临床数据中心的构建与应用
医院数据中心平台的建设和应用方案
医院数据中心平台的建设和应用方案在当今数字化医疗的时代，医院数据中心平台的建设成为了提升医疗服务质量、优化医疗资源配置以及推动医院管理现代化的关键举措。
一个高效、稳定且安全的数据中心平台能够整合医院内各类信息系统的数据，实现数据的共享与交换，为医疗决策提供有力支持，为患者提供更优质的医疗服务。
下面将详细阐述医院数据中心平台的建设和应用方案。
一、建设目标与需求分析（一）建设目标1、实现数据的集中存储与管理，确保数据的完整性、准确性和一致性。
2、打破信息孤岛，促进各业务系统之间的数据流通与共享。
3、提供快速、准确的数据查询与分析功能，支持医院的决策制定和管理优化。
4、保障数据安全，符合医疗行业的法规和标准。
（二）需求分析1、业务需求：了解医院各科室的业务流程和数据需求，包括门诊、住院、医疗影像、检验检查等。
2、性能需求：根据医院的业务量和数据增长速度，评估数据中心平台的处理能力、存储容量和响应时间等性能指标。
3、安全需求：确定数据的访问权限控制、数据加密、备份与恢复策略等安全要求。
4、兼容性需求：考虑与现有信息系统的集成和兼容，以及对未来新系统的扩展支持。
二、技术架构设计（一）数据存储架构1、采用分布式存储系统，如 Hadoop 分布式文件系统（HDFS）或对象存储，以满足海量数据的存储需求。
2、建立数据仓库，用于整合和存储结构化数据，便于数据分析和报表生成。
（二）数据处理架构1、引入大数据处理框架，如 Spark 或 Flink，实现对大规模数据的快速处理和分析。
2、利用数据清洗和转换工具，对原始数据进行预处理，提高数据质量。
（三）数据接口与集成1、制定统一的数据接口标准，确保各业务系统能够与数据中心平台进行无缝对接。
2、采用中间件技术，如 ESB（企业服务总线），实现数据的交换与共享。
（四）安全架构1、部署防火墙、入侵检测系统等网络安全设备，保障数据中心平台的网络安全。
2、实施用户身份认证和授权管理，控制数据的访问权限。
临床数据中心建设课件
02
加强数据加密，防止数据泄 露
04
加强数据访问控制，限制非 授权访问
临床数据中心的应用
临床研究
01
临床研究定义： 对疾病、治疗 方法、药物等
进行的研究
02
临床研究目的： 提高医疗质量， 改善患者预后
03
临床研究方法： 随机对照试验、 队列研究、病 例对照研究等
04
临床研究结果： 为临床决策提 供依据，提高
谢谢
患者管理与随访
1
患者信息管理： 包括基本信息、 病历、检查结
果等
3
随访提醒：提 醒医生和护士
进行随访
2
随访计划制定： 根据患者病情 制定随访计划
4
随访记录：记 录随访过程中 的患者病情变 化和治疗效果
临床数据中心的未来 展望
智能化发展
01 智能诊断：利用AI技术辅助医 生诊断疾病
02 智能治疗：利用AI技术制定个 性化治疗方案
02
网络设备：高 速、稳定的网 络设备是数据 中心的基础
03
存储设备：大 容量、高可靠 性的存储设备 是数据中心的 关键
04
安全设备：防 火墙、入侵检 测等安全设备 是数据中心的 安全保障
软件系统建设
01
软件系统架构：包括数据采 集、数据处理、数据分析、 数据展示等模块
03
数据处理：对数据进行清洗、 转换、整合等操作
提升医疗服务质量
提高数据质量：通过标准化、规范化的数据采集和 处理，提高数据质量，为临床决策提供可靠依据。
优化诊疗流程：通过数据分析，优化诊疗流程，提 高诊疗效率，减少患者等待时间。
提高患者满意度：通过数据分析，了解患者需求， 提供个性化医疗服务，提高患者满意度。
多中心临床大数据平台建设及深度应用
摘要：多中心临床研究是多中心、多学科对同一临床问题开展广泛协作临床研究的主要途径。
传统多中心临床研究主要存在样本量偏小和临床科研相对封闭、开放程度不高的问题。
为此，结合了新近兴起的大数据与云计算等技术，将物理上分散的各医院临床中心融合成逻辑上统一的临床大数据，构建了多中心临床大数据应用平台。
介绍了多中心临床大数据平台的总体框架设计，详细阐述了平台各个子系统，分析了临床大数据平台的深度应用。
关键词：多中心临床研究；临床大数据分析与挖掘；临床科研随访系统1引言近年来，多中心临床研究受到越来越多的关注。
