近日，國內著名醫學期刊《中華消化外科雜誌》上，發表了一篇述評《胃腸腫瘤醫療大數據庫的機遇與挑戰》的文章。該文由北京大學腫瘤醫院與醫渡雲共同撰寫，圍繞我國醫院普遍存在的數據準確度低、更新速度慢、數據利用率低等共性問題進行了分析。
據文章所言，在腫瘤領域，越來越多的高水平研究建立在上萬病例數據的分析基礎上。從腫瘤發生機制的研究到臨床診斷與治療、預防和監測，都涉及數據收集、管理和分析。因此，高質量的臨床數據是未來精準臨床決策與高水平臨床研究的首要基礎條件。
此外，文章還指出了現階段臨床數據庫的三大現狀：“小”“差”“亂”。“小”指的是很多數據庫規模小、病例數少，數據條目結構少。“差”指的是數據質量差，尤其是我國由於人口流動性大，隨訪數據難以收集，存在數據丟失的情況。“亂”是指數據一致性差，數據庫融合共享可能性低。
因此，如何利用大數據技術，改善國內醫療數據庫“小”“差”“亂”的現狀，成為了科研人員的現實問題。
胃癌疾病數據庫探索
國內知名醫療大數據公司醫渡雲，利用一種新型大數據技術，建立了胃癌疾病數據庫，對科研數據進行質量控制。
首先，醫渡雲與醫院的EMR、LIS、PACS和HIS系統數據對接，篩選診斷為胃癌患者，並通過EMPI、映射、結構化和歸一的技術，對數據進行加工，形成一個疾病數據庫。在這個數據庫中，可對數據進行查看、篩選、管理，也可以對數據進行雙錄核查。
另外，可根據需求納排患者並設置研究項目，按研究要求採集數據。當需要一部分隨訪數據的時候，也可以設置隨訪規則，提醒醫生追蹤患者複診或錄入數據。
同時，醫渡雲疾病數據庫中還有描述性統計、單因素分析、多因素分析、相關分析、生存分析描述性統計等統計功能，可以隨時查看疾病指標的分佈情況、分析患者數據、並初步驗證科研思路。
此外，還可以在臨床數據基礎上，接入基因和生物樣本庫數據，不斷拓展數據庫的寬度，以支撐更多的研究。
胃癌疾病數據庫的三大優勢
總體來看，醫渡雲胃癌疾病數據庫和傳統數據庫相比，具有3大優勢，即
1）NLP後結構化處理能力
2）歸一標準化能力
3）複雜邏輯推理計算能力
1、NLP後結構化處理能力
醫療數據中有很多為大段文本，無法直接進行數據統計和計算，醫渡雲利用自然語言處理技術對文本進行結構化提取，如下圖所示，胃癌疾病數據庫可將手術過程描述和病歷檢查文本進行結構化提取和處理。
2、歸一標準化能力
胃癌疾病數據庫按優先級取值，從診斷名稱/病理結論/手術過程描述/檢查結論（胃鏡/超聲胃鏡/CT）這幾個來源取全部值去重輸出Borrmann分型，並將多種雜亂的分型描述歸一成1~4型共4個分型。
3、複雜邏輯推理計算能力
醫院科室數據情況不一樣，有一些數據在原始數據中也查找不到，醫渡雲疾病數據庫可以通過詳盡的醫學邏輯，深度計算來源於醫院不同生產系統的診療數據，以得出原始數據中未提及的數據，以下為病理分期示例。
胃癌疾病模型標準數據集持續升級中
1.0版本的胃癌疾病數據庫，參考了國內外腫瘤主流的指南和規範，包括但不限於：
AJCC TNM分期
WHO病理分型
LOINC檢驗-觀測指標標識符邏輯命名與編碼系統
CTCAE常見不良反應事件評價標準
INN國際非專利藥品通用名
指南中的命名／沒有標準的採用專家共識
手術治療和病理部分很多字段的值域標準還參考了：
（Japanese gastric cancer treatment guidelines） （在採用 ）
第15版日本胃癌處理規約
（Japanese Classification of Gastric Carcinoma）；
目前，胃癌疾病模型標準數據集已升級至2.0版本。在原有模型的基礎上，醫渡雲做了複雜邏輯字段深度加工、納入參考更多的標準規範、數據標準值域完整度等全方面的提升。例，在檢查和治療方面的字段增加參考了最新CSCO胃癌診療指南（2018第1版）。
截至目前，醫渡雲已與國內頂尖專家深度合作共建40餘種疾病模型標準數據集，包括消化腫瘤、呼吸腫瘤、婦科腫瘤、泌尿外科腫瘤、頭頸部腫瘤、血液病、心血管疾病等疾病領域，並在持續擴展和升級中。
其中胃癌領域，醫渡雲除了與北腫合作外，還與中國醫科大學附屬第一醫院、南京鼓樓醫院等醫院的頂尖專家建立了合作。醫渡雲通過不斷的沉澱，希望從技術支持的角度在胃癌數據平臺與更多的專家合作共建，為中國胃癌大數據建設及相關研究和診療規範貢獻力量。
按照行業專家的觀點，隨著我國政策的推動，居民健康、社會保障等數據的應用集成，能更方便地獲取覆蓋居民全生命週期的健康信息。通過和醫院已有數據庫的共享，建設符合我國國情的大數據平臺，能逐步形成具有國際影響力的大型疾病數據庫。未來，醫療機構有望通過醫渡雲的疾病數據庫，建立一個嶄新的健康大數據應用體系。
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文 | 郝雪陽
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