利用数据挖掘技术构建临床药学知识库*

◆聂丽丽 陈妍妍 叶 庆 陈勇飞 廖家智

责任编辑:姚 涛

1 现状分析

随着医院药学工作的重心向“以病人为中心”的服务模式转变，药学信息需求表现出综合性、开放性、深层次化、数字化以及网络化的特点。当前的药学服务更注重面向内容，服务的范围和对象不断扩大，服务的方式更加主动和动态化，服务的内容更加集成化和多元化，这些都为建立临床药学知识库提供了可能。目前临床药学服务主要存在以下问题:

1.1 对临床药学服务信息化认识不够

认为临床药学服务可有可无。简单地认为，药学服务就是药品保障和供应，过分强调病人的既得利益，忽视药学服务的价值。开展临床药学服务是一个循序渐进的过程，更是临床实践经验不断积累的过程。一个医院的临床药学或药学服务工作，不可能仅仅通过增加一个部门或引进1～2 个人才就能很快取得成绩。必须从药学信息服务、药品不良反应监测、治疗药物监测、不合理处方及复杂案例分析、疑难病例讨论和会诊等基础工作着手，才能逐步体现药学服务的价值。药学信息化建设的重点已不再是简单的领药、摆药流程信息化，而且能给予临床用药支持，能自动获取有价值信息，并最终将获得的信息真正应用到疾病的诊治和预防中去。

1.2 临床药学信息化仅停留在药学咨询层面

大部分医院的药学信息化服务仅停留在的提供药学信息，或编写药讯、出版药学手册等方面。临床药师较少直接提供药学技术服务，很难深入临床。在这种情况下，怎么样才能更好的开展工作，建立临床药学知识库是一种可行方法，建立依托于信息化的全过程药学服务，才能更好地开展临床药学工作。该知识库包含病人信息、药品信息、医嘱信息、手术信息、不良药物反应等信息。

1.3 临床药学信息种类繁多

目前，临床药学信息种类繁多，数据信息量大。只依赖人力很难实现数据的综合有效。大量历史数据得不到有效利用也是大型三甲医院普遍面临的现实问题。利用专业的数据处理手段，如数据挖掘技术、辅助决策软件等是必然趋势。辅助管理和促进用药管理精准化，在某种程度上也有利于临床药学的信息化发展。

2 数据挖掘及模型构建

2.1 数据挖掘技术

随着20 世纪80年代“数据挖掘”这一新兴技术的出现，形式多样的数据挖掘软件也相继出现。按照姚毓才等的观点［1］，能够从巨量数据中获取有效的、新颖的、潜在有用的、最终可理解的、模式的、非平凡过程的软件工具可称为数据挖掘工具。王立伟强调［2］，在数据挖掘应用领域比重中，2003年-2005年临床药学领域占比为8.05%;2006年6月以前占比7.21%;2007年6月以前占比9.4%，增长速度63%。可见数据挖掘技术在医疗领域很早就有应用，并且所占比例在逐年增长。

姚毓才等借鉴多维数据立方体的概念，提出了数据挖掘软件工具的多维立方体分类方案，即利用数据挖掘工具的不同属性类作为多维立方体的维，从而建立一个多维的立方体模型，然后在此基础上进行有关知识的挖掘。该模型的3个维分别是:数据源(包括数据库、文本文件Web 数据、多媒体数据等)、方法(包括统计方法、决策树、规则抽取、基于事例的推理、Bayes 网络、遗传算法、神经网络、模糊集、Roug h 集等)和功能(包括预处理、关联分析、回归分析、分类、预测、聚类分析、异常分析、模型可视化等)。如图1 所示。在临床药学信息中，存在大量的数据源信息。现在，只需要选取适合的方法和功能。去完成初步的设计思路，为模型构建奠定基础。

图1 数据挖掘工具的三维立体分类方案

2.2 模型构建

海量的临床信息给医生们带来了巨大的影响，最主要的就是有效信息难以提炼。过多无用的信息必然会产生信息距离(the Distance of Information-State Transition，信息状态转移距离，是对一个事物信息状态转移所遇到障碍的测度，简称DIST 或DIT)和有用知识的丢失。这也就是约翰·内斯伯特(John Naisbert)所称的“信息丰富而知识贫乏”的窘境［2］。因此，人们迫切希望能对海量数据信息进行深入分析，以发现并提取隐藏在其中的有利信息，最终利用这些数据［2］。但仅以数据库系统的录入、查询、统计等功能，无法发现数据中存在的关系和规则，无法根据现有的数据预测未来的发展趋势，更缺乏挖掘数据背后隐藏的手段。正是在这样的情况下，数据挖掘技术便展现出了强大的应用功能。