所谓多中心临床研究指的是由多个研究中心的临床医生或科研人员按照同样的研究设计、为同一个研究目的、协同完成的临床研究工作[1]。
其中，研究中心可以是三级甲等医院，也可以是负责某个具体区域的社区医院。
具体而言，在多中心临床研究中，临床科研由一个研究中心总体负责，担当牵头单位的角色，然后由多个研究中心的临床医生共同合作，按照同一个研究方案在不同的研究中心同时进行。
这样，多位临床医生可不受地点的限制，在不同科室、不同医院按同一试验方案同时进行临床研究，协同完成各项研究工作。
多中心临床研究实现了多中心、多学科对同一临床问题的广泛协作研究，对于发挥临床医生的学术优势、促进医学科学的发展具有重要的意义。
经过多年的努力，多中心临床研究已成为国内外各类医疗机构开展疾病临床研究的重要方法[2]。
一方面，相对于单中心研究，多中心临床研究要求多个研究中心同时参与，可在较短的时间内遴选出临床科研所需的病例数；另一方面，相对于单中心研究，在多中心临床研究中多个中心入选的病例在病种病情分布等方面范围比较广。
以糖尿病多中心研究为例，在确诊和治疗前期，患者多选择到三级甲等医院就诊，确定适合个体的治疗方案。
治疗方案稳定后，患者大多会选择到社区卫生服务中心进行长期治疗和监督控制。
因此，多中心的研究可以覆盖更多的糖尿病患者。
虽然多中心临床研究已被众多的医院、科研机构、临床医生广泛采纳，但是在实际应用中，多中心临床研究也具有许多不足之处。
医院临床数据中心构建研究
医院临床数据中心构建研究1引言医院信息系统经训多年建设.各业务系统严生了大量宇贵的临床、运营数据尤其结构化电子病历的应用.更是产牛了大量盼.床、科研必需的信息。
这此数据分散在不同厂商不同种类的医疗信息系统中,由于系统的异构性和数据标准不一致,使数据的共享和深层次利用变得非常困难。
此外各业务系统随着应用的不断深入产生新的业务需求,如质控、闭环医疗等。
这11G应用需求不断加入到基础业务系统.势必造成系统的司维护性与运行效率越来越差。
将各业务系统的数据集中起米,进行统一存储和管理.构建以病人为中心的临床数据。
逐渐成为支撑医疗信息系统及数字化医院建设的基础。
2三种构建思路2.1完全集中式整个医院信息系统基于共享的信息模型建立唯一的临床数据中心。
各特定业务子系统把采集到的数据全部汇集到此.所有业务都从该数据中心获取所需数据。
这样就避免了系统的异构、标准的不统一和数据的不一致性问题,实现了真正意义上的数军化医疗,是一种非常理想的方式,也是临床信息系统发展的最终目标。
从技术角度看.采用这种方式构建临床数据中心的难点在于底层信息模型的建万由于不同业务信息种类繁多,各种信息之间关系复杂信息建模工作十分困难从运营角度看,采用这种方式构建临床数据.需要大量资金投入和很长的开发周期.并要找到能同时提供各类临床应用系统的开发商或集成商,对于一个运行多个异构系统的医院而言实施成本很高。
2.2逻辑集中式各种类烈的数据仍由相应的临床信息系统负责管理和维护,保持原有的物理分布特性在此基础上,采用一定的技术手段,将这此分散存储的数据在逻辑上集中起来,为上层各种应用提供统一的数据访问接口,实现数据的逻辑集中展示分析功能。
在上层系统看来.它们面对的就是一个集中式的临床数据中心。
其本质在于利用一个中间的软件组件把上层应用与各种底层异构的数据模型进行隔离,为本来不具有一致信息模型的多模态业务数据提供一个虚拟的逻辑视图。
为实现对这些多模态业务数据逻辑上的集中,通常采用基于面向服务架构(SOA )的技术,面向各个异构的临床信息系统开发一系列的数据访问服务.下层应用通过这些服务访问业务数据。
医院大数据中心建设及应用
123数字通信世界2023.120 引言医疗行业是我国较早数字化、信息化的行业，每时每刻都在产生海量数据[1]。
我院经过十几年的信息化建设发展，医疗业务系统、管理系统等越来越多，随之积累了海量的医疗临床数据。
这些海量的医疗临床数据的应用及发掘，自然也就成为推动医院发展的主要动力。
由于医院信息系统由不同的厂商帮助建设、数据结构存在较大差异，导致医疗数据价值利用率不高[2]。
