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英文科技新闻网站-上海23亿建国家生物医学大数据库

时间:2019-06-14 11:00:09 | 作者:爱科技网 | 点击: 119 次

  上海23亿建国家生物医学大数据库,卫生领域成数字经济新突破口

  数字、信息化布局,已成为当下国家实现统一医疗管理的首要任务。

  2019年全国医改工作电视电话会议5月17日在京召开。中共中央政治局常委、国务院总理李克强作出重要批示。批示指出:要坚持以习近平新时代中国特色社会主义思想为指导,认真贯彻党中央、国务院决策部署,以更大力度、更有效举措推进医改各项工作。

  这对医生工作效率、医保控费、医院管理等提出了更高要求,而生物医学大数据基础设施建设也迫在眉睫。

  “国家生物医学大数据基础设施是个非常大的工程,涉及全数据链体系的建设,整体预算投入为23亿元。” 上海市生物技术研究中心主任李亦学在17日举行的第21届上海国际生物技术与医药研讨会上表示。

  卫生经济学的医院实践

  如何理解生物医学大数据?据李亦学介绍,生物医学大数据主要分为五大方面: 基础研究,系统生物学与合成生物学研究、比较医学研究,转化型研究,自然真实世界的数据(医疗健康服务机构个人积累的数据),该数据库囊括了人类生命科学的所有数据整合。

  “申康作为生物医学数据的重要来源地,目前拥有2.8个PB的数据量、1.4亿人的就诊数据、45亿张处方,涵盖深度医学应用的数据所能得到的最大价值,上海市申康医学发展中心副主任朱同玉表示,“在依法合理地明确数据的归属权后,也要从个人、政府、科研、商业等层面区分使用者;此外,该数据本身的安全保障,防止数字设施受到摧毁等也需重点考虑。”

  该数据库将如何发挥重点作用? 作为病人数据最密集、庞大的集中地,医院层面已进行了长期的实践。

  上海仁济医院副院长王育告诉第一财经记者,“今年3月正式营业的仁济医院宁波分院已实现了上海、宁波两地电子病历的共享,下一步则要将该电子病历的书写格式、标准规范化。

  王育同时也表示, 仁济医院医生已经开始主动地使用AI进行辅助诊断,诊断覆盖率达96%,该智能系统上线14个月来已筛查患者6.7万余例。如果拿一个初级医师和AI系统作比较,其检出率分别为36.5%和95.8%,漏诊率则为63.5%与4.2%

  记者也在复旦大学附属儿科医院的“医院决策支持平台”上看到“近5年的出院人数逐年增加、医保患儿占比趋于平稳、就诊高峰期为7~8月,2018年出院人次排名前十科室是外科、新生儿科、神经内科、骨科…. ”这些都是基于病人就医数据而整合成的逻辑判断。

  该院党委书记徐虹表示,“转诊率、药占比等都是我们非常重视的工作,而这样的趋势判断可以每个科室、甚至决策层以很好的指导。”

  不过,王育说,医疗数据主要面临两方面的困境,“第一,我院56个科室所产生的临床数据量多,科学技术创新期刊是省,医生对数据诉求也很大,但数据并不能拿来直接使用,缺少治理支撑;第二,数据缺乏统一标准,其维度和科研维度不一致。” 

  卫生数据资产版图

  国务院于2016年发布的《关于促进和规范健康医疗大数据应用发展的指导意见》,将健康大数据作为国家重要的基础性战略资源,并提出要规范和推动健康医疗大数据“融合共享、开放应用。”

  2018年国家卫健委在《进一步改善医疗服务行动计划(2018~2020年)》提出,要利用大数据信息技术为医疗质量控制、规范诊疗行为、评估合理用药、优化服务流程等提供支撑。

  据第一财经记者了解,上海、江苏省厅、苏州、扬州,浙江宁波、温州、金华、嘉兴等三省一市地的医保基金实时结算系统均由万达信息统一承建,目前颇受关注的“长三角跨区域就医门诊费用直接结算系统”也不例外。

  据业内人士透露,数据收集、信息互联并非区域整合最大的障碍,其难度则更多地在于各城市、乡镇、地区间医保统筹层次的不同,科学技术史考研调剂,需要提升并归结起来。

  以宁波鄞州为例,其卫生大数据平台正在服务80万户籍当地人口、以及124万常驻人口健康档;10年积累的在临床、疾控、健康档案方面的实时数据,正管理全区9.8万高血压、2.3万糖尿病等慢性病人。

  “数据不仅仅是一个原始的数字基础,而是可以成为高危人群筛查、体检和临床医生处方诊断,并为社会和科学研究带来极大产出的价值资源。”万达信息股份有限公司大数据产品部经理张敬谊说。

  更大的卫生数据资产版图正在金融支付、疾病管理等结合场景下形成。