基于大数据的医院数据中心建设的思考

摘  要：随着时代的发展，大数据技术日益普及，为各行各业生产、管理带来极大便利。医院作为重要的基础设施，在经营中每天都会产生海量的数据、信息。为避免重要信息丢失，有必要充分利用大数据的自身优势，加强医院数据中心建设，提高医院经营管理有效性。文章将结合实际情况，对大数据背景下医院数据中心建设的问题与关键节点进行详细分析，以期为今后开展的相关工作提供借鉴参考。

关键词：大数据;医院数据;建设

中图分类号：TP39        文献标识码：A文章编号：2096-4706（2021）24-0166-03

Abstract： With the development of era， big data technology is becoming increasingly popular， bringing great convenience to the production and management of all walks of life. As an important infrastructure， the hospital produces a large amount of data and information every day in its operation. In order to avoid the loss of important information， it is necessary to make full use of the own advantages of big data， strengthen the construction of the hospital data center， and improve the effectiveness of the hospital operation and management. This paper will combine the actual situation to analyze the problems and key nodes of the construction of hospital data center under the background of big data in detail， in order to provide reference for the relevant work in the future.

Keywords： big data; hospital data; construction

0  引  言

在新時期，人们生活方式发生较大变化，尤其是在互联网、大数据普及的情况下，人们对这些便利设施、途径的依赖程度明显提升。医院为了更好的迎合大众需要、便利大众就医，医院也开始将大数据应用于挂号预约、开药、经营管理中，切实提高医院经营管理有效性。因此，联系实际分析大数据下医院数据中心建设的问题与关键节点是十分必要的。

1  大数据下医院数据中心建设问题

多数医院都已经认识到了医院数据中心建设的必要性，并且投入较大精力与资金，然而受到多方面因素影响，在建设时却仍然需要面对诸多问题，整体建设进展十分缓慢。在大数据时代下，数据本身呈爆发式增长状态，为保证信息数据的安全、完整，医院就必须采取有效、可靠、妥善的存储方式妥善处理数据，而这也就是现下医院数据中心建设所面对的一个主要难点。在传统模式下，医院数据信息更新，主要人工或者简单的单机系统，将数据信息进行本地预处理后，进行人工归档或者共享至网络集中储存，具有局限性且效率低下，影响医院运营和管理的工作效率。因此需引入一种更为强大且功能性较强的系统予以支撑。因此，引入了医渡云医学数据管理平台，如图1所示，该平台能较好地应对大数据时代为医院海量数据管理所带来的挑战[1]。

2  医院数据中心基本架构

从现阶段医院经营管理的实际情况来看，其整体架构应该包含以下几个方面：（1）业务应用系统架构，主要是指医院运营所需要的各个业务系统，面向医护人员和患者;（2）业务大数据中心架构，主要是指由各个业务系统产生的数据的集合，不仅仅是指临床数据库中心（CDR），更是包括运营管理数据中心、科研数据中心、区域数据中心和集团化数据中心等;（3）基础设施架构，能够为上层应用系统和业务大数据中心，提供必要的硬件平台支撑，使上层应用能够具备一个较为良好的运行环境，主要概括为服务器、存储和网络;（4）安全系统架构，覆盖了各个数据中心和业务系统，只有在医院范围内，所有的数据、基础设施、应用等，都会被安全架构纳入到安全管理范畴，切实保证技术工具的安全性，较好提高数据中心的服务质量;（5）运维架构，这一架构的主要作用是管理执行、开发架构，面向信息系统管理人员，进而构建起一个相对统一、完善的管理平台，并为相关管理者提供必要的管理维护工具，最大程度上维系平台运行安全[2]。医渡云医疗大数据平台架构如图2所示。

3  大数据下医院数据中心建设的关键节点

基于上述分析，现下医院经营环境变得更为复杂，随着就医人数不断增加，每天都会产生海量数据，如何较好的对这些海量数据进行管理，成为医院面临的一大重要问题，需充分借助大数据优势，加强数据中心建设，为医院后续开展的各项医疗服务工作提供保障。

3.1  数据采集存储

数据采集与存储是十分重要的一个过程，一旦出现信息错误，将很有可能会影响到各项医疗活动处理。为避免出现信息不精准的情况，医院也必须要求各个业务系统厂家，按照规范建设系统，形成标准化信息接口，保证各个业务系统之间的数据采集规范、标准。同时医院也必须对医生的个人行为进行严格约束，要求医生必须做好相关记录，严格按照规范填写病人信息、电子病历，强化医生的个人意识，将数据中心建设、大数据技术应用的相关理念，较好贯彻到医生的潜意识中，加快医院数据中心建设进程。医院管理人员，也需充分发挥个人作用，所有的医疗数据都应当接受定期或不定期检查，目的就是查缺补漏，检查是否存在错误信息的情况，一旦发现存在错误操作、错误信息，必须及时纠正，尤其是一些十分重要的检测，如病例数据和影像数据，必须保证数据精确性和完整性。当检测记录完成以后，信息中心管理人员需将这些数据进行分类、处理、存储，促使医院数据中心建设工作朝着更为规范的方向发展。需要注意的是，数据中心中的存储系统，必须依照统一标准完成各项工作，防止数据出现格式错误，影响后续医院的各项管理工作[3]。

