保险公司要和医疗机构进行数据对接，搭建大数据平台，有好的方法吗

讨论几种针对各种软件系统的数据采集的方式方法。重点关注它们的实现过程、各自的优缺点。

软件接口对接方式

开放数据库方式

基于底层数据交换的数据直接采集方式

1、软件接口对接方式

各个软件厂商提供数据接口，实现数据汇集，为客户构建出自己的业务大数据平台；

接口对接方式的数据可靠性较高，一般不存在数据重复的情况，且都是客户业务大数据平台需要的有价值的数据；同时数据是通过接口实时传递过来，完全满足了大数据平台对于实时性的要求。

但是接口对接方式需花费大量人力和时间协调各个软件厂商做数据接口对接；同时其扩展性不高，比如：由于业务需要各软件系统开发出新的业务模块，其和大数据平台之间的数据接口也需要做相应的修改和变动，甚至要推翻以前的所有数据接口编码，工作量很大且耗时长。

2、开放数据库方式

一般情况，来自不同公司的系统，不太会开放自己的数据库给对方连接，因为这样会有安全性的问题。为实现数据的采集和汇聚，开放数据库是最直接的一种方式。

不同类型的数据库之间的连接就比较麻烦，需要做很多设置才能生效，这里不做详细说明。

开放数据库方式可以直接从目标数据库中获取需要的数据，准确性很高，是最直接、便捷的一种方式；同时实时性也有保证；

开放数据库方式需要协调各个软件厂商开放数据库，其难度很大；一个平台如果要同时连接很多个软件厂商的数据库，并且实时都在获取数据，这对平台本身的性能也是个巨大的挑战。

3、基于底层数据交换的数据直接采集方式

101异构数据采集的原理是通过获取软件系统的底层数据交换、软件客户端和数据库之间的网络流量包，进行包流量分析采集到应用数据，同时还可以利用仿真技术模拟客户端请求，实现数据的自动写入。

实现过程如下：使用数据采集引擎对目标软件的内部数据交换（网络流量、内存）进行侦听，再把其中所需的数据分析出来，经过一系列处理和封装，保证数据的唯一性和准确性，并且输出结构化数据。经过相应配置，实现数据采集的自动化。

基于底层数据交换的数据直接采集方式的技术特点如下：

1）独立抓取，不需要软件厂家配合；

2）实时数据采集；

数据端到端的延迟在数秒之内；

3）兼容Windows平台的几乎所有软件（C/S,B/S）；

作为数据挖掘，大数据分析的基础；

4）自动建立数据间关联；

5）配置简单、实施周期短；

6）支持自动导入历史数据。

目前，由于数据采集融合技术的缺失，往往依靠各软件原厂商研发数据接口才能实现数据互通，不仅需要投入大量的时间、精力与资金，还可能因为系统开发团队解体、源代码丢失等原因出现的死局，导致了数据采集融合实现难度极大。在如此急迫的需求环境下基于底层数据交换的数据直接采集方式应运而生，从各式各样的软件系统中开采数据，源源不断获取所需的精准、实时的数据，自动建立数据关联，输出利用率极高的结构化数据，让数据有序、安全、可控的流动到所需要的企业和用户当中，让不同系统的数据源实现联动流通，为客户提供决策支持、提高运营效率、产生经济价值。

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近日，由东软望海和国药励展共同主办的全球医院精益运营论坛暨第二届HIA大数据国际峰会在山东青岛召开。全球医疗行业重磅专家、国内一流名校及科研学者、医院运营管理者及行业大咖共聚一堂，围绕大数据、DRG、价值医疗、医改下医院精益运营管理等进行深入探讨。

本次峰会由一场主论坛、两场平行论坛组成。论坛嘉宾围绕“价值医疗与精益运营”、“DRG引领精益变革”、“数据驱动价值医疗”三个主题发表了演讲，动脉网对嘉宾的精彩观点进行了整理。

价值医疗与精益运营

会议开始前，原国家卫计委副主任、中国卫生信息与 健康 医疗大数据学会会长金小桃明确了精益运营、价值医疗和 健康 医疗大数据三者的关系，表示价值医疗是目标，精益运营是保证， 健康 医疗大数据是核心。价值医疗的最终体现，也需要依靠精益运营、 健康 医疗大数据两者产生的效益来保证。

中国医药会计学会常务副会长，中国卫生经济学会财会分会副会长杜书伟说：“无论是医疗企业还是医疗机构，唯有坚持精益思维，以最小的资源投入，准时的创造出尽可能多的价值，提供及时的产品服务，才能满足中国发展的要求。”

