奇闻大观：未来我们可能要跟机器人做爱(图)

1信息技术支撑的系统工程——中医临床研究平台的构建中国中医研究院刘保延[e-mail]2背景中医药是古代人文科学与自然科学融合的结晶，几千年来在中华民族与疾病的斗争中形成和升华了以整体观念与辨证论治为特色的中医药科学体系，但长期以来其发展受到科学技术手段的制约，使其具有的科学内涵长期处于经验医学的水平，先进理念与落后技术的矛盾成为制约中医发展的关键问题。3中医与西医是两个不同的医学体系，西医从形态结构入手对人体的生理、病理、疾病进行认识和研究，关注“人的病”，它借助近代科技的发展，建立了以分析、鉴别为特点的研究方法；中医从功能状态入手认识生命和疾病现象，更关注“病的人”，并建立了与人体表象信息采集、归纳有关的，以辨证论治及个体诊疗为特色的独特体系。随着现代信息科学、思维科学的发展这种传统医学的科学性、先进性以及复杂性、非线性越来越被科学界所认识。4如果中医药研究从方法和技术手段上完全照搬西医会具有很大的局限性，因此建立符合中医辨证论治个体化诊疗特点和基于临床实践的研究方法，来展现中医药优势、提高中医药防治疾病的能力和水平、加速中医人才快速成长，已经成为中医药发展的当务之急，也是摆在中医药领域中的迫切任务。5我们立足于中医药走向世界迫切需要解决的中医临床疗效评价问题，以三种重大疾病---中风病、冠心病、糖尿病和名老中医经验的继承研究为切入点，通过充分利用信息领域的数据库、数据仓库及数据挖掘等技术方法，结合现代医学的临床流行病学、循证医学和GCP等评价方法，研究建立保持中医临床个体诊疗特色的临床研究方法和技术平台，以提升中医的临床科学研究能力和水平。61.拟解决的问题（1）以中风病、冠心病、糖尿病三种重大疾病及名老中医经验整理研究为主线，引进个性化生产线的理念，研究建立能够保持中医临床辨证论治个体化诊疗特色的，满足全面、即时临床诊疗信息采集的规范化临床诊疗大型数据库；建立能够对临床海量数据进行多方面整理、挖掘的临床数字化信息研究平台。一、思路与方法7（2）利用本研究建立的信息化临床研究平台，通过开展“以数据为导向”的重大疾病中医个体诊疗规律和临床疗效评价研究，优化中风病、糖尿病和冠心病的中医药综合防治方案，为提高中医药疾病防治水平，合理配置卫生资源，完善卫生保障体系提供决策依据。（3）对名老中医的诊疗经验进行总结，并使其能够进行有效的继承与学习，从而促进中医诊疗水平的提高，同时对个体经验的整理研究和对比评价等技术方法进行探讨。8（1）中医临床诊疗相关数字信息标准/规范的研究借鉴国际上SNOMED研究方法，通过临床组与信息组对中医药临床个体化诊疗评价平台需求的共同分析，在现有中医药临床诊疗标准/规范的基础上，以中风病、冠心病、糖尿病等专科疾病规范和名老中医诊疗习惯为主线，建立临床数据采集词典和采集规范，成为建立中医临床研究技术平台的基础。并努力使其成为与国际标准相符合的中医药临床诊疗术语标准、电子病历等的技术标准，以提升研究水平。2.技术路线及主要技术指标9（2）中医临床诊疗信息采集系统的建立根据中医临床诊疗特点，开发既可满足临床需求，同时满足临床科研要求的中医临床信息采集系统，要求这一系统是基于临床术语多元化、多规格且高度结构化的技术体系。保障医生能够全面、规范、准确、快速的采集临床诊疗信息；组织北京10余家医院，系统采集中风病、糖尿病、冠心病中医药临床诊疗信息与北京地区能够坚持出诊的名老中医的临床实践数据，建立足够数据量的三种疾病和名老中医诊疗经验数据库。10实现临床信息采集系统与现有医院信息系统的数据共享；充分利用网络技术，将分布在不同区域、不同医院的数据，进行安全、方便、快捷的汇总。11（3）中医数据仓库及其挖掘平台的建立在此基础上根据中医临床诊疗信息的特点与中医临床评价研究等多方面的需求，研究构建数据仓库，实现对中医诊疗数据进行多主题、多粒度、多需求、高效、快捷的展示、研究和查询检索功能，形成可供进行数据统计分析、数据挖掘的数据集。