一种皮肤科临床专病数据库建设方法和系统

摘要

本发明公开一种皮肤科临床专病数据库建设方法和系统，其中，方法步骤包括：创建皮肤科专病数据模型；创建交换数据方案；创建临床皮肤专病库项目；采集病例基础档案数据；执行患者随访任务；检索导出统计应用数据；优化专病库数据模型。系统功能模块包括数据交换模块、数据管理模块、数据模型管理模块、专病库项目模块、病例管理模块、随访管理模块、数据应用模块、系统管理模块。本发明能够解决医生数据处理效率低和处理时间长的问题；实现临床数据、专科数据、影像数据、随访数据分类存储、统一管理；保护隐私、安全通讯、对数据进行有效监管；提升皮肤科医生的科研能力和工作效率，展现数据的临床科研价值。

说明书

技术领域

本发明涉及医疗器械领域，具体涉及一种皮肤科临床专病数据库建设方法和系统。

背景技术

长期以来，临床研究一直是我国医学科技发展的薄弱环节。由于我国临床医学研究部署不够，在临床医学这一重要环节的科研创新平台建设“几乎空白”，导致临床研究团队的专业化建设严重滞后，临床资源高度分散、缺乏整合，临床研究创新不足、水平不高，整体发展滞后的短板问题十分突出。科研人员在临床研究中需要在众多院内系统和纸质资料中整理所需数据，而数据相关处理需要极高的数据分析能力和计算机知识储备，对于临床医生而言非易事。院内系统存储的临床业务数据与科研数据结构存在较大差异，无法直接使用院内系统导出数据。临床数据是以患者进行医疗活动、医护从事治疗干预相关事件记录的业务数据为主。而科研数据是以疾病为中心，以治疗方法、病情变化为主。且申请数据流程繁琐、数据颗粒度较粗、数据标准难统一、数据处理不方便等一系列问题，导致现有数据的利用度极低。通过excel等传统工具存储数据，让研究前期准备工作费时费力。皮肤科中多数病例的影像资料是临床研究中极为重要的分析依据，而影像资料几乎存储在以检测设备、硬盘、内存卡为主的独立存储介质中。单张影像脱离了患者临床数据后包含的信息有限，对于影像数据的集中管理无疑是提高了临床科研的难度。因此，如何提供一种皮肤科临床专病数据库系统提升数据使用价值、提高临床科研能力、推进皮肤学科发展，是皮肤科在专科建设方面亟需解决的问题。

发明内容

为解决上述技术问题的缺陷和不足，本发明提供一种皮肤科临床专病数据库建设方法和系统，能够解决医生数据处理效率低和处理时间长的问题；实现临床数据、专科数据、影像数据、随访数据分类存储、统一管理；保护隐私、安全通讯、对数据进行有效监管；提升皮肤科医生的科研能力和工作效率，展现数据的临床科研价值。

一种皮肤科临床专病数据库建设方法，包括如下步骤：

步骤一，创建皮肤科专病数据模型，整理出数据元，将数据元按类别归纳为数据组，为不同数据组分配唯一标识；

步骤二，创建交换数据方案，确定数据来源，将数据进行正确性、完整性、一致性、完备性、有效性、时效性、可获取性分析；

步骤三，创建临床皮肤专病库项目，设置项目负责人、入组条件、排除条件、参与者、参与机构；

步骤四，采集病例基础档案数据，根据患者标识符匹配，将院内数据加载到目标数据库中；

步骤五，执行患者随访任务，根据专病科研和治疗后科室需求创建随访题目，并与随访表关联，由随访表创建周期性随访计划；

步骤六，检索、导出、统计、应用数据；

步骤七，优化专病库数据模型，根据数据需求变化调整数据模型，在不改变数据的情况下，数据模型自动更新。

进一步的，所述步骤一中的数据包括患者标识数据、人口学数据、就诊数据、病史数据、诊断数据、用药数据、检查数据、检验数据、治疗数据、影像数据、手术数据等，其中数据值域涉及到标准化术语的参考国家医疗信息化标准或国际医疗信息化标准，建立编码对应关系，保证数据的规范化、准确性和共享性。

