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突破传统架构，东华医为发布“医疗大数据解决方案”

发布时间： 2022-05-16

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导读

东华医为医疗大数据解决方案突破了“集成平台+数据中心”的传统架构，是具有完整中台能力的数智一体化平台，助力医疗机构迎接来自大数据时代的多重挑战。

无论是电子病历、互联互通的高级别评级要求，还是从实际业务需要出发，医疗机构对大数据建设的渴求已经越来越强烈。随之而来的一个问题是：医院现有的IT架构是否已经准备好了？

东华医为与Intel、星环科技共同发布的“医疗大数据解决方案”突破了“集成平台+数据中心”的传统架构，是具有完整中台能力的数智一体化平台，助力医疗机构迎接来自大数据时代的多重挑战。

新架构聚焦实现“六个一”

“智慧医院的建设，需要全面、高质量、会说话的数据。”东华医为副总裁温珩认为，传统的“集成平台+数据中心”建设模式停留在数据采集、汇聚与共享的层级，无法支撑医院对数据应用个性化的需求，也难以适应未来基于物联网的智慧医院的数据应用趋势。

为此，东华医为联合Intel、星环科技共同打造了全新的医疗大数据技术架构。该架构体现了“六个一”的建设思路，也即：基于数据资源汇聚“一个湖”、数据分析利用“一平台”、信息资源管理“一张图”，从而支持业务协同服务“一体化”、便民医疗服务“一站式”与精确决策管理“一门户”。

东华医为副总裁温珩

温珩重点介绍了东华医为“医疗大数据解决方案”的几大特点。

在数据采集过程中，可通过历史数据一次性批量导入、ESB实时数据导入、新增数据周期性批量导入等方式，将HIS、LIS、PACS等系统数据完整存储到“数据湖”中，进行主数据统一管理、数据治理与全生命周期管理，让数据“找得到、看得到、用得到”。温珩介绍，不管各业务系统底层采用何种数据库，都能在数据湖中形成完整备份，这个备份可能在数据库技术方面发生变化，在表结构和业务逻辑描述方面是一致的。

在数据整合过程中，同时支持Kylin（开源分布式分析引擎）和MPP（Massively Parallel Processing，大规模并行处理）。其中，Kylin主要用于低维度数据立方体（一般小于63维）的构建，MPP则支持高维度（64维—百万维）数据立方体及复杂场景。方案将两者有机结合，可有效打破关系型数据库在多维检索与共同访问时经常出现的性能瓶颈问题。

在数据服务过程中，通过在数据湖构建临床数据中心、科研数据中心、管理数据中心、影像数据中心等，提供电子病历检索、电子病历调阅、指标查询、全文检索等多类服务，在全力支撑业务的同时，满足数据安全和相关标准要求。

在数据应用过程中，主要从三个维度进行赋能：

首先，支持一站式数据展现。可为管理者呈现全域数据资产的全景展示：数据在哪里？运行性能好不好？有多少人在访问、多少应用被调用？通过一张全览图即可掌握，实现数据采、存、取、用的可视化。对于临床人员而言，由于方案具备分布式高性能处理能力、高数据吞吐能力，使得患者临床数据得以在360视图中得到实时展示，提升了临床工作效率。

其次，支持全场景数据查询。医院经常面对突发的数据上报任务，比如，要求提供门诊患者的下转情况。温珩分析：在这个任务中，首先需调出所有门诊下转的患者病历，同时在医共体系统中筛选已被下转医院接收的患者，再进一步检索下转后患者的治疗情况。面对突发任务，医院通常没有相应的报表准备。在该方案的帮助下，医院可自行设置报表模板、自定义筛选条件，实现多维度任意字段的查询，从而提高报表配置与生成效率。方案提供拖拉拽式的可视化建模功能，只要操作人员懂得业务，不需要太多的IT能力，通过拖拽方式就能形成新的报表。“上述这张报表仅需两三分钟就可以完成。”

全场景数据查询可极大提升科研效率。温珩介绍了一个实际案例，某医院数据库中存有超过500万份病历，涉及总计超过1500万条就诊记录、1800万条诊断记录、1300万条检验记录、5000万条药物医嘱。医院采用6台8核16G内存的服务器，在中等复杂度的查询条件下，如“诊断=糖尿病；用药=吡格列酮；糖化血红蛋白>7”，可在2秒内返回查询结果。

