书城教材教辅医学信息学
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第91章 医学信息学展望(2)

7)人体完整的数字模型

医学信息学的一个巨大潜力就是通过信息技术来重建完整的动态人体数字模型。这种模型可以作为医学教学的教具,如帮助认识解剖结构,进行模拟手术,甚至进行新药的实验等等。另外,数字模型还可以为研制人工器官等提供参照。美国国家医学图书馆(National Library of Medicine,NLM)所领导的可视人体工程(Visible Human Project,VHP)通过对有代表性的男性和女性尸体进行CT、核磁共振、切片照相而得到了人体完整的图像和结构模型。用户可以通过多种渠道查看VHP 所提供的人体结构模型。虽然VHP 通过数字化3D 影像展现了人体,但该模型并不能模拟人体的生理功能。目前,致力于模拟人体的生理功能的虚拟生理人(Virtual Physiological Human,VPH)研究还处于萌芽期,可以预见VPH 模型将会是一个从基因直到人体的多层面模型,而如何完整地了解人体的所有层面,进而抽象为可以模拟人体生理功能的模型,则还需要一代甚至几代各相关学科研究者的不懈努力。

8)信息系统与组织机构的集成

如何使新的信息管理系统易于集成至组织机构中,以便在诊疗现场或研究中起到作用?

研究报道中出现过这样的有趣现象,同一个电子病历系统被两家不同的医院A和B采用,经过一段时间的使用后,医院A 的死亡率有所下降,而医院B 的死亡率有所上升。

这个例子提示了医学信息系统的一个不能忽视的环节——如何将系统整合至组织结构中(Han et al,2005;Holdsworttl et al,2007)?

信息系统的任务是辅助用户更好地完成任务,良好的整合使用户从新的系统中受益,而不良的整合则会使对新系统的使用成为用户的负担。回到上面提到的两个研究报道,医院A 与医院B 相比在采用了新系统后的最大不同就是医院A 的管理者精心设置系统,以便于更匹配医院的工作流程,并且投入了很大精力来培训用户使用新的系统。由此可见,如何高效、精确地将信息系统整合至现有的工作流中是很重要的。

目前,并没有系统的研究来指导医学信息系统的集成,鉴于医学领域的“危险性”,一套指导系统集成进入工作流的框架是必要的。然而,由于医学的复杂性,每个医院甚至每位医生都拥有自己的一套工作流程,所以,这种框架的研究也就成为一项挑战。

9)综合完整的临床决策支持系统

医学信息系统的最重要的任务之一就是避免医疗事故并提高医疗质量。为了完成这个任务,一套完整的临床决策支持系统是必不可少的。目前的临床决策支持系统已经可以处理包括警告医生药物相互作用及患者过敏史在内的很多任务。而综合完整的临床决策支持系统则需要能够对从生物信息到公共卫生信息的各个层面的医学信息做出反应,可以辅助医生完成包括患者病情监视、药物相互作用校验、公共卫生监督、遗传性疾病诊断、影像分析等任务。

完整的临床决策支持系统是建立在各个层面产生的医学信息可以由信息系统进行自动处理,并且各个层面的信息可以自由交互的基础上。这就需要专注于各层面研究的医学信息学专家共同努力来搭建这样一个系统。

此外,我们还要考虑如何定位临床决策支持系统在临床医疗服务中的角色?试想,若医生由于遵循决策支持系统的错误决策而导致了医疗事故,那么是由医生来承担责任还是由决策支持系统的开发者来承担责任?这种问题不是科技层面的问题,而是医学信息系统在医疗环境中要遵循怎样的规则,并承担怎样的责任的政策层面的问题。由于医学信息学还是新兴学科,医学信息系统也还处于发展阶段,这类法律法规还不健全,我们将在下一节对政策层面的挑战进行一些简单的探讨。

以上我们单独讨论了医学信息学所面临的科技层面的挑战,由于我们是分别讨论的,所以读者可能会认为这些挑战是互相独立的研究方向,但事实上每一个研究方向都与其他研究方向有着千头万绪的联系,我们需要将医学信息学作为一个整体来考虑。如果站在更高的层次,综合考虑医学信息学研究所面临的挑战,那么我们可以进一步总结为以下四条:

(1)如何建立国家的医学信息架构?

(2)如何建立医学信息完整的本体模型?

(3)如何开展转化型信息学(Translational Informatics)的研究?

(4)如何实现人性化的信息系统设计?

除了之前提到的九条是基础以外,还需要出台相关法律法规才可以实现这四条。

20.1.2政策层面的挑战

我们在探讨科技层面的九个挑战时,读者应该能感受到这些挑战能否成功,与政策层面是否有成熟的规章制度来推广、制约以及指导各方面科技的发展密切相关。每一个成熟领域在引入信息技术时都需要相关的法规制度来应对信息技术所带来的新变革。例如在金融领域,当人们开始通过互联网进行证券交易时,SEC 出台了一系列规章制度来应对互联网交易可能带来的风险以及约束随之可能的投机行为。在医疗领域,由于其关系到患者生命健康的特殊性,这样的规章制度就更为必要了。除了我们先前曾提到的如何定位信息系统在医疗服务中所要承担的责任,还要考虑在维护患者的个人隐私信息不被泄露的前提下,如何利用病历信息进行公共卫生监督等问题。总的来说,政策层面的挑战可分为:

