以物联网数据为核心的围术期临床专科数据资源模型研究与实践

摘要

背景围术期真实世界数据(real world data,RWD)涉及详细的患者信息和临床诊疗过程，很少用于临床研究。目的 通过构建围术期物联网数据资源模型体系(widespread IoT resources edifice for perioperative setting,WIRE)，整合手术患者围术期的多源RWD，推动智能化技术真实世界研究的开展与应用。方法 基于HL7参考信息模型，结合医疗物联网数据特征和临床数据模型，设计WIRE体系，实现围术期医学信息的数据模型层整合。同时，基于WIRE的围术期智能化预警技术的真实世界研究通用方法，针对术中低氧血症和低血压开展预警模型研究，研发集成预警模型的手术患者风险预警系统。结果 在解放军总医院第六医学中心和广东省人民医院均成功构建了基于WIRE的围术期专科数据资源库，分别汇集了6 483台次、27 939台次手术相关数据，为预警模型提供了充足的数据资源。术中低血压以及术中低氧血症预测模型在提前3 min和提前5 min的预测精确率、召回率、F1分数均优于麻醉医师表现(P<0.05)。此外，开发的风险预警系统实现了对手术患者术中并发症发生可能性的即时预警。结论 WIRE能有效整合手术患者围术期RWD，促进临床科研工作开展，并对临床数据要素的产业化价值释放提供了实践参考。

关键词

医疗物联网 / 数据资源模型 / 真实世界研究 / 临床数据库 / 围术期