首都医科大学附属北京天坛医院既是一家综合性的三级甲等医院，也是国家卫计委神经内科医疗质量控制中心的依托单位，国家神经系统疾病临床研究中心。综合、质控、科研成为医院的核心使命。业务运营监测、医疗质量监测、综合绩效考核、临床科研分析、个性主动服务、临床决策辅助这六大目标都成为我们面向临床数据应用时需要重点解决的问题。
数据中心整合分析模式的尝试与建立基于我院承担的国家脑卒中质量控制中心职能的需求。质控中心一直致力于探索一种客观、有效、可溯的临床医疗质量的监测模式，希望通过实现这种新模式，使病种质量监测分析工作可以依托临床工作产生的大量客观性数据资料。在尽可能不增加临床工作负担的前提下，准确、客观地反映我们的临床治疗以及病种质量管理的实际状况，为临床质量的持续改进提供有效的数据支撑。在进行新模式的建设之前，质控中心曾经与信息中心进行了大量的合作，均未能达到质控中心所期待的理想状况。
基于临床数据中心的缺血性卒中病种医疗质量指标监测模式不同于手工模式以及现在普遍采用的质量登记表模式，它很好地将临床医务人员的工作与质量监测工作结合在一起。在新模式下，临床医务人员日常工作过程中所产生的数据作为主要的质量监测来源数据，通过反映实际工作状况的业务系统数据了解各项质量指标的当前完成情况，并能让临床医务人员了解到实际发生的医疗质量指标数据，发现不足之处，进而制定质控工作的改进目标以及相应信息系统辅助临床的工作方法。
新模式的建立探索过程历经了两年时间，通过监测指标体系建设、来源数据分析、系统平台搭建、质量数据分析，积累了大量的经验教训。
临床数据中心完成了对医院现有的门急诊挂号系统、门急诊处方系统、住院登记系统、住院医嘱系统、检验信息系统、医学影像信息系统、电生理系统、手术麻醉系统、电子病历系统等十多个院内已完成的业务信息系统间数据的无缝整合，将患者在医院所有业务过程中发生的各项信息数据，按照临床过程真实的数据进行组织汇集存储到基于电子病历的医院临床数据中心之中，形成临床可实际利用的宝贵数据资源。新模式还完成了对随访相关数据的整合，使质量指标的监测范围覆盖到患者完整的病种周期，监测模式具备相应的连续性与持续性。
2010年我院开始了结构化电子病历的建设阶段，建设伊始就在总结登记表单采集分析阶段的种种弊端，从一开始就考虑进行了临床、科研相整合设计模式，将大量的共性的研究数据进行结构化元素设计，将研究数据与临床采集的数据结合起来，让临床与科研数据做到多项目可复用。同时满足临床病例书写记录与科研数据采集登记的需求。采用这种模式后将临床数据，包括电子病历中基于文档的数据都得到了充分的应用，提高了临床数据的综合利用次数，而且将客观类数据与主观类数据进行结合应用。
我们以卫计委颁布的《特定（单）病种质量质量管理手册3.0版》中关于缺血性卒中单病种质量指标体系，总结缺血性卒中单病种质量监控指标共34项。后期根据实际监测分析数据的情况，按照指标可监测，数据有来源为原则，将监测指标逐步调整修订为26项。根据制定出的监测指标体系，分析指标的计算方法，为指标计算支撑数据分析各个业务系统提供数据的可能性及完整性，保证各项监测指标均能找到客观性的数据来源，不足的部分通过结构化的临床文档进行相应的补充。
我们回顾了2012年1月1日以来两年多的医院所有业务信息系统中的数据，基于全院的临床数据中心的数据，抽提出缺血性卒中病种监测所需要的目标病例数据，形成质控病例数据中心。
由于大多数病种质量指标需要结合检验检查申请单、生物样本采集、医嘱下达、医嘱执行等多个环节的数据才能满足指标复杂的临床分析逻辑。为此我们建立了面向临床过程按照临床逻辑进行指标分析公式配置的指标数据监测分析引擎。通过建立医疗质量指标监测分析平台的参数化配置能力，帮助建立全院医疗指标监测分析。借助基于参数化规则的病种指标数据分析引擎完成数据分析与展现，形成两年多时间的病种质量监测指标的分层、对比与发展趋势等多样性的数据展示。最终实现以指标真实数据为导向，指导临床病种质量的持续改进工作。
经过经验分析与总结数据中心整合分析模式具备以下六大优点：
（1）数据来源于临床业务信息系统，保证了数据来源的客观性、准确性以及可靠性。较之登记表模式，数据更难被修饰。
（2）能监测的环节及过程性指标更多，数据分析应用覆盖更加全面。
（3）临床医务工作人员不需要为了数据应用增加更多的数据录入负担，也大大降低了转录过程中造成的数据失真情况。
（4）将我们可以监测分析的数据范围由抽检转变成全目标人群覆盖。
（5）监测数据会根据业务系统数据的持续产生而不断更新，使我们将整个临床数据分析的重点放在设定目标和持续改进过程中。
（6）将综合分析应用的结果数据、过程数据形成了证据链，使数据说明出更多的细节与深层次的问题，便于有效地发现并分析影响因素。
基于临床数据中心进行临床数据分析综合应用，我们认为是未来主要的临床数据应用的主要应用模式。而近两年的探索和应用，帮助我们了解和分析了临床的一些问题，建立了病种分析模型，方便临床了解数据特征、理清分析思路、发现有价值的分析线索，并且借助相对成熟的监测模型帮助临床对数据特征进行长期的分析与监测。