第三，支持智能化数据应用。温珩以CDSS（临床决策支持系统）为例进行了介绍。如今，CDSS已经成为医院信息化建设高级阶段的必选项，但CDSS的实际应用效果呈现冷热不均的现象。温珩认为，医院需要的是一个符合医院实际需求、可以“自我生长”的CDSS。“在高级别医院，高年资医生往往认为知识库提供的内容时效性不高，帮助不大。”因此，该方案引入AI中台，支持医学知识库的建设与开放共享。用户可自定义知识构建模型，系统将智能辅助知识构建，从而方便地实现知识库的本地更新，帮助CDSS发挥更大的价值。

昆医二院的大数据平台建设心得

“在没有建设大数据平台之前，面对审计和医保飞行检查等统计量大的数据上报工作时，经常出现人员和硬件设备都无法满足要求的情况，信息中心总是灰头土脸的。”昆明医科大学第二附属医院（以下简称昆医二院）信息中心主任王雄彬深有感触：最多曾有4个检查组在医院需要信息中心提供数据，院内6台服务器同时在跑、信息中心人员加班加点也给不出数据，导致多方不满意。“现在，不管数据上报要多少数据，我们的压力都不大。”

这是大数据平台建成后，王雄彬作为信息部门负责人最大的“获得感”之一。

昆明医科大学第二附属医院信息中心主任王雄彬

2019年，昆医二院计划建设大数据平台，涵盖数据采集、数据存储、数据处理、数据计算、数据服务、数据分析和数据管理等功能，满足多类具体业务的大数据分析需求。

在经过多方考察后，昆医二院选择东华医为作为合作伙伴，并就技术实现路线达成一致：首先，利用传统服务器、高速大容量硬盘组搭建私有云环境，引入Hadoop技术实现硬件架构成本可控，存储、计算性能可根据业务需求动态扩展，不影响现有业务；其次，取消传统数据库，采用分布式数据库架构，配合大内存、高速闪存盘与高性能多CPU，利用集群优势提升数据库执行效率；第三，搭建云数据中心，形成以CDR为核心，辐射管理、科研的数据中心。

王雄彬认为，医疗大数据平台的建设通常面临几大难点：海量数据的来源广、结构复杂，实时查询要求高，对敏捷开发的要求也不低。东华医为“医疗大数据解决方案”很好地解决了这些问题。

比如在数据采集方面，可实现海量历史数据的快速入库，提高各方数据的整合效率。昆医二院信息中心曾面临一个超过7亿条数据的入库任务，按照以往开发模式，从数据清洗到数据导入，至少需要一周的时间。而昆医二院的大数据平台引入分布式数据库，仅用4-5个小时就完成了任务，大大缩短了业务上线时间。在实时查询方面，目前昆医二院大数据平台的更新时间已远远小于T+1的一般性要求，基本可实现实时更新。

“平台建成后，再也没有哪个行政科室或临床科室对院长说，这个问题在于信息中心无法及时给出数据。现在的关键不是信息中心给不出数据，我们最快半小时就能提供，而是用户部门能否提出有效的数据需求。”王雄彬介绍，大数据平台建成后，临床部门找信息中心的次数多了，满意度也高了。“无论是日常统计分析还是科研需求，我们都能给出令人满意的答复，临床部门的体验感很好。”

基于大数据平台，昆医二院进行了多类数据应用的探索实践。比如：

个性化门户，为用户提供“千人千面”的工作站门户。如医生可以在界面上看到患者诊疗情况、费用消耗情况，科室主任可以看到科室运营情况等。

临床决策支持。昆医二院的CDSS上线后，每天的点击率超过2万次，特别是昆医二院作为教学和规培基地，对学员的帮助很大。VTE（静脉血栓栓塞症）的智能防治效果好，为护理人员减轻了工作压力。

管理决策支持。上线“三级医院绩效考核”“三级医院等级评审”等多个应用，近30个考核指标可由系统自动生成，高效支持数据上报工作。同时信息中心配合各个科室定制开发了多个管理专题。

据王雄彬介绍，科研数据展示、科研管理平台应用建设将是昆医二院在大数据领域的工作重点。“现在信息中心在医院来讲是越来越‘全能’，也越来越‘不专业’了，既要懂IT，还要懂医疗、懂财务、懂医保。”王雄彬笑谈道。而这正是大数据的魅力所在。