基于中台架构的智能化门诊医生站构建与应用研究

李桃，颜涛，张汉雄，丁如一，朱贵鲜

上海交通大学附属第六人民医院 信息处，上海 200233

引言

医院作为卫生服务提供的主体，通过信息技术开展医疗服务与管理，有利于医疗服务体系整体效率的提升。近几十年来，中国医院信息化建设有了长足发展，目前已步入数字化、智慧化发展阶段。随着国家政策的引导、医院管理的深入、用户技术观念的革新，传统的临床业务系统发展受限于过时的技术架构，已无法满足医院的专科精细化管理、临床辅助决策、应用评级、临床质量、患者安全等要求，随之要求临床业务系统的应用进行革新[1]。

当前大多数医院的门诊医生站，还停留在最基本的电子化工作，在对临床辅助、系统灵活性、操作的便捷性、系统性能上都存在不足。存在的主要问题如下：① 没有针对整个门诊流程、过程质控以及管理的要求进行专门的顶层设计；② 门诊病历的基本录入难以体现循证医学特色，难以提高门诊临床工作的效率，无法应对门诊“医少患多”的现象；③ 缺乏用于临床辅助决策的智能化，不能有效解决临床医生知识的局限性问题；④ 现有信息化架构存在技术落后、数据共享难等问题，创新步伐缓慢，无法满足医院发展需求[1]。为改善上述问题，临床信息化领域还有很大的发展空间。本研究采用中台服务体系和顶层设计考量，重塑一体标准的新一代信息架构，可以推动医院数字化转型[2]。

1 系统总体描述

门诊医生站是临床医生日常用于接诊门诊患者，对患者的疾病进行诊疗下达记录活动的临床业务操作工具，是医院临床使用频繁的核心业务管理系统之一。但随着政策性的需求改造、各种接口、数据上传，以及层出不穷的创新业务，传统系统迭代受到基础架构影响，各种瓶颈和复杂度大幅增加，后台冗余，前台业务扩展性和系统开发敏捷性受到制约。因此，新一代门诊医生站关注体系化基础架构，将业务核心能力沉淀成为可复用的系统建设底层基础，同时发挥数据驱动业务优化体现智慧化。

“中台”是沿用互联网架构模式的一种新生概念，即通过对业务、数据和技术的抽象，实现服务能力复用，构建机构级的服务能力。在中台整体设计框架下，可打破原“烟囱”架构的信息孤岛，记录、整合、共享医疗信息和资源，具备相互操作和整合医疗服务的条件，可以在医疗服务、社区卫生、医疗支付等机构之间交换信息和协同工作[3]，其架构如图1所示。

图1 智能化门诊医生站中台架构图

基于中台建设的新一代信息化架构，在技术线路上是将原来的门诊医生站系统从C/S（Client/Server，客户机/服务器）单体架构模式跃迁到微服务架构[4]，构建全新的B/S/S（Browser/Server/Server，浏览器/应用服务器/数据库服务器）三层架构用于处理重用业务处理逻辑和界面表示逻辑，提高系统的伸缩性。

前台应用层侧重提供丰富而个性化的操作，移动设备、微信、钉钉等多渠道接入，线上线下无缝融合，从而构建一体集约化的前端业务应用，并提供统一身份认证服务。除门诊医生外，不同角色还可扩展其他临床业务应用系统。

中台层侧重于实现业务服务的重用性，加速后台数据对前台业务的及时响应，减少重复建设[5]。具体数据流如图2所示。

图2 智能化门诊医生站数据流图

2 中台体系架构

中台通过对业务、数据和技术的抽象，可分为医疗业务中台、医疗数据中台和医疗技术中台。

2.1 医疗业务中台

医疗业务中台提供能力构建业务支撑体系，通过业务评估、定制及管理服务化，助力临床系统应用架构升级[6-7]。智能化门诊医生站的建设过程中，通过对医疗业务中台所涉及的需求业务进行业务分解及业务边界划分，形成“高内聚低耦合”的业务域，重构出面向资源的医疗业务域，主要包括：人、就诊、临床、记录、知识、执行、物品、支付&结算等8项业务模型。

