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imit白皮书第二十六期:数字时代,探索医疗健康标准数字化转型
医药生物
2023-01-30
-
浙江数字医疗卫生技术研究院
L***
AI智能总结
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标准数字化转型背景与现状
传统标准问题
:传统标准形式已无法满足数字经济发展需求,主要问题包括标准产生到应用周期长、对标准的理解存在偏差、标准应用与更新适应能力不足、标准开发落后于市场发展需求等。
标准数字化转型
:利用数字技术对标准本身及其生命周期全过程赋能,使标准承载的规则与特性能够通过数字设备进行读取、传输与使用,包括标准编制过程的数字化和标准(内容)数字化。
标准数字化概念辨析
:主要包括机器可读标准、SMART标准、数字标准等,其中SMART标准是主流研究方向,强调机器可用、可读、可迁移。
标准数字化转型挑战
:涉及认知模式转变、技术创新、基础设施建设等多个维度,技术创新方面包括确定适合机器可读的标准、制定恰当的格式规范、描述机器可读标准的格式、解决接口问题等。
标准数字化能力分级
标准数字化成熟度分级模型
:ISO、IEC、DIN等组织提出了不同的标准数字化成熟度分级模型,主要包括ISO SMART标准发展阶段模型、IEC标准数字化成熟度和实用性分级模型、IEC/ISO标准数字化能力(实用性)分级模型、DIN扩展的标准实用性分级模型等。
标准数字化探索起点
:国际标准及部分先进国家标准已达到2级水平,优先试点领域可达到3~4级,我国标准总体数字化水平还处于纸质标准结构化、电子化初级阶段,主要为1级标准,在一些优先试点领域开展3~4级标准的探索。
标准数字化实现方法
机器可读文档(level2)
:利用HTML、XML、JSON等文档结构化描述语言对标准内容进行重构或编写,实现标准的机器可读,关键技术是确定标准标签集,例如基于ISO标准标签集(NISO STS)的通用XML格式标准。
机器可读/可执行内容(level3)
:需要对标准中的范围、术语和定义,以及具体技术要求赋予明确的语义,实现标准内容转换为数字模型,关键技术包括拓展的标准标签集、公共数据字典、标准管理壳和语义互操作模型。
机器可解释内容(level 4)
:标准的内容可以和整个文档分开进行验证和管理,数字标准作为人工智能提高系统工程过程自动化的输入,关键技术是使用自然语言处理技术从文档中提取需求定义信息,例如构建标准知识本体、知识图谱等方式提取并表示标准细颗粒度标准内容。
医疗健康标准数字化需求分析
现有医疗健康标准数字化现状
:我国医疗健康标准主要来源于国家卫健委(行业标准),以及部分的国家标准和各省市地方标准等,现有的卫生行业标准可实现PDF格式文档下载和基于标题和业务分类标签的简单查询(数字化水平level1)。
医疗健康标准数字化场景
:关键场景包括卫生服务质量控制与规范、数据共享、信息互联互通。
医疗健康标准数字化实践与探索
单一业务标准数字化
:例如FHIR标准、WHO- SMART指南等,FHIR标准已经达到level3的数字化程度,WHO- SMART指南提供了标准数字化水平提升演进路径。
单一标准内容数字化
:例如HiTA服务平台-元数据,提供了颗粒度到元数据条目级别的查询功能,达到level2-3层级。
医疗健康标准数字化发展建议
有序开展医疗健康标准数字化转型路径
:按照由易到难、由点到面、分领域、分阶段推进的原则,结合ISOSMART和DIN/DKE标准分级模型分阶段开展,并明确各个阶段的重点工作内容。
准确把握标准数字化工作当前重点
:全面了解国际或区域组织、发达国家在相关领域的政策、规划,精准掌握数字标准化技术现状,关注自然语言处理技术进展,加大对标准标签集、知识图谱等标准数字化基础性工作的支持力度。
结合医疗健康领域特点推动数字化应用实践
:从医疗健康领域需求出发,梳理医疗健康标准数字化用例,根据需求研究技术路线,推动医疗健康标准数字化应用实践,探索和开发医疗健康领域机器可读标准,开展相关机器可读标准试点;参考当前国际主流方案搭建卫生健康领域标准应用和拓展标签集,推动构建医疗健康领域标准结构化查询的标准公共数据库,将现有医疗健康标准文本转化为结构化的、可自由使用、小粒度的动态知识网络。
医疗健康标准数字化展望
下一代标准
:标准的文件形态可能将不再存在,而标准将无处不在,成为标准知识网络、标准AI等。
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