人员到病案室找数据,需要耗费很长时间,而且数据也不一定能找到或找全。经过大数据中心对全院系统资源的整合和优化,医护人员只需几秒就能搜索到他们想要的数据,“彻底改变了他们对数据利用的看法”。

另一个比较受认可的是临床数据支持系统(CDSS),大数据中心把西南医院过往跟疾病、患者相关的数据,结合临床指南、文献,推送给医生,丰富医生的知识外挂,很受他们的欢迎。

西南医院医学大数据与人工智能中心主任 汪鹏

大数据中心目前主要做三项工作。

一是开展数据治理与开发。在数据处理方面,平台用得越来越顺,自己掌握的技术越来越多,越来越熟练。汪鹏介绍,医院的数据除了HIS和电子病历里的数据,还有很多数据尚待挖掘,比如生物样本库、放化疗、护理管理、重症监护等,这些数据临床都很有需求。“除了影像非结构化数据以外,还有很多结构化和半结构化数据,已经处理的总量可能还不到一半,还有很多数据待挖掘,我们在这方面的进展会越来越多。”

二是推动大数据与人工智能创新产品落地应用。在系统方面,包括CDSS的应用部署、AI的部署,大数据中心都会与临床科室紧密协作去推动。院内的数据利用系统、开放技术平台等都不断有新进展。

三是促进学科交叉领域的科研创新。在科研项目方面,大数据中心承担了很多项目,成果在不断产出。在2019年,大数据中心申请了两个发明专利,已在受理审核阶段。“在新部门创新成果的产出方面,较以往有更多的机会,因为我们承担的工作本身就要求创新。”汪鹏说。大数据中心目前在做的项目有国家重点研发计划项目、危重症项目、人工智能的预警预测模型等,进展都较顺利。

部门成立时间不长,大数据中心目前还是以引进集成和合作研究为主,自主开发工作涉及的技术层次相对较低。但在汪鹏的规划里,后者的比重将逐渐增多。现在与供应商的合作,更多是一个学习的过程,他希望通过三五年的历练,在核心领域可以形成自己核心技术和竞争力。

汪鹏介绍,之前在信息部门工作时,更多的工作是做流程的规划,跟临床打交道相对较少,因为“搞定一个科室别的科室就基本都搞定了”;而现在,各个科室对数据的需求都是个性化的,大数据中心相应地跟临床科室的沟通会更多。鉴于此,大数据中心会更主动接触临床。会到临床科室去宣讲,让他们了解大数据、人工智能的新进展,“给他们一些思路上的启发”。

现在,越来越多的科室会找大数据中心提需求,主要有两种。一是要数据,方便的数据获取渠道可以让他们很容易拿到以前不容易拿到的数据,大数据中心还会帮他们进行统计学分析,进行定制数据开发;一是寻求课题支持,尤其是临床与大数据、人工智能领域的交叉研究,在这方面汪鹏团队有丰富的经验,从十二五至今,他们承担了医疗信息化领域国家863支撑计划、国家重点研发计划、军队以及重庆市的重大、重点和一般项目近20个,这种“特别能折腾、特别能战斗”的能力在全国医院信息科都是值得称道的。

“通过调研、讲座,给临床提供数据服务,以及帮助他们运作科研项目,我们建立了与临床密切合作的机制。”汪鹏说。

深入临床和管理,是汪鹏给想做数据利用和挖掘的同行的第一个建议。他还建议要掌握基础的大数据技术,不能完全依赖公司,要积累自己的核心竞争力;团队人员要进行知识升级,完善知识架构,这样才能给临床提供数据挖掘的工具、平台、方法和体系;要有足够的服务意识,成为“发动机”来带动整个医院的大数据、人工智能的研究和创新。

除了西南医院,在这方面探索得更早的是广州妇儿中心。该院早在2016年就成立了独立建制的临床数据中心,进行数据利用和挖掘。在该中心的协助下,医院临床科室已经有多篇文章在Cell等国际顶级期刊发表。

新建部门还是下设小组

2018年,健康界对广州妇儿中心临床数据中心的实践做了报道,在HIT圈引发了不小反响。

一位信息中心主任在HIT微信群里感叹:如此下去,信息科的地位将岌岌可危!他呼吁信息科早日投入精力做数据挖掘,巩固地位。

那么,究竟如何做数据利用和挖掘对医院更有利?是成立独立建制的新部门,还是在信息科内设置数据小组?

