基于数据湖原理的现有医疗设备管理方案改良

摘要：文章从数据湖的定义出发，根据数据湖的特点探讨数据湖技术在医疗设备管理方面的应用，结合医疗设备管理现状分析其面临的挑战和发展趋势，优化管理策略，为海量的医疗设备数据管理提供更好的方案。

关键词：数据湖；数据治理；医疗设备；运营管理

中图分类号：TP301" 文献标志码：A

0 引言

随着科技的不断进步，高效的医疗设备管理的重要性愈加凸显。国务院于 2016 年印发《国务院办公厅关于促进和规范健康医疗大数据应用发展的指导意见》^［1］ ，提出通过大力发展健康医疗大数据提升服务效率和质量。国家卫生健康委于2018 年印发《国家健康医疗大数据标准、安全和服务管理办法（试行）》^［2］ ，明确要求对医疗数据治理过程中的多个环节规范数据安全和管理策略。数据湖的引入为医疗设备的管理带来了新的机遇与挑战。

数据湖是一种存储、管理和分析大规模非结构化和结构化数据的架构，最早在2011年由美国大数据公司提出^［3］，数据湖倡导以“任何数据、任何时间、任何方式”为理念，将多源数据以原始、未加工的形式存放在数据湖存储层中，其优势在于它能够解决传统数据仓库架构的约束和成本问题，同时也能更快、更灵活地利用各种数据源。

利用数据湖可以对医院各类医疗设备和信息系统产生的海量数据进行高效管理，为医院提供完整、一致、可靠的且为全院级别的统一数据源，简化数据共享关系^［4］。它犹如一个广阔的湖泊，汇聚了来自不同设备的信息溪流，为医疗设备管理提供了丰富的数据源。

1 数据湖技术的特点

1.1 数据类型多样

数据湖可以存储结构化数据，如关系型数据库中的表数据；半结构化数据，如XML、JSON格式的数据；非结构化数据，如图片、音频、视频等。

1.2 海量存储

在大数据时代，数据量呈指数级增长，传统数据库的架构难以应对数据量呈指数级增长的情况，存储空间有限^［5］。数据湖技术能够容纳海量的数据量，可以满足医院不断增长的数据存储需求。

1.3 数据灵活性

数据湖不需要对数据进行预定义的模式处理。这与传统的数据仓库不同，传统数据仓库在存储数据之前需要先定义数据结构，而数据湖可以先存储数据，再根据需求进行分析和处理。

2 数据湖建设的架构设计

2.1 数据摄入层

常见的摄入方式包括批量导入（如使用ETL工具定期将数据从源系统导入数据湖）和实时摄入（例如使用消息队列来实时传递和摄入数据）。

2.2 数据存储层

存储格式：可以选择多种存储格式，如Parquet（列存储格式，适合分析型工作负载，有较好的压缩比）、ORC（也是列存储格式，性能较好）以及文本格式（如CSV可以方便简单地查看数据）。

分布式存储系统：通常基于分布式文件系统，如Hadoop Distributed File System （HDFS） 或者云存储（如Amazon S3、Azure Blob Storage），实现数据的大规模存储和高可用性。

2.3 元数据管理层

元数据存储：存储数据湖中的数据的相关信息，如数据的来源、数据的格式、数据的语义等。

元数据管理工具：用于管理和查询元数据，帮助用户理解数据湖中的数据结构和关系。

2.4 数据处理与分析层

批处理：利用框架如Apache Hadoop MapReduce或Spark来对大规模数据进行批量处理和分析。

流处理：对于实时数据，采用流处理框架（如Apache Flink、Spark Streaming）进行实时分析和处理。

交互式分析：提供工具（如Presto、Apache Drill），使用户能够以交互的方式查询数据湖中的数据，快速得到分析结果。

2.5 数据安全与治理层

安全访问控制：定义不同用户和角色对数据湖数据的访问权限，确保数据的安全性。

数据质量治理：监控数据质量，如数据的完整性、准确性和一致性等，并进行数据清洗和修复操作。

3 数据湖在医疗设备管理中的应用

当今医疗领域，医疗数字化转型中新模式不断涌现，传统医疗信息化架构难以应对数字化转型的需求与挑战，亟须构建新一代数据底座，支撑创新型医疗健康服务体系^［6］。高效的医疗设备管理对于提升医疗服务质量、确保患者安全至关重要。数据湖的应用可多角度提高医疗设备管理效率。

3.1 设备数据整合与存储

医疗设备管理会产生多种类型的数据，如设备的基本信息（型号、生产厂家、保修日期等）、使用记录（使用时间、使用频率、常用操作参数等）、维护记录（维修时间、故障部位、配件信息等）、设备记录的患者生命体征数据（如血压、心电波形、脑电数据等），这些数据可能来自不同的信息系统、医疗设备存储模块或人工记录。数据湖可以将这些分散的、多源的数据整合起来，统一存储，方便后续的分析和管理。

