如何规划设计医健产业的数据中台?

2021
02/19

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向文婧 / 中国高新科技
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数据中台的建设将对医疗健康产业的数据服务带来新的爆发点。

在产业互联网背景下,医疗健康产业需要从传统业务模式向数据驱动模式进行转型,从而寻找新的产业动能和产业突破点。数据中台是推动这个正在重塑的产业实现数字化、智能化建设的关键所在。数据中台是一个连接数据与产业业务的枢纽,它实现了数据采集、数据管理、数据分析、数据驱动业务完整的数据赋能体系。医疗健康产业的数据中台建设为产业解决“看病难、看病贵”问题提供了新思路。

在产业横向协同上,通过原材料数据、药械流通数据等数据,上游生产商可以采取药械原材料价格管理、制造过程优化等方式降低成本,同时协调药械中间环节的竞争,在下游医疗服务机构中,通过数据中台监管临床诊断过程,从而降低医药成本;在产业纵向延伸上,产业利用数字中台实现患者电子病历、用药记录、个体健康数据等数据的上下级连通,帮助医疗服务体系中分级诊疗制度更好地落实并发挥作用,促进医疗资源在患者间、地区间的合理配置。

医疗健康产业数据中台设计

目前医疗健康产业内成体系的数据来源于医疗服务机构、互联网医疗平台以及医药电商平台。医疗服务机构以医院为例采用综合管理系统(HIS)、以电子病历为中心的管理信息系统(EMR)等管理信息系统对医疗业务数据进行存储和管理,平均一个三甲医院平均每天产生约90~100TB的医疗数据。互联网医疗平台以及医药电商平台中多采用SaaS建站,数据存储在SaaS系统服务商的数据库中,包括用户数据管理、交易记录管理、药品管理、库存管理等。在确定数据来源后,采集数据进行数据资产沉淀,形成数据池。从各系统、数据库、互联网、本地文档等途径采集数据得到原始数据,然后对原始数据进行一定的数据处理,主要分为数据清洗和数据标准化。

通过数据清洗完成对错误数据的清除和对重要数据的修复,通过数据标准化完成异构数据的结构化,在医疗健康产业中多源异构型数据十分常见,例如症状报告、诊断报告、基因数据等,数据标准化利用数据词典、人工标识、机器学习等方式对这些数据进行标准化的处理,得到经过结构化的标准数据集。规范化的数据资产才能在后续的数据分析与挖掘中发挥更大的价值。有了数据沉淀模块,中台就具备了基本的数据存储、处理、调用能力,在此基础之上,以数据池数据为基础建立数据资产体系。

数据资产体系的建立,将数据进行多维度的分类和分层,可以提高数据的一致性和可复用性,方便数据的管理和维护。一般而言,中台数据资产体系分为4层:贴源数据层、统一数仓层、标签数据层、应用数据层。将数据资产分层对应到医疗健康产业,贴源数据层包含不同业务系统中的基本数据,包括MIS数据、HIS数据、PACS数据等;统一数仓层将数据按照类别进行划分,分为顾客域、药品域、员工域、疾病域、生物组学域、运营域、患者域、财务域、物品资源域等;标签数据层是在统一数仓层的基础上,将数据标签化便于数据筛选和分析,例如患者标签包括性别、年龄、地域、患病类型等患者基本属性,临床路径标签包括诊断次数、诊断时间、症状、用药记录、入院记录、手术记录等临床诊断和治疗数据;应用数据层即根据具体应用需求构成的不同数据集,包括病人数据、预算分析数据、临床路径数据、销售预测数据等。数据资产体系建设帮助中台庞大的数据集转化为统一标准的、方便应用的数据资产。


图1 医疗健康产业数据中台模型

数据中台设计的顶部为数据分析与服务层。数据分析与服务作为数据资产转化为业务价值的中介是数据中台对于数据资产的应用,在医疗健康产业中,主要的数据分析与服务方法包括NLP处理、医疗影像挖掘、建模与评估、数据可视化等。在完成数据中台的基本架构后,为了保障数据中台的平稳安全运行并持续发挥数据应用价值,还应建设数据运营体系和数据安全管理体系。最终的医疗健康产业数据中台模型如图1所示:医疗健康产业数据中台实现了医疗数据的标准化、数据资产的层次建设、数据资产的管理与监控、指标体系建设以及统一的对外服务。数据中台作为枢纽,向下发展可以提高数据性能、保障数据的应用能力,向上拓展可以实现数据资产的价值、赋能医疗健康产业具体环节。

医疗健康产业数据中台服务识别

数据中台的建设将对医疗健康产业的数据服务带来新的爆发点。下面分别从医疗健康产业的上、中、下游出发,探究数据中台如何推动产业的数据赋能和业务创新。医疗健康产业上游的企业主要包括医药器械研发企业和医药器械生产企业。药品研发企业可以通过数据中台的个体健康档案、各生物组学、医疗文献等数据资产加快开发进程、缩短开发时间。在医药健康产业中,新药研发面临着周期长、成本高的问题,其中一个重要的问题是候选药物在临床试验时缺乏有效性,即药物靶点不对。而药品研发可以利用AI技术通过分析患者与健康人群的医疗档案找到药物候选靶点,运用算法快速筛选活性化合物,构建虚拟药物分子。例如生物科技公司BergHealth就利用AI研发新药,他们开发的平台通过医学历史、科学文献和化学数据库的数据来识别患者和患者间的遗传和其他标记,明确发病时细胞活动途径与正常时细胞活动途径的差异来逆向寻找适合的药物靶点,利用这种方法企业只需一年左右的时间就能研制出新药,大大缩短了研发时间。药械生产企业通过获取产业数据中台中的药械流通信息(种类、数量、价格、地区差异)、原材料信息等数据以建模的方式,做出合理的采购、生产决策,从而降低企业的生产成本并规避经营风险,提高医疗健康产业上游资源的有效利用率。

经过上述分析,可以看出建设数据中台能够提高医疗健康产业数据的利用率,发挥数据和数据间的巨大价值,实现数据赋能业务,优化和创新传统的产业体系,提高产业整体的资源配置效率。

结语

目前,国内医疗健康产业已经开始进行数据应用,但是各机构间缺乏数据共享,数据难以有效利用,潜在价值有待挖掘。医疗健康产业的数据应用越来越受到社会关注,为了解决医疗健康产业的数据孤岛问题,妥善管理和维护产业数据,建设产业数据中台势在必行。当然,在数据中台建设过程中会存在患者隐私保护、数据权限管理、系统安全保障等问题,但是相信这些难题最终会被攻克。可以预见,医疗健康产业数据中台的成功搭建将深刻影响我国医疗健康产业的发展。


作者:向文婧 本文刊发于《中国高新科技》杂志2020年第20期

本文转载自其他网站,不代表健康界观点和立场。如有内容和图片的著作权异议,请及时联系我们(邮箱:nanxingjun@hmkx.cn
关键词:
中台,大数据,医疗健康,数字化转型

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