基于医联工程的糖尿病大数据中心建设及其在疫情防控中的应用

目的:探索基于区域医疗大数据平台构建大型专病科研数据中心的模式,为临床研究、疫情防控提供数据支撑。方法:通过对医联工程汇聚的上海市35家市级医院海量临床诊疗数据的深度治理和融合,构建上海市糖尿病临床大数据中心,为管理部门和临床科研人员提供在线数据分析环境。结果:基于医联工程的糖尿病大数据中心探索实践了基于真实世界的临床就诊数据研究和共享模式,为区域内糖尿病预防控制、疫情中患者管理、临床资源配置等方案的制定提供了真实数据参考依据。结论:构建基于区域医疗大数据平台的大型专病科研数据中心模式,可为未来构建更多区域专病科研大数据中心提供有益参考,以满足区域内疾病预防控制、临床科研等需求。

上海市级医院互联网医院在新冠肺炎疫情防控中的创新实践

基于互联网医院概念,介绍我国互联网医疗的发展历程及相关政策和上海申康医院发展中心推进市级医院互联网医院建设的相关举措;阐述申康中心在2022年3月—5月上海市疫情防控期间创新推出的跨院复诊服务、“一老一小”代配药、志愿者代配药和大病医保在线支付等4项互联网便民就医服务场景的实践和业务流程,总结市级医院互联网医院快速上线部署应用后所取得的成效,以期为其他医疗机构建设互联网医院,特别是互联网医院在疫情防控中如何发挥作用提供借鉴和参考。

上海市级医院互联网总平台的建设与应用

上海申康医院发展中心从数据层面和服务层面整合优化所有市级医院的便民应用,建成便捷、智能的"上海市级医院互联网总平台",也初步形成了互联网医院的总入口。通过人工智能、大数据、云计算等技术及FHIR等标准的支撑,为患者统一提供互联网模式下从咨询、预约、就诊、移动支付、转诊和随访就医全流程的便捷医疗服务,让信息服务彰显贴心的关怀和暖心的细节,也助力了新冠疫情的常态化防控。

上海互联网医院云药房建设策略研究

目的:上海申康医院发展中心以患者需求为导向,在"上海市级医院互联网总平台"建设基础上,积极探索上海市区域性互联网医院云药房建设的适宜策略,加快推动互联网医院建设。方法:通过系统梳理文献、行业报告和新闻报道,归纳国内外云药房的典型模式。结合专家访谈,探讨各模式的优缺点及适用性。结果:国内云药房实践以处方共享流转平台、药品云仓库、智慧药房和医院药局快递4种模式为主。不同模式在建设与信息追溯难度上差异较大。结论:建议上海首先通过建设药品云仓库,打通医院间的"信息孤岛",为社会药房供应链体系的改造升级提供时机。在此基础上,通过完善处方共享流转平台,连接医院与社会药房,进而完成区域性互联网医院云药房的建设。

基于医联工程的多中心疫情防控重症肺炎专病库建设与治理的实践探索

目的:基于医联工程建设大样本、多中心的重症肺炎专病库,提升重症肺炎疾病相关的数据治理水平,提高对医学科研和疫情防控管理的数据支撑能力。方法:上海申康医院发展中心与10家上海市级医院共同协作,通过大数据技术实现医院信息系统与数据平台的共享互通,利用人工智能技术对医院重症肺炎临床数据进行个性化的深度治理,并基于医联工程将10家市级医院的重症肺炎专病数据汇聚至申康中心专病大数据平台。结果:制定了重症肺炎专病库建设多中心协作机制和重症肺炎专病数据采集标准,建设形成了重症肺炎多中心专病库并实现了中心化管理,已支撑临床科研人员开展了多项重症肺炎相关的临床科学研究。结论:该区域性数据库可提高重症肺炎及新冠肺炎重症患者的救治水平及科研水平,并赋能政府部门的新冠肺炎疫情防控工作。