医疗设备的全生命周期数据对于设备的评估、改进和决策非常重要。数据湖能够长期保存这些历史数据，无论是多年前的设备采购信息，还是近期的设备故障记录，都可以随时被调用和分析，为医院的设备管理提供全面的数据支持。

3.2 设备运行监测与预警

通过与医疗设备的连接可以将设备运行过程中的实时数据传输到数据湖中，以实现实时数据监控。例如，手术室内的麻醉机、呼吸机等设备的运行参数可以被实时采集并存储，设备管理人员可以随时查看设备的当前状态，及时发现设备的异常情况。

另外，利用数据湖中的大量设备数据和分析算法，可以建立设备的异常预警模型。当设备的某些参数超出正常范围或出现异常趋势时，系统可以自动发出预警，提醒维护人员及时进行检查和维修。通过对历史数据的分析还可以预测设备可能出现故障的时间和部位，提前安排保养计划，降低设备故障发生率，提高设备的可用性和可靠性。

3.3 设备使用效率分析

数据湖可以对医疗设备的使用情况进行详细的统计分析，包括设备的使用时间、使用频率、使用科室等信息。通过这些数据，医院可以了解不同设备的使用需求和使用强度，为设备的采购、调配和更新提供依据。例如，对于使用频率高、负荷大的设备可以优先考虑更新或增加配置；对于闲置或使用频率低的设备可以进行调配或减少采购。

通过分析相关数据，可以发现设备使用流程中的瓶颈和问题，并进行优化。例如，通过分析患者在不同检查设备之间的等待时间和流转过程，可以优化检查流程，提高患者的就诊体验。

3.4 设备质量评估与管理

通过收集医疗设备的质控数据、验收数据、不良事件报告等信息到数据湖并进行分析，可以衡量评估设备的质量状况。例如，分析设备的故障发生率、维修次数、维修时间等指标，评估设备的可靠性和稳定性；分析设备的检测精度、误差范围等指标，评估设备的性能和准确性。

数据湖依据医疗行业数据需求，覆盖数据集成、数据治理、数据应用全生命周期的治理，形成医院标准化、规范化的数据池，这是后续各类数据需求的基础^［6］。

4 数据湖在医疗设备管理中面临的挑战

4.1 数据安全与隐私问题

医疗设备管理涉及大量患者的健康信息，如诊断数据、生理参数等隐私数据，需要对患者数据进行保护。这些数据存储在数据湖中时，需要采取严格的安全措施以防止数据泄露。

因此需要设置设备数据访问权限控制，不同人员对医疗设备数据的访问权限不同，确保只有授权人员能够访问特定的数据。例如，维修人员可能需要设备的运行参数数据，而医生需要患者的检测数据，如何精细地设置访问权限是一项难题。

4.2 数据质量问题

一方面医疗设备产生的数据来源广泛、格式多样，数据的准确性难以保证。例如，设备故障可能导致数据记录错误，人工录入数据时也可能存在失误，低质量的数据会影响数据湖的分析和决策。另一方面要完整地收集医疗设备从采购到报废全生命周期的数据并不容易。部分设备可能由于兼容性问题或者网络故障，无法将所有数据传输到数据湖，数据的缺失也会影响对设备全面的评估和管理。

4.3 数据集成与互操作性挑战

不同厂商生产的医疗设备使用不同的数据格式和通信协议，设备之间兼容性较低，将这些设备的数据集成到数据湖中存在困难。例如，心电图机和CT的数据格式和传输方式可能完全不同，需要进行复杂的数据转换和接口开发。此外医疗设备管理涉及多个信息系统，如医院信息系统、医学影像存档与通信系统等，存在系统对接的问题，数据湖要与这些系统进行有效的对接和数据共享，需要克服技术和管理权限上的障碍。

4.4 人才与技术储备不足

管理数据湖中的医疗设备数据需要既懂医疗设备知识又要熟悉数据管理技术的复合型人才，对专业知识要求较高，现阶段此类人员相对匮乏。同时数据湖相关技术不断发展，如大数据分析、人工智能算法等，医疗设备管理者需要及时更新相关技术知识，避免影响数据湖功能的充分发挥。

