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案例分享｜基于云服務(wù)的新冠疫情防控系統(tǒng)

2020-02-01

案例背景

新冠疫情爆發(fā)給全世界醫(yī)療衛(wèi)生系統(tǒng)帶來巨大壓力。利用疫情監(jiān)控系統(tǒng)追蹤密切接觸者和感染者，以支持臨床決策是一種有效的疫情防控方法。但是，傳統(tǒng)的防控系統(tǒng)受時間、空間和靈活性限制，同時來自這些系統(tǒng)的報告往往是區(qū)域性的，來自社區(qū)和市級層面的信息缺乏關(guān)于疾病的充分信息，這會導(dǎo)致疫情防控措施低效。

對于湖北新冠疫情防控形勢來說，病歷眾多和人群分群挑戰(zhàn)著傳統(tǒng)的人工報告和追蹤方法。為應(yīng)對這一重大挑戰(zhàn)，神州醫(yī)療與洪湖市聯(lián)合防控指揮部開發(fā)了新冠疫情防控系統(tǒng)（HHS）：HHS在72小時內(nèi)搭建完成，主要應(yīng)用于湖北洪湖市（距離武漢145km,常駐人口超過90萬）的疫情防控。

HHS整合了傳統(tǒng)來源數(shù)據(jù)（例如病例報告系統(tǒng)和診斷實驗室）以及非傳統(tǒng)來源數(shù)據(jù)（包括結(jié)構(gòu)化電子病歷和移動設(shè)備上的社交數(shù)據(jù)），實時數(shù)據(jù)采集和高效數(shù)據(jù)分析，提供了有關(guān)癥狀，心理狀況，接觸史，社會行為和物理環(huán)境的詳細(xì)信息。

案例內(nèi)容

基于云服務(wù)的硬件方案

在疫情爆發(fā)期，由于交通管制、隔離措施，使得采購部署硬件設(shè)施并不現(xiàn)實；同時數(shù)據(jù)處理及數(shù)據(jù)分析團(tuán)隊分散各地，疫情當(dāng)?shù)丶夹g(shù)支持不足；數(shù)據(jù)來源不同平臺、機(jī)構(gòu)甚至地域，難以實現(xiàn)數(shù)據(jù)匯集；需求快速迭代，硬件要隨時準(zhǔn)備功能拓展和性能提升。基于云服務(wù)的硬件方案提供了有效的解決方案。

數(shù)據(jù)采集

9家定點醫(yī)院每日結(jié)構(gòu)化的電子病歷數(shù)據(jù)；微信上報系統(tǒng)收集的居民個人實時健康信息；來自第三方PCR實驗室，第三方抗體實驗室和公共衛(wèi)生信息系統(tǒng)的每日診斷報告。

利用九家醫(yī)院內(nèi)部現(xiàn)有的健康信息系統(tǒng)，并利用微信平臺開發(fā)了一個小程序，用于癥狀報告和空間數(shù)據(jù)收集。

數(shù)據(jù)處理

對收集數(shù)據(jù)進(jìn)行清洗整理，通過交叉驗證等方法剔除重復(fù)、錯誤的信息，然后將相關(guān)的信息進(jìn)行標(biāo)準(zhǔn)化。其中疾病診斷使用的是SNOMED-CT和ICD10、檢查檢驗使用LONIC、手術(shù)使用ICD9等，在清洗過程中，對于非結(jié)構(gòu)化的文本信息，通過自然語言（NLP）技術(shù)進(jìn)行結(jié)構(gòu)化。數(shù)據(jù)清洗整理好后，存入通用的數(shù)據(jù)模型（CDM）。數(shù)據(jù)模型元素和COVID-19的推薦同義詞來自54位中國專家，包括臨床醫(yī)生，研究人員，公共衛(wèi)生專業(yè)人員和信息專家。

