医院一堆临床数据不知咋用？广州妇儿中心设一部门解题

摘要

做高大上的科研（比如国自然、省自然）不一定非要搞基础研究，从自己的工作出发，基于医院生产的临床诊疗数据，使用数据挖掘技术，一样能做出高大上的课题！

来源：健康界 作者：相海泉

“数据秒杀一切”是很多行业都在喊的一句话，医疗行业也不例外。但是如今很多医院的临床数据仍然在各个角落里“躺着睡大觉”，他们不知道如何对数据进行挖掘和应用，这显然是一种巨大的浪费。

不久前，国际顶级学术杂志Cell封面文章分享了广州市妇女儿童医疗中心（下称广州妇儿中心）的一项研究——Identifying Medical Diagnoses and Treatable Diseases by Image-Based Deep Learning （基于医学图像深度学习的跨病种诊断和医疗方案推荐的新一代AI系统），文章在业界引起很大轰动。而在这项研究中，除了临床和医技部门，该院临床数据中心同样发挥了重要作用。日前，健康界就此采访了广州妇儿中心临床数据中心主任梁会营。

该案例对于医院利用临床数据进行科研创新，有借鉴意义。

台前

据梁会营介绍，上述课题由广州妇儿中心临床数据中心、医学影像部、眼科及广州妇儿中心与美国加利福尼亚大学圣地亚哥分校的联合研究基地和联合博士后培养基地协作完成，临床数据中心参与了包括课题设计，肺炎数据的收集、准备和标注，以及算法实现等各个环节。

该项目的成功给了医院和梁会营一种“道路自信”：设置临床数据中心这条道路是走得通的。更重要是对医疗行业的启发：做高大上的科研（比如国自然、省自然）不一定非要搞基础研究，从自己的工作出发，基于医院生产的临床诊疗数据，使用数据挖掘技术，一样能做出高大上的课题！

他同时强调，临床数据中心只是做了一部分工作，广州妇儿中心另外一位同事张康教授对课题在学术上的提炼和“拔高”，才让课题成果有机会在Cell这种顶级杂志上发表。

重磅研究成果的发布，让梁会营所在的临床数据中心走到台前，在此之前，这个部门已经默默地做了大量工作。

幕后

“像发表在Cell上的这种人工智能的研究，或许只占我们工作的1/4。”梁会营介绍，临床数据中心更多是在做对临床诊疗数据的挖掘工作，“比如回顾性研究、前瞻性研究、预后评价类研究，虽然没有引起太大轰动，但每个课题也都解决了一个临床问题。”

比如，先心病患儿术后应该吃什么奶粉？是普通配方奶粉好，还是高热量、高蛋白奶粉好？儿科医生提出这个需求后，临床数据中心开始设计实验、收集数据、分析数据、验证结果。完美回答了儿科医生在这件事上的一堆疑问：哪个奶粉好？为什么好？在哪些方面好？在好的同时会不会带来副作用？如果有副作用如何避免？……目前，该项研究成果已经在Journal of Parenteral and Enteral Nutrition上发表【Effects and Tolerance of Protein and Energy‐Enriched Formula in Infants Following Congenital Heart Surgery: A Randomized Controlled Trial】（IF=4.27分）。

再比如，一位儿科主任医师提出，孩子病毒感染后心肌酶数值会升高，这种现象如何解释？对于治疗是否有价值？他希望临床数据中心能给出答案。经过对医院多年累积数据的验证发现，心肌酶数值升高确实是一种病理现象，这种现象的出现有一定的时间窗，如果医生想做相关检测，需要在时间窗内进行。这种结论，对临床医生显然是有价值的。

广州妇儿中心临床数据中心主任梁会营

这样的例子还有很多。基本是临床提出问题，临床数据中心进行验证，“从临床问题出发，用临床诊疗数据分析，最后再去指导临床。”梁会营把临床数据中心的工作总结为“三步走”。

得益于临床数据中心研究成果的临床部门彻底被激发了热情，用梁会营的话说是“脑洞大开”。于是，各种需求源源不断地报上来。虽然临床数据中心有自己的一套筛选项目的机制（后文详细介绍），但梁会营还是觉得难以招架，招人已经迫在眉睫。“说不定本文一发表，还可以帮你招到人。”听健康界这么说，梁会营一连说了好几个“谢谢”。

对于今天这样的局面，梁会营或许没有预料到，至少没有预料到会来得这么快。

初心

回顾过往，高瞻远瞩的广州妇儿中心领导之所以要创建临床数据中心这个部门，是希望它能实现三个功能：

第一，让数据快捷使用。2016年底，广州妇儿中心通过HIMSS 7级评审，高水平的信息化建设积累了大量的数据。虽然有了数据，但是并不好用，院领导希望有一个部门，能让数据更快捷、更便捷地使用，能为临床医生做科研服务。

第二，挖掘数据价值。用大数据技术，挖掘数据尤其是历史数据的价值。

第三，打造数据驱动型的未来医院。

可以看出，上述三种职能都是围绕数据展开，而且临床数据中心有独立的人员编制，这也让该部门与做信息系统运维和开发的信息科区分开来。

临床数据中心专职数据分析挖掘研究的专职人员现有10人，专业涉及流行病与卫生统计、计算机、生物信息学和数学，学历均为硕士以上，1984年出生的梁会营是团队里年龄最大的“老人”，年轻、激情、有活力是该团队的关键词。