进一步的，对于需单独定义特殊属性的数据，可以在模型中根据“实体-属性-值”的方式进行保存。

进一步的，根据步骤二中的分析整理出三种映射规则：

规则一，数据不用任何清洗直接映射到专病数据模型的数据库中；

规则二，数据需经过一次转换到专病数据模型中；

规则三，数据需二次计算存储到目标数据库中。

进一步的，首次加载根据映射规则通过全量加载方式导入数据，后续加载数据通过增量加载的方式导入。

进一步的，使用NLP模块将长本文数据处理成实体，将历史数据进行清洗后进行整理和标注；提取特征值建立数据模型，投入数据训练模型对模型进行微调。

进一步的，所述步骤三中，参与者包括研究员、研究管理员、数据采集员、科室管理员；参与者权限包括操作权限和数据权限，用于保护数据使用安全。

进一步的，根据步骤四审查自动加载数据后，找到专科数据组模板，根据病史数据组字段，录入专科数据。

进一步的，步骤五中，随访计划与预警项关联，出现不良反应或病情加重问题时，患者反馈内容触发预警项，自动显示预警触发后服务提示。

优选的，步骤六中，检索包括编码检索、文本检索；导出数据为xsl、csv格式；统计数据是对专病库数据按工作维度、病例维度、随访维度、时间维度进行可视化定量分析。

进一步的，按照皮肤科临床专病数据库建设方法建设的系统，包括如下功能模块：

数据交换模块，用于与院内系统实现数据采集、清洗、转换、加载等数据交换，包括数据标准库；

数据管理模块，用于对源数据进行管理，包括数据溯源、数据差错、加载任务管理；

数据模型管理模块，用于对专病库数据模型中数据元和数据组进行集中管理，包括数据标准、数据结构、数据编码、模型修改；

专病库项目模块，用于管理专病库项目信息、日常运营、数据权限、数据监管等；

病例管理模块，用于对病例的档案数据、影像数据进行高级检索；

随访管理模块，用于创建并管理随访计划，方便医生对患者的院外活动进行监管；

数据应用模块，用于对数据进行医疗应用，包括高级检索、患者视图、高级导出；

系统管理模块，用于对系统的用户、权限、组织、系统配置进行管理。

本发明的有益效果：

1、解决医生数据处理效率低和处理时间长的问题；

2、实现临床数据、专科数据、影像数据、随访数据分类存储、统一管理；

3、保护隐私、安全通讯、对数据进行有效监管；

4、提升皮肤科医生的科研能力和工作效率，展现数据的临床科研价值。

附图说明

图1为本发明的建设方法流程图；

图2为本发明数据库系统的功能模块的示意图。

具体实施方式

为了使本发明的目的、技术方案及优点更加清楚明白，以下结合附图对本发明进行进一步详细说明。

如图1所示，本发明提供一种皮肤科临床专病数据库建设方法，步骤如下：

步骤一，创建皮肤科专病数据模型，先结合皮肤科对专病建库的数据要求，将患者标识数据、人口学数据、就诊数据、病史数据、诊断数据、用药数据、检查数据、检验数据、治疗数据、影像数据、手术数据等全面地记录患者在接受诊疗期间积累的所有临床事件数据中整理出数据元，为不同的数据元分配唯一的标识，确保每一个数据元都有一个明确的位置。然后罗列数据元的数据值域、数据类型、数据单位、精确位数、数据选项、数据备注、数据简称。其中，数据值域涉及到标准化术语的参考国家医疗信息化标准或国际医疗信息化标准，建立编码对应关系，保证数据的规范化、准确性和共享性；数据类型可包括文本型、数字型、多选型、单选型、评分型、日期型、时间型、日期时间型、布尔型；数字型包含数据范围和数据保存位数；日期型包括开始日期、执行日期、结束日期；时间型包括开始时间、执行时间、结束时间；日期时间型包括开始日期时间、执行日期时间、结束日期时间。最后，结合科研目的将数据元按类别归纳为数据组，参考国家卫生行业标准，为数据组分配不同的唯一标识，不同数据组都添加患者标识数据和日期，确保以人和时间建立数据间关系。对于数据的来源留有通用属性，确保数据的唯一性和真实性。对于需单独定义特殊属性的数据，可以在模型中根据“实体-属性-值”的方式进行保存。

步骤二，创建交换数据方案，由步骤一中要求确定患者基础数据的院内数据来源，将数据进行正确性、完整性、一致性、完备性、有效性、时效性、可获取性分析。其中，正确性指数据是否正确的表示了现实或可证实的来源；完整性指数据是否在某一维度上完整；一致性指数据是否被一致的定义或理解；完备性指所有需要的数据是否有缺失；有效性指数据是否在可接受的范围之内；时效性指数据在需要的时间是否完整；可获取性指数据是否易于获取、易于理解、易于使用。根据以上分析整理出的映射规则可分三种：一类为数据不用任何清洗直接映射到专病数据模型的数据库中；二类为数据需经过一次转换到专病数据模型中；三类为数据需二次计算存储到目标数据库中。其中，一类数据创建加载任务，根据数据的及时程度分为定时加载和实时加载；二类数据根据数据转换、编码对应的方法处理，数据转换包括补空数据、统一语义、数据去重、删脏数据、影像文件重命名等，编码对应指整理后的源数据编码和专科数据模型中的数据对应相关，用于将数据正确地加载到目标数据库中；三类数据指需要计算并统一单位的数字型数据。首次加载根据映射规则通过全量加载方式导入数据，后续加载数据通过增量加载的方式导入。对于加载存在错误的数据通过日志记录的方式回滚或将剩下的数据通过手机加载的方式导入到目标数据库中。使用NLP模块将长本文数据处理成实体，将历史数据进行清洗后进行整理和标注，清理流程参考原始数据清洗过程。数据实体需要划分字符范围和对应关系。然后提取特征值建立数据模型，投入数据训练模型对模型进行微调，防止欠拟合问题出现。