在基础设施支撑下，业务中台层提供共性的业务服务，前台应用层可根据不同场景及流程使用业务中台提供的各类服务，实现服务复用[8]。例如建立“人域”用以解决全院统一患者基本资料管理：“人域”提供统一患者信息登记，无论是窗口登记、自助机或互联网在线渠道，任何场景下均可共享此服务，保障基础核心业务逻辑的一致性，支撑满足医院智慧场景下的多样应用。

未来随着业务沉淀增量，业务中台提供更加丰富的共性服务，沉淀的业务数据将通过数据中台完成体系化加工，再以服务化的方式支撑业务中台上的应用，而这些应用产生的新数据又流转到数据中台，形成循环不息的数据闭环。

2.2 医疗数据中台

医疗数据中台是在元数据管理的基础上，建立数据的聚合、封装和共享机制，并按医疗业务中台与数据的依存关系建立相应的数据构造模型，以支持医疗业务中台中单个业务组件的运行[7,9]。

数据中台与数据平台的区别在于，数据中台不仅包含静态数据的积累和标准化，更重要的是涵盖动态的数据进行数据分析，形成数据算法和可视化服务，以此打造反哺门诊业务的知识引擎，以数据化知识来驱动诊疗效率和质量进步。数据中台的核心是提供个性化数据服务，依托数据采集层，基于消息队列的实时数据采集方式和基于ETL的批量同步方式。采集到业务中台实时数据通过数据清洗后，基于数据标准模型进行转换，形成全域数据资产[10-11]。

在建立全域数据资产基础上，当业务系统需要数据服务时，数据中台将已沉淀的数据资产进行分析计算后反哺给业务系统，从而实现数据反哺业务，即产生数据价值的过程。

2.3 医疗技术中台

医疗技术中台，对原有的信息技术整合与优化，融合新兴的技术为医疗数据中台和医疗业务中台提供底层支撑，保障医疗数据中台的数据快速处理访问、高效运算和安全存储，确保医疗业务中台服务的快速响应和交互。

医疗技术中台以微服务形式提供应用服务和数据存储。传统单体技术架构复用与共享能力不强，后期的维护成本很高。基于微服务架构的医疗技术中台整合和包装云基础设施，建立各种技术中间件（如微服务、分布式缓存、消息队列和搜索引擎等），并在此基础上建设和封装了简单易用的能力接口[12-13]。

3 创新功能应用

3.1 智能辅助诊疗

智能化门诊医生站以知识驱动业务的核心观点进行设计，将医生的诊疗思维逻辑融入中台中，通过感知病症信息，匹配知识图谱、医学模型算法引擎推荐出可能的症状诊断。

智能辅助诊疗核心的知识图谱采用的是自下向上的构建方式[14]，每一轮更新包括4个步骤（图3）：① 数据采集，即根据业务分析采集需要的第三方数据、结构化数据、半结构化数据、非结构化数据；② 信息抽取，即从各种类型的数据源中提取出实体（概念）、属性以及实体间的相互关系，在此基础上形成本体化的知识表达；③ 知识融合，在获得新知识后，需要对其进行整合，以消除矛盾和歧义，比如某些实体可能有多种表达，某个特定称谓也许对应于多个不同的实体等；④ 知识加工，对于经过融合的新知识，需要经过质量评估之后（部分需要人工参与甄别），才能将合格的部分加入知识库中，以确保知识库的质量，新增数据之后，可以进行知识推理、拓展现有知识、得到新知识。

图3 知识图谱构建图

知识图谱顶层设计以病种为中心，构建9个顶层概念以及之间的关系，分别为学科、诊断、症状、体征、检验指标、检查项目、治疗方案、药理分类、鉴别诊断。智能化门诊医生站中整体知识图谱包含40万实体、200万关系，涵盖ICD11全部诊断编码、中医病种600例等如图4所示。

图4 智能化门诊医生站

基于知识图谱驱动系统主动提供临床决策支持，智能辅助诊疗主要包括根据患者的症状、体征特点推荐临床诊断，辅助检查检验；根据检查检验报告及患者的自身情况推荐用药和治疗。在一个页面即可完成看诊操作，无需切换界面，加快了临床诊疗的全过程，提高了医生的诊疗效率。

