海河医院信息中心主任万振，是生物医学工程学硕士、高级工程师，参与多项课题、专业核心期刊上发表论文多篇。一直从事医院信息化管理工作，注重临床流程与计算机技术结合，重视信息中心自身人员发挥的作用，在医院信息化管理、系统分析、系统工程理论和应用方面具有独到见解。在天津举办的“巡爱科技 健康普生”2015全国系列沙龙上，万主任基于“电子病历数据挖掘与智能分析”主题进行分享。本文直接根据其演讲内容整理，相关内容有编辑删节。

海河医院信息中心主任万振发表主题演讲

今天我的演讲基于一套软件应用，笼统的叫做电子病历数据挖掘。这里的电子病历包含很多个系统，比如医院基础业务的数据系统，然后进行数据分析。应用范围仅针对医院内部信息系统中电子数据的分析、挖掘、整合。其中包括HIS、LIS、PACS、EMR、手麻、体检等多个存有科研相关电子医疗信息的子系统。仅对科研的数据统计分析部分提供支持,尽量涵盖大部分常用的数据处理节点。重点对内网数据挖掘及整合的方法做分析，对于所实现的功能仅举例叙述。

【举例】传统研数据获取及处理模式

拿一个科研举例，它可以选择科研患者的名单，然后查阅纸质病历抄录相关数据，然后利用EXCEL等工具对相关工具进行电子化，然后通过三四层数据处理的时候，需要对生成的EXCEL进行再处理。再对多个基础的EXCEL表格进行组合交互处理。借助统计分析软件进行统计分析。以这个科研为例，现在很多单位进行核算数据的分析、医疗数据的分析，以及医务科会提出很多数据的分析，医院信息中心如果能适当参与这个统计分析的数据分析，让医院自身人员去参与生产业务的程序的编制，万主任表示，他会参与编制一些统计分析类的程序。

传统科研数据获取的弊端

纸质病历查阅步骤繁琐（手续、找到、翻阅、记录）；科研人员手工抄录数据容易造成错误；Excel等办公软件统计、分析、处理数据的能力有限；科研人员手工抄录数据，再利用EXCEL等工具对相关数据进行电子化，极大浪费人力，给科研人员带来巨大的工作量。

上面这个图，万主任介绍称，基础数据要完善，要把这些实现电子化，再就是如何实现的问题。基础医疗数据大多存在于HIS、LIS、PACS、EMR、手术麻醉、体检、心电等多个子系统中。各系统来源于不同的生产厂商，数据存放在不同的数据库，数据多而散，数据库的设计缺乏标准化。不同数据库中的数据靠患者主索引等进行关联，关联关系相当复杂。各自厂家研发人员除了对自家系统的数据结构非常了解之外，缺乏对其他系统数据结构的了解，整体数据分析能力较差。专业做数据分析及整合的公司，缺乏对医院实际操作流程的深入了解，导致对数据流向及关联关系的分析不够准确，且很难准确的拿到各子系统的基础数据，最终未必能做到数据全面、准确。

【举例】不同数据库数据结构分析

HIS里面患者基本信息、临时医嘱信息,PACS影像检查信息，LIS中的检验单主表、细菌表、药敏表等，某个患者可能会用到15种药，当你统计的时候可能会设条件，我得需要第一种第二种是S的，第三种是R的，后来又是S的，这是一种很复杂的关系。万主任表示，电子数据的获取和分析应该以下几步：

第一步，搞清基础数据都存放在哪些数据库中（整体定位）。

第二步，对单个数据库，搞清基础数据的存放位置（数据库、数据表、字段）。

第三步，对单个数据库，搞清相关字段之间的关系（主键或组合主键）。

第四步，对多个数据库，搞清之间的关联关系（主索引或其它标志）。

第五步，做到对多个数据库中基础数据的任意抽取及整合（保证数据准确、全面）。

医院自身信息技术员在科研数据获中的重要性

前面所提到的，医院信息中心人员要适当参与统计分析的数据分析过程。为何要做这样的判断，万主任阐述了医院自身信息技术员在科研数据获中的重要性。

·基础数据获取是第一步，数据整合是第二步。如基础数据不能做到全面、准确，数据整合将无从谈起。

·基础数据获取是基于对基础数据存放位置、数据流向及关联关系的准确掌握。

·数据整合更多是基于对医院实际科研需求的准确掌握。

·编程能力并不是最关键的因素。

·鉴于日常参与开发维护的因素，医院自身信息技术人员对医院各个系统的数据结构和数据流向都非常了解，同时与科研人员沟通顺畅，既懂技术、又熟知流程，可以最快速定位到科研人员的真实需求。

·医院自身信息技术人员参与科研数据的挖掘及分析具有更大优势。