12（4）中医药临床诊疗规律挖掘/分析利用数理统计、数据挖掘技术并结合临床流行病学、循证医学等方法，针对不同临床实践数据集，本着“人机结合，以人为主”的原则，开展“以数据为导向”的临床研究。分析挖掘内在的诊疗策略及疗效影响因素和隐含的知识。从多角度、多侧面揭示中医药防治中风病、糖尿病、心病等重大疾病的临床诊疗规律和疗效特点以及系统总结名老中医的临床经验，进一步指导医疗实践，升华中医理论。结合中医药基础理论，建立与中医临床研究需求相适应的数字模型和多种数学统计、数据深层分析的方法13二、中医临床研究平台建设进展1、中医诊疗临床信息标准/规范的形成(1)基于三种重大疾病中医临床信息的标准/规范研究形成三种重大疾病临床信息名词术语规范研究形成三种重大疾病临床信息分级、分度等量化标准研究形成三种重大疾病临床采集规范的形成三种重大疾病中医四诊信息客观化初步探讨，如舌诊卡的研究(2)名老中医个体诊疗信息的标准/规范以一体化语言系统为基础的包括病因、病机、内妇两科基础术语规范化知识库的建立14中医临床研究平台建设进展（3）公共技术标准规范的引用性别、年龄、地域等一般信息国家标准中医病名、证候国家标准中药方剂医保目录西医名词术语SNOMED西医疾病分类代码ICD10临床实验室检验指标体系的国家标准中医病历书写国家中医管理局颁布规范15（4）中医临床研究数据规范的形成目前项目研究数理统计、挖掘分析所采用的临床研究数据规范，采用了中医药防治重大疾病临床个体诊疗信息采集平台提供的数据字典。今后为临床研究数据的规范，将进一步在本数据字典的基础上逐步向行业标准或国家标准过度。中医临床研究平台建设进展16SNOMED的关系表-联系概念举例17SNOMED的主要组成部件和术语之间的语义关联18Disorder和Procedure两个主要的（Hierarchy）轴通过语义关联在SNOMED中的作用体现。19202、中医临床研究平台基本构架开发完成中医药临床信息采集平台升级完成2.0版该系统是基于C/S结构和MSSQLServer2000/7.0数据库，运用PB工具开发的，具有高度结构化信息采集、数据存储和临床病程跟踪、辅助决策和病历续打等临床科研一体化多功能的临床研究技术平台。名老中医临床经验采集系统正式投入使用该系统是基于CITRIX网络平台，具有灵活病历模版定制动能，能满足门诊临床信息高效采集的技术平台。中医临床研究平台建设进展21中医药临床信息中文分析系统开发完成该系统是与中医临床信息系统对接的中文统计分析工具，医生可独立进行初始化分析。公共临床研究平台如语音应答系统（CRIVRS）、临床数据传输管理系统开发完成今后将在标准规范的基础上，完成多系统集成和多平台融合。中医临床研究平台建设进展222324评定委员会认为：中医药防治重大疾病临床信息采集系统采用高度结构化与标准化相结合的方法，既保持了中医个体诊疗特点，又能为中医临床疗效评价提供支持。该系统在中医医疗文档的结构化和中医术语标准化方面有创新，系统具有高度结构化、可根据不同专科定制等特点，体现了中医临床科研、医疗一体化的思想，在中医临床信息采集方面达到国内领先水平。建议进一步加强系统在专科模板定制和录入方面的便利性，以便在更大的范围内推广使用。25临床专家的反馈意见规范了病历用语卫生部和国家中医药管理局于2002年9月1日共同颁布实施的《中医、中西医结合病历书写基本规范（试行）》促进临床医生再学习采集系统是针对临床医生面对的所有患者设计的，并在设计时以临床医生实际操作顺序为主线进行功能划分，因此临床医生在录入患者信息时可以全面看到系统提供的相关信息要求。对于医生来讲，录入的过程也就是再学习的过程。辅助提高疗效由于系统提供了自动阳性指标跟踪、实时曲线图、综合报表等功能，使临床医生摆脱翻阅历史记录或记忆差错等产生的误差，全面掌握疾病发生发展过程，更加准确地实施诊断和治疗，从而也辅助了临床疗效的提高。