对于部门成立之初的那段日子，梁会营用了两个形容词：“痛苦”和“互相折磨”。

捋顺

由于成员专业背景不同，导致观点“很难一致”，甚至“语言都不通”，那时大家只要一坐下来，“基本就是吵架”。这种痛苦一度让梁会营和他的团队产生动摇：这玩意儿能干下去吗？

好在这样的状态持续时间并不长。三个月后，成员从最初的排斥，开始尝试着彼此接受。六个月后，“大家就可以一起讨论、设计一些课题了”。

随着内部的慢慢捋顺，一系列大大小小的研究成果陆续出现，临床数据中心与临床科室的配合渐入佳境，这给临床工作带来了不少助力。

走向正轨的临床数据中心，很快又陷入另一个困局——“幸福的烦恼”。“尝到甜头”的临床部门提了很多需求，其中不乏不错的想法，但由于临床数据中心人手不足，不能全部提供支持，“对这一点，我很过意不去。”梁会营说。

目前，临床数据中心在筛选项目时有几个原则：首先，一定是基于临床问题、临床需求的项目，毕竟中心主要是为临床服务的；其次，筛选重点项目，即根据国家重点关注的疾病、医院的重点发展方向、科室重点发展的需求，筛选设计比较好、预期结果比较好的项目，重点支持；第三，中心目前的技术能力能够实现的项目，如果短期内做不到的，会暂时搁置，以待时机。

在大原则的基础上制定了这样的程序：每周一下午五点半，临床数据中心召开“开题会”，临床部门把想做的课题讲给中心人员，由后者评估后决定是否给予支持。“如果你的课题打动了临床数据中心，有意义、可执行且预期结果好，我们就会投入相应的人力、物力去支持。”

正如前文所提到的对张康教授的评价，梁会营对于临床数据中心与临床部门的关系有一套自己的理念：临床是本，科研是末，不能本末倒置，但能固本逐末。因此，在具体的合作上，有成果产出的，只要想法来自临床，所发表文章的第一作者一定会署临床医生的名字；即使课题是临床数据中心设计的，文章第一作者署中心人员名字，但通讯作者会署临床人员，后者也会享受共同利益。

之所以这样安排，梁会营解释：“数据生成者是伟大的，其实临床医生每天都在从事着、支持着科研工作。按照医院领导的定位，临床数据中心是为临床提供服务、支持的，是帮助解决临床问题的，所以必须保证研究成果是临床的。”

经验

接受健康界采访在一个周日，梁会营外地出差归来，匆匆赶回办公室，时间已经过了晚上六点，“同事们也都在办公室”。项目的成功，让他和他的团队更加忙碌。

在Cell上发表文章，只能说是年轻的临床数据中心的一次公开亮相，尽管这个亮相分外惊艳，但在奔向院领导要求的“数据驱动型的未来医院”这一目标，还有很长的路要走。

随着临床需求的不断增多以及医院领导的大力支持，临床数据中心正计划扩大规模。在这个背景下，有效管理团队成为梁会营面临的新课题，从这些二三十岁的年轻人中“培养中坚力量”，打造人才梯队，成为他目前的重要工作之一，“不然真应付不过来”。

梁会营更愿意把临床数据中心看作一个创业公司，而不是医院的一个科室，“年轻人都很有激情，有很强的自驱力”，这让他很欣慰。

广州妇儿中心在2016年通过了HIMSS 7级

被问到临床数据中心取得阶段性成功的原因，梁会营总结了三点经验，这也是对想建临床数据中心的医院的建议。

首先，医院的信息化建设发展到了一定水平，广州妇儿中心通过了HIMSS 7级，基本做到了数据可及、可用。其他医院即便信息化水平差点，数据也要可用，只是用起来麻烦点、复杂点。

其次，医院有一个好的科研氛围，这种氛围既包括临床的强烈需求，也包括院领导的支持，二者缺一不可。在部门成立之前，梁会营做了几个月的调查，每天跟科室主任们待在一起，目的是为了调查、总结、凝练临床需求，得出的结果是做部门建设规划的依据。

再次，必须有多学科人才，既要有懂医疗的（可以跟需求方即临床无缝对接），也要有懂数据的（有发现选题的敏感性），还要有懂基础研究的（用前沿技术做过科研的）。

梁会营本科学的是预防医学，硕士学的统计学，博士学的是生物信息学，这份始终围绕医学和数据的履历简直是为临床数据中心负责人这个岗位“量身打造”。这样的知识结构让他在跨领域研究方面如鱼得水，也让他所带领的临床数据中心不断向前。

梁会营说：“一定要找到适合医院定位的人，医学、计算机、数学专业的人都要有，具体各个专业人员的数量，则视医院的业务需求而定，这也决定了临床数据中心的科研侧重点。”

（本文系健康界原创，转载需授权。商务咨询：010—82736610—8877）

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