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宾夕法尼亚医学院:运用数据拯救患者生命
  • 2016-05-31 16:03
  • 作者:田美玲
  • 来源:阿基米德(ajmdyl)翻译

心脏衰竭是很严重的事件。依据美国疾病预防与控制中心报告,有半数的患者在确诊后5年内死于心脏衰竭,美国在这项治疗上每年将花掉国家120亿美元左右的费用。国内历史最久的医院机构,宾夕法尼亚基础医学学院决议应该运用数据资料为此做些事情了。

宾夕法尼亚信号系统是一个运用电子健康档案中存在的数据来实现对心脏衰竭患者实时预测分析。宾夕法尼亚医学院想要把患者分到合适的高危群体,给他们配置合适的心脏治疗资源以便于得到最好的治疗,改善他们的治疗效果。宾夕法尼亚医学院首席信息官 Bill Hanson在接受信息周刊电话采访的时候说到,从纸质档案到电子档案的转变不仅仅是提供了改变患者档案存储介质的机会。

Hanson说,宾夕法尼亚医学院要运用新的数字化档案改善患者的治疗,方法之一就是启用后台系统不断扫描提供在前台无法看到获取的信息。这与Netflix、Amazon搜寻你浏览与购买的记录提供建议的模式很像。

宾夕法尼亚医学院是由宾夕法尼亚霍曼医学院与宾夕法尼亚大学医疗系统共同创建的,拥有2500多张病床,超过31000名员工。 宾夕法尼亚信号系统是建立在以精准医疗为机构目标的基础上的,宾夕法尼亚医学院副总裁兼首席信息官 Mike Restuccia 说道。

“这是一个艰难的决议 ,而且需要有一定的领导力度。 我们的院长颁布了这个决议 ,指引我们走向精准医疗的目标方向。”Restuccia说道。 这个决议会有些争议,有时这是有利的,有时是无益的。

Restuccia说道这项决议是宾夕法尼亚医学院大约600名IT员工行动的最终指南,我们之前的战略是在整个企业运用常规的中心控制和安装协作系统,对于决议的理解是一旦我们的基础结构到位,我们可以在基础结构上层创建以数据为基础的有意义的事情。

寻找拯救生命的模式

宾夕法尼亚信号系统“有意义的事情”是指创建以改善心脏衰竭患者治疗结果为中心的方法。 临床医生(医生是指为患者看诊而不是实验室做研究的医生)对于患者数据模式可以早期发现确认心脏衰竭患者,确认现有心脏衰竭患者的高危情况,为医生提供更好的分诊以及对这些患者的照顾和诊疗方案存有质疑。获取信息意味着临床医生需要进入大数据库,意味着我们需要数据科学家。 宾夕法尼亚医学院聘请了Mike Draugelis作为他们首席数据科学家。

前数据科学家Lockheed Martin说,“对于既可以获取丰富数据信息也可以了解临床专家的机会驱动Draugelis从航空航天与国防领域投向医疗健康。”“当我们开始这个项目的时候,院内的首席信息官要求新成立的数据科学团队与一线服务团队一起工作,心血管团队作为首选团队。”Draugelis说。他解释道之所以把心血管团队作为首选,是因为临床医生了解他们的问题。

心脏衰竭早期治疗患者,诊疗结果将会得以改善。但是很多患者来医疗机构并不会涉及到心脏方面的问题,他们来医院是要解决心脏病以外的问题。

“我们的首要任务是找出到医院,没有确诊有心脏问题的人群数量”。Draugelis说道。整个团队开始在电子健康档案中搜索这些患者中有哪些有心脏衰竭的标志性症状。如果发现标志,心脏团队需要复查这些患者。

“系统的建立是需要数据的力度与科学相结合的。“Hanson说。“我们需要在数据科学团队有所投入,创建可以定位和建模的引擎,利用存储在电子档案系统中的数据告诉我们需要再次入院治疗的高危患者信息。”他说。“这就要求统计学信息,实验室信息,诊断信息统一归纳到档案信息中。”

深入团队之中

在这个项目中,Draugelis的团队有6位数据科学家和开发人员与临床医生协同工作,查找八年的临床数据,创建准确的可以确认患者风险等级的算法。当你正致力于这样的研发的时候,最重要的就是要你的团队深入到临床医生之中,获得沟通数据以及对患者效果好的治疗方案的信息。“他说。

“单纯依靠数据科学团队这个任务是不能成功的,为患者带来益处的理念还需要IT团队与临床团队协同来完成。“Draugelis说。事实上,在宾夕法尼亚医学院IT管理的哲学中,这些团队只是其中的一小部分。

Brian Wells 宾夕法尼亚医学院健康技术及信息部门副总裁要求团队为宾夕法尼亚信息系统提供技术支持。他说“他们非常愿意成为此项目其中之一的小组“Draugelis 有2-3人的小组也参与其中。 经过验证,临床团队不需要很大。我们认为2-4人的团队是更有效率的。”这些由小组提供的技术是非常内部化的,灵活的。所有的临床数据,不论是历史数据还是实时数据都存在宾夕法尼亚数据库中,建立在Oracle与IBM的数据存储器的系统中每晚接收和转换数据。“Wells说。

每天都有数以十亿计的数据序列,每晚都有数以百万计的数据序列导入。“Wells说。数据信息通过内部创建的称为临床数据流的系统数据存储器中转出。在宾夕法尼亚信息系统,临床数据流中的数据转入大数据系统,是建立在MongoDB上的。

多个小组的相互协作对于患者的诊疗是一个有效率的系统。在精准度、风险确认的特殊性方面,他超乎我们的预期。

未来的可能性

“这仅仅是个开始。我们所滞后的方面是如何让流程链接起来获取数据,计算结果,将结果传递给人们,以便获得好的治疗效果。这将是一件持续的事情,我们的一些技术,一些流程,还有工作人员将持续学习,了解在下个阶段该如何去做。“他说。

在宾夕法尼亚医学院,除了继续学习掌握怎样更好的运用数据之外,机构负责人还表示,希望通过数据衍生更多的可能性。我也希望其他的医疗系统可以意识到他们同样也应该这样做。“Draugelis说。这个很难,但是没有你想的那么困难。关键是要拥有数据、有做好准备的临床团队、有可以把他们与患者链接到一起的科学家。

Restuccia非常同意更多的医疗系统都应该是数据驱动型的观点。从制度的高标准来看,如果一个医疗系统不能将数据应用于临床治疗的指导,就如同他们在赌桌上输钱一样。这将会非常的遗憾。“他说。Restuccia说“团队是很重要的,你们需要手拉手,肩并肩监测原始结果确保他们会是你们想要的结果。”“如果它们不是,调整系统指引他们得到期望的结果。

Hanson说,新一代的医生非常期待拥有了解电子档案信息数据的临床机会。我们看到了医学生的兴趣,我们可以提供住院医师可以实验的模型。在培训中,令年轻人惊奇的是我们如何利用数据来改善治疗的。

Restuccia补充道:IT 应做好支持这些医生的准备。这将会成为一种常态,我不是一位临床专家,对于我来说,在过去,实践医学如同科学作品一样。数据就是答案,作品就是如何应用数据,而且现在临床医生比以前拥有更多的数据。“

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