【CHIMA 2019资料下载】分论坛二：推动医疗大数据平台建设 提升医疗数据利用率

当前，医疗大数据已成为国家和医疗机构的基础性战略资源，CDR被业内认为是医疗大数据的落脚点。为了深入探讨CDR建设和医疗大数据应用，CHIMA 2019设立了CDR和医疗大数据分论坛，邀请业内大咖展开了讨论。本场分论坛由解放军总医院医疗大数据中心主任薛万国和甘肃省人民医院审计处处长李丰森主持。

北京大学肿瘤医院信息部主任衡反修对《医疗机构医疗大数据平台建设指南》进行了解读。他指出，为规范和指导我国医疗机构医疗大数据的建设及应用，中国医院协会信息专业委员会（CHIMA）组织专家编写《医疗机构医疗大数据平台建设指南》。《指南》从引言、总体设计、建设要点和应用场景四个章节描述了医疗机构医疗大数据平台建设过程，同时引入了部分医院优秀案例及专家论点，为医疗机构开展大数据应用提供技术指导。

北京市平谷区卫生健康委员会主任金大庆描述了临床辅助决策在基层医疗机构的应用实践，他指出，卫生健康信息化的主要目的是方便就医、方便行医、方便各种管理，并强调基层医疗的根本出路在于信息化。他谈到，借助医疗信息化，平谷区全区医疗健康实现了互联互通，全区药品统一配送基于信息化建立了统一体系，中药饮片达到了信息化全覆盖的目标，建立了影音互通平台，实现了智慧家医，构建了区域分级诊疗体系等，方便了百姓就医从平谷区基本情况、平谷区医疗情况、平谷区智能化系统、智能系统应用情况等方面进行了介绍，对临床辅助决策在基层医疗机构的应用实践进行经验总结分享。他进一步指出，平谷区正在建立智能诊疗辅助系统，建设基层技术服务医疗的开发基地。

InterSystems业务拓展经理范益辉介绍了基于API的医疗健康数据应用开发。他指出，基于API的应用开发可以加速数据中心的应用，特别是基于FHIR标准的API可以帮助医院构建更开放的平台，允许更多应用开发商为医院提供更丰富的应用能力。

广州医科大学附属第二医院信息科副科长杨广黔介绍了医院基于疾病风险调整的医院精细化管理。她指出，通过DRG分组，该院利用疾病风险调整解决疾病管理评价困境。医院利用信息技术在分析患者历史数据的基础上，将现有患者入院时的疾病风险因素进行统一归类，同时采用大数据建模，基于对治疗转归可能发生的风险概率进行精准测算，从而达到对该治疗效果合理预测的目的，帮助医院管理部门从多维度快速地分析和发现问题,找出解决问题途径,进行精细化管理,从而提高医疗质量和服务水平。

北京推想科技有限公司战略大客户营销副总裁谭立勃分享了影像域CDR的进展，在建设CDR实践中，介绍了卷积神经网络（CNN）为代表的第三代人工智能（AI）技术，一个主要的应用场景是医学影像AI应用；AI可以高效、廉价地完成海量影像数据的分析和价值挖掘。

北京大学第三医院信息管理与大数据中心支部书记李维介绍了大数据在医院病案质控中的应用。她指出，在数据中心的支撑下，该院利用自然语言处理、机器学习等大数据及人工智能技术，搭建智能化质控规则引擎体系，实现病案的内涵质控，从而提高病案质控部门的工作效率和医院的病案质量。

清华大学软件学院的金涛老师介绍了GDPR在数据安全管理方面的原则、思想和重要条目内容。同时，还向与会嘉宾阐述了我国个人信息安全规范国家标准相关情况及刚刚发布的数据安全管理办法征求意见稿的相关内容，并介绍了健康医疗数据安全指南的主要内容和相关情况。

解放军总医院大数据中心主任薛万国结合大数据中心的数据管理、加工、分析服务职责发表了自己对大数据中心建设的再认识。他指出，“大数据中心”是数据服务中心而不是系统建设中心，“服务”有不同的内涵，不同的职能定位对应不同的技术平台与人才团队建设内容。在提出建设大数据中心规划时，他强调首先要明确大数据中心的职能定位，通过建立专病数据库和直接基于原始数据库开展临床数据研究是大数据中心两种数据研究路径。在谈及对大数据的认识时，他指出依托专病数据库的路径有较大的局限性，在现实研究实践中，特别是在回顾性研究中，更多地采用直接依托原始数据的方式。“医疗大数据平台是一个多种技术形态并存、多样化功能协作的异构系统。”他总结道。