图2 模型构建

大量知识在转化共享过程中需要提炼、积累、共享和创新［3］。医院数据信息多样化，包括医生、护士、药师以及病人等的信息。通过利用各种DB 接口，把各种现有的药学知识数据库进行对接，利用数据挖掘系统对数据进行选择、抽取、评价然后发现描述，不断循环，最终形成医院药学知识库。模型如图2 所示。

3 基于数据挖掘技术的药学知识库应用

3.1 临床药学知识库为医务人员提供药学知识

药学知识库基于医学知识的各个单元，如疾病信息、药品信息、辅助检查信息、手术信息、循证医学信息及外部药学等相关信息。通过对临床用药问题和问题环境进行系统分析，通过信息的析取和重组形成易于理解和使用的、符合医务人员需要的药学知识，同时能够对知识产品的质量进行评价，进而完善知识库。

3.2 临床药学知识库为用户提供目标服务

临床药学知识库紧紧围绕用户的目标而开展，它关注的焦点不仅仅是向临床提供所需的信息，而且可以通过服务解决用户所面临的问题。因此知识服务超越了信息资源的获取和传递。

3.3 临床药学知识库的应用贯穿于整个临床过程

在整个业务流程中进行知识捕获、分析、重组、集成、创新过程的服务，并最终作用于业务流程。同时，根据用户的需求来动态地和连续地组织服务，而不是传统信息服务基于固有过程或固有内容的服务。

3.4 临床药学知识库为区域医疗提供开放式的药学信息

临床药学数据库把有序化的知识存放起来，以开放的模式为大家服务。在区域医疗环境下，可以为下级医院提供药学服务。把隐性的信息转变成有价值的信息。甚至，在网络背景下，通过信息化工具，直接接入区域医疗中下级医院的临床诊疗过程中，为他们解决能力所不及的问题。知识服务是在知识背景下产生的一种新的服务概念［4］。建立临床药学知识库，方便了医护人员了解药品信息，也可以辅助医生临床用药。利用药学知识库综合全院医药信息，打破信息壁垒，方便医护人员快速查询。便于医护人员快速认识和了解新药。在临床药学知识库中，还可收集临床的各种不良反应，以数据和触发的模式帮助医护人员掌握用药原则。在电子病历等信息系统中，可以利用该数据库建立处方或医嘱核对审查模式、检测处方或医嘱合理性，指导临床工作。总之，该数据库可将不同病种、不同个体药物使用与患者病情发展等进行动态归纳、整理，总结成功经验，反思失败教训，并进行药物之间、患者之间、医师之间、科室之间、医院之间的数据挖掘性研究，从而形成具有特色的临床药学知识库，以提高医院临床用药的精准化。

4 成效与讨论

4.1 使无序信息变成有序信息

临床医师一般难以全面掌握药学新知识。临床药学、临床药理学、临床毒理学、物理药剂学、生化药剂学、生物药剂学、药代动力学等学科的崛起，常常会指出传统用药的谬误。通过对药学知识的挖掘、组织、评价、发现，将所有看似杂乱无章的信息，变为对临床有用的信息。将内隐知识转化为外显知识，并在信息系统的帮助下形成工具，融入到现有的医院各个临床系统中，从而指导临床合理用药。

4.2 建立医院药学知识库

医院药学信息化发展至今，已经从单机应用和单纯的药品管理，发展到计算机联网辅助管理和数据库辅助决策系统，再发展到与HIS 系统高度无缝衔接，实现药学服务的全程信息化。建立医院临床药学知识库，可以积累更多的本院特有经验，更好地指导临床药学。

4.3 为实现区域医疗奠定基础

当前，我国医药发展现状以及信息技术发展水平普遍不均衡，可以说各医院相差甚大。因此，要尽早建立合理、科学的药学知识库为实现区域医疗奠定基础。在区域医疗发展过程中，大型三甲医院的药学知识库能为地市县级医院提供很多帮助，以实现区域性药学信息交流和综合利用，更好地提高药学管理效率和药学服务水平。更重要的是，药学知识库能更好地加强医院合作和医疗资源共享，可提高医院用药管理的精准化程度。

［1］姚毓才，王本年.数据挖掘工具的分类与挖掘［J］.计算机技术与发展，2006，16(8):6-9.

［2］王立伟.数据挖掘研究现状综述［J］.图书与情报，2008(5):41-46.

［3］颜巧元.医院知识管理［M］.北京:人民军医出版社，2013.

［4］张 玉，张文举，李 娜.构建以知识服务和知识组织为基础的医药学知识库［J］.医学信息学杂志，2010，31(2):26-29.