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一位美国医学信息学博士生眼中的中美医疗信息化差异

张少典是美国哥伦比亚大学医学信息学系(美国最顶尖的医学信息学系之一)的5年级博士生,主攻医学自然语言处理和数据挖掘方向。很快就将面临毕业的他近日回到了国内,计划用一个月的时间考察学习中国的医疗信息化现状。在参观间隙,他接受了媒体采访。


张少典觉得,中美在医疗信息化理念上有较大差距,国内仍主要围绕IT进行系统开发和应用,而美国则更多地从医学角度考虑效率、安全、普适性问题,并且已经全面对数据进行二次应用。对于目前国内火热的互联网医疗,他认为并不能从根本上解决现有的医疗问题。


此外,他认为,中国的从业者仍应该多参考美国,更多地往精准医疗、大数据、智能系统等方向发展,真正把医疗的盘子做大,而不是仅仅对现有资源进行重新配置。


这些天参观国内一些医院之后,您有什么感受,跟之前的印象有差别吗?


张少典:一个直观的感受是,中美在谈到医院信息系统的时候,在理念上有很多不一样的地方。中国更多的是从IT构建的角度来考虑系统,着重于技术上的模块划分。例如,给临床医生用的EMR,给检验科用的LIS,给放射科用的PACS。在谈到系统开发的时候,国内更多在探讨每个模块的构建和互相之间的技术衔接,而美国某种程度上已经越过了这个阶段。系统构建更多是从整个系统对临床、科研、医院管理等能起到的实际作用、完成的实际功能来考虑,会更多地把整个EHR系统当做一个有机整体来看,侧重医疗流程与系统的衔接整合多于系统和系统间的衔接整合。


EHR在美国是一个复杂的概念集合,其核心不在于系统层面有哪几个部门组件,而在于能实现什么功能(尤其是临床、管理功能)。比如最基本的病例查阅、输入、医嘱、处方,HIE(健康信息交换)也是一个理想EHR系统的重要指标,嵌入到EHR系统中的决策支持系统(CDS)对临床、管理行为进行适时干预等。所有这些系统的根本目的在于提高医疗质量、效率和安全,实现医生对患者数据及时有效的查阅管理,辅助医生决策等,而不在于信息化本身。


而中国医院信息化目前的状况似乎仍然是为了信息化而信息化,在进展阶段上与美国可能还差一个时代,系统开发上也存在较多问题。


这些天我去了北京几家知名三甲医院参观,考察了他们的系统后发现,虽然多数医院的HIS系统已经较为完整,但不同系统相互之间的对接较为混乱,即使拥有表面上的技术接口,也无法进一步整合各端系统和资源来真正对临床行为进行优化。而真正作为临床核心的EMR系统,反而是各家医院系统中相对较为不成熟的部分。虽然一些医院的系统已经达到了HIMSS6或HIMSS7级,但实际观察起来,却更像是对现有系统进行相关技术重组和拼搭后而达到相关技术指标,本质上并没有实现对临床的有效优化和质量提升。


此外,美国较早就开始考虑数据的互联互通,并且以此为基础整合出来做数据二次应用,例如安全监控,风险评估,临床试验等。而国内的医院系统可能还没到考虑这些问题的阶段。究其原因,第一可能是系统还在构建的过程中,还没有大规模的数据;其二是各个厂家的数据都非常零散,无法保证数据质量。


这可能跟数据标准有关系,国内开始大力推广HL7等标准的时间也不是很长。


张少典:这也是我想谈的第二个问题,标准化。标准化是打通数据二次应用的必经之路。除了HL7数据传输协议,还有标准术语集等。这些标准在美国已经发展了几十年,政府机构和高校有大量的人员服务于这些标准化架构的开发维护和更新,其广泛的采纳和应用是能够开发二次应用系统、进行数据挖掘的必备条件。这可能也是数据的二次利用在国内还没有大批涌现的一个重要原因。


请您谈一谈美国医疗信息化教育方面的情况,有哪些好的做法?