1 数据中心的整体设计1.1 数据中心技术架构我院数据中心整体架构采用以Hadoop+Oracle+数据引擎的混合体系，其核心以Hbase 为数据仓库，结合关系型数据架构与分布式数据架构相结合技术体系，以主数据系统作为数据互联标准，以数据捕获引擎、数据转换引擎、非关系型数据接入引擎作为数据支持，大数据管理平台集资产管理、运维管理、数据服务平台、安全监控于一体，有效地保障数据的时效性、准确性、安全性和易用性，整合数据互通标准、提升医院信息化管理水平、服务水平、整体建设水平。
如图1所示。
医院大数据中心建设及应用陈继何（福建省福州儿童医院，福建 福州 350001）摘要：福建省福州儿童医院基于面向服务的体系架构（SOA），以临床数据仓库为核心，采用HL7、IHE等国际标准和规范，构建标准化医院大数据中心，实现了医院内部各信息系统的数据整合、信息共享，满足临床、管理、科研等对数据分析利用的需求，提高了医院精细化管理水平，促进了临床业务的协同发展。
关键词：大数据中心；数据仓库；HL7doi：10.3969/J.ISSN.1672-7274.2023.12.039中图分类号：R 197.324，TP 3 文献标志码：B 文章编码：1672-7274（2023）12-0123-04Construction and Application of Hospital Big Data CenterCHEN Jihe(Fuzhou Children's Hospital, Fuzhou 350001, China)Abstract: Based on service-oriented architecture SOA and clinical data warehouse as the core, Fuzhou Children's hospital adopts international standards and norms such as HL7 and IHE to build a standardized hospital big data center, which realizes the data integration and information sharing of various information systems within the hospital, meets the needs of clinical, management and scientific research for data analysis and utilization, and improves the hospital's fine management level. Promote the collaborative development of clinical business.Key words: big data center; data warehouse; HL7作者简介：陈继何（1986-），男，汉族，连江人，工程师，本科，研究方向为计算机科学与技术。
以电子病历为核心的临床数据中心CDR的构建与应用
无法通过 数据进行 科学管理
无法支 撑大样 本回顾 性研究
无法360 度管理医 疗质量
如何从不同维度利用好我们的数据资产？
整体方案
当前医院数据利用的问题
如何看到数据背后的问题 如何解决性能问题 如何解决统计口径不一致的问题
整体方案
滞后的抽查病历、 感染、及抗菌药物 使用情况
当前医院数据利用的问题
提供医护工作者的资质、学术、业务量等数据服务，让管理者全方位 了解员工信息
从医疗环节监测到终末质量的分析，覆盖从病历、诊断、用药、治疗 全方位的质量管理，打造高质量、高标准的医疗水平
基于RBRVS“以资源为基础的相对价值”设计思想，满足新医改的绩效管 理。
临床案例样本中蕴含许多规则性的知识，形成案例知识库，为临床诊 疗过程提供决策参考与支持，提供各学样近6000份临床指南共识。
出现次数
1700
1624
1107
1026
556
498
318
通过探索，数据转化成
为循证知识
296
255
255
预期成效
预期应用效果摘选
海量的文献按病种归纳分析， 形成诊疗决策模型
预期成效
预期应用效果摘选
海量的文献按病种归纳分析， 形成诊疗决策模型
对从海量文献中把生存率提 取出来
对从海量文献中把生存率提 取出来
4
