基于大数据的医院数据中心建设的思考

摘  要：随着大数据时代的到来，数据信息安全越来越受到人们的重视。大数据在现代医院数据中心中的应用，给医院数据信息的管理方式带来了很大的变化。现代医院管理要求把各种类型的医疗数据进行统计分析，统一处理，实现数字化管理，有效提高管理工作的效率，以及数据信息的利用率。本文分析了目前大数据应用于医院数据中心建设中存在的问题，根据数据中心的架构，进一步分析了在数据中心建设中需要重点注意的内容。

关键词：大数据;数据中心;医院信息化;数据信息

中图分类号：R197.3;TP308      文献标识码：A 文章编号：2096-4706（2019）23-0104-03

Thinking about the Construction of Hospital Data Center Based on Big Data

LI Shang

（Hangzhou Third Hospital，Hangzhou  310009，China）

Abstract：With the coming of big data era，people pay more and more attention to data information security. The application of big data in modern hospital data center has brought great changes to the management of hospital data information. Modern hospital management requires statistical analysis and unified processing of various types of medical data to achieve digital management，effectively improve the efficiency of management and the utilization of data and information. This paper analyzes the existing problems of big data in the construction of hospital data center. According to the structure of data center，it further analyzes the key points in the construction of data center.

Keywords：big data;data center;hospital informatization;data information

0  引  言

大數据和互联网技术的发展和普及，为人类的生产生活带来了便利。在现代医疗机构中，由于各种医疗信息在快速地增加，例如患者就医信息，医院病例资料，药房药品信息，以及一些医疗设备信息。大量的数据信息需要进行融合处理，医院传统的管理方式已经不能满足对数据处理的需求，因此，需要创新和改进医院现存的管理方式，通过大数据在数据中心的应用，实现数据快速处理和存储，为医院和患者提供更加便利的服务。

1  大数据应用于医院数据中心建设中存在的问题

现阶段，医院在建设数据中心时出现的问题主要是数据存储、数据系统的设计、以及数据处理方面的问题。大数据时代，数据呈现爆发式增长态势，因此，为了保证数据信息的安全和完整，医院需要利用高效可靠的方式来妥善存储和管理医院的各项信息，这是医院构建数据中心需要保持的原则和基础。医院进行大数据存储也成为当前的一个难点[1]。

医院构建的数据中心，在数据信息更新上采用的是分布式的系统，这种系统需要把数据信息在本地进行预处理，然后才可以在网络上进行共享，局限性比较大，因此，医院构建的数据中心，急需一种具有强大处理功能的系统来支撑。另外，对于数据中心的数据信息，需要进行科学、合理的处理，这是发挥数据价值的前提和基础，因此，医院在构建数据中心的时候，需要大量引入不同类型的、先进的智能设备和技术，以实现对医院数据的分析和分类，这是医院目前面临的巨大挑战。

2  医院数据中心的架构分析

2.1  数据中心整体架构

数据中心的整体架构主要包括业务架构、CDR架构、基础架构、安全架构以及运维管理架构五个部分，具体架构图如图1所示。

首先是业务架构，表示医院数据中心涉及的应用系统，以及各个部分之间的部署。其次是CDR架构，划分为数据访问和ETL两个架构，表示数据库处于运行状态时的功能和流程，还包括数据构成、处理和存储系统，以及数据标准和数据管理控制手段。再次是基础架构，这是一个支持硬件的平台，为数据中心的系统提供对应的服务，比如构建数据中心所需要的网络、硬件以及服务器。然后是安全架构，主要负责数据中心的运维、设备和基础设施，以及应用等方面的安全问题，为整个数据系统提供了安全可靠的服务，同时还提供了技术工具。最后是运维管理架构，这个部分主要针对管理医院数据中心的工作人员，为系统提供一个统一的管理和服务平台，主要负责和管理开发架构和执行架构两个部分，共同管理和维护数据系统中所有的架构。

2.2  CDR架构

这个架构是数据中心建立的核心和关键，由数据模块和执行模块两个部分组成。CDR架构中存在的数据架构，利用数据库技术，就能直接把医院数据中心中的业务数据复制到相应的数据库中，并且可以随时进行复制。同时还可以利用CDC技术，启用目标数据库，然后根据业务数据的变化来捕获数据，通过复制进行存储。另外还可以在存储数据库中，对相应数据进行抽取、分析，这样能有效避免数据错误给业务带来影响，保证系统的稳定运行[2]。

在创建数据仓库时，主要考虑的是数据整合和存储方面，因此，不需要使用大量的索引功能。对数据中心中的数据进行分类存放，这些数据会根据粒度、缓冲区来进行分类，其后再根据相应的数据模型生成相应的数据。数据集市是一种分类数据集合的平台，主要由物理集市和逻辑集市两个部分组成，在建设数据中心中的数据集市时，需要参考医院的业务需求，不同的业务需求需要的数据集市不同。