基于医联工程的急诊数据集成平台的建设与思考

目的:探索区域急诊医疗大数据管理和共享模式,优化急诊工作流程,为合理调配急诊资源提供数据支撑。方法:上海申康医院发展中心构建“一中心、多终端”的市级医院急诊数据集成平台,汇聚上海市30家市级医院急诊医疗数据,从完整性、规范性、一致性、时效性4个维度提高急诊数据质量,将急诊业务数据梳理和转化为管理数据。结果:急诊数据集成平台实现了统一数据管理、统一服务建设、统一系统建设的管理功能,为急诊专业医疗质控、急诊科室规范化建设提供实时、全面的数据支撑。结论:基于医联工程的急诊数据集成平台满足区域学科建设和发展的需要,可为区域医疗数据中心的构建提供参考。

上海市级医院“便捷就医服务”数字化转型实践探讨

目的:总结上海市35家市级医院“便捷就医服务”数字化转型工作实践经验,为医疗机构开展就医服务数字化转型提供借鉴与参考。方法:依托申康医联服务总平台,充分发挥市便民服务移动总入口和各市级医院移动门户功效,统一开展7项就医服务场景数字化转型,通过多数据融合,创新优化医疗服务场景,实现便捷就医效果。结果:总体上提高了所有市级医院门诊预约精度,减少了候诊时间,优化了医患沟通效率和核酸检测便捷度,深化了医疗付费“一件事”和检查检验结果互认场景成效,强化了急诊急救协同能力,在全市发挥了示范作用。结论:就医服务数字化转型场景建设可有效改善市级医院就医服务效果,该模式具备可复制性,具有良好的推广价值。

基于新一代信息技术的智慧方舱医院建设研究

为应对当前严峻复杂的新型冠状病毒(新冠)肺炎疫情,我院利用5G、物联网、可穿戴设备、机器人、小程序等新技术,探索和构建了智能方舱医院,实现了患者入舱、舱内护理和生活、出舱全流程的智能化;创建了新型方舱医院精细化管理,高效医疗护理和患者人文关怀的新模式。一方面提升了患者在舱内的生活质量,另一方面提高了方舱医院的智能化管理能力,使方舱医护人员节省了大量的患者提醒、环境消杀、物资运送等工作量。

互联网医院赋能慢病管理的应用实践

上海申康医院发展中心开展了互联网+“慢病线上复诊、慢病健康管理、慢病随访管理、社区慢病分级诊疗、慢病大数据科研”全体系的“互联网+慢病管理”实践,为互联网医院赋能慢病管理提供了可复制、可推广、可借鉴的示范案例。

基于医疗大数据的市级医院急诊急救一体化平台建设研究

上海申康医院发展中心以急诊医疗救治一线需求为导向,依托医联工程,加快推进市级医院急诊急救一体化建设,运用大数据、5G、人工智能等数字技术,建设基于医疗大数据的市级医院急诊急救一体化平台,形成院前急救、院内急诊互联互通和无缝联动的一体化救治网络,提高急诊急救效率,实现了急诊可视化管理、规范化诊疗、精细化质控。

大型方舱医院临床数据库建设和应用

构建大型方舱医院数据库体系,汇总新型冠状病毒(新冠)疫情流行期间的专病研究的全链路数据,为疫情期间管控政策的决策、多维度数据挖掘、疾病因果推断及研究结果的可重复性提供底层数据支撑。使用病案登记系统和搜索引擎大数据的挖掘,将来自于搜索引擎的互联网数据和病案登记系统数据进行对比融合;采用多终端自动化信息收集、结构化数据的录入和存储,针对各组数据上报的需求和课题组的研究方向相对独立,增加转运数据、健康设施数据、COVID-19科研动态监测数据和新冠状病毒国家科技资源服务系统;建立指标数据规范,构建符合新型冠状病毒临床研究数据库。构建大型方舱收治人群的全链路数据库,可用于方舱的运行管理页面保障,为患者中心、随访管理、人群探索、数据洞察、科研项目管理提供数据支持和今后数据安全的参考蓝图,也可用于指导不同新冠毒株的流行特点,为解决当前公共医疗卫生领域难题提供新的方法。

