OMNY Health挖掘40亿条非结构化临床记录——使其变得可用

数据生态系统OMNY Health已将其网络中的40亿条非结构化临床记录整合进来，使医疗保健、生命科学和研究组织能够从以前无法使用的数据中获取见解。

OMNY与提供者组织合作，包括学术医疗中心，收集非结构化临床记录并将其转化为可访问的信息。根据《医疗信息学研究》杂志上发表的一项研究，大约80%的医疗数据是非结构化的。大多数电子健康记录系统无法管理这种类型的数据，因此许多医疗机构会“忽略、不保存或放弃”这些数据。

OMNY Health的创始人兼首席执行官Mitesh Rao博士在接受《新闻周刊》采访时说，在非结构化数据中寻找见解就像“大海捞针”。

OMNY Health通过将其链接到电子健康记录（EHR）数据，向其网络添加了40亿条非结构化记录。这对医疗保健组织具有重要意义。Rao表示，去识别化并将这些数据转换为干净、可用的格式，可以使医疗保健组织更深入地了解患者的护理历程。

他说：“之所以如此强大，是因为历史上我们一直难以从中获取信息。”

OMNY正在将其非结构化记录与其更广泛的临床数据网络连接起来，所有合作伙伴都可以访问这些数据，包括卫生系统、专科卫生网络以及制药、生物技术和人工智能公司。

这些记录包含有关疾病进展的信息，有助于更深入地理解某些疾病。它们还提供了关于不同治疗方案的见解，如患者的反应、依从性模式和不良事件。

Rao表示，这些新信息可以用于推动创新，加快临床试验招募，并训练大型语言模型。提供者组织还可以利用这些见解来内部指导护理决策。

此外，非结构化记录中包含了更多关于社会决定因素的信息，这可能揭示护理差距并推动健康公平研究。

历史上，非结构化数据一直难以处理。Rao将处理数据比作制作饼干——自由文本临床记录不是面粉，而是未经加工的小麦。

他说：“你必须做很多工作才能将其转化为有用的东西。清理、结构化、去识别化、使用自然语言处理提取关键见解——这些都是可以在记录本身上完成的工作。”

“但将其转化为研究人员可以利用的研究级和监管级数据，或者人工智能可以训练的数据？”他补充道，“这是一个完整的流程。”

据Rao称，OMNY使用大型语言模型和自己的自然语言处理系统完成了这一过程。

Bon Secours Mercy Health和Accrete Health Partners（该卫生系统的数字控股公司）的首席临床数字风险官Mark Townsend博士表示，他的组织将利用这些信息“超越表面层次的分析”，个性化护理并改进决策。

他说：“像自由文本临床记录这样的非结构化数据代表着未开发的见解宝库。通过利用非结构化数据，我们可以改善患者结果，提高运营效率，并推动医疗保健领域的创新。”

数据管理是医疗保健行业最大的瓶颈之一，Rao认为此举是一个正确的方向。

他说：“这是第一次真正解锁了传统IT系统中被锁定的这类数据。我们认为这些数据是一种改善整个行业连通性和协作的方式。我们认为这是一种通过共同的数据语言在整个医疗保健领域进行合作的方式。”

目前，OMNY Health的数据生态系统包括来自超过200个专业领域的50多万名提供者的临床记录。该平台上有43个提供者组织，其总网络覆盖了所有50个州和超过8500万患者。

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