慢病管理如何突破医疗大数据“孤岛”？
2017-10-27 王方怡 健康界
人覆盖心脑血管疾病、癌症、慢性呼吸系统疾病、糖尿病和口腔疾病，以及内分泌、肾脏、骨骼、神经等疾病，是《中国防治慢性病中长期规划（2017—2025年）》中对“慢病”的范畴界定。根据中国工程院院士、中华预防医学会会长王陇德日前公开发言，当前我国已有2.6亿慢病患者。面对慢性疾病的高发局面，医疗大数据或可成为撬动慢病防控与管理的一味有效“药方”。整合难题待解2015年6月，国家卫计委发布的《中国居民营
人覆盖心脑血管疾病、癌症、慢性呼吸系统疾病、糖尿病和口腔疾病，以及内分泌、肾脏、骨骼、神经等疾病，是《中国防治慢性病中长期规划（2017—2025年）》中对“慢病”的范畴界定。根据中国工程院院士、中华预防医学会会长王陇德日前公开发言，当前我国已有2.6亿慢病患者。
面对慢性疾病的高发局面，医疗大数据或可成为撬动慢病防控与管理的一味有效“药方”。
整合难题待解
2015年6月，国家卫计委发布的《中国居民营养与慢性病状况》显示，慢病占中国居民死亡成因的86.6%，而慢病导致的医疗支出占2014年全国卫生总费用的70%，高达7060亿元。
数据清晰描绘了慢病管理庞大的市场需求，一片“蓝海”亟待挖掘。在国家政策的鼓励下，慢病管理市场正涌入越来越多的社会力量。然而，外热内冷是慢病管理市场的鲜明特点。虽坐拥数亿精准用户，慢病管理市场却难以有效地快速切入。
以脑卒中（俗称“中风”）为例。援引《中国心血管病报告2016》，我国现有脑卒中患者1300万人，其中缺血性卒中患者约占80%，死亡率在10年内已上升 28.8%。提升脑卒中诊治水平的相关研究十分迫切。但数据缺失、数据采集不完整等问题，阻碍了高水平临床研究的发展。对此，国家卫计委脑卒中防治专家委员会（下称脑防委）秘书长刘建民认为，应构建政府主导的区域卒中网络，创建智能互联病例数据库，实现卒中患者全流程智能化监管。
数据平台制胜
作为首批通过脑防委“高级卒中中心”认证的15家医院之一，第二军医大学附属长海医院（下称长海医院）正与飞利浦合作，共同开发急性脑卒中专病数据库。
针对数据整合难题，长海医院联手飞利浦，创新性地开发了急性卒中DTN时间分析系统和急性卒中专病数据库，并进一步运用云平台技术，将其建设成为支持科研和管理的多中心云平台急性卒中专病数据平台。
该数据库以长海医院卒中中心及国内其他优秀卒中中心的流程和数据为基础，根据脑防委和省级卫计委脑卒中数据直报的要求，定义了多达近千个数据字段，涵盖静脉溶栓、血管内治疗等全方位信息。这一系统和数据库的建立，不仅能有效解决数据采集的质量问题，还将充分改善数据的有效利用问题。
不容忽视的是，信息“孤岛”的突围不止限于院内，更应注重院前预防和院后管理环节。以院后管理为例，由于慢病管理是“逆人性”的，要求患者改变饮食习惯、作息习惯等，更需要数据指导和管理干预。
全程关护法则
今年上半年，“飞利浦中国健康观”发布，这是一项基于来自19个国家的3.3万名参与者的数据研究。
该项研究发现，大部分国家尚未准备好应对老龄化问题，以及慢病患者日益年轻化的困扰。“这些趋势导致医疗成本变得难以控制。”HIMSS国际个人互联健康联盟执行副主席及“飞利浦中国健康观”咨询小组成员Patricia Mechael表示，“如果从应对型医护思维转变为预防型医护思维，至少可以使前驱糖尿患者避免成为糖尿病患者，这将造福个人、家庭和健康医疗体系。”
同时，针对院后管理难题，飞利浦也正在国内进行有益探索。2017年9月4日，飞利浦与北京大学第一医院正式签署临床合作协议，拟通过双方合作研发的“心脑血管家庭关护和康复计划”，互联家庭、护理机构和医院的信息系统，跟踪患者术后康复，提高其康复管理能力。谈及合作初衷，飞利浦大中华区战略和新业务发展、人口健康管理总经理梁建球说：“我们希望通过此计划，使患者能更清楚自身的健康情况，更有能力进行自我健康管理，并获得相应的管理方案，这对患者的健康保持十分有益。”
北京大学第一医院心血管内科主任医师李建平对于合作效果十分期待。他表示，“从宏观的科学数据来说，如果患者出院后能得到有效管理，可以额外减少30%-40%的心脑血管事件发生率。”
在刚刚成功闭幕的中国共产党第十九次全国代表大会上，习近平总书记强调要完善国民健康政策，为人民群众提供全方位全周期健康服务。飞利浦秉承“智连融合、健康有道”的理念，正致力于从数据互联入手，打造涵盖健康生活方式、疾病预防、诊断和治疗、家庭护理的全周期健康关护解决方案，提高健康医疗服务水平。
版权声明：
本网站所有内容来源注明为“梅斯医学”或“MedSci原创”的文字、图片和音视频资料，版权均属于梅斯医学所有。非经授权，任何媒体、网站或个人不得转载，授权转载时须注明来源为“梅斯医学”。其它来源的文章系转载文章，或“梅斯号”自媒体发布的文章，仅系出于传递更多信息之目的，本站仅负责审核内容合规，其内容不代表本站立场，本站不负责内容的准确性和版权。如果存在侵权、或不希望被转载的媒体或个人可与我们联系，我们将立即进行删除处理。
在此留言
本网站所有内容来源注明为“梅斯医学”或“MedSci原创”的文字、图片和音视频资料，版权均属于梅斯医学所有。非经授权，任何媒体、网站或个人不得转载，授权转载时须注明来源为“梅斯医学”。其它来源的文章系转载文章，或“梅斯号”自媒体发布的文章，仅系出于传递更多信息之目的，本站仅负责审核内容合规，其内容不代表本站立场，本站不负责内容的准确性和版权。如果存在侵权、或不希望被转载的媒体或个人可与我们联系，我们将立即进行删除处理。
在此留言
#医疗大数据#
23