3.2 全自动的门诊结构化电子病历

与传统结构化电子病历不同在于，全结构化门诊电子病历遵照循证医学[15]，通过记录中台中预制的病历规则，在对应节点处，自动获取处置信息和检验检查报告，实现病历内容自动生成，医生只需要进行内容的补充和合理的调整。同时，通过完全结构化数据，病历在录入过程中，能帮助保持医生书写习惯和思考逻辑，有力支撑科研数据采集需求，提供精准的数据支撑。

3.3 数据反哺

基于数据中台自我完善的特点[16]，数据中台将门诊医生在日常业务中产生的实时业务数据构建成新的数据元，进行加工处理，最后形成数据化反哺服务[17-18]。例如数据中台从临床业务中台获取的各个科室患者的主诉和诊断数据，建立多维预计算数据仓库，利用症状和诊断之间的联系数和加权频次占比辅助进行诊断列表推荐，减少医生在页面上的点击次数，提高接诊效率。应用效果如图5所示。

图5 数据反哺应用效果图

3.4 急速响应

采用中台设计的智能化门诊医生站，系统响应速度实现了质的突破。所有操作响应时间在1 s以内，无感加载，后台响应无延时。以微服务架构方式实现系统整体性能提升，极速响应给医生带来了更加友好的操作体验，大大节省了门诊接诊时间。

4 结果

4.1 门诊医生接诊效率对比分析

我院门诊肾脏风湿科2020年5至8月共接诊患者6800人次。使用原系统3283人次，使用新系统3517人次。其中初诊患者共1056人次，复诊患者共5744人次，见表1。

通过表1发现，原系统与新系统接诊时间比较，新系统初诊平均就诊时长较原系统缩短36.4%，复诊平均就诊时长较原系统缩短58.9%，效率较原系统升高。

表1 接诊效率指标比较

4.2 门诊病历结构化应用对比分析

原系统门诊病历采用结构化节点录入框，以自由文本录入为主；新系统采用符合医学标准的知识库（临床指南）支撑，以结构化录入为主，术语包含8个学科体系，涉及235个病种，术语量持续更新，目前主诉共5000多个术语，查体共3000多个术语。

统计门诊心血管内科2020年5至8月在用的冠心病、心力衰竭、心律失常、心悸病种，主诉结构化入组率原系统4.47%，新系统47.87%；查体结构化入组率原系统4.47%，新系统97.3%。

与原系统相比，新系统结合知识驱动业务的设计，采用的体系知识程度更高，并且病历模板段落内容修改可直接应用到所有模板，快捷方便，应用较多的如经常会变化的流行病学调查内容。

4.3 满意度问卷调查

为进一步了解医生对基于中台架构的智能化门诊医生站的实际使用结果，项目组新系统、原系统分别以易用性、稳定性、运行速度、准确/质量等多个维度向医生发放200份问卷，以调查临床满意度。原系统收回113份问卷，满意占比3.8%；新系统收回193份问卷，满意占比77.8%。两组比较发现，满意占比大幅提高，差异有统计学意义（表2）。

表2 原系统与新系统满意度问卷结果统计

4.4 结果

通过门诊医生接诊效率对比分析，表1的统计结果显示使用新系统后初/复诊就诊时间均有显著缩短，效率升高；门诊病历结构化应用分析可知，新系统规范了电子病历模板的内容和格式，使得结构化应用比例和病历规范性程度显著提升；满意度调查显示满意度占比大幅提升，得到了临床更高的认可。

5 讨论与结论

智能化门诊医生站，将中台技术引入到医疗系统架构，通过中台赋能业务实现知识驱动业务，针对整个门诊流程进行专门的顶层设计，有效解决门诊临床工作效率难以提高及临床医生知识的局限性问题，基于中台的系统较传统系统相比，其技术先进性和临床服务能力均有明显的优势。

当然这项新技术的应用发展也带来问题与挑战，系统复杂度提高的同时需要投入更大的力量去驾驭新技术，需要在实践中不断摸索和总结，通过不断优化改进和管理人员能力的持续提升，从而不断跟上信息化改革发展的潮流。目前该系统在医院的实践时间还较短，其发展还有待后续的持续观察和深入论证，如何更好地应用中台技术为医院管理和临床医生服务，今后还是需要不断探索和实践。未来以中台思维构建的系统对医疗信息化的发展将是一个跨越式升级，促进医院数字化转型，支撑智慧医院发展。