倫理審查，隱私保護(hù)和數(shù)據(jù)安全

南方醫(yī)院倫理委員會批準(zhǔn)了此項研究。疫情防控系統(tǒng)內(nèi)所有用戶都同意共享使用此系統(tǒng)所需的信息。整個系統(tǒng)部署中，特別強(qiáng)調(diào)數(shù)據(jù)安全和隱私保護(hù)問題。

實施了標(biāo)準(zhǔn)的安全設(shè)置和軟件（例如，防火墻，數(shù)據(jù)加密）。虛擬專用網(wǎng)絡(luò)用于遠(yuǎn)程技術(shù)支持和數(shù)據(jù)分析。

為保護(hù)患者的隱私，對數(shù)據(jù)設(shè)置了不同的訪問級別。匯總報告是數(shù)據(jù)共享的主要形式。洪湖市新冠疫情防控指揮部的專家團(tuán)隊擁有豐富的數(shù)據(jù)訪問權(quán)限。他們使用數(shù)據(jù)對患者進(jìn)行分類，協(xié)調(diào)社區(qū)中的社會工作者，并分配醫(yī)療資源。遠(yuǎn)程分析團(tuán)隊無法訪問患者的身份。項目之初，數(shù)據(jù)安全和隱私保護(hù)專家（均獲得HIPAA法案認(rèn)證）設(shè)計和設(shè)置了此項數(shù)據(jù)訪問權(quán)限機(jī)制。

獨立審核員負(fù)責(zé)監(jiān)視任何違反規(guī)則的情況，并報告和更正規(guī)則。回顧性收集數(shù)據(jù)，入組前先要獲取住院患者書面知情同意。

最重要的是，所有授權(quán)人員都接受了有關(guān)數(shù)據(jù)安全性和隱私保護(hù)的培訓(xùn)，另外，還簽署了具有法律約束力的承諾函。此外，該團(tuán)隊與云計算服務(wù)提供商緊密合作，將敏感數(shù)據(jù)與其余數(shù)據(jù)區(qū)分開。

應(yīng)用效果

基于手機(jī)社交媒體平臺，實施人群的綜合監(jiān)控。

從1月26日洪湖確診第一例到2020年3月16日，所有確診COVID-19的患者均已出院，總共383例COVID-19病例，不幸的是其中死亡13例。在巨大的壓力下，HHS于2月14日啟動，并在72小時內(nèi)成功部署。到3月16日，自行報告的累計數(shù)量達(dá)到1750萬，每日活動報告可達(dá)90萬人次。

基于手機(jī)社交媒體平臺，實施了針對不同人群的綜合監(jiān)控。其中包括一般人群，住院和出院患者，感染風(fēng)險較高的人（即：有去武漢的旅行經(jīng)歷、確診病例的接觸史或在隔離地點接受醫(yī)學(xué)觀察的人）以及衛(wèi)生保健專業(yè)人員（即醫(yī)生、護(hù)士、公共衛(wèi)生專家和社會工作者）。

參考文本框1有關(guān)居家隔離的普通人群的問卷調(diào)查的詳細(xì)信息。該問卷由南方醫(yī)院傳染病專家提出，經(jīng)討論會議修改，當(dāng)?shù)卣ぷ魅藛T，當(dāng)?shù)嘏R床醫(yī)生，公共衛(wèi)生專業(yè)人員和信息專家參加了討論會議。3月2日，政府評估開放洪湖的工作和生產(chǎn)限制時，有關(guān)求職支持的項目添加到調(diào)查表中。

Demographiccharacteristics

? Name

? ID number

? Gender

? Address (semi-structured)

? Phone number (free text)

Spatial information

? Current location (structured)

Epidemiological exposure

? Have you visited or stayed in communities with confirmed cases inthe last 14 days? (Yes/No)

? Have you been in contact with confirmed cases in the last 14 days？ (Yes/No)

? Have you been in contact with residents from Wuhan City or fromthe community with case reports or who have had respiratory symptoms in thelast 14 days? (Yes/No)

? Have you participated in small-scale gatherings with more than 2cases reported in the last 14 days? (Yes/No)

Physical conditions

? Today's physical condition: good/cough/runny nose/chesttightness/diarrhea/muscle soreness? (multiple choices)

? Today's body temperature?