张少典:在美国,医学信息学是作为一门独立学科存在,有着大批的人才和资源投入。而在中国,医疗信息学本身尚未成为一个独立学科。


在美国接受医学信息学教育,给我印象较深的是,这个领域的人才高度跨学科。


比如在我们系,有计算机、医学、心理学、数学等各个不同背景的人。当然,非IT专业的得会一些简单的编程,而IT专业的则要求对医学方面有所了解和接触,需要有交叉经验。之所以这样做,是因为医学信息学是一个深度交叉的学科,一定是要懂医学和懂技术的人一起工作,经过多年磨合,互相深度了解对方的能力和需求后,才既能明白医院、医生需要什么,又知道怎么去实现。只有这个过程才能孵化出既能紧扣医生需求又在技术上完备的医疗信息系统。


我的观察是,中国医生的实际临床需求和IT系统的开发多多少少是割裂的。例如,我在和医生谈话的过程中,发现他们和IT部门或者HIS提供商的沟通是非常困难和零碎的,其需求很难在系统中得到实现。这其中当然有管理上的问题,但缺乏成建制的大批跨界人才也是一个重要因素,毕竟纯IT人员无法深度理解医生的临床需求。


事实上,许多美国的医学信息学专业,最初就是一些拥有大型附属医院的高等院校为了解决医院信息架构的实际问题,而逐渐孵化和建立起来的。发展到今天,系统建构本身可能反而不再是学术机构的主要目的,系统收集到的数据成为各大医学信息学专业的又一个研究重点。


我本身是计算机背景出身,对IT界相对比较熟悉。我的体会是,中国医学信息学相比美国的落后程度,要比IT领域落后更多。我们在某些计算机科学领域已经有一大批优秀人才,有些顶尖国际会议(SIGKDD、ACL、WWW等),中国人可能占到参会人数的四分之一到三分之一。但医学信息学会议,国人真的还非常少。在顶尖的医学信息学期刊,来自中国的文章数量也远比不上其他IT领域。


中国有那么多好的技术人才,为什么医疗信息化还是相对落后?其中一个原因就是,因为医学是医学,IT是IT,两者天然是高度割裂的,需要进行人为整合。美国靠着医学信息学这门学科,把两方面的人才融合到一起。这种教育体系的构建是非常重要的,是医疗信息学真正跨越的必要条件。当然,这会需要很长的过程。


对于国内目前大量资本介入移动医疗这件事,您怎么看?


张少典:目前在中国比较热门的移动医疗模式还存在很多问题。


比较中美两国互联网医疗、医疗IT创业,会发现一个很有意思的特点:中国大多是在做挂号、轻问诊、医患沟通、医生社交这些移动医疗模式,轻技术而重推广。而美国除此之外,还有大量热点是在做精准医疗、肿瘤大数据、开源电子病历等并不完全是移动医疗范畴的医疗IT创新。即使做医生社交的Doximity等,其成功也是基于能够深入契合医生的实际临床需求,用技术解决医生的问题。相较而言,中国在这方面比较成熟的模式还几乎没有。


此外,中国的医疗现状是僧多粥少,优质资源紧缺。而挂号等模式做的基本是对现有资源的重新分配(轻问诊本质上是对医生的时间这个稀缺资源进行重新分配)。


这会有两个问题:一是不能本质上解决医疗问题,因为优质资源本来就不足,无论如何都是不够分的,只能拆东墙补西墙;二是盈利前景相对不清晰,因为本身"粥"就很少了,想靠重新分"粥"从中赚钱,肯定很难。比如春雨医生已经开始做线下诊所了,这可能跟它对盈利模式的认知有关,最终发现还是要连接线下,回归医疗的本质。


在某种程度上,中国应该有更多人把关注焦点放在精准医疗、大数据、智能化系统等领域,因为它们能提高医疗准确率、提高医疗效率、提高医疗安全,也就是说能把"粥"做多,这才是医疗IT的最终出路。


当然,在中国做任何医疗高科技创新创业都有一个实际的困难,就是整个体系的不同。


美国之所以有大批做深度技术研发的医疗企业,某种程度上是因为在整个产业链的末端有着两个庞大的买方:药厂和商业保险公司。这两个买方有动力和资源来支持和激励能为其节约成本、提高收益的技术创新。此外,美国的医药市场相对成熟,靠市场推广和商业模式创新已经不足以产生真正的壁垒,因此各方也较为有动力进行技术创新。


而中国医疗资源大多掌握在政府手里,商业医保尚不成气候,缺乏相应的市场买方来鼓励技术创新、倒逼体系改革。另一方面,由于市场的蓝海广大,对多数人来说尚没有被逼到必须进行深度技术研发的程度。


就大数据而言,美国除了较为著名的FlatironHealth外,还有一家叫CloudMedX的公司很有意思,他们主营基于大数据的整合和决策辅助。比如,他们能根据患者住院的情况,进行再入院预测,这就相当于是一种风险评估。他们提供的数据显示,其系统帮助使用的医院降低30%的重新住院率。重新入院往往意味着发生二次感染、复发等情况,如果能降低再入院率,说明医疗质量和安全有了提升。我个人是比较喜欢这种类型的产业方向,它某种程度上能够从本质上改变医疗状况。

(来源:网络 整理:生物无忧)


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