“价值医疗就是提供高质量的医疗服务。”中美 健康 峰会组织理事长、哈佛大学教授、纽约科学院终身顾问William AHaseltine从安全、质量和患者满意度三个方面来定义价值医疗，并对如何提供高质量医疗服务提出了三点建议，即医护中心要确保每一位患者都有权获得高质量的医疗服务；管理层要进行人才培养；医生也有进行基础研究，提高医疗服务水平。

东软集团董事长兼首席执行官刘积仁则从医疗的艺术与工程角度来进行了演讲。为什么要谈医学的艺术和工程？刘积仁认为，医疗没有艺术将没有医学的进步，没有工程将不会今后事业的持续性发展。

“从艺术到工程的实现路径，需要通过新技术的力量破解医疗行业的‘痛点’，医学的工程化将以数据为驱动，以连接为桥梁，以人工智能为创新应用，为患者和医疗机构创造价值，从而建立起新医疗服务模式与生态。”刘积仁说，在工程化变革中，医疗费用的支付方将通过各种方式控制支出，医院从按服务收费向按结果付费过渡，医院有病人就挣钱的时代即将过去。

东软望海产品与数据研究院院长郭启勇教授作《数据驱动精益运营与价值医疗——2019医院运营分析报告导读》演讲。郭院长强调，全球都面临医疗和经济发展基础的矛盾，尤其是人口众多的中国。

医疗支付方式的改变就像是一场蝴蝶效应，大到医疗系统、保险公司，小到医生、护士和患者，所有相关人员和机构都必须做出改变。以DRG为主的支付方式改革推动了医疗体系变革，使医院、医保、政府三方协同、创造价值医疗。同时，作为东软望海产品与数据研究院院长，郭启勇在会上公布了《2019年医院运营分析报告》导读内容，精彩内容让大家先睹为快。

DRG引领精益变革

本场平行论坛上，三位行业专家针对如何助力DRG信息标准化发展、如何实现精细化绩效成本核算，以及如何借助DRG推进现代医院的精益运营等问题展开了一场深度的学术交流和经验分享。

国家卫健委卫生发展研究中心客座研究员、上海 健康 医学院客座教授邵晓军从国际的角度，分析了DRG的发展历程，为我国借鉴国外先进经验、未来落实DRG改革提供了参考。青岛市海慈医疗集团总院长刘宏则用具体事例分析了信息化支撑下的医院精准绩效考核制度，表明运用信息化平台实施绩效管理是医院提高管理水平的重要手段。刘宏说：“信息化的支撑对绩效考核的运作具有重要作用。在信息化支撑方面，我们始终坚持三个原则，即标准、数据共享、安全。”

河南省人民医院总会计师李建军作为本次平行论坛的最后一位演讲嘉宾首先谈到了目前医疗环境的变化、政策的变化，随后从医院资源运营等方面，分享了DRG在医院财务方面发挥的作用。

数据驱动价值医疗

在第二场平行论坛上，海内外行业专家进行深度对话，探讨了大数据、人工智能等新兴 科技 与医疗和管理的融合，分析了创新医疗服务路径与模式，对大数据驱动价值医疗进行了丰富解读。

四川省人民医院院长邓绍平以智慧医疗为着力点，结合自身实践，从如何理解、如何认识、如何快速推进智慧医疗发展三个方面，分析了医院数字战略对驱动智慧医疗发展的重要意义。邓绍平认为智慧医疗可以从三个方面带来作用，降低成本、辅助诊断、解决医疗资源短缺和不均。要想快速推进智慧医疗的发展，“离不了改革、创新，特别是离不开科学技术和人才。”

武汉儿童医院院长邵剑波则通过AlphaGo、迁移学习、人工肺三个人工智能和 健康 医疗的事例，来佐证人工智能实践能力，以及就自身经历分享了人工智能在辅助医生决策、临床的规范性等方面起到的积极作用。

如何将AI路径与DRG进行融合？邵剑波对DRG的未来也进行了展望，在未来，希望 科技 企业能够通过AI的早期规范诊断，把DRG从单纯的付费系统转变为整体的医疗 健康 服务系统。

医疗数字化建设是医疗行业数字化的最重要部分。美国医疗大数据上市企业Health Catalyst的首席临床官Holly Rimmasch女士则从不同的角度谈了谈价值驱动的医保问题。英特尔(中国)有限公司行业解决方案集团首席技术官CTO吴闻新从底层技术的维度 探索 目前的数据服务，以及基于价值的医疗服务话题。吴闻新总结到：“业务从医疗流程化转变至医疗数字化，我们要提供医疗价值服务，需要考量用什么样的技术来处理数据。”

