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心脏康复大数据质控体系模型破茧而出

时间:2019-06-23 来源:果妈的小确幸

中国,上海 —2018年12月8日,“中国心脏康复医联体服务平台”在”上海同济医院医疗集团脏器康复联盟成立大会“上正式亮相。该平台由上海同济医院医疗集团脏器康复联盟牵头,心脏卫士团队开发,通过实现心血管领域数据采集标准化、结构化、规范化,促进各层级医生间的教学相长,进而为人工智能奠定基础。“中国心脏康复医联体服务平台”是心脏康复领域的首创,通过大数据分析驱动医疗质量的持续改善,提升数据挖掘和洞察能力,从而推动我国心血管事件下降拐点早日到来,助力“健康中国2030”战略目标的实现。

心脏康复大数据质控体系模型破茧而出

心脏康复大数据质控体系模型破茧而出

心血管疾病是疾病中的‘头号杀手’。在中国,心血管疾病造成的死亡人数超过40%,高于肿瘤和其他疾病。据统计,中国心血管病患者人数已高达2.9亿,每5个成年人中就有1人患有心血管疾病,平均每年约350万人死于心血管疾病。随着社会老龄化和城市化进程加快,不健康生活方式影响,心血管疾病的患病率及死亡率目前仍处于上升阶段。心血管疾病消耗了大量的医疗资源,其巨大的开支,给患者和医疗系统带来沉重的负担,已经成为影响中国社会可持续发展的重大公共卫生问题,必须上升到政府层面来推动心血管这一慢性疾病防治水平的均质化提高。

面对这一重大问题,必须加强心血管疾病诊疗体系建设。然而中国心血管领域目前面临着双重挑战——一是医疗服务缺乏有效的质量管理;二是高质量临床研究数据匮乏,科研水平亟待提高。

在心血管领域,中国拥有最庞大的患者群体和最丰富的临床病例。然而,当前中国在心血管领域诊疗水平参差不齐、科研水平难以突破。造成这一尴尬局面的瓶颈在于临床诊疗过程中缺乏高质量、标准的结构化数据。目前,各级医院在数据采集方面很大程度上仍然依赖手工录入,缺乏统一的采集格式和标准,采集效率低、出错率高,造成数据管理困难。相关医疗机构普遍缺乏先进的信息管理系统,缺乏高质量、结构化的临床数据,样本库虽大,却无法对临床科研和质量管理提供有效的支持。不仅如此,各心血管疾病医疗机构之间更是相互割裂,壁垒森严,缺乏临床数据共享平台,科研协作效率不高,制约了中国心血管领域科研和临床质量管理的整体发展。

心脏康复大数据质控体系模型破茧而出

高质量、标准的结构化数据成为改善心血管领域临床诊疗和科研水平的关键。针对现状和需求,心脏卫士团队利用谷歌TensorFlow的深度学习框架进行数据架构,通过标准化的大数据,高密度的医生交流,为科学的数据模型奠定了基础;平台通过由上而下、由下而上深度学习,构建出强大的神经网络结构,利用新技术做智能决策,以此来帮助医生更好的服务患者;同时,不断收集医生的反馈,及时调整优化模型;最终创建了“中国心脏康复医联体服务平台”,推动了中国心血管领域科研和临床质量管理的整体发展。

心脏康复大数据质控体系模型破茧而出

在运营模式上,我们突破了以往传统的运营模式,通过三甲医院带头与社区医院合作,涵盖高危患者,中低危患者、慢病患者和维持期患者三大康复人群,落实心血管康复与预防的管理。

在指控体系上,通过效果评价、质量评价和结果评价完善质控体系模型。

心脏康复大数据质控体系模型破茧而出

指控体系模型

总体而言,“中国心脏康复医联体服务平台” 一方面通过加强心血管临床质控数据体系建设,驱动医疗质量持续改善;另一方面通过人工智能和深度学习建立科学模型,提高中国心血管临床相关科研产出的能力,助力高水平的科研合作, 为国家卫生政策制定适宜国人的诊疗策略持续提供可靠数据。