呼吸系統(tǒng)疾病臨床信息數(shù)據(jù)庫(kù)實(shí)現(xiàn)

王崗 周玉民 冉丕鑫

摘要：根據(jù)我國(guó)城鄉(xiāng)居民的呼吸疾病發(fā)病實(shí)際情況，結(jié)合數(shù)據(jù)分析，通過(guò)采集社區(qū)醫(yī)療機(jī)構(gòu)和醫(yī)學(xué)中心的呼吸疾病相關(guān)信息，建立呼吸疾病臨床信息數(shù)據(jù)庫(kù)，并通過(guò)呼吸系統(tǒng)疾病患者產(chǎn)生的綜合性數(shù)據(jù)進(jìn)行分析決策。從總量分析、病情癥狀、疾病數(shù)量、患者負(fù)擔(dān)、醫(yī)療質(zhì)量等方面進(jìn)行統(tǒng)計(jì)分析，以幫助管理者獲取所需要的科研信息，提高呼吸疾病科研水平。

關(guān)鍵詞：臨床信息數(shù)據(jù)庫(kù)；Struts框架；數(shù)據(jù)分析決策

DOIDOI：10.11907/rjdk.161450

中圖分類(lèi)號(hào)：TP319

文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼：A 文章編號(hào)：1672-7800（2016）005-0134-03

0 引言

隨著我國(guó)經(jīng)濟(jì)的高速發(fā)展，不可避免地對(duì)環(huán)境帶來(lái)了污染，近年來(lái)空氣污染的指數(shù)之一——PM 2.5更是引起了全國(guó)人民的高度關(guān)注。目前我國(guó)城鄉(xiāng)居民的呼吸疾病發(fā)病率高，發(fā)病后的醫(yī)療成本負(fù)擔(dān)較重，這與我國(guó)社區(qū)基層醫(yī)療機(jī)構(gòu)基礎(chǔ)設(shè)施不完善、設(shè)備落后、防治人才缺乏、居民衛(wèi)生水平低、防治意識(shí)落后等因素有關(guān)。為了解決上述問(wèn)題，有必要將社區(qū)作為防治呼吸系統(tǒng)疾病的主要場(chǎng)所，構(gòu)建適合國(guó)情的呼吸系統(tǒng)疾病社區(qū)早期綜合防治平臺(tái)。與此同時(shí)，如何整合現(xiàn)有社區(qū)醫(yī)療機(jī)構(gòu)采集的病人基礎(chǔ)信息數(shù)據(jù)以及醫(yī)學(xué)中心的病人診療相關(guān)數(shù)據(jù)，并對(duì)其進(jìn)行充分分析和利用，以便更好地分工合作，合理分配醫(yī)療資源，充分發(fā)揮社區(qū)醫(yī)療機(jī)構(gòu)人員和醫(yī)學(xué)中心的技術(shù)優(yōu)勢(shì)，成為一個(gè)亟待解決的問(wèn)題。

1 呼吸系統(tǒng)臨床信息數(shù)據(jù)庫(kù)架構(gòu)

建立呼吸疾病臨床信息數(shù)據(jù)庫(kù)，目的是通過(guò)呼吸系統(tǒng)疾病患者產(chǎn)生的綜合性數(shù)據(jù)來(lái)進(jìn)行分析決策。從總量分析、病情癥狀、疾病數(shù)量、患者負(fù)擔(dān)、醫(yī)療質(zhì)量等多方面進(jìn)行統(tǒng)計(jì)分析，以幫助管理者獲取所需要的科研信息，提高呼吸疾病科研水平。

本數(shù)據(jù)庫(kù)按J2EE （Java 2 Enterprise Edition） 規(guī)格，采用Java編程語(yǔ)言進(jìn)行開(kāi)發(fā)，后臺(tái)數(shù)據(jù)庫(kù)采用Oracle 11g。

著名的軟件大師Ralph Johnson 對(duì)框架（Framework）進(jìn)行了如下定義：框架是整個(gè)系統(tǒng)或系統(tǒng)一部分的可重用設(shè)計(jì)，由一組抽象的類(lèi)及其實(shí)例間的相互作用方式組成[3]。EJB架構(gòu)是J2EE的經(jīng)典架構(gòu)，然而其過(guò)于復(fù)雜、擴(kuò)展性不強(qiáng)也是眾所周知的缺點(diǎn)。目前已經(jīng)有一些開(kāi)源框架，相對(duì)經(jīng)典的EJB架構(gòu)更加靈活，擴(kuò)展性更強(qiáng)。其中主流的框架技術(shù)是：基于MVC模式的Struts框架、基于IoC模式的Spring框架以及對(duì)象/關(guān)系映射框架Hibernate[4]。本數(shù)據(jù)庫(kù)即基于上述框架開(kāi)發(fā)。