汪鹏认为,各有利弊。在信息科内部设小组,协调起来会更通畅,更便于资源的统一调度,比如基础设施、机房的共享;人员利用也会更充分,比如DBA(数据库管理员)既可以做常规的数据库保障,也可以做数据分析。而建独立部门,自然会涉及跨部门的协调。“在我们医院,两个部门的关系非常好,很多东西都是共享的,但毕竟各自承担不同的职责。”他说。

建立独立部门的好处是,部门人员可以集中精力做数据利用和挖掘,效率和产出都会更好。毕竟信息科的重点工作是负责医院信息系统建设和运维,他们还有很多“雪中送炭”的工作要做,很难腾出足够多的精力去做数据利用这种“锦上添花”的工作。当然,现在这些工作已经不再是“锦上添花”了,而是医院临床学科发展和智慧医疗建设的重要驱动力。

“最重要的是要符合医院的实际,不能说谁好谁不好。”汪鹏说。

对于与软件供应商在涉及医院数据上的合作,多家医院信息科主任都持谨慎态度,毕竟涉及患者隐私,容不得丝毫马虎。这也是不少大医院选择自己开发APP的原因。


北京清华长庚医院信息中心主任 刘海一

刘海一从专业分工的角度进行解读。“专业分工是必然趋势,与临床结合的是临床研究,不是信息研究,临床研究一定是以临床需求为主导,信息科想做到很懂临床,比较难。”他也认为,至少目前来看,临床数据挖掘还不是信息科的主业。

上文提到的医疗信息化专家表示,是建独立部门,还是由信息科来做,只是组织形态的不同。“可以分开,也可以不分,即便分开也还是会有联系,毕竟数据的源头是在信息科。”但无论如何,随着医院的数据需求越来越多,信息科一定要跟临床和管理紧密结合,逐渐向信息深入挖掘和临床辅助决策发展。

马丽明对“组织形态说”表示认可,她说:“形式不重要,内涵才是关键;哪个部门负责不重要,在不在一起办公不重要,机制、有效落实才是关键所在。”她特别强调业务与能力的匹配,“能做什么事情,得看能力”。数据利用,涉及多类人员配合,不是只懂数据挖掘就行,也不是只懂医疗就可以,还需要具备管理思维、掌握政策方向,一定是多类型人才部门的合作。

(本文部分内容摘自HIT专家网马丽明专栏)


回复

使用道具 举报

0

主题

396

帖子

791

积分

高级会员

Rank: 4

积分
791

最佳新人

发表于 2019-7-7 10:08:06 | 显示全部楼层
zhichizhichi
回复 支持 反对

使用道具 举报

0

主题

381

帖子

761

积分

高级会员

Rank: 4

积分
761

最佳新人

发表于 2019-7-7 10:08:06 | 显示全部楼层
回复 支持 反对

使用道具 举报

26

主题

432

帖子

1101

积分

版主

Rank: 7Rank: 7Rank: 7

积分
1101

热心会员推广达人优秀版主荣誉管理论坛元老

发表于 2019-7-7 10:08:06 | 显示全部楼层
回复 支持 反对

使用道具 举报

0

主题

384

帖子

767

积分

高级会员

Rank: 4

积分
767

最佳新人

发表于 2019-7-7 10:08:06 | 显示全部楼层
人生真是寂寞如雪啊。
回复 支持 反对

使用道具 举报

1

主题

430

帖子

1075

积分

版主

Rank: 7Rank: 7Rank: 7

积分
1075

热心会员推广达人优秀版主荣誉管理论坛元老

发表于 昨天 04:46 | 显示全部楼层
有吸引力,回复看看
回复 支持 反对

使用道具 举报

您需要登录后才可以回帖 登录 | 立即注册

本版积分规则

QQ|关于我们|医维基|网站地图|Archiver|手机版|医疗之家 ( 沪ICP备15050839号|申请友情链接  

GMT+8, 2019-7-17 15:22 , Processed in 0.309443 second(s), 29 queries .

Powered by Discuz! X3.2 Licensed

© 2001-2013 Comsenz Inc.

快速回复 返回顶部 返回列表