新冠肺炎疫情下大型方舱医院云HIS系统的建设与实践探索

目的:分析新冠肺炎疫情下大型方舱医院信息系统的建设方案与实践,为各级方舱医院的临床信息系统建设提供借鉴和参考。方法:从方舱医院信息系统建设的需求分析入手,提出一种新冠肺炎疫情下大型方舱医院云HIS系统的设计与实现方案,分别从系统架构、网络安全、核心技术和主要应用等4个方面进行阐述,重点介绍了系统网络架构、患者出入院管理、医生医嘱文书、移动护理和方舱监控等功能的实现。结果:根据大型方舱医院的建设特点和特殊的信息化需求,结合智慧医院“三统一”的建设思想,采用基于互联网和电子政务云平台的简化HIS系统作为核心业务系统,同时满足基础设施、医疗服务、患者服务及运营管理方面的需求。结论:方舱云HIS系统有效解决了方舱医院信息化筹建问题,为方舱医院的开办和收治赢得了时间。

基于老年人生理心理特征的互联网医疗应用适老化改造设计

聚焦老年用户的使用体验,通过分析老年人的生理心理特征,提出了互联网医疗应用的可感知性、可操作性、可理解性、兼容性、安全性、可及性和可依赖性7个适老化改造需求。参照国家工业和信息化部发布的相关适老化通用设计规范,从前端应用和后端支持两方面提出了涵盖操作界面、设备兼容、系统安全、应用渠道拓展、服务支持系统建设的互联网医疗应用适老化改造设计思路。

基于对象和分布式云存储服务的医联影像云资源管理系统的研究

针对医联影像数据急剧式增长,传统的磁盘阵列式块存储已经无法满足日益增长的存储需求的问题,从阐述国内外医疗机构医学影像数据存储的现状入手,在分析对象云存储和分布式云存储技术的基础上,提出一种基于对象和分布式云存储的影像云资源管理系统。分别对系统架构、组网设计和系统实现加以论述,重点介绍了对象和分布式云存储技术。采用基于对象和分布式云存储技术的影像云资源管理系统,有效地提高了数据存储的安全性和影像调阅效率,降低了运维成本,也为各级医院的影像数据存储和管理工作提供了一种新的借鉴方式。

2013-2020年上海2型糖尿病临床大数据人群结构分析报告

目的利用上海糖尿病专病临床大数据分析2型糖尿病患者的人群结构,更好地呈现2型糖尿病患者的年龄分布和性别差异。方法上海糖尿病专病临床大数据来源于上海申康医院发展中心医联工程与信息化部大数据平台。原始临床数据经过脱敏、加密等安全处理后导入医联科研平台,研究分析主要使用R语言进行数据清洗、整理、统计和绘图。结果截至2020年底,排除死亡等因素后数据库中累计上海2型糖尿病医保和社保患者共77.2万人(男性40.4万,女性36.8万),其中年龄在55~80岁的患者占总人群的67.8%,在35~50岁的男性患者人数要明显多于女性。结论上海2型糖尿病患者主要集中在55岁以上的中老年人群,其中35~50岁男性患2型糖尿病的风险要明显高于女性。

基于5G切片的医疗资源跨域安全访问技术研究

随着通信技术的发展和新医疗改革的持续深入,我国各大医疗机构开始“数字化转型”建设,依托IT技术构建“智慧医院”和“未来医院”,积极探索“互联网+医疗”的新模式,但随之而来的网络安全风险也越来越大。如何保证医疗机构数据的开放共享,同时兼顾网络安全,是一个值得研究的问题。针对传统的VPN专线存在带宽低、费用高等问题,本研究提出了一种基于5G切片的医疗资源跨域安全访问技术,并重点介绍了该技术的系统架构、安全性设计、系统实现和效果评价等方面的研究内容。实验结果表明,该方法有效地提高了网络访问速度,降低了运维成本,同时保证了数据访问的安全性。