5 数据湖在医疗设备管理中的发展趋势

5.1 数据集成与融合

未来会更加高效地整合医疗设备产生的多源数据，通过整合这些不同类型、不同来源的数据能够建立更全面的医疗设备管理视图，为综合分析和决策提供更丰富的信息支持。例如，将医疗影像设备产生的图像数据与患者的病历信息、设备的使用记录等进行融合，以便更准确地评估设备对诊断的支持效果以及设备的使用合理性。同时将进一步加强与医院其他信息系统的数据集成，打破信息孤岛，实现医疗设备管理数据与临床诊疗数据、医院管理数据的无缝对接和协同应用。这将有助于从医院整体运营的角度对医疗设备进行管理和优化，比如根据患者的就诊量和疾病类型，合理安排医疗设备的调度和使用。

5.2 实时性与动态监测能力

随着医疗设备智能化程度的不断提高，对设备数据的实时处理和监测需求将日益增加。基于实时数据的动态数据分析将成为趋势，能够及时发现设备使用模式的变化、性能的波动等情况，并快速做出响应和调整。例如，根据医疗设备在不同时间段的使用频率和负荷情况，动态调整设备的维护计划和资源配置。

5.3 人工智能和机器学习算法

一方面，利用人工智能和机器学习算法对数据湖中的医疗设备数据进行深度分析，建立设备故障预测模型，提前预测设备可能出现的故障，并提供相应的维护建议和解决方案，这将大大减少设备停机时间，提高设备可靠性和可用性。例如，通过对医疗设备的历史故障数据和运行参数进行分析，预测设备的关键部件何时可能出现故障，以便提前进行更换或维修，这对于CT、磁共振等大型设备或者不可替代设备来说，具有重要意义。

另一方面，通过机器学习算法对患者的诊疗数据和医疗设备的使用数据进行分析，优化设备的使用流程和参数设置，提高设备的使用效率和诊疗效果。例如，根据患者的身体特征和疾病情况，自动调整医疗设备的参数，以获得更准确的诊断结果。

5.4 数据治理与安全

（1）需要建立更加完善的数据治理体系，包括数据标准的制定、数据质量的监控、数据的分类和标签化等。这将确保数据湖中的医疗设备管理数据的准确性、完整性和一致性，提高数据的可用性和价值。例如，制定统一的数据标准，规范医疗设备数据的采集、存储和传输格式，便于数据的管理和分析。（2）加强数据湖的安全防护措施，保障医疗设备管理数据的安全性和隐私性。采用加密技术、访问控制技术、数据备份与恢复技术等，防止数据泄露、篡改和丢失。同时需要满足医疗行业相关的法律法规和数据安全标准的要求，确保数据合法使用。

5.5 云化与分布式部署

越来越多的医疗机构采用云计算技术部署数据湖，可以降低数据存储和管理的成本，提高数据的可扩展性和灵活性。通过云服务提供商的专业技术和资源，医疗机构可以更专注于医疗设备管理的业务应用和数据分析，而无须过多关注底层的技术架构和运维管理。分布式数据湖架构将得到进一步发展，能够更好地应对医疗设备管理数据的海量增长和高并发访问需求。分布式数据湖可以将数据存储在多个节点上，实现数据的分布式存储和处理，提高数据的处理效率和可靠性。

5.6 可视化与自助分析

开发更强大的可视化工具，将数据湖中的医疗设备管理数据以直观、易懂的图表、图形等形式展示，方便管理人员快速了解设备的运行状况、使用情况、维护记录等信息。可视化展示能够帮助管理人员更直观地发现数据中的规律和趋势，提高决策的效率和准确性。

自助式数据分析平台的应用可使医疗设备管理人员、临床医生等能够根据自己的需求，自主地对数据湖中的数据进行查询、分析和挖掘。这将提高数据的利用效率，促进医疗设备管理的精细化和科学化。

5.7 边缘计算与数据湖的协同

在医疗设备端引入边缘计算技术，对设备产生的部分数据进行本地处理和分析，只将关键数据上传到数据湖进行集中存储和进一步分析。这样可以减少数据传输的带宽压力和延迟，提高数据处理的实时性和效率。例如，在一些移动医疗设备或远程医疗场景下，边缘计算可以对本地对患者的生理数据进行初步分析和处理，然后将分析结果上传到数据湖进行综合评估。

实现边缘计算和数据湖的协同工作，形成“边缘-云端”一体化的数据处理和管理模式。边缘计算负责实时数据的处理和本地决策，数据湖则负责对海量数据的存储、深度分析和模型训练。两者相互配合，共同为医疗设备管理提供更强大的技术支持。

