基于中臺架構的智能化門診醫生站構建與應用研究

李桃，顏濤，張漢雄，丁如一，朱貴鮮

上海交通大學附屬第六人民醫院 信息處，上海 200233

引言

醫院作為衛生服務提供的主體，通過信息技術開展醫療服務與管理，有利于醫療服務體系整體效率的提升。近幾十年來，中國醫院信息化建設有了長足發展，目前已步入數字化、智慧化發展階段。隨著國家政策的引導、醫院管理的深入、用戶技術觀念的革新，傳統的臨床業務系統發展受限于過時的技術架構，已無法滿足醫院的專科精細化管理、臨床輔助決策、應用評級、臨床質量、患者安全等要求，隨之要求臨床業務系統的應用進行革新[1]。

當前大多數醫院的門診醫生站，還停留在最基本的電子化工作，在對臨床輔助、系統靈活性、操作的便捷性、系統性能上都存在不足。存在的主要問題如下：① 沒有針對整個門診流程、過程質控以及管理的要求進行專門的頂層設計；② 門診病歷的基本錄入難以體現循證醫學特色，難以提高門診臨床工作的效率，無法應對門診“醫少患多”的現象；③ 缺乏用于臨床輔助決策的智能化，不能有效解決臨床醫生知識的局限性問題；④ 現有信息化架構存在技術落后、數據共享難等問題，創新步伐緩慢，無法滿足醫院發展需求[1]。為改善上述問題，臨床信息化領域還有很大的發展空間。本研究采用中臺服務體系和頂層設計考量，重塑一體標準的新一代信息架構，可以推動醫院數字化轉型[2]。

1 系統總體描述

門診醫生站是臨床醫生日常用于接診門診患者，對患者的疾病進行診療下達記錄活動的臨床業務操作工具，是醫院臨床使用頻繁的核心業務管理系統之一。但隨著政策性的需求改造、各種接口、數據上傳，以及層出不窮的創新業務，傳統系統迭代受到基礎架構影響，各種瓶頸和復雜度大幅增加，后臺冗余，前臺業務擴展性和系統開發敏捷性受到制約。因此，新一代門診醫生站關注體系化基礎架構，將業務核心能力沉淀成為可復用的系統建設底層基礎，同時發揮數據驅動業務優化體現智慧化。

“中臺”是沿用互聯網架構模式的一種新生概念，即通過對業務、數據和技術的抽象，實現服務能力復用，構建機構級的服務能力。在中臺整體設計框架下，可打破原“煙囪”架構的信息孤島，記錄、整合、共享醫療信息和資源，具備相互操作和整合醫療服務的條件，可以在醫療服務、社區衛生、醫療支付等機構之間交換信息和協同工作[3]，其架構如圖1所示。

圖1 智能化門診醫生站中臺架構圖

基于中臺建設的新一代信息化架構，在技術線路上是將原來的門診醫生站系統從C/S（Client/Server，客戶機/服務器）單體架構模式躍遷到微服務架構[4]，構建全新的B/S/S（Browser/Server/Server，瀏覽器/應用服務器/數據庫服務器）三層架構用于處理重用業務處理邏輯和界面表示邏輯，提高系統的伸縮性。

前臺應用層側重提供豐富而個性化的操作，移動設備、微信、釘釘等多渠道接入，線上線下無縫融合，從而構建一體集約化的前端業務應用，并提供統一身份認證服務。除門診醫生外，不同角色還可擴展其他臨床業務應用系統。

中臺層側重于實現業務服務的重用性，加速后臺數據對前臺業務的及時響應，減少重復建設[5]。具體數據流如圖2所示。

圖2 智能化門診醫生站數據流圖

2 中臺體系架構

中臺通過對業務、數據和技術的抽象，可分為醫療業務中臺、醫療數據中臺和醫療技術中臺。

2.1 醫療業務中臺

醫療業務中臺提供能力構建業務支撐體系，通過業務評估、定制及管理服務化，助力臨床系統應用架構升級[6-7]。智能化門診醫生站的建設過程中，通過對醫療業務中臺所涉及的需求業務進行業務分解及業務邊界劃分，形成“高內聚低耦合”的業務域，重構出面向資源的醫療業務域，主要包括：人、就診、臨床、記錄、知識、執行、物品、支付&結算等8項業務模型。