2 呼吸系統(tǒng)臨床信息數(shù)據(jù)庫(kù)需求分析

臨床信息數(shù)據(jù)庫(kù)，也稱為臨床信息存儲(chǔ)庫(kù)（Clinical Data Repository，CDR）。根據(jù)HIMMS（美國(guó)健康信息和管理系統(tǒng)協(xié)會(huì)）對(duì)CDR的描述，CDR是一個(gè)面向主題的、集成的數(shù)據(jù)集合，用于支持醫(yī)院對(duì)于即時(shí)性、操作性、集成的全體診療信息的需求。該描述揭示了CDR的5個(gè)特征：CENTRALIZED（集中式數(shù)據(jù)存儲(chǔ)）、CLINICAL（診療數(shù)據(jù)）、REAL-TIME（實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)）、LIFE-LONG（數(shù)據(jù)的長(zhǎng)期保存）、PATIENT-CENTRIC（以病人為中心）[1]。本文論述的臨床信息數(shù)據(jù)庫(kù)所依托的課題，主要是以廣東省內(nèi)呼吸疾病較多發(fā)的翁源縣為社區(qū)醫(yī)療機(jī)構(gòu)試點(diǎn)，以廣州醫(yī)科大學(xué)附屬第一醫(yī)院呼吸病學(xué)國(guó)家重點(diǎn)學(xué)科為基礎(chǔ)建立呼吸疾病診治醫(yī)學(xué)中心，開(kāi)展呼吸疾病的規(guī)范化診療與防治研究工作，建立呼吸疾病綜合防治研究基地，形成高效便捷的具有我國(guó)特色的醫(yī)學(xué)中心與社區(qū)醫(yī)療機(jī)構(gòu)協(xié)同工作機(jī)制。

通過(guò)建立本數(shù)據(jù)庫(kù)，可實(shí)現(xiàn)呼吸疾病診治醫(yī)學(xué)中心患者的臨床信息以及社區(qū)居民呼吸疾病電子檔案庫(kù)等基礎(chǔ)數(shù)據(jù)庫(kù)的無(wú)縫對(duì)接，實(shí)現(xiàn)信息數(shù)據(jù)的采集、分析、管理和資源共享，并面向公眾服務(wù)，向居民提供健康檔案信息的查閱功能。

數(shù)據(jù)庫(kù)的系統(tǒng)架構(gòu)如圖1所示。

臨床信息采集庫(kù)需要采集的主要內(nèi)容有：呼吸系統(tǒng)疾病患者的檢驗(yàn)檢查報(bào)告、住院病案首頁(yè)、就診患者基本信息、就診患者就診日志信息等。本數(shù)據(jù)庫(kù)的數(shù)據(jù)采集源主要包括：廣州醫(yī)科大學(xué)附屬第一醫(yī)院“居民呼吸疾病健康檔案系統(tǒng)”、“電子病歷系統(tǒng)”以及廣州醫(yī)科大學(xué)附屬第一醫(yī)院和翁源縣人民醫(yī)院的“雙向轉(zhuǎn)診系統(tǒng)”。

統(tǒng)計(jì)分析方面，有以下4方面需求：

（1）總量分析：按分中心或醫(yī)院統(tǒng)計(jì)已有的與本周新產(chǎn)生的臨床信息總數(shù)、隨訪總?cè)舜?、雙向轉(zhuǎn)診人次、生物標(biāo)本量。

（2）病情癥狀：主要根據(jù)咳嗽、咳痰、喘息、呼吸困難、咯血、睡眠狀況、胸痛等癥狀進(jìn)行統(tǒng)計(jì)。疾病數(shù)量主要根據(jù)呼吸疾病的各個(gè)病種進(jìn)行統(tǒng)計(jì)，包括慢性阻塞性肺疾病、支氣管哮喘、支氣管擴(kuò)張、慢支炎、肺氣腫、肺結(jié)核、呼吸睡眠暫停綜合征、肺動(dòng)脈高壓、肺心病、肺癌、肺炎、肺不張、氣胸、過(guò)敏性鼻炎、鼻炎鼻竇炎、肺栓塞、肺間質(zhì)纖維化、現(xiàn)存合并疾病等。

（3）患者負(fù)擔(dān)：有效降低患者醫(yī)療負(fù)擔(dān)是醫(yī)改的大方向，也是衡量醫(yī)院管理水平的重要因素之一。因此，掌握院內(nèi)患者的負(fù)擔(dān)情況對(duì)醫(yī)院的管理至關(guān)重要，需要統(tǒng)計(jì)包括人均門(mén)診費(fèi)用、人均住院費(fèi)用等。

（4）醫(yī)療質(zhì)量：全過(guò)程醫(yī)療質(zhì)量管理的基石是準(zhǔn)確的醫(yī)療質(zhì)控基礎(chǔ)數(shù)據(jù)的獲取[2]。如何確保醫(yī)療質(zhì)量是醫(yī)院工作的根本，因此需要全面了解醫(yī)院各項(xiàng)醫(yī)療質(zhì)量指標(biāo)（包括基本質(zhì)量指標(biāo)、合理用藥指標(biāo)等）。

3 數(shù)據(jù)庫(kù)功能設(shè)計(jì)

