场景背景
- 在医院行业
- 电子病历数据挖掘与分析是信息中心主任日常工作中的重要内容。这项工作涉及多个数据源的整合、复杂的计算分析以及专业报告的生成
- 传统方式下往往需要耗费大量时间和精力。
数据智能引擎基于本体论构建统一的数据语义模型
- 通过数据智能体实现自然语言驱动的智能问数
- 为医院信息中心主任提供了全新的工作方式。
传统工作场景
时间与地点
2024年5月20日上午9点
起因
市卫健委下发紧急通知
经过
李主任迅速制定了工作方案
数据清洗是更大的挑战
团队成员采用流水线作业
结果
经过一周的奋战
"
传统方式的困境
EMR非结构化文本数据未与标准化诊断编码自动映射
电子病历(EMR)系统中的医生自由文本描述（如主诉、现病史、诊疗计划）与标准化的ICD-10诊断编码、手术操作编码未实现自动映射关联。信息中心主任需依赖人工规则或简单关键词匹配，准确率低且维护成本高，导致基于病历文本的疾病谱分析和临床路径挖掘效果不佳。
HIS就诊记录与EMR病历书写时间戳不一致影响质控分析
医院信息系统(HIS)中的患者就诊结束时间与电子病历(EMR)系统中的病历完成时间存在显著差异，部分科室病历书写延迟超过24小时。信息中心主任无法准确评估病历及时性指标，影响病历质量控制和DRG/DIP分组数据的完整性。
LIS/PACS检验检查结果未与EMR临床诊断自动关联验证
实验室信息系统(LIS)和医学影像存档与通信系统(PACS)中的检验检查结果未与EMR中的临床诊断自动关联，无法实现基于循证医学的诊断合理性验证。信息中心主任难以构建诊断-检查-治疗的完整临床证据链，制约了临床决策支持系统的智能化水平。
EMR历史版本数据未纳入纵向疾病进展分析
电子病历系统保存了患者多次就诊的历史版本数据，但传统分析工具仅使用最新版本，未整合历史病历进行纵向疾病进展分析。信息中心主任无法准确评估慢性病患者的病情演变趋势和治疗效果，影响个性化医疗和精准健康管理的实施。
综上所述，病历数据利用、电子病历和病历数据分析是提升工作效率的关键要素。
数据智能引擎解决方案
基于本体论的智能数据整合
数据智能引擎基于本体论构建电子病历数据语义模型，自动整合电子病历系统、HIS系统、检验系统、影像系统的数据，形成统一的电子病历数据平台。信息中心主任可以通过智能问数功能，用自然语言直接查询'电子病历数据量多少'、'哪种疾病发病率最高'、'哪个科室的病历质量最好'等问题，无需了解复杂的数据结构。系统自动统一数据口径，确保电子病历数据分析结果的一致性和准确性。
数据智能体驱动的智能分析
数据智能体自动理解用户需求，进行数据查询、计算和分析。多智能体协同工作，完成意图澄清、问题拆解、数据分析、报告生成等全流程。分析结果准确可靠，准确率达到95%以上。
智能报告生成与决策支持
数据智能引擎自动生成可视化的电子病历数据挖掘与分析报告，包含疾病发病率分析、疾病分布分析、病历质量分析、治疗效果分析等多个维度的关键指标、趋势分析、对比分析等内容。信息中心主任可以通过自然语言要求调整报告内容和格式，例如'重点分析发病率高的疾病'、'对比去年同期数据'。系统可以提供基于数据的决策建议，支持情景分析和预测，例如'优化治疗方案后，治疗效果将如何提升'、'加强病历质量管理后，病历质量将如何改善'。
数据智能引擎能够助力病历数据利用、优化医院电子病历、提升病历数据管理，为业务发展提供强大支持。
应用价值
效率提升
- 电子病历数据挖掘与分析时间从数月缩短到数天，信息中心主任可以快速响应医疗数据需求。
- 电子病历数据分析时间减少90%，数据挖掘自动完成。
- 重复性的电子病历数据处理工作减少90%，让信息中心团队能够专注于医疗数据价值挖掘和创新。
分析深度
- 可以进行多维度交叉分析，例如分析疾病发病率与科室、医生、时间的关系，发现医疗规律的根本原因。
- 自动识别异常数据和趋势变化，例如某种疾病发病率异常升高的具体原因，提前预警。
- 支持长期趋势分析和预测，例如预测下季度的疾病发病率、治疗效果等指标，为医疗决策提供依据。
决策质量
- 基于实时、准确的电子病历数据进行决策，疾病发病率上升、治疗效果下降等问题可以及时发现和干预。
- 可以快速模拟不同医疗方案的效果，例如优化治疗方案、加强病历质量管理、改进医疗服务等，选择最优方案。
- 决策过程透明可追溯，每个医疗决策都有数据支撑，提升决策的科学性和说服力。