张铁山:聚焦知识库与电子病历集成

作者:CHIMA 2020 发布时间:2020-10-12
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知识库与电子病历系统的集成,是信息化高阶段应用的必然要求。在CHIMA 2020大会上,中日友好医院信息中心主任张铁山主要从对电子病历与知识库的认识、电子病历智能化发展和知识库集成的实践等方面对该话题进行了阐述。


以下内容根据张铁山主任演讲内容整理。




推动知识库和电子病历融合



知识库首先是对知识的汇总,汇总到一定阶段后发展成为系统,进一步实现所有业务系统的集成。从技术角度而言,知识库采取的是从传统数据库的DB到人工智能的发展路径。目前正在进行的电子病历应用分级和互联互通标准化测评,方法比结果还重要。很多事情不是一开始就能看到最终点,而是一个历史的过程,需要从小到大的积累。从知识开始理解知识库,对其应用更有帮助。


电子病历是医院内部“全角色、全流程、全资源”的信息化记录。电子病历评级是按照角色和角色流程定的,互联互通测评也是按照全数据资源定的,这个概念在行业中肯定越来越重要。


知识库和全资源的集成是知识库和电子病历融合的过程。在融合过程中,知识库本身有层次,电子病历系统也有层次,既有深度又有广度。整个医院信息化最初是从物开始切入的,而真正信息化的内核要落地肯定要关注到人,从事切入,即业务流程,根据业务流程找到资源消耗,用信息化和财务两者记录下来,这样信息化才能实现更好的闭环。医院信息化建设最早的顶层规划,随着十几年的思考可能要转型了,下一步的挑战主要是技术手段和工程手段问题。




四个视角理解电子病历职能化发展



谈及电子病历职能化发展,从规划视角、设计视角、应用视角、工程视角等四个角度进行分享。


1.规划视角是不同电子病历应用水平的知识集成度,即智能化。电子病历评级从0到8级这9级,都有不同程度的知识植入:0~3级主要是实现知识自动化,相当于大学本科的学士学位,首先是学习了不同专科体系的知识;4~6级是知识智能化阶段,相当于硕士学位,对传统的基础知识进行综合性整合应用;7~8属于知识成熟度扩展阶段,相当于博士学位。建设知识库一定是分层的,甚至把最基础最简单的做好都能带来很大效益。


2.从设计视角思考,知识库电子病历系统集成要从集成应用深度进行考虑。最简单的应用是把质量规范标准扎实,推动全面普遍应用,这对信息化建设很有价值。


3.在推动知识库与电子病历系统集成过程中,要对应用进行分级考量,这是应用视角。主要分为六个阶段:第一阶段,无系统的个体知识,凭经验完成工作;第二阶段,规则的单系统植入,初步建立电子化流程系统并植入确定性规则,实现流程系统控制;第三阶段,知识规则跨系统交互,形成相对独立的知识库,对多系统进行交互,对协同的工作流程进行系统控制;第四阶段,知识与数据交互,教学相长,主要体现为知识库初步具备基于数据的学习功能,实现与数据的交互学习,对系统的工作流程进行控制;第五阶段,专家系统与多系统集成,知识库向专家系统发展,规则、知识、逻辑动态更新并通过与数据交互学习成长,对系统进行持续赋能;第六阶段,人工智能自主执行简单工作,基于长期的学习和专家系统的发展,以及与系统流程的交互与固化,实现人工智能应用。


4.从工程视角思考,要对知识库与电子病历系统集成建设进行能力成熟度评估。主要分为五级:初始级,成功归属于偶然;可重复级,同等项目可成功复制;已定义级,定量细化的过程管理;已管理级,实现质量、效率和效益管理;优化级,实现平稳的应对变更与改进。




知识库与电子病历集成实践



知识库与电子病历系统集成案例,选了以下五个方面进行分享。


第一,最简单的应用是基于文献知识库辅助决策。最传统的知识库对系统的质量和应用深度要求不是特别高,未来需要把它做扎实,进行全面普及和推广。把最简单的事情做到最朴实是我们开展下一步工作的关键。中日友好医院上线的CDSS智能辅助决策系统可进行鉴别诊断、检查解读、治疗方案推荐,并通过医生工作站向医生实时推送与当前患者相关的最新文献,在医院获得非常广泛的应用。


第二,最基础的应用是电子病历书写质控智能管理,已触及到自然语言识别的工作。中日友好医院上线了病历质控智能管理系统,可通过AI自动对电子病历的形式、内涵、病案首页进行质控,提醒医生电子病历中存在的问题,在医生查看后,对相关问题修订补充。


第三,最成熟的应用是基于药学知识库的临床药学管理。药学相对比较规整,逻辑也清晰,中日友好医院的知识库与电子病历系统集成后,第一位交互的就是药学的审方,几乎对全院所有的住院门诊的审方一对一实时交互,主要有以下价值:警示医生,系统向医生提示风险,由医生决定是否继续用药;药师审核,问题由医生选择发送药师后,由药师决定是否允许处方/医嘱生效;自动拦截,当临床用药符合预先设定的自动拦截规则时,系统将直接拒绝该处方/医嘱,临床医生必须修改其用药。


第四,最广泛的应用是基于影像学的AI诊断系统。主要研究成果包括基于循环神经网络的肺结节分割及其在临床上的应用、基于深度学习的肺结节持续时间判断、肺炎征象预测的人机对抗和人机协同、基于影像投影分析法的新冠肺炎进展分析等。


第五,最综合也是最难的应用是单病种闭环智能管理信息化应用示范。它涉及到医院内所有的环节:业务流,包括医、患、护、技、教、研;资源流,包括人力、时间、空间、物资和设备;信息流,包括信息共享、交互、体验和安全。这一应用把知识库集成的方法都汇集在里面,最后综合到应用场景,是最有应用价值的,也是最考验前面所有工作的。数据集成的要求非常多,目标是确保医疗质量安全和患者安全。


临床信息化建设一定要实现标准化,同时信息人必须具备工程匠心。只有做到这两点,才能有效推动信息化在医院落地。


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