3.2  医疗数据处理

大数据下，医院数据中心存储的数据类型，通常都是以文本和静态图像为主，占大多数比例，少数情况下，会有动态图像、音频、视频等。因此医院数据中心将数据主要分为两类：结构化数据和非结构化数据。根据这一条件，医院数据中心建立就应充分考虑到数据的结构进行分类处理。对于结构化数据如电子病历等，相关的数据信息管理人员，必须设计标准化的数据库字段，才能依据这些内容做好分类。另外，对于一些影像检测数据，应严格依照医学知识体系，对应图片进行详细分析、整理，选取特一性进行归类，例如病人ID[4]。进而形成不同结构的电子数据，使之能够成为一个相对规范、标准的文本，为其他数据规范处理、操作提供借鉴与参考。在实际发展中，可采用分布式计算技术，将信息数据差费，使多台设备能够共同完成数据信息计算，提高数据信息计算有效性，切实提高信息有效利用率，是医院数据处理能够充分发挥作用。

3.3  数据库更新

在医院经营中，数据中心数据库与其他行业之间还存在本质上的区别，由于其中存储了较多数据，且多数数据都关系着患者的病情状况以及医院的一些核心信息情报，一旦出现泄漏的情况，将直接影响后续的各项建设工作。因此，在今后发展的过程中，医院必须定期更新数据库，确保所有数据信息都具有真实性、实效性。与此同时，为了更好的应对不同信息处理，医院可采用集群处理方式，或者引入云处理、云计算，主要目的就是提高数据信息处理速率，加快信息更新。为了较好保证医院数据信息安全性，还需较好利用信息数据加密技術、防火墙技术、入侵检测技术等，对内部网络进行安全保护，避免数据库受到外部木马病毒、黑客攻击，发生数据信息丢失、被篡改、被截取等情况。此外，服务器作为整个数据中心运行的基础设施，有多种形式，不同架构、系统需求不尽相同，医院需要根据数据仓库服务器、即使服务器、ETL服务器、ODS服务器、Web服务器等，匹配不同数据库类型，支持系统正常运行。

3.4  数据信息分析

由于医院本身就具有一定的特殊性，需要存储海量医疗数据，而通过对这些数据进行详细分析，能够较好了解现下的实际经营情况、医疗情况等各项信息，优化数据管理。在处理完各种医疗数据以后，医院数据中心还应对不同类型的资料进行分析、整理，深度剖析数据信息价值[5]。这也就要求医院比如引入先进设备、技术，这样才能保证基本的数据信息分析能力。比如，集群服务器、存储服务器等传统架构服务器，还有以Hadoop为代表的分布式存储与计算框架是当前主流的大数据技术架构。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，提高数据信息分析能力。

3.5  加强医院的资源优化配置工作

在推进医院信息化建设发展中，要把握大数据技术的功能及作用，以进行医疗资源的优化配置工作，为中国医疗信息化建立和发展提供更为便利的条件。在医院资源优化的配置流程中，结合大数据分析手段，更加注重于对医院资源进行合理、优化的分配，如医院就积极响应了国家和上级卫健委的号召，推出微信公众号线上问诊功能，病人可以直接使用手机终端和本专业医务人员进行沟通，通过咨询后可以更明白自身的疾病状况，在本次新冠肺炎疫情期间，线上问诊也发挥着十分重要的技术保障功能，医生利用远程问诊平台，实现对患者随时随地的问诊，为患者提供一定的医疗指导，改善患者体验，也为广大患者带来便捷和安全感。

3.6  医疗云应用

对于医疗云架构来说，主要分为两大构成部分，一方面是服务，另一方面的管理。针对业务层次有三个层面，其业务管理层次主要为健康安全管理体系与运营管理系统。医学云，可以通过将电子医嘱、电子病历与医学影像档案系统进行整合组建，进而建立一个更加系统化的电子健康档案体系，也可以通过云端储存来实现医学检查的原始依据，为远程诊断和医学教育呈现出更切实的依据，同时也可以在整个医学行业里形成一种以电子病历视为核心的健康信息系统，从而来实现一站式远程医疗咨询，开展个人健康档案的调用系列服务，进一步推动不同医疗机构的合作，优化医疗服务质量。

4  结  论

综上所述，目前大数据技术对社会生产的积极作用已经十分明显，其较强的信息处理能力，能够较好减轻医院经营、工作难度，具有较高的应用价值。然而，受到多方面因素影响，在实际建设中经常会遇到局限性大、系统选择困难等情况，需要医院充分了解数据中心的基本架构，然后在数据采集存储、医疗数据处理、数据库更新、信息分析等关键节点加以注意，较好控制各项建设工作，使数据中心能够更好的为医院提供相关服务。

参考文献：

[1] 李尚.基于大数据的医院数据中心建设的思考 [J].现代信息科技，2019，3（23）：104-105+108.

[2] 陈青，熊晓峰.基于大数据的医院数据中心建设思考 [J].科技资讯，2016，14（20）：8+10.

[3] 李维，陈祁，张晨，等.基于大数据技术的临床数据中心与智能分析应用平台构建 [J].医学信息学杂志，2014，35（6）：13-17.

[4] 张昊，王韬，白波，等.基于运营数据中心的医院资源规划系统建设实践——以大型设备数据为例 [J].中国医学装备，2020，17（9）：132-135.

[5] 王昳佳.大数据时代背景下医院数据中心建设的相关思考 [J].电脑知识与技术，2020，16（3）：9-10.

作者简介：翁文炳（1991.12—），男，汉族，福建福州人，助理工程师，本科，研究方向：系统运维、系统管理。