Psychological conditions

? Did you feel nervous, fearful or anxious today? (Yes/No)

Community support

? Are there public health officials to visit you for investigation?(Yes/No)

? Were there any social workers who called you or came to your hometo help solve the reported problems? (Yes/No)

Job-seeking support

? Are you willing to work locally? (free text)

? Are you willing to participate in free skill training? (free text)

文本框1：微信實時問卷

社區(qū)工作者通過電話或上門拜訪跟蹤了10,000多個陽性報告（例如，“我的體溫超過37.3°C”或“今天我咳嗽得很厲害”）。協(xié)助30多人到發(fā)燒門診進(jìn)一步篩查，然后隔離。這是由城市居民通過新的信息渠道發(fā)起的一種主動監(jiān)視機(jī)制，并有效地進(jìn)行了COVID-19篩查。高覆蓋率（超過95％的居民）和每日活躍報告（超過60萬人次）證明了在COVID-19流行期間進(jìn)行密集監(jiān)測的可行性。

陽性報告病歷（日超50萬人次報告0.10％-0.12％的概率）提供了有力的證據(jù)，表明防控措施已經(jīng)有效地阻止了疫情的擴(kuò)散。

政策制定決策支持

監(jiān)測數(shù)據(jù)的波動和趨勢分析可支持與政策相關(guān)的決策。由于人口眾多，趨勢的穩(wěn)定性和波動性為地方當(dāng)局評估疾病管理的有效性并作出相應(yīng)的及時調(diào)整提供了有力的證據(jù)。空間分析也發(fā)揮了關(guān)鍵作用。由患者集中度表示的社區(qū)內(nèi)密切接觸者的聚集（圖2），說明了當(dāng)?shù)匾咔楸l(fā)的高風(fēng)險，這將自動觸發(fā)社區(qū)工作者的家訪工作。

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圖2：洪湖衛(wèi)生報告熱圖

臨床決策支持和資源優(yōu)先級

基于住院患者死亡率預(yù)測系統(tǒng)建立的臨床決策支持系統(tǒng)，用于改善COVID-19患者臨床護(hù)理，降低死亡風(fēng)險并優(yōu)先分配有限的醫(yī)療資源。

基于多葉浸潤，低淋巴細(xì)胞增多癥，細(xì)菌合并感染，吸煙史，高血壓史和年齡（MuLBSTA）評分系統(tǒng)，實際上這是一個針對COVID-19住院患者死亡率預(yù)測系統(tǒng)，383個病歷中有36個患者被劃分為高死亡風(fēng)險人群（MuLBSTA評分≥12）,他們被收治在重癥監(jiān)護(hù)區(qū)域或更頻繁地進(jìn)行重要生化標(biāo)記篩選。據(jù)作者所知，這是針對COVID-19患者的死亡風(fēng)險預(yù)測系統(tǒng)的實際應(yīng)用。

出院患者的隨訪

我們使用社交媒體平臺對出院患者進(jìn)行登記注冊，并要求患者在出院后的兩個月內(nèi)每天報告其癥狀。隨訪系統(tǒng)啟動后，在3天內(nèi)達(dá)到了100％的覆蓋率。系統(tǒng)上報病歷如高燒等癥狀的復(fù)發(fā)，社區(qū)工作者將通過家訪工作直至安排再次入院。

知識產(chǎn)權(quán)聲明：以上案例內(nèi)容由神州醫(yī)療科技股份有限公司提供，詳細(xì)內(nèi)容可查閱(J Med Internet Res 2020;22(4):e18948) doi: 10.2196/18948

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