数据中心案例

      一、         产品概述

以患者为主线，基于大数据技术，对患者所有医疗信息进行采集、整合、管理、共享。数据中心主要分为三层，包括贴源层、标化层、专题层。贴源层主要解决数据的采集问题，数据原始结构不变，通过对历史数据、实时数据的采集形成院内原始的数据资产（避免了因医院业务系统升级、替换造成的数据资产流失）；标化层主要针对原数据进行标化，将字段名、值域进行标化处理，原数据标化后可以让数据分析人员更好的理解、利用数据，实现开发人员与数据分析人员的工作任务分离，通过标化层实现了数据的开放与共享；专题层是根据不同的应用场景按不同的模型组织相关数据，建立不同的业务主题库，包括临床数据中心（CDR）、管理数据中心（MDR）等。

二、         服务对象

信息部门数据运维人员，临床医护人员，运营数据、科研数据分析人员。

三、         用户需求

1.      数据整合：能够对院内各业务系统所产生的的结果性数据，过程性数据进行统一整合，统一管理，包括存量数据及增量数据；

2.      实时查询：临床医护人员能够随时查询到患者历史及实时的诊疗数据；

3.      敏捷开发：固定报表随时查看，非固定报表可通过配置快速生成，以满足医院的管理需求。

四、         产品功能模块

1.      数据同步工具：数据采集主要的工作任务是通过数据库抽取相关技术把存储在医院内部不同业务系统中的数据（结构化和非结构化）抽取出来，重新整合，并将采集到的数据统一存储到数据湖中；

2.      临床数据中心（CDR）：作为大数据平台的专题库而存在，对原本分散在医院内各个业务系统中异构的临床信息进行整合，包含患者基本信息、就诊信息、诊断信息、医嘱信息、手术信息、检验检查报告信息、等表型数据，以及文档型数据；

3.      管理数据中心（MDR）：对各类主题模型数据进行统一处理，并按照医院需求完成相关业务分析统计任务。通过便捷的前台管理界面，实现管理数据中心（MDR）一系列可视化配置操作。

五、         产品优势

1.      一站式数据展现：通过患者全息视图，将同一个患者不同时间、多个不同信息系统的诊疗信息串联起来，保证同一患者信息展示的完整性、准确性和一致性，并以历次就诊时间为轴线进行展示，提高了医生的工作效率；

2.      共享开放：保障数据安全可控的前提下，实现数据的有序开放共享，提高了数据使用效率，提升了数据使用价值；

3.      数据保障：使得医院临床业务数据和运营管理数据的数据红利惠泽全院各临床业务科室，为医院的临床服务、运营决策管理、科研等提供强有力的保障。

4.      服务总线：服务总线（ESB）作为多系统之间进行数据交换的连接中枢，通过松耦合模式，将业务逻辑和应用逻辑、数据逻辑分离，基于SOA设计原则和技术标准，将院内各业务服务重新组合封装成标准接口。以服务管理工具（服务注册、发布）和消息管理工具（消息查询、订阅）实现被集成系统之间的数据、流程、业务串联。通过标准管理工具（标准制定、审核、发布和非标转化）进行标准化管理和非标准化数据的转化。以实现数据的自动采集、传输、标准化转换、存储、共享，为医院各系统提供可靠的数据或消息传输，同时支持标准消息中间件。

5.      主数据管理：通过主数据管理平台的建设，集中统一地管理全院的基础数据，建立院内标准体系为实现互操作提供必要的语义保证，同时对患者、医护人员、科室、医嘱等基础数据及相关主索引实行统一管理。主数据管理平台将标准化后的患者、人员、科室、机构、术语、字典等相关主数据与被集成的各个业务系统之间进行同步。通过对平台相关的各业务系统提供基础数据服务，实现基础数据的同步或匹配，根据国标、行标等标准，统一规范数据的口径，提高数据质量。实现主数据的按职能分工的管理维护和各系统的分发共享。

6.      数据中心：通过平台的采集服务和ETL工具将医院院内各个应用系统的临床诊疗、管理、科研相关数据进行统一采集，利用数据抽取、清洗、转换、装载等处理将数据加载到数据仓库或数据集市中，采用镜像复制、CDC或OGG等技术对数据进行抽取、复制和同步，在中间库建立基础业务系统数据库的原始镜像库以形成大数据平台的贴源层。根据医院数据挖掘、分析的需求将数据组织成主题类数据，通过数据采集清洗的ETL工具抽取、转换、加载临床数据中心、管理数据中心、科研数据中心等专题资源库中，通过使用平台提供的数据沙箱、建模工具、算法库等工具，利用平台的计算能力、存储功能向外提供数据服务。

六、         典型案例

四川大学华西第二医院

1.      数据采集可视化：历史数据、实时数据采集任务可配置，可监控；

2.      敏捷开发：数据分析模板可维护，数据可拖拽，字段可定义，从而提高了数据分析及报表生成效率；

3.      数据统一整合：完成对历史数据的清洗，增量数据实时入口，实现对全院数据的统一管理。

昆明医科大学第二附属医院

1.      数据深度治理：医院数据从计划、产生、获取、存储、共享、维护、应用、消亡生命周期的每个阶段里可能引发的各类数据质量问题，对其进行识别、度量、监控、预警等一系列数据管理活动。

2.      业务流程规范持续优化：东华医为数据中心解决方案贯穿于数据的整个生命周期，业务流程规范的持续优化是对数据从产生、处理、使用到销毁的整个生命周期的各阶段、各流程环节的控制和约束，用来确保数据质量和数据安全合规使用。

3.      业务与数据双重治理：东华医为不仅仅为针对昆明医科大学第二附属医院提供了医院业务流程标准模型，同样打造数据管理标准模型（包括：数据逻辑、数据模型、数据架构、主数据、数据指标、时序数据、数据质量、数据安全），按照业务模型与数据模型的相辅相成管理原则，不断的对业务流程进行优化和监管，同时不断的提升数据质量，赋能业务应用。