从大数据中抽取数据元形成临床路径

摘要：根据卫生部制定的临床路径建立模型，从大数据中提取指定范围内的出院患者的基本信息和诊疗技术、服务水平、长期（临时）医嘱、手术方式等数据元，将提取的数据元植入多级二维架构并映射到临床路径模型中，利用语义智能对映射表中的数据进行对应、判断和修改，然后根据临床路径的要求进行分级，根据执行日期序列（住院天数）进行分段，即可形成临床路径。从大数据中抽取数据元结合语义智能和映射技术形成的临床医疗路径具有应用范围广，学习校验能力强，更切合实际，指导医生完成临床路径的执行和临床路径表单的填写，控制医疗质量，促进医疗质量的持续改进。能切实起到规范医疗行为、保障医疗质量和医疗安全，控制医疗费用不合理增长、提高医疗服务效率的作用。最K为患者提供连续的，各学科协作的全面服务。

关键词：大数据；语义智能；映射技术；多级二维；临床路径

1 临床路径的形成

1.1多级二维系统 多级二维系统是我院自主研发的一种综合查询系统，该系统在".NET"平台上采用"C#"语言开发。其实现的方法是：从区域医疗的大数据中抽取数据元结合语义智能和映射技术到多级二维架构的单元格形成某种疾病的临床医疗路径模型，达到临床路径的设计要求。

在多级二维系统中采用数据挖掘技术，建立多级二维架构体系，该体系给出了一种采用可以设定扩展和依赖关系的单元格为基础，并附以灵活的SQL语句编辑功能，来形成模型，这种模型以单元格作为最小定义单位，弥补了条带式模型结构上过于固定的缺点，也不存在区块式模型整体结构过于自由的缺点，非常容易达到用户需要的设计要求。可满足不同机构的不同用户的不同需求，可进行个性化、定向化的数据元抽取。用户从数据库的数据表中选取数据元，并植入单元格，根据病种的临床路径模型，编辑SQL语句并确定时间序列，待数据导入后根据需求逐步分级、分段，形成临床路径，然后将形成后的临床路径进行保存，实现真正的所见即所得的制作机制和执行机制。

1.2数据元的抽取

1.2.1确定数据元 根据临床路径表单上的项目确定数据元：ICD-10：i.diagnosis_code。患者姓名：t.name。性别：t.sex。年龄：round（（（to_date（to_char（y.discharge_date_time，'yyyy-mm-dd'），'yyyy-mm-dd'）-to_date（to_char（t.date_of_birth，'yyyy-mm-dd'），'yyyy-mm-dd'））/365），1）。住院号：t.inp_no。科室：u.dept_name。住院日期：y.admission_date_time。出院日期：y.discharge_date_time。.......（注：也可以将检验项目、检查项目、药品、手术项目、治疗项目等医嘱植入数据元，这样形成的临床路径可免去医生开写医嘱或少开医嘱，从而减少医务人员时间与劳动的浪费，并限定了医疗控制患者就医成本）。

1.2.2植入数据元 运用"多级二维系统"进入"数据配置"窗体植入数据元，并编写SQL语句。

1.3临床路径的形成

1.3.1样本大小的确定 在临床路径形成之前必须确定好样本的大小，样本越大所形成的临床路径越贴近本区域（医院）的治疗方案。随着样本的不断增大，临床路径可以自我学习自我改进，可根据医院检验检查设备的更新和药品的改变而改变，不需人为的进行调整。

1.3.2基本信息提取 根据国际疾病分类标准（ICD-10）编码，从数据中心的HIS中提取指定范围内的出院患者的基本信息。如：国际疾病分类编码、手术编码、患者姓名、性别、年龄、住院号、入院日期、出院日期、住院天数等。形成临床路径表单的表头。

该临床路径的表头与卫生部制定下发的临床路径表头是不同的，该梯形表头更适应于计算机的等级分类和计算。

1.3.3临床路径的形成 采用"映射技术"将某一种疾病的诊疗过程从数据中心的EMR中提取，并写入临床路径对应的映射表中，利用语义智能对映射表中的数据进行判断、修改和对应，然后根据时间序列（住院天数）形成临床路径。见图1。

该临床路径制作简单，可以由医院信息科或医务科路径负责人进行制作，路径节点数据可自行学习改进，实现真正的所见即所得的制作机制和执行机制。这些功能目前的临床路径软件都不具备。

1.4临床路径表单的形成 医务人员只需打开"多级二维综合查询系统"进入"数据查询显示"窗体，确定起始时间和结束时间，选定查询项目，点击"查询"按钮，等数据显示后根据临床路径表单的要求进行分级，根据执行日期分段，即可形成临床路径表单。用该方法形成的临床路径表单的对象是医院所有的出院患者，并能根据国际疾病分类编码、手术编码和时间段一次性输出，也可按患者的住院号或姓名等查询条件单个输出；并能进行纵向和横向分析，利用分析结果校验临床路径。

2 特点

2.1应用范围 从大数据中抽取数据元结合语义智能和映射技术形成的临床医疗路径不局限于卫生部制定下发的临床路径范围，只要根据国际疾病分类中某一疾病的样本量便能生成临床路径，可慨括国际疾病分类（ICD-10）中的所有疾病。

2.2智能校验 借助大数据和人工智能技术，通过大量临床样本进行智能化分析，对现有临床路径表单进行校验。路径节点数据可根据医院的检验、检查、药品、治疗、手术等水平的提高进行自行校验、学习和改进，实现真正的学习型临床路径。

2.3切合实际 用从大数据中抽取数据元结合语义智能和映射技术形成的临床医疗路径是根据区域（医院）的诊疗技术、服务水平、长期（临时）医嘱、手术方式等实际情况而形成的，切实起到了规范医疗行为、保障医疗质量、保证医疗安全、控制医疗费用、提高服务质量的作用。

2.4指导医生 该临床路径能根据患者治疗的时间序列，自动判断、监督和协助临床医师对患者的诊疗技术、服务水平、长期（临时）医嘱、手术方式等进行指导和控制，当临床路径执行完后，指导医生完成临床路径表单的填写。

2.5成本控制 控制医疗成本，减少浪费。