最后一位演讲嘉宾江西省萍乡市人民医院院长苏晓清则分享了其所在医院以糖尿病路径管理为纽带，建立基层首诊、双向转诊、急慢分治、上下联动的分级诊疗制度的体会，为提升基层医疗卫生服务能力，引导优质医疗资源下沉，切实促进基本医疗卫生服务水平，提供了行之有效的实践和方法。

来源: 动脉网

19世纪，英国流行病学家、麻醉学家约翰·斯诺运用近代早期的数据科学，记录每天的死亡人数和伤患 人数，并将死亡者的地址标注在地图上，绘制了伦敦霍乱爆发的“群聚”地图，霍乱在过去被普遍认为是由有害空气导致，斯诺通过调查数据的汇总，确定了霍乱的元凶是被污 染的公共水井，并同时奠定了疾病细菌理论的基础，这算是大数据运用的早期雏形之一。

斯诺大概不会想到，在近两百年后，大数据的应用早已不再是偶然，随着医疗卫生信息化的迅速发展，其通过与AI的结合在生物医药研发、疾病管理、公共卫生和 健康 管理等方面的渗透已逐渐常态化，但问题也相应地随之凸显。

信息孤岛仍存

近两年，关于医疗大 健康 数据的政策频出，从顶层设计、具体规划指导、数 据隐私和安全、数据管理等多个方面提出了相关的指导意见。

2016年6月，国务院办公厅下发《关于促进和规范 健康 医疗大数据应用发展的指导意见》指出，鼓励各类医疗卫生机构推进 健康 医疗大数据采集、存储，加强应用支撑和运维技术保障，打通数据资源共享通道，加快建设和完善以居民电子 健康 档案、电子病历、电子处方等为核心的基础数据库。

2018年9月， 国家卫生 健康 委印发《国家 健康 医疗大数据标准、安全和服务管理办法（试行）》，对医疗 健康 大数据行业从规范管理和开发利用的角度出发进行规范。《办法》从医疗大数据标准、医 疗大数据安全、医疗大数据服务、医疗大数据监督四个方面提出指导意见，直击目前医疗大数 据领域的痛点，未来对数据的统筹标准管理、落实安全责任、规范数据服务和管理具有重要意义。

然而，即使有专项政策的支持，但都限于宏观层面，相较于其他成熟领域而言， 健康 医疗大数据领域的法律法规依然存在明显的滞后性，缺乏比较全面、细致、明确的指引和规则，使其的发展受到严重制约。虽然现阶段，已有很多企业在医疗大数据领域进行深耕布局，但受制于市场准入和产业政策的不确定性，目前尚在摸着石头过河，市场热情和活力并未得到充分、有效地释放。

复旦大学上海医学院生物医学研究院教授刘雷认为，正是医疗大数据政策的不明朗，标准的不统一，也直接导致了各个系统之间难以进行数据交换和信息共享，产生了大量的“信息孤岛”。举个简单的例子，患者在A医院拍的片子到了B医院却不认，B医院的医生想要了解患者的信息则需要从零开始，患者曾在A医院做的检查需要在B医院重新再来一轮，“想要打通医疗机构间临床大数据资源的共享通道，至少在现阶段是一件挺困难的事情。”刘雷表示。

相似的困扰也发生在相距超过一万公里之外的美国，华盛顿大学医学院信息研究所所长Philip Paynes在接受医谷采访时表示：临床大数据间的彼此“孤立”给国家医保机构、患者和医院都带来了负担，实现大数据间的互通互用，是全世界范围内都在着力解决的问题。

作为两所顶尖大学的知名研究学者，刘雷和Paynes想在临床大数据领域做一些努力和尝试。

两人共有的想法迅速得到了学校层面的大力支持，2019年7月26-29日，由复旦大学医学院和圣路易斯华盛顿大学医学院联合授课的“应用临床信息学和数据分析研修班”进行了第一次开班。

复旦大学生物医学研究院教授、复旦大学大数据研究院医学信息与医学影像智能诊断研究所所长刘雷授课

据刘雷介绍，此次研修班得到了业界人士的积极响应，在第一届学员中，来自医院、医疗企业、高校各占了三分之一，“就是纯粹地想把对临床大数据分析和感兴趣的业界人士聚集在一起，通过共有的努力，能把临床大数据的有效运用更推进一步。”

圣路易斯华盛顿大学医学院信息学研究所主任Philip Paynes授课

“希望通过这种国际化的合作，能让临床大数据在医疗机构间甚至跨国间真正地’跑’起来多一种可能性。” Paynes说道。

各自所做的 探索

而在这种可能性之前，刘雷和Paynes各自所在的研究机构均已做了大量的工作。

据悉，刘雷所在的复旦大学上海医学院生物医学研究作为一家致力于创建“中国第一、世界一流的生物医学交叉学术研究机构”，已经在生物医学交叉学科领域形成“代谢与肿瘤的分子细胞生物学”、“医学表观遗传学”、“系统生物医学”三个优势方向，并正在努力拓展转化医学研究和精准医学研究，包括老年医学、肿瘤和心血管疾病、出生缺陷、靶点结构与活性小分子、组学和大数据、生物治疗与干预，形成新的交叉学科生长点和下游技术。