在基礎設施支撐下，業務中臺層提供共性的業務服務，前臺應用層可根據不同場景及流程使用業務中臺提供的各類服務，實現服務復用[8]。例如建立“人域”用以解決全院統一患者基本資料管理：“人域”提供統一患者信息登記，無論是窗口登記、自助機或互聯網在線渠道，任何場景下均可共享此服務，保障基礎核心業務邏輯的一致性，支撐滿足醫院智慧場景下的多樣應用。

未來隨著業務沉淀增量，業務中臺提供更加豐富的共性服務，沉淀的業務數據將通過數據中臺完成體系化加工，再以服務化的方式支撐業務中臺上的應用，而這些應用產生的新數據又流轉到數據中臺，形成循環不息的數據閉環。

2.2 醫療數據中臺

醫療數據中臺是在元數據管理的基礎上，建立數據的聚合、封裝和共享機制，并按醫療業務中臺與數據的依存關系建立相應的數據構造模型，以支持醫療業務中臺中單個業務組件的運行[7,9]。

數據中臺與數據平臺的區別在于，數據中臺不僅包含靜態數據的積累和標準化，更重要的是涵蓋動態的數據進行數據分析，形成數據算法和可視化服務，以此打造反哺門診業務的知識引擎，以數據化知識來驅動診療效率和質量進步。數據中臺的核心是提供個性化數據服務，依托數據采集層，基于消息隊列的實時數據采集方式和基于ETL的批量同步方式。采集到業務中臺實時數據通過數據清洗后，基于數據標準模型進行轉換，形成全域數據資產[10-11]。

在建立全域數據資產基礎上，當業務系統需要數據服務時，數據中臺將已沉淀的數據資產進行分析計算后反哺給業務系統，從而實現數據反哺業務，即產生數據價值的過程。

2.3 醫療技術中臺

醫療技術中臺，對原有的信息技術整合與優化，融合新興的技術為醫療數據中臺和醫療業務中臺提供底層支撐，保障醫療數據中臺的數據快速處理訪問、高效運算和安全存儲，確保醫療業務中臺服務的快速響應和交互。

醫療技術中臺以微服務形式提供應用服務和數據存儲。傳統單體技術架構復用與共享能力不強，后期的維護成本很高。基于微服務架構的醫療技術中臺整合和包裝云基礎設施，建立各種技術中間件（如微服務、分布式緩存、消息隊列和搜索引擎等），并在此基礎上建設和封裝了簡單易用的能力接口[12-13]。

3 創新功能應用

3.1 智能輔助診療

智能化門診醫生站以知識驅動業務的核心觀點進行設計，將醫生的診療思維邏輯融入中臺中，通過感知病癥信息，匹配知識圖譜、醫學模型算法引擎推薦出可能的癥狀診斷。

智能輔助診療核心的知識圖譜采用的是自下向上的構建方式[14]，每一輪更新包括4個步驟（圖3）：① 數據采集，即根據業務分析采集需要的第三方數據、結構化數據、半結構化數據、非結構化數據；② 信息抽取，即從各種類型的數據源中提取出實體（概念）、屬性以及實體間的相互關系，在此基礎上形成本體化的知識表達；③ 知識融合，在獲得新知識后，需要對其進行整合，以消除矛盾和歧義，比如某些實體可能有多種表達，某個特定稱謂也許對應于多個不同的實體等；④ 知識加工，對于經過融合的新知識，需要經過質量評估之后（部分需要人工參與甄別），才能將合格的部分加入知識庫中，以確保知識庫的質量，新增數據之后，可以進行知識推理、拓展現有知識、得到新知識。

圖3 知識圖譜構建圖

知識圖譜頂層設計以病種為中心，構建9個頂層概念以及之間的關系，分別為學科、診斷、癥狀、體征、檢驗指標、檢查項目、治療方案、藥理分類、鑒別診斷。智能化門診醫生站中整體知識圖譜包含40萬實體、200萬關系，涵蓋ICD11全部診斷編碼、中醫病種600例等如圖4所示。

圖4 智能化門診醫生站

基于知識圖譜驅動系統主動提供臨床決策支持，智能輔助診療主要包括根據患者的癥狀、體征特點推薦臨床診斷，輔助檢查檢驗；根據檢查檢驗報告及患者的自身情況推薦用藥和治療。在一個頁面即可完成看診操作，無需切換界面，加快了臨床診療的全過程，提高了醫生的診療效率。