本數(shù)據(jù)庫(kù)的信息采集功能主要分為手工錄入數(shù)據(jù)以及自動(dòng)采集數(shù)據(jù)。通過(guò)建立數(shù)據(jù)庫(kù)，使每一個(gè)患者都可通過(guò)一個(gè)唯一的號(hào)碼（臨床檔案號(hào)）來(lái)識(shí)別，通過(guò)臨床檔案號(hào)可以檢索到該患者的所有信息。臨床信息在手工錄入或通過(guò)數(shù)據(jù)共享對(duì)接獲取后，生成臨床信息數(shù)據(jù)庫(kù)唯一主索引（EMPI），實(shí)現(xiàn)一個(gè)病人在整個(gè)系統(tǒng)內(nèi)使用一個(gè)唯一的信息編碼，即可完成門(mén)診、住院、隨訪等所有相關(guān)醫(yī)療服務(wù)的操作和檢索查詢。社區(qū)醫(yī)療機(jī)構(gòu)或醫(yī)學(xué)中心的普通醫(yī)生手工錄入臨床信息后，分中心負(fù)責(zé)人對(duì)其進(jìn)行審核，審核通過(guò)后的數(shù)據(jù)才能存入臨床信息正式數(shù)據(jù)庫(kù)中。

由于醫(yī)院的電子病歷數(shù)據(jù)屬于結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)，在采集數(shù)據(jù)時(shí)，需要對(duì)相關(guān)數(shù)據(jù)進(jìn)行必要的清洗。與此同時(shí)，部分電子病例數(shù)據(jù)還存在關(guān)鍵信息如癥狀體征、診斷、中藥處方等關(guān)鍵指標(biāo)缺失的情況，因此需要從結(jié)構(gòu)化病歷數(shù)據(jù)庫(kù)中抽取適合本項(xiàng)目的與呼吸疾病有關(guān)的患者數(shù)據(jù)，去除關(guān)鍵指標(biāo)缺失的電子病例數(shù)據(jù)，隱去患者的個(gè)人隱私信息。設(shè)定抽取和代碼轉(zhuǎn)換規(guī)則，實(shí)現(xiàn)對(duì)來(lái)源患者數(shù)據(jù)的篩選，并自動(dòng)轉(zhuǎn)換到臨床信息數(shù)據(jù)庫(kù)數(shù)據(jù)，并支持病歷數(shù)據(jù)到臨床信息數(shù)據(jù)庫(kù)的自動(dòng)批量導(dǎo)入與匯總處理。

本數(shù)據(jù)庫(kù)用戶角色分為3類(lèi)：醫(yī)生、分中心管理員和系統(tǒng)管理員。三者的主要功能如表1所示。

由于本數(shù)據(jù)庫(kù)涉及到呼吸系統(tǒng)疾病患者的臨床信息，又是基于互聯(lián)網(wǎng)運(yùn)行的，因此對(duì)于數(shù)據(jù)安全性也需要格外注意。在大數(shù)據(jù)時(shí)代，數(shù)據(jù)的泄漏會(huì)造成難以預(yù)期的嚴(yán)重后果。目前針對(duì)Struts框架的漏洞分析非常多，隨之而來(lái)的是難以防范的數(shù)據(jù)泄漏風(fēng)險(xiǎn)。因此，需要及時(shí)跟蹤Struts框架的版本升級(jí)情況，盡量避免由于版本升級(jí)不及時(shí)造成的數(shù)據(jù)泄漏。此外，還需要細(xì)化各個(gè)級(jí)別操作帳號(hào)的權(quán)限，加強(qiáng)帳號(hào)密碼復(fù)雜度的管理，對(duì)密碼采用高強(qiáng)度加密方式進(jìn)行存儲(chǔ)，盡可能減少弱密碼帶來(lái)的數(shù)據(jù)泄漏的可能性。

4 結(jié)語(yǔ)

呼吸系統(tǒng)臨床信息數(shù)據(jù)庫(kù)是呼吸系統(tǒng)疾病臨床轉(zhuǎn)化研究的核心，利用各個(gè)系統(tǒng)采集的數(shù)據(jù)進(jìn)行大數(shù)據(jù)分析和挖掘，提供多角度與多維度的統(tǒng)計(jì)分析，進(jìn)而形成對(duì)呼吸系統(tǒng)疾病科研人員有用的科研信息，有助于提高呼吸疾病科研水平。目前，該數(shù)據(jù)庫(kù)已經(jīng)在承擔(dān)本課題的廣州分中心正常運(yùn)行，并發(fā)揮了較好的作用。

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（責(zé)任編輯：黃 ?。?/p>

Abstract：According to the actual situation of China's urban and rural residents of respiratory disease，through the acquisition community medical institutions and medical center of respiratory disease related information，combined with data analysis，respiratory disease clinical information database is established.From the analysis of the number of patients，the disease symptoms，the number of diseases，the burden of patients，medical quality and other aspects of statistical analysis，to help managers analyze the scientific research information needed to improve the level of respiratory diseases.

Key Words：CDR for Respiratory System Diseases；Struts Framework；Data Analysis and Decision Support