步骤三，创建临床皮肤专病库项目，设置项目负责人、入组条件、排除条件、参与者、参与机构。其中，由专病库参与者通过患者姓名、病案号、身份证号批量添加满足入组条件的病例，或根据检索条件组合检索病例结果导出专病库。参与者拥有操作权限和数据权限，数据可设置为自己可见、组织可见、全库可见，从而保护数据使用安全。专病库的研究类型包括前瞻性和回顾性，专病库项目配置专病库数据模型，通过选择数据元和数据组完成添加。

步骤四，采集病例基础档案数据。用步骤三生成的专病库项目数据模型来存储病例数据，病例数据包含患者标识数据、人口学数据、就诊数据、病史数据、诊断数据、用药数据、检查数据、检验数据、治疗数据、影像数据、手术数据等。初始建档后加载基础档案数据，通过步骤二创建的数据交换方案将数据通过接口自动导入患者档案中，包括人口学数据、检查数据、检验数据、用药数据等。根据患者标识符匹配，将院内数据加载到目标数据库中，自动生成数据标识符，集成临床诊疗部分数据。审查自动加载数据后，找到专科数据组模板，根据病史数据组字段，录入专科数据。专科数据组模板指在数据模型中关于专病需要采集的数据所配置的专科模板，由专科数据元与专科数据组组成，用于采集专科专病数据。

步骤五，执行患者随访任务。根据专病科研和治疗后科室需求创建随访题目，随访题目包括随访题目、随访答案、随访提示、随访反馈、必选项配置等，并与随访表关联。随访表指以某个维度整合随访题目集合，如生活质量调查表、心理状况评估表、病情康复情况表等，与周期性随访计划关联。由随访表创建周期性随访计划，包括随访计划主题、随访表、随访周期、随访推送时间、随访责任人、预警项等，周期性随访计划根据随访推送时间和随访表定时生成随访任务，根据患者条件在定时器下向患者推送随访消息。患者在服务接收平台进行反馈，选择随访表单，填写内容后向发送端发送内容。其中，预警项与随访计划关联，指出现不良反应或病情加重问题时，患者反馈内容触发预警项，自动显示预警触发后服务提示，由随访责任人关联关系提示预警统计项，用于医生对患者的院外活动进行监管。

步骤六，检索导出统计应用数据。检索指选择数据元数值、逻辑运算符的组合、发生事件组合条件，用于检索患者病例，其中，编码检索按数值搜索，文本检索按关键字、关键词精确和模糊搜索。导出指按照检索结果选择导出全量数据、首次数据、末数数据、数据组范围、数据元范围，导出格式为xsl、csv格式。统计指专病库数据按工作维度、病例维度、随访维度、时间维度进行可视化定量分析，包括在日、周、月度、季度、年度下按照柱状图、折线图、饼状图、趋势图对随访时间中位数、病例出生日期分布、病例年龄分布、随访次数统计、病例男女占比，关键数据分析。应用指数据按影像视图、随访视图、病史视图、病程视图为医生提供帮助。

步骤七，优化专病库数据模型。根据数据需求变化调整数据模型，编辑专病库中新数据元的数据值域、数据类型、数据单位、精确位数、数据选项、数据备注、数据简称，在数据组内添加新数据元。在原有数据组上对数据元的值域进行调整、修改。不改变数据的情况下，数据模型自动更新。

进一步的，如图2所示，按照皮肤科临床专病数据库建设方法建设的系统，包括如下功能模块：

数据交换模块，用于与院内系统实现数据采集、清洗、转换、加载等数据交换，包括数据标准库；

数据管理模块，用于对源数据进行管理，包括数据溯源、数据差错、加载任务管理；

数据模型管理模块，用于对专病库数据模型中数据元和数据组进行集中管理，包括数据标准、数据结构、数据编码、模型修改；

专病库项目模块，用于管理专病库项目信息、日常运营、数据权限、数据监管等；

病例管理模块，用于对病例的档案数据、影像数据进行高级检索；

随访管理模块，用于创建并管理随访计划，方便医生对患者的院外活动进行监管；

数据应用模块，用于对数据进行医疗应用，包括高级检索、患者视图、高级导出；

系统管理模块，用于对系统的用户、权限、组织、系统配置进行管理。

当然，本发明还可有其它多种实施例，在不背离本发明精神及其实质的情况下，熟悉本领域的技术人员可根据本发明作出各种相应的改变和变形，但这些相应的改变和变形都应属于本发明所附的权利要求的保护范围。