另悉，目前，复旦大学上海医学院生物医学研究还在申请一个超算中心的建设项目，以该项目来支撑生物学大数据的研究，“复旦大学有包括中山医院、华山医院、仁济医院等17所附属教学医院，这其中有一些医院也在做自身的临床大数据中心，从研究所层面，希望能够给他们提供一些人才培养和技术研究的有力支持。”刘雷表示。

Paynes所在的华盛顿大学医学院信息研究所则是华盛顿大学所有大数据计划的中心， “我们拥有世界上最好的基因组研究所和最具生产力和影响力的基础科学研究企业”，在医学信息技术方面的能力非常强，但在大数据的整合方面还有待加强。”而这也成了Paynes担任华盛顿大学医学院信息研究所第一届所长之后重点开展的工作。

自Paynes上任后，首先将研究所与旗下15所附属教学医院进行了打通联动，从临床大数据的收集到整合再到挖掘，最后到应用，铺设了一条全链式的临床大数据之路。

在Paynes看来：研究所下属的15所教学医院简直就是大数据来源的宝藏，这15家在全美医疗机构中排名比较靠前的医院每天产生大量的临床数据，依托这些已有的临床数据的回顾性研究，是分析研究疾病最基本、最重要的研究方法之一，通过将这些海量的临床数据进行统计分析，分析的结果又将反过来为医生临床诊疗全过程提供疾病共享的发病及治疗总体情况信息，帮助医生科学决策，实现精准医疗。

“我们的梦想是不仅仅是利用临床大数据帮助患者，而是希望这些临床大数能渗透到他们的生活和工作，甚至休闲 娱乐 ，通过大数据的分析能够把他们患病的概率降到最低，让人们能一直保持 健康 的状态。” Paynes对医谷展望道。

未来发展构想

在刘雷、Paynes和其团队所做的大量临床数据整合的工作中，由于各自旗下拥有多所强大的教学医院，数据的来源已不是问题，然而，摆在他们面前更为现实的问题有两个，一是要解决多模态临床大数据的选择问题。临床大数据来源多样，是一种多模态数据，其包括有结构化很好的数据，比如化验单、处方；还有一些半结构化的数据，比如住院小结、出院小结；还有完全无结构化的数据，比如医疗影像；还有像基因测序这样的组学数据；以及时间序列数据，比如ICU里会看到患者插着各种各样的仪器测量血压心率脉搏等各种流数据。

怎样从这些不同模态的数据里面选出需要的数据，刘雷表示他们，他们需要的更多的是结构化很好的临床数据，为了得到这部分数据，会通过一定的技术平台会对数据进行一定的清洗，从中选取高质量的有效数据。

这个问题解决后，还有一个临床大数据一直以来绕不开的一个争议--安全和隐私问题。

对此，刘雷表示，依托现有的技术，目前收集的临床大数据基本都能做到“不出院”，这在一定程度程度上很好地保证了数据的安全性。Paynes也指出，美国对于医疗大数据有很严密的保护法规，患者的关键隐私数据，如姓名、住址、电话、身份z号等进入数据管理的时候必须要打马赛克，同时对数据进行强加密，数据即使被泄露也是不可解密的，对所有的数据访问（谁什么时间能访问什么）都要有一套严格的访问控制，通过这样的方式来保证数据安全性。

当技术的问题已不再是问题， 这意味着临床大数据和AI的结合会变得更为完美，因此，刘雷和Paynes更多希望监管层能在未来对基于大数据训练的AI能进行更多关于有效性和安全性方面的评估，也就是审批准入要做到严，同时，还要加强公众对医疗AI的认知，不管AI发展到多么先进的程度，总归存在一定的局限性，它永远不可能替代医生，只能是医生的一种辅助诊断工具。

尽管还有一段路要走，但对于临床大数据和AI的搭配，刘雷和Paynes都充满信心，至少在他们现有开展工作的规划里，“应用临床信息学和数据分析研修班”能最终逐步发展为一个硕士人才培养项目，为临床大数据和人工智能培养更多专业人才。同时，基于两个研究机构现阶段开展的工作，有天能实现跨国界的汇聚统一，可以把所有的临床大数据统一在同一个模型上，建立一个类似于联盟数据一样的联合体，这对于数据的整合和应用就会变得游刃有余。

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