3.2 全自動的門診結構化電子病歷

與傳統結構化電子病歷不同在于，全結構化門診電子病歷遵照循證醫學[15]，通過記錄中臺中預制的病歷規則，在對應節點處，自動獲取處置信息和檢驗檢查報告，實現病歷內容自動生成，醫生只需要進行內容的補充和合理的調整。同時，通過完全結構化數據，病歷在錄入過程中，能幫助保持醫生書寫習慣和思考邏輯，有力支撐科研數據采集需求，提供精準的數據支撐。

3.3 數據反哺

基于數據中臺自我完善的特點[16]，數據中臺將門診醫生在日常業務中產生的實時業務數據構建成新的數據元，進行加工處理，最后形成數據化反哺服務[17-18]。例如數據中臺從臨床業務中臺獲取的各個科室患者的主訴和診斷數據，建立多維預計算數據倉庫，利用癥狀和診斷之間的聯系數和加權頻次占比輔助進行診斷列表推薦，減少醫生在頁面上的點擊次數，提高接診效率。應用效果如圖5所示。

圖5 數據反哺應用效果圖

3.4 急速響應

采用中臺設計的智能化門診醫生站，系統響應速度實現了質的突破。所有操作響應時間在1 s以內，無感加載，后臺響應無延時。以微服務架構方式實現系統整體性能提升，極速響應給醫生帶來了更加友好的操作體驗，大大節省了門診接診時間。

4 結果

4.1 門診醫生接診效率對比分析

我院門診腎臟風濕科2020年5至8月共接診患者6800人次。使用原系統3283人次，使用新系統3517人次。其中初診患者共1056人次，復診患者共5744人次，見表1。

通過表1發現，原系統與新系統接診時間比較，新系統初診平均就診時長較原系統縮短36.4%，復診平均就診時長較原系統縮短58.9%，效率較原系統升高。

表1 接診效率指標比較

4.2 門診病歷結構化應用對比分析

原系統門診病歷采用結構化節點錄入框，以自由文本錄入為主；新系統采用符合醫學標準的知識庫（臨床指南）支撐，以結構化錄入為主，術語包含8個學科體系，涉及235個病種，術語量持續更新，目前主訴共5000多個術語，查體共3000多個術語。

統計門診心血管內科2020年5至8月在用的冠心病、心力衰竭、心律失常、心悸病種，主訴結構化入組率原系統4.47%，新系統47.87%；查體結構化入組率原系統4.47%，新系統97.3%。

與原系統相比，新系統結合知識驅動業務的設計，采用的體系知識程度更高，并且病歷模板段落內容修改可直接應用到所有模板，快捷方便，應用較多的如經常會變化的流行病學調查內容。

4.3 滿意度問卷調查

為進一步了解醫生對基于中臺架構的智能化門診醫生站的實際使用結果，項目組新系統、原系統分別以易用性、穩定性、運行速度、準確/質量等多個維度向醫生發放200份問卷，以調查臨床滿意度。原系統收回113份問卷，滿意占比3.8%；新系統收回193份問卷，滿意占比77.8%。兩組比較發現，滿意占比大幅提高，差異有統計學意義（表2）。

表2 原系統與新系統滿意度問卷結果統計

4.4 結果

通過門診醫生接診效率對比分析，表1的統計結果顯示使用新系統后初/復診就診時間均有顯著縮短，效率升高；門診病歷結構化應用分析可知，新系統規范了電子病歷模板的內容和格式，使得結構化應用比例和病歷規范性程度顯著提升；滿意度調查顯示滿意度占比大幅提升，得到了臨床更高的認可。

5 討論與結論

智能化門診醫生站，將中臺技術引入到醫療系統架構，通過中臺賦能業務實現知識驅動業務，針對整個門診流程進行專門的頂層設計，有效解決門診臨床工作效率難以提高及臨床醫生知識的局限性問題，基于中臺的系統較傳統系統相比，其技術先進性和臨床服務能力均有明顯的優勢。

當然這項新技術的應用發展也帶來問題與挑戰，系統復雜度提高的同時需要投入更大的力量去駕馭新技術，需要在實踐中不斷摸索和總結，通過不斷優化改進和管理人員能力的持續提升，從而不斷跟上信息化改革發展的潮流。目前該系統在醫院的實踐時間還較短，其發展還有待后續的持續觀察和深入論證，如何更好地應用中臺技術為醫院管理和臨床醫生服務，今后還是需要不斷探索和實踐。未來以中臺思維構建的系統對醫療信息化的發展將是一個跨越式升級，促進醫院數字化轉型，支撐智慧醫院發展。