基于大数据的医院数据中心建设方案

南方医科大学网络中心 端妮 蔡荣杰

随着大数据时代的到来，医院对医疗大数据的应用需求也随之发生着变化。一方面，大数据是对医疗资源的整合，对医疗数据进行采集分析和挖掘，建立智能化的数据分析模型，为决策提供科学依据以及支持；另一方面对于医疗机构来说，数据质量高则能提升医院管理水平、提高医疗服务水平，也有利于患者就医体验和就医满意度的提高。

在传统基础上，对于医院来说，大数据应用更多是以分析为核心进行，医疗数据是以实体为主，结构相对简单，但种类繁多。由于各种原因，对于数据有着不小的保留与开放。大数据对于医院来说具有非常重要的意义。随着医疗信息化技术的发展以及国家政策对于医学工作提出更高的要求与挑战，因此信息化建设成为当前医院发展的重中之重。建设一个高效利用数据中心对于未来医院建设有着极其重要价值。随着大数据时代降临，医院数据中心建设如何才能实现基于大数据呢？需要什么样的平台架构及硬件设备才能对医院产生强大需求呢？这就需要我们在方案设计之初就做好相应的准备工作。基于大数据需求的建立以及对现有医疗大数据平台进行优化设计与运行进行总体规划与部署；通过建设平台能够实现为用户提供更全面、更科学的卫生服务；同时通过对医疗信息技术和互联网技术进行有效管理与应用，实现医疗服务质量优化与提高。在云计算技术环境下建立起来且能够充分利用人工智能及大数据等多种先进技术使医学更加高效和智慧，从而为人类健康提供新常态下更高品质和个性化服务[1]。

1 医院数据的收集和处理，医院信息化的关键任务

目前医院数据的主要来源是病历数据。通过查询病历管理系统中已有数据并与业务系统进行对接，同时通过对数据库进行建模处理后导入到临床中，对患者进行诊断和治疗，在这一过程中对病患信息进行采集、整理与加工，并最终通过系统平台进行展示。同时以患者为中心构建个人健康档案系统。在电子病历中通过导入系统对患者信息进行录入，其中包括：用户名、密码、姓名、身份证号、证件号码；信息包括患者当前状况、所就诊科室、患者检查情况、影像检查结果等多种信息。医疗服务中所涉及医学领域诸多方面信息都需要通过系统处理来进行决策。医院信息系统建设包括：患者信息录入、病历管理、患者服务流程及管理信息系统等相关应用系统；医疗过程主要包括处方、检查检验结果等数据收集；医疗服务功能及流程设计等内容。其主要目的是实现医生与患者沟通以及基于网络完成服务。根据病情需要可提供预约服务，实现患者及时就医诊断，提高诊疗水平，建立管理体系，实现业务管理电子化和流程化，实现业务流程自动化和智能化，保障医院各项业务流程安全可靠运行，实现多学科协同诊疗机制，提升医疗效率，降低患者就医成本，优化就诊体验和就医环境。

2 建立医疗大数据平台，满足临床工作需要

根据当前的发展趋势，为应对医疗信息化项目日益增多的要求，需要建设医院数据中心提供支撑。本次项目中主要通过搭建医院信息化系统平台实现对院内系统信息交互、资源整合与统一调度。信息系统根据要求实现医政信息、医保信息等多个信息交换和共享，从而保证信息系统运行效率更高，支持各业务系统之间数据交换与业务协同配合。医院内部实现信息资源整合共享，完善医院财务管理与各项业务系统对接，方便结算与管理；提升部门信息化水平；实现全院信息互通；实现各临床业务部门之间信息交互与资源共享，保障临床工作安全高效性、高质量完成诊疗工作任务[2]；实现医院建设信息平台全面服务于医院信息需求，整合全院各种信息资源和先进技术，是医院核心竞争力之一；基于当前医疗行业发展现状及未来发展趋势，建议医院搭建医疗大数据平台，完善医疗保障体系，以实现对临床各业务应用资源和能力的有效配置。医院拥有多学科专家及丰富临床经验，可以提供技术支持与服务，解决临床实际问题。

3 应用技术平台支持，提高资源利用效率

使用存储技术，通过云存储平台对医疗数据进行存储、管理及处理，数据存储效率得到了极大提高，同时还能够保障数据中心长期稳定运行，从而实现医院业务与信息同步。（1）网络：在数据中心采用千兆交换机设备接入到数据中心网络当中。采用统一交换机协议，实现数据交换及网络服务。网络交换机，通过光纤向存储提供数据传输服务，实现对存储在云中存储着各种资源中海量数据及应用需求所需要。将本地存储中可能被处理完后需要转换成电信级服务（例如网络带宽服务）通过交换机进行通信及网络服务后上传至云，这样可以提高工作效率更快更好地支持网络访问。（2）存储技术：采用NAS 存储阵列（Hadoop）作为存储介质，提高性能及可靠性。使用高可用的硬件设备进行高并发访问。设备上提供网络端口直接连接设备和服务器到网络上进行操作和管理，实现与网络上其他节点或者系统之间无障碍连接。通过网络节点连接设备实现了网络交换设备上通信业务不受影响。同时提供硬件网络带宽使用达到最大支持（例如千兆以太网）技术标准，使得服务器运行时提供最大带宽以满足业务需求和负载要求，并满足海量负载需求，充分保证存储资源充足且质量可靠。（3）业务平台：为各类应用及系统集成提供服务。使用虚拟机提供高并发计算能力（高可用能力）；在此基础上进行各种业务应用（如智能诊断），如健康管理系统（Dependent Management)、HIS 等；利用网络资源提高工作效率和管理质量；实现各种功能，并不断扩展功能及规模等。如图1 所示。该方案提供了一个高效、可扩展、开放及安全放心的公共卫生服务平台环境来为各种复杂业务提供保障服务，让患者享受到信息化服务所带来的便利和体验感得到提升，同时通过云计算降低了成本和管理成本，保证业务应用平台运行正常有序和高效发展。