(1)制定大政方针,即政府是否鼓励医学信息系统的研发。

(2)制定医学信息系统发展方面的指导性政策,例如政府选择哪一种标准来推动医学信息系统的健康发展,对医学信息系统的软硬件设施有怎样的要求等。

(3)制定规范医学信息系统发展,并使之不损害社会健康发展的法律法规,例如维护患者的隐私,不至于因为信息化而被侵犯的法律法规,以及之前提到的如何确定医学信息系统中智能系统所承担责任的规章制度。

发达国家对医学信息系统发展的大政方针都是很积极的,例如美国政府的布什总统在2004年提出美国要在十年内实现所有病历的电子化,尽管这一目标由于种种未能预见的原因,以及非技术方面的障碍而变得很难实现,但是这一政策为医学信息学科的发展创造了良好的氛围,促使这一学科健康发展。奥巴马总统的降低健康领域医疗成本的指导方针,也将对医学信息学的发展有积极的影响。在最近的经济刺激方案中,奥巴马总统拨款200亿美元用于在5年之内使美国实现病历全部电子化。

我国政府一贯积极推动医学信息化的发展,虽然我国医学信息化起步较晚,但成效显着。很多医院已经配备了各种先进的医学信息系统;社区卫生信息系统、区域卫生信息平台的开发利用促进了整个医疗卫生领域信息化的进程;城镇职工医疗保险、新农村合作医疗信息系统的使用,促进了医疗卫生领域信息化的深入和普及。

制定大政方针需要注重科学性,例如在美国,政策制定者过去曾忽视信息系统易用性的影响,而系统易用性较差却是医生抵制电子病历等系统应用的主要原因之一。所以,如何制定科学的、符合国情的大政方针确实是一项艰巨挑战。

医学信息系统发展方面的指导性政策应该让政府认可的专家组织和标准化组织参与制定,因为该类政策专业性很强。一般来说,一个标准先由标准开发组织开发,进而由标准化组织认证后,经过政府主管部门审核通过即成为学术界和业界采用的统一标准。

HL7组织就是美国一个非赢利性的、被美国国家标准局(ANSI)认可的标准开发组织,其开发的HL7已被国际标准化组织(ISO)采用,目前HL7第二版已经被全美所有的电子病历系统所采用,这就为各个厂商电子病历系统信息互通奠定了坚实的基础。

因此,政策所面临的挑战常常就是信息产业的快速发展所引起的。当标准化快速发展时,如何保证标准的升级不影响整个医学信息架构的完整性,需要在制定标准时认真考虑。在我国,还需要将国际标准本土化后才可以使用,目前HL7中国委员会就承担了这样的任务,但是由于我国社会非盈利组织的影响力还非常有限,所以我国医学信息的标准化的进程还不容乐观。

医学信息化后所导致的一大忧虑就是如何保证医学信息的安全以及人们的隐私不被侵犯。目前,人们正在积极撰写和修订这类与医学信息学相关的法律法规。美国国会于1996年通过了健康保险流通与责任法案(HIPAA),该法案在隐私规定中定义了受保护的健康信息(Protected Health Information,PHI),在安全规定中规定了在管理层面、物理层面以及技术层面如何保证受保护的健康信息的安全,并且规定了健康信息尤其是与保险有关的信息的传输和编码。HIPAA对医学信息学科研以及医学信息系统的开发有很大的影响。任何需要利用包括病历信息在内的患者个人信息进行的科学研究都要首先考虑研究的设计不能违背HIPAA法案。

我们在第一节中提到了建立完整的电子病历系统作为区域性、国家性、跨国性的资源库,并且允许系统间进行信息的交互,在迎接这个挑战中HIPAA的影响是不容忽视的。

当我们收集了整个系统管辖区域内所有患者的电子病历信息后,哪些信息是可以公开用于公共卫生监督的?而哪些信息又是要绝对替患者保密的?如何保密?这些都要受到HIPAA的管辖。在制定这类法规时,由于其针对的是快速发展的领域,所以也要考虑到其时效性。另外,该类法规与其他方面政策的互动也是非常重要的。在我国,这类保护医学信息安全及确保患者隐私的法律尚未制定,这也是所面临的挑战之一。

总的来说,政策方面的挑战能否攻克,才是医学信息学能否健康发展的基石。如何能够一方面自主发展我国的医学信息学,另一方面慎重、科学地引进国外的研究成果,都需要政策方面强有力的支持。

20.1.3医学信息学的发展机遇

在列举了本学科所面临的挑战后,我们再来分析它拥有的发展机遇。由于挑战和机遇是并存的,既然上述挑战还没有一项真正被攻克,这就说明本学科拥有非常广泛的发展机遇。这里我们简要介绍一些目前的研究方向,以供大家参考。

首先在设计医学信息系统时,人的因素是需要着重考虑的。医学信息系统由于直接关系到患者的生命安全,就要格外的慎重。在整个信息产业界,因为在设计过程中未能充分考虑人这个因素,所以只有三分之一的信息系统成功达成了预期目标(CHAOS Report)。