数字化时代下面向区域大规模、多模态人群队列建设的框架体系研究

目的:研究区域大规模、多模态人群队列建设的框架体系,为建设更规范、更高水平的大规模、多模态人群队列提供借鉴和参考。方法:通过文献调研、案例分析等方法,对国内外大型人群队列建设现状进行深度剖析,对建设过程中的挑战进行系统性梳理,提出适用于我国队列建设的框架体系。结果:该框架体系深入梳理了人群队列建设规范化路径和需遵循的标准规范体系,提出了贯穿人群队列建设全过程的数字化能力支撑体系,将数字技术与人群队列特征融合,为构建更规范、更高水平的人群队列提供理论与实践指导。结论:形成了一套符合我国人群特征的队列建设框架体系,以期完善我国人群队列的建设与运转,推动相关学科研究。

数智融合下临床研究数字孪生能力模型构建与试用

目的:建立数智融合下的临床研究数字孪生能力模型,推动临床研究全流程要素数字化、虚拟化以及可视化,深化医疗、医药领域的数字孪生服务管理能力。方法:系统梳理医疗领域数字孪生发展现状,基于临床研究实际发展需求,顶层设计临床研究数字孪生演进路径,并通过试点应用,验证所提出模型和技术路线可行性。结果:构建数智融合下的临床研究数字孪生能力模型,明确临床研究数字孪生的概念范畴、阶梯目标以及由各阶段目标串联形成的演进路径,助力打造孪生视角下临床研究新模式、新标准和新生态。结论:通过构建临床研究数字孪生能力模型,可以在一定程度上帮助处于不同发展阶段的医院明确临床研究数字孪生建设路径,避免脱离临床研究实际业务需求和应用场景,确保目标导向与需求导向统一。

基于真实世界临床数据的恶性肿瘤流行病学调查研究

目的采用基于真实世界临床数据的统计分析方法,调查上海市不同类别恶性肿瘤的发病情况。方法将通过上海健康信息网所采集的临床电子病历数据,进行数据脱敏和清洗,以WHO《国际疾病分类》(ICD-10)编码为诊断依据,以2014—2018年间上海健康信息网大数据平台的恶性肿瘤临床就诊病例为数据基础,按性别分层,分别计算恶性肿瘤发病例数和粗发病率、标化率。分析上海市恶性肿瘤发病特征(发病情况、前10位恶性肿瘤的发病部位情况)和发病年度趋势。结果2018年度上海市诊断新发恶性肿瘤病例共计83152例,其中男43322例(52.1%)、女39830例(47.9%),恶性肿瘤粗发病率为702.68/10万,标化率为329.05/10万。2018年度上海市新发恶性肿瘤病例数按发病部位排名第1位为气管、支气管和肺,后依次为结直肠、乳腺、胃、甲状腺、肝脏、前列腺、白血病、膀胱、肾脏,前10位恶性肿瘤占全部恶性肿瘤发病数量的69.2%(57545/83152);男性新发恶性肿瘤发病部位排名第1位为气管、支气管和肺,后依次为结直肠、前列腺、胃、肝脏、膀胱、肾脏、白血病、甲状腺、胰腺,前10位恶性肿瘤占全部男性恶性肿瘤发病数量的72.72%(31502/43322);女性新发恶性肿瘤发病部位排名第1位为气管、支气管和肺,后依次为乳腺、结直肠、甲状腺、胃、子宫、肝脏、子宫颈、白血病、卵巢,前10位恶性肿瘤占全部女性恶性肿瘤发病数量的73.55%(29294/39830)。2014—2018年上海市整体恶性肿瘤发病情况分析显示,与2014年相比,2018年的前列腺、胰腺、神经系统新发恶性肿瘤标化率降低,气管、支气管和肺,以及结直肠、乳腺、胃、肝脏、白血病、肾脏、膀胱的新发恶性肿瘤标化率增高;气管、支气管和肺恶性肿瘤,以及结直肠、胃、甲状腺、肝脏、前列腺的恶性肿瘤在男性中高发;乳腺、气管、支气管和肺、子宫颈恶性肿瘤在女性中高发。结论基于真实世界临床数据的统计分析快速地统计出上海市恶性肿瘤的发病情况,2017年、2018年的统计结果数据稳定,可作为传统恶性肿瘤等级报告制度的有益补充。