2.3  物理架构

医院数据中心建立的基础和前提是物理架构的设计，物理架构是为数据系统提供硬件服务的平台，设计物理架构主要涉及服务器的设置和数据仓库的设置两个部分。

2.3.1  服务器设置

虽然服务器是数据中心中的基础设施，但是却是整个中心正常运行的关键。在前端分析上采用的工具不同，会导致网络的逻辑拓扑结构表现出差异性。因此，如果要让数据仓库正常运行，就需要很多服务器的支持，比如集市服务器、仓库服务器以及Web服务器，不同的架构和系统，用来支持系统工作的数据库类型也各不相同，需要进行合理设置，确保医院数据中心的正常运行。

2.3.2  数据仓库设置

医院在建立数据中心时，需要高度重视数据仓库的建设，应当充分考虑数据仓库数据存储容量的大小，因为数据库存储容量能够判断和估算服务器的性能。由于数据中心存在着大量需要处理和存储的数据，建设数据仓库时，需要提高对存储容量的要求，并对其进行合理规划。规划主要包括数据仓库的容量、数据集市容量、ODS容量以及数据库在空间结构上的假设四个部分。在规划数据仓库的容量时，需要考虑数据索引、数据归档的容量，并进行合理的规划。在规划数据集市容量时，需要考虑集市中心的数据、索引，估算数据归档的容量大小。在规划各个模块的数据库在空间陈列的假设时，需要综合考虑这四个方面，不仅需要估算整体的存储容量的大小，还要考虑存储性能能否满足数据中心的整体要求，以确保其能够满足数据中心在未来几年的发展需求。因此，需要高度重视存储系统的设计，达到支撑医院数据中心的作用。

3  基于大数据的医院数据中心的建设重点

医院建立的数据中心是基于大数据技术的，应用大数据能够将不同类型的医院联系起来，并可以利用计算机网络技术把各个医院的数据信息联系起来，实现医院信息的有效整合处理，为各个区域共享医疗服务提供了基础。另外，各个区域的医疗机构之间应当团结协作，共同努力，共同完善数据中心的建设。在建立基于大数据的医院数据中心时，需要重点注意四个部分，分别是数据采集和存储、医疗数据的处理、数据库的更新以及数据分析。

3.1  数据采集和存储

这里主要针对的是医院电子病历方面的数据采集和存储，医院应当严格要求医生，并规范医生的记录，要求医生严格按照规范来填写和记录电子病历。同时，医院管理人员在日常工作中，必须定期和不定期地对相关医疗信息和数据进行检查，规范医生的就医操作，特别是针对一些重要的检测，例如影像检测等相关数据，应当严格按照记录要求来进行。检测记录完成以后，医院需要将相关数据信息统一放入数据库，进行规划分类、处理和存储，这样有利于医院规范电子病历、检测数据等各种数据的存储操作。需要重点注意的是，数据中心中的存储系统，需要建立一个统一的标准，来规范数据管理。

3.2  医疗数据的处理

医院建立的基于大数据的数据中心存储的数据主要是文本类型的，因此，在进行构建的过程中，需要考虑对文本类型数据进行处理的结构和模块，特别是一些中英文的电子病历，数据管理人员需要采取相应的措施对病历中的词语、语句以及含义进行分类整理。另外，对于影像检测的相关数据，需要严格根据医学知识，对图片进行分析、整理和分类，然后把图片中的信息进行转换，形成不同结构的电子数据，设置一个规范标准的数值化的文本，为其他数据规范提供参考。

3.3  数据库的更新

由于医院的特殊性，医院数据中心的数据库与其他行业的数据库有所区别，就医院的数据库建设而言，需要提高对数据库的要求，让其能够更好地处理不同类型的数据信息。因此，可以利用集群式处理方式，以及广泛应用的云处理方式来更新数据库，实现对数据的有效处理。

3.4  数据分析

由于医院存在海量的医疗数据，针对这些数据的分析处理而言，在建设数据中心时，需要掌握不同医疗数据具有的特征和属性，然后再对其进行分析和整理。另外，在處理完成各种医疗数据以后，还要继续分析不同类型资料数据之间的联系，深度挖掘数据价值。

4  结  论

基于上述分析，现代医院的发展需要高度重视数据中心的建设问题，让医院数据充分发挥其本身的价值，为医院的各项工作提供相应的服务。由于大量数据仍在不断增加，对于医院数据的有效处理和管理是一项艰难而迫切需要的项目，而基于大数据的数据中心的建设，能够提升医院管理工作的效率，同时，还能够有效提高医疗数据的利用率，是当前医院发展的必要趋势。

参考文献：

[1] 杨志玲，韩荣华，王超.基于大数据的医院数据中心建设思考 [J].中国数字医学，2015，10（4）：77-80.

[2] 陆兆辉，何毅，巨华宁，等.医院临床数据中心（CDR）及应用的建设体会 [J].中国数字医学，2016，11（3）：116-118+45.

作者简介：李尚（1988.12-），男，汉族，安徽颍上人，工程

师，本科，主要研究方向：网络信息安全、网络规划、服务器存储、数据中心、医院信息建设等。