初步实现了临床、科研一体化的思想263、信息化中医临床研究网络平台的搭建广安门医院多系统集成的临床研究网络平台中医临床研究平台建设进展临床信息采集系统（CICS）医院信息管理系统（HIS）实验室管理系统（LIS）临床研究网络平台27采用VPN和数据库同步复制技术，实现了广安门医院临床研究网络数据库与研究院数据中心同步传输与同步数据更新中医临床研究平台建设进展广安门医院临床数据库中医研究院数据中心InternetVPN2829中医临床研究平台建设进展数据中心建设初具规模包括基本设施建设如机房、服务器、磁盘阵列、磁带机、交换机等硬件设备和相关系统软件。数理统计和数据挖掘联合实验室的建立和初步挖掘由清华大学、人民大学、北方交大、301医院统计教研室参加的数据挖掘联合研究室组建完成。并为中风病、冠心病、糖尿病及名老中医临床研究进行了初步挖掘。30中医临床研究数据流程体系的形成中医临床个体诊疗评价体系研究数据从医疗业务平台至数据管理平台到临床研究平台的全线贯通。中医临床个体诊疗信息采集质量保障体系形成临床信息采集培训制度与督导的实施，以及数据仓库与数理统计数据库管理与研究人员，分别从临床采集源头、数据库和分析数据集三个环节进行质量把关。中医临床研究平台建设进展3132NIHSS考核证书333435数据仓库的初步构建由临床与信息专家组成的数据仓库研究小组从事专门研究.首先完成了数据仓库建设方案的设计；目前初步实现了三种重大疾病的包括患者主题域、临床疾病主题域、中药处方主题域、疾病状态跟踪主题域，并基于Eclipse+Jboss+Oracle的J2EE挖掘平台环境的，具有可维护性、可管理性和有效应用性的临床数据仓库的构建。中医临床研究平台建设进展36数据仓库技术框架ClientClientWarehouseSourceSourceSourceQuery&AnalysisIntegrationMetadataMondrianOracle1.JPivotClient;2.BIRTSpecificETLJava&EclipseBased37临床数据仓库开发步骤对每个主题数据模型分析步骤3源系统分析步骤1技术评估步骤5技术环境准备步骤6确定需要的数据步骤2粒度分析步骤4主题域分析步骤7源数据库分析步骤9编程步骤11程序说明步骤10数据仓库设计步骤8数据载入步骤12运行与维护步骤13反馈循环38数据仓库的设计步骤数据仓库生成逻辑模型设计概念模型设计1.确定系统边界1.粒度层次划分数据仓库运行和维护2数据载入2.确定主题域1.技术评估技术准备工作2.技术环境准备分析每个主题域，针对每一个选定的当前实施的主题域物理模型设计1设计接口2.数据分割策略3.记录系统定义1.确定存储结构4.确定存储分配2.确定索引结构4.关系模式定义3.确定存放位置39数据仓库表模型设计40临床数据OLAP样例533例T2DM患者诊断分布图糖尿病并周围血管病变6%糖尿病并肾病25%糖尿病并神经病14%糖尿病并脑梗塞14%糖尿病无并发症17%糖尿病并冠心病14%糖尿病并视网膜病10%症状频数％症状频数％乏力47388.74气短346.39口渴喜饮30356.85腰痛315.82视物模糊21135.59健忘315.8肢体麻木19135.80胸痛305.63头晕19035.66口苦295.4失眠17933.58神疲244.5大便干13425.14恶心244.5口干11020.64多梦203.8尿多10619.89肢体活动不灵193.56食欲不振10319.32口渴不欲多饮163.0心悸10219.14耳聋142.44胸闷9618.01肢体疼痛142.63畏寒肢冷9117.07咽干132.45夜尿频8415.76大便稀132.44肥胖7914.82脘腹胀122.25多食易饥7714.45背痛122.25多汗7614.25头重81.5腰膝酸软5510.3大便干稀不调81.5面肢浮肿478.8牙龈肿痛81.5消瘦366.8盗汗71.32耳鸣3