图1 智能化医院服务平台搭建Fig.1 Construction of intelligent hospital service platform

4 分析和挖掘数据价值，提高运营和决策效率

大数据时代，所有的信息都被挖掘出来了。医疗大数据，可以是医疗保健的相关数据，也可以被分析、利用，这是互联网与医学结合产生新的数据价值之后所带来的新的应用方式。在此过程中，医疗机构需要考虑到它的安全性、完整性、可靠性等很多方面问题给医院带来了巨大压力，尤其是在数据中心建设后。由于传统数据中心并没有从根本上保证医院信息系统的安全和稳定，所以有必要部署基于大数据技术打造一个安全有序，安全可靠运行的新型信息化系统，这一系列问题和困难在大数据背景下显得尤为重要。大数据是以海量计算为核心能力，通过多个分布式存储系统收集、处理形成的各种相关数据源。这部分数据包括基础数据库记录、电子病历记录、医学影像资料等；其次是患者医疗信息以及各种互联网平台中形成并存储于各类数据库中的信息以及其他非结构化数据。涉及传统纸质医疗文书所构成的医疗资源数据库系统中。包括：临床信息基础平台与服务平台、管理系统、智能终端设备及软件系统等；各组织机构信息化工程子项目中所涉及的所有基础业务都必须应用到大数据上来。建立一个完整的医联体信息系统，以此为核心为平台搭建医院的整体医疗网络体系和支撑网络体系。医疗服务和管理已经成为我国重点战略部署之一，而互联网诊疗技术通过线上与线下相结合手段给用户提供优质服务。医院信息系统应具有较高性能水平，能够提供高安全性保证及数据交换技术支持，还能保障医院自身设备性能正常运行和存储业务流程中有效运转，而不会受到任何形式数据泄露等问题（特别是医院信息化建设中安全风险）而影响正常业务秩序。同时大数据管理能够保证在处理海量医疗数据后又为决策提供基础支持，是智慧医院重要的组成部分，也成为衡量医院信息化优劣及是否可持续发展最重要标尺之一。

5 实现大数据环境下的业务创新

实现医疗服务创新包括：服务模式创新、业务创新以及智能决策等应用场景。当前医院服务创新多依靠患者自助就诊，部分场景下还需要与医院相关部门协作，共同完成一些需求才能体现出自身价值。这些需求主要表现在以下几个方面：一方面是基于大数据环境下，在传统医疗服务过程中，医疗业务创新非常困难。而利用大数据技术来实现创新对医生和患者个性化治疗，则能够更好地满足患者多样化需求；另一方面，为了提高患者诊疗质量需要对医患沟通能力也具有极大地促进作用。大数据环境下医院更好地为患者提供就医服务与咨询等方面都有极大地改善机会，因此对于信息化建设来说至关重要。

6 智能服务水平提升，推动医联体建设应用

推动医疗卫生服务新模式，完善医联体建设机制，推进分级诊疗制度，充分发挥区域卫生中心（站）引领和示范作用，提高基层医疗卫生服务能力。以医联体建设为依托，形成区域内、多方共赢、资源共享、优势互补、协调发展、健康促进、长期稳定共赢的紧密型区域医疗卫生协调发展格局。加快推进区域医疗集团内部业务协同，实现医联体内部资源共享和管理协同发展，达到共建共享、互利共赢，搭建基层服务体系，实现基层首诊、双向转诊、急慢分治。

7 对医院整体运营策略提供保障

数据中心核心是云服务器系统，整个系统采用分布式架构，数据不会被网络服务器的任何连接访问。从数据中心的部署来讲：采用统一标准建设的存储环境与设备，能够满足不同的存储需求。整个系统通过网络来提供带宽支持并提供一定级别的存储空间。系统平台主要分为数据处理中心及应用中心两大部分，其中数据中心主要包括服务器、存储系统、网络连接系统等。采用双活系统，提高系统的容灾能力并且能充分保证业务系统可靠性。为了应对各种复杂多样的业务系统功能要求越来越高的同时也需要一定灵活性。因此可以考虑在各个不同等级之间部署分布式系统以支持不断变化的业务需求。另外需要满足服务器以及备份系统能够在遇到灾难时能得到快速恢复，提供网络高可用保障应用服务不中断服务支持业务需求，提供可扩展性技术支持以满足业务需求及弹性扩展需求。业务发展需要可扩展性强；硬件配置满足高要求；提供可扩展性；可靠性高和性能要求一致；系统架构紧凑；方便维修保证系统功能稳定可靠。解决了不同级别对于容灾环境下的不同要求，功能要选择不同处理能力并满足业务需求时，需选择高性能计算设备保障体系和高效安全可靠并持续运行以及多云环境下的可扩展性等需求。如图2 所示。

图2 医院数据处理中心Fig.2 Hospital data processing center

8 结语

随着人工智能技术在我国医疗领域的不断发展以及应用场景不断扩展，医院对于大数据挖掘分析和利用将是未来很长一段时间应用比较广泛并有市场潜力的一种新方法和模式。大数据将在未来医疗中发挥非常重要作用。大数据有利于医院服务能力提升和改善提高医疗服务水平，并提供个性化服务，同时也有利于解决患者就医问题等功能支持，可对医疗服务提供质量与安全有效可靠的服务。