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“我平常看病，是受到一些优待的，所以我确实不知道现在老百姓看病有多难，咱们医疗资源不够用，医院里面的人比逛庙会的人还多，哪儿都排着长队。尤其让我看着心里难过的是：楼道里头、过道里头全都是床，都在那打点滴，都在那输液!我的一位亲属也整整一夜住在过道里，因为医院病床都是满的，没有哪个医院有现成的空病床，你都得要等好几天。另外，门诊医生太辛苦了，他们说他有时候一天看100多个病人。

应该说，看病难原因很复杂。但医疗效率不高肯定是重要原因，大处方;抗生素滥用等，不仅让看病难问题加剧，而且也导致患者多有怨言。

在沈阳市红十字会医院，临床路径的推广让问题有所缓解。有记者看到，患者王大爷因“阵发性室上，性心动过速”住进了沈阳市红十字会医院。当即就有相关护士告诉王大爷：按照临床路径，将对王大爷进行I级护理，包括卧床、禁食水，午夜后禁饮食，翌日晨抽空腹血;住院第二天(手术前日)，监测心率、晨起采血，执行术前予抗菌药物皮试，接收健康指导;住院第三天(手术日)，排空膀胱、术后特级护理，进行心电、血压和血氧监测，执行介入治疗术后护理常规，沙袋压迫静脉2～4小时/动脉6～8小时，卧床6小时(静脉) ～12小时(动脉)，观察穿刺处有无渗血，及有无并发症发生;住院第四天(术后第一日)，将王大爷转出监护室，与病房护士详细交接情况，遵医嘱应用抗菌药物，取自主体位或平卧位(下肢穿刺者)等;住院第五～七天 (术后第二、四日)，执行

对于临床路径，尽管王大爷似懂非懂，但它还是让王大爷倍感温馨，病情也似乎减轻了。对于临床路径，辽宁省人民医院刘莹主任也是王大爷的主治医生介绍：这是一种诊疗标准化方法，用以缩短患者平均住院日、合理支付医疗费用为特征，按病种设计最佳的医疗和护理方案。以王大爷为例，至少可以少住了两天院，节省大约2000元人民币支出。

按照沈阳市卫生局资料显示，实施临床路径管理之后，实现了医疗流程标准化，规范了医疗行为，一些病种住院天数有明显下降，以混合痔患者为例，平均住院天数由16天降到12天以下。同时，医疗活动公开透明，患者对疾病诊疗过程心中有数，密切了医患关系。

当时，美国人均医疗费用从60年代的80美元上涨到每年1710美元，增加了整整21倍。为了遏制医疗费用上涨，提高卫生资源的利用率，美国政府在1983年10月1日以法律的形式确定了“诊断相关分类为付款基础的定额预付款制(DRGs

PPS)”，用于老年医疗保险和贫困医疗补助案的住院医疗费支付。也就是同一种诊断相关分类(DRGs)，病人均按同样标准付费，与医院实际的服务成本无关。如此一来，医院只有在所提供服务花费低于DRGs

在这样背景下，1985年美国马萨诸塞州波士顿新英格兰医疗中心护士Karen Zander第一个运用临床路径，这种方法被证实既可缩短住院天数，节约护理费用，又可以达到预期的治疗效果。NEMC是公认美国最早采用临床路径概念和在临床上应用的医院。此后，该模式受到了美国医学界的重视，许多机构纷纷效仿，逐渐成为即能贯彻质量保证法以及持续质量改进法(CQI)，又能节约资源的治疗标准化模式，较为普遍地被称为临床路径。

临床路径虽好，但建立它并不像看上去那么简单，确保治疗有效性最为关键。毕竟治病救人、救死扶伤，这是医疗服务的宗旨，临床路径需要建立在这样的基础上，标准化治疗方法不能够以牺牲病人对症治疗为代价。对此，英国国家健康与临床卓越研究所国际所所长KalipsoChalkidou指出，“在建立临床路径时，数据非常重要，特别是基层数据。想要提高医疗质量，先需要知道搜集什么数据。病人服务质量、医疗质量这方面的数据都非常关键。另外，还要有人才懂得分析这些数据，使数据能被有效利用。”

不同的患者，即使相同的疾病，也有其特殊性。对于临床路径来说，如何做到标准化，而不是刻板化，原则和灵活性并重，这就要求临床路径在制定中，要经受足够数据的考验，考虑到足够的变化。这样才能够足够科学。

对于临床路径，中国卫生部卫生发展研究中心于德志主任指出：数据搜集是实施的关键。与80年代美国的来临床路径相比，如今建立临床路径将面临前所未有数据压力。其中不仅涉及到一些结构化数据，更涉及大量的病人病历和访谈数据，这些数据需要进行交叉稽核，需要确保传递信息的正确性和准确性，涉及到自然语言理解等大量的非结构化数据的处理技术。

据统计，到2020年，医疗数据将急剧增长到35zatabytes，相当于2009年数据量的44倍增长。例如一个CT图像含有大约150MB的数据，而一个基因组序列文件大小约为750MB，一个标准的病理图则大得多，接近5GB。如果将这些数据量乘以人口数量和平均寿命，仅一个社区医院或一个中等规模制药企业就可以生成和累积达数个TB甚至数个PB级的结构化和非结构化数据。

如果采用常规的方法处理这些数据，无论处理能力、存储能力，还是网络通信能力都没有办法达到应用的需求，从成本效益来看，也不是医院可以轻易承受的。开放架构上可横向扩展的开源计算和存储平台，让医疗海量数据处理看到曙光。

以英特尔开放架构服务器作为基础平台，配合Hadoop开源几乎是唯一选择。但在实践中，医院也面临着前所未有的难题。

“主要是开源大数据解决方案的稳定性不够，因为开源技术只是提供了解决问题的路径和方法。作为技术方法是可行的，但要投入实用，还是缺乏必要的商业化技术服务提供。” 上海市卫生局信息中心副主任谢维说。

商业化应用需要广泛兼容性和稳定性。互联网企业之所以能够熟练使用好大数据，与其技术人员储备密切相关。但对于医疗行业而言，人员恰恰是短板。幸运的是英特尔向我们提供了为大数据存储、处理和查询需求开发的英特尔架构大数据平台，这才解决了我们的难题。

“考虑到英特尔开放大数据平台已经在众多行业中成功应用，及其高性能、高能效的特点，我们最终选用了英特尔架构虚拟机为主要分布式存储和分布式计算节点的基础架构，并搭配专门的英特尔架构大数据平台。

如今，上海市卫生局以英特尔大数据方案为基础的项目已经投入运行，所清洗的数据已达43亿条。通过大数据分析，为临床路径的建立提供了坚实的数据基础。与此同时，也为医疗行业数据共享，医疗行业监管创造了条件。

所谓“两手抓，两手都要硬”，大数据应用一方面为临床路径建立提供了科学依据;另外一方面也为行业监管提供了手段和依据。没有一个强大的处理平台，这将是不可想象的。英特尔x86开放架构服务器与Hadoop分布式数据处理技术可谓是珠联璧合!

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