6 数据湖的改良——设备湖

随着科技的不断进步，设备湖概念的引入为医疗设备管理带来了新的机遇与挑战。设备湖，即通过整合各类医疗设备的数据资源，形成一个庞大的数据存储和分析平台。

例如，某大型综合医院在引入设备湖管理模式后，取得了显著成效。通过实时监测设备运行状态，医院能够及时发现一台重要的影像设备出现参数异常波动。系统自动发出预警，维护人员迅速响应，提前进行检查和维修，避免了设备在高负荷使用时段出现故障，确保了影像检查工作的顺利进行。同时，该医院利用设备湖对设备使用数据进行分析，发现某些科室在特定时间段对特定设备的需求极高，而有的科室设备使用率相对较低。基于此，医院进行了科学的设备调配，将闲置设备合理分配到需求大的科室，提高了设备的利用率和服务效率。

6.1 基于设备湖的医疗设备管理能够实现实时监测

通过连接各种医疗设备，管理人员可以随时了解设备的运行状态、使用频率、故障情况等。这不仅有助于及时发现设备故障，减少设备停机时间，还能为预防性维护提供依据。

6.2 设备湖为设备的优化配置提供了决策支持

通过对设备使用数据的分析，可以了解不同科室、不同时间段对各类设备的需求情况。这使得医院能够更加科学地进行设备采购和调配，避免设备闲置或过度使用。同时，也可以根据患者流量和疾病流行趋势，合理安排设备的布局和使用，提高设备的利用率和服务效率。

6.3 设备湖的应用有助于提升设备的质量管理

通过对设备的性能指标、检测数据等进行分析，可以及时发现设备的质量问题，并采取相应的措施进行改进。例如，如果发现某一型号的设备故障率较高，可以与厂家进行沟通，要求改进产品质量或进行召回。此外，设备湖还可以为设备的校准和质量控制提供数据支持，确保设备的准确性和可靠性。

6.4 设备湖的应用可以促进医疗设备管理的信息化和智能化

通过与医院信息系统的集成，实现设备管理数据的共享和交互，提高管理效率和决策的科学性。同时，利用人工智能和大数据分析技术，可以对设备湖中的数据进行深度挖掘，发现潜在的问题和趋势，为医疗设备管理提供更加智能化的解决方案。

总之，基于设备湖的医疗设备管理是一种创新的管理模式，为医疗设备的高效运行、优化配置和质量管理提供了有力的支持。在未来的医疗领域，随着科技的不断发展，设备湖的应用将越来越广泛，为提升医疗服务质量、保障患者安全发挥更加重要的作用。

7 结语

数据治理是一个长期必要的工作，数据湖的建设提供了数据治理的能力和思路，更好地体现了医疗大数据的价值。医疗大数据平台作为基础建设，数据湖作为数据治理的底座支撑，两者相辅相成，为医疗数据的使用提供了便利，为数据的规范指明了方向，为提升医院的医疗能力和医院经营管理的决策提供了更多的支持与参考^［7］。

参考文献

［1］国务院.国务院办公厅关于促进和规范健康医疗大数据应用发展的指导意见［EB/OL］.（2016-06-24）［2023-06-03］.http：//www.gov.cn/zhengce/content/2016-06/24/content_5085091.htm.

［2］国家卫生健康委员会办公厅.关于印发国家健康医疗大数据标准、安全和服务管理办法（试行）的通知［EB/OL］.（2018-09-13）［2023-06-03］.http：//www.nhc.gov.cn/guihuaxxs/s10741/201809/758ec2f510c74683b9c4ab4ffbe46557.shtml.

［3］WOODS D.Big data requires a big new architecture［EB/OL］.（2011-07- 21）［2023-04-18］.https：//www.forbes. com/sites/ciocentral/2011/07/21/ big-data -requires-a-big-newarchitecture/#255b8f691157.

［4］张灵，陶涛，李谨江，等.数据湖技术在智慧医院建设中的应用与发展［J］.中国数字医学，2023（6）：1-7.

［5］李曼寻.数据湖技术在档案信息资源共建中的应用［J］.山西档案，2018（2）：18-21.

［6］银琳，凌翔，刘子锋，等.基于数据湖的医院决策分析实践［J］.中国数字医学，2023（6）：32-36.

［7］周大鸿，王红迁，黄艺璠，等.医院数据湖系统设计与应用［J］.中国数字医学，2024（4）：100-104.

（编辑 沈 强编辑）

Improvement of existing medical equipment management scheme based on data lake principle

PENG" Peng， ZHU" Xinyi， XU" Xiang， HE" Wei*

（Clinical Engineering Department of the First Affiliated Hospital of Nanjing Medical University （Jiangsu

Provincial Hospital）， Nanjing 210029， China）

Abstract：" The article starts from the definition of data lake， discusses the application of data lake technology in medical equipment management according to the characteristics of data lake， analyzes its challenges and development trends， and puts forward optimization strategies to provide better solutions for the management of massive medical equipment data.

Key words： data lake; data management; medical equipment; operation management