临床及管理数据是精细管理长效质量的支撑
目录
CONTENTS
1 数据战略 2 解决方案
3 预期成效 4 方案比较
整体方案
当前医院数据利用的问题
医院互 通互通 成熟度
电子病 历应用 水平评 级
JCI等
不能支撑 各类评级
医院临床数据中心的建设与应用探讨
0 引言近几年,我国医疗信息化飞速发展,随着业务的增长和各个子系统的使用,医院产生了大量的医疗数据。
这些数据散在地分布在各个厂商的业务系统中,各个系统采用的开发语言和数据库类型不全相同,数据格式也多样化,因而具有异构化的特点,无法进行信息间的互联互通与共享,难以实现信息化管理。
将异构数据进行整合分析,形成临床数据中心,是医院信息化建设的新趋势。
本文按照多层架构进行开发设计临床数据中心,并通过对各个数据集市进行深度挖掘分析,实现对应的主题数据库管理系统,以期全面提高医院管理、决策智能化。
1 总体框架我院数据中心基于B/S模式,采用多层架构模式进行设计开发,使系统易于扩展与维护,采用powerbuilder和Java作为开发语言,更好地兼容在用的系统。
数据库采用Oracle 11和Sqlserver2008。
架构见图1。
1.1 源数据层实现数据中心的第一步需把分散在各系统数据库的数据集中。
通过ETL工具[1],把各业务系统数据抽取到临时中间层,然后进行转换、清洗、装载,最后加载到数据仓库中,成为数据深度分析的基础。
1.2 数据存储层数据仓库中的数据要发挥作用,需要一条主线贯穿,把零散数据变为数据链[2]。
我院数据中心以患者身份证号码为主索引,将患者所有门急诊、住院、体检信息关联,构建成临床信息集合的标准结构数据仓库,并根据业务需求的不同主体构建针对不同应用的数据集市。
1.3 数据分析层形成了标准结构数据仓库后,可根据具体需求进行深层次的应用开发。
如根据某一主题需求,对围绕该主题的相关数据进行Hadoop、MapReduce、数据挖据和联机分析等过程,构建针对该主题的数据框架[3],进而建立包含该主题数据集合之间的关联模型的数据集市,从而开发对应的主题数据库管理系统。
1.4 应用展示层和平台用户层有了前期需求的汇总,我院数据中心形成了较完善的集各种功能于一体的综合平台。
无论医院的管理运行指标还是临床的科研数据,都以可视化的形式向平台用户展现。
临床数据中心的构建与应用
临床数据中心特点
高效性
临床数据中心能够快速处理和查询大 量数据，提高医生和研究人员的工作 效率。
可靠性
临床数据中心具备高可靠性和稳定性 ，确保数据的准确性和完整性。
需求分析
明确临床数据中心的建设目标、需求和范 围，考虑医院或研究机构的业务需求、患 者信息的安全和隐私保护需求等。
规划设计
根据需求分析结果，制定临床数据中心的 总体规划，包括数据中心的功能定位、建 设规模、硬件配置、软件系统等。
安装调试
按照系统设计要求，完成设备的安装和系 统软件的调试，确保各系统正常运行，满 足临床数据中心的建设目标。
通过对大量疾病数据进行分析，揭示疾病的发病机制和传播途径，为疾病的预防 和治疗提供科学依据。
远程医疗服务
远程诊断与会诊
通过临床数据中心，医生可以远程获取病患的病情信息、影像资料等，进行远程诊断和会诊，方便快捷地为病患 提供优质医疗服务。
远程教育与培训
临床数据中心还可以为医生提供远程教育和培训服务，提高医生的医疗水平和技能。
02
远程医疗与实时数 据传输
通过临床数据中心实现远程医疗 和实时数据传输，提高医疗服务 的覆盖面和效率。
03
个性化医疗与精准 医学
基于临床数据中心的个性化医疗 和精准医学将进一步提高疾病的 预防、诊断和治疗水平。
服务模式创新与价值实现
数据驱动的医疗服务
以临床数据中心为基础，提供数据驱动的个性化、精 准医疗服务，满足患者多样化的需求。
沟通协调
临床数据中心涉及多个部门和人员之间的协作，沟通协调成为一大挑战。为解决这一问题，可以建立有效的沟通机制和协调机制，确保各方之间的有效合作 。
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临床数据中心的构建与应用
目的建立以患者为中心、实时的、可扩展的、物理的临床数据中心（CDR），支持医院对临床数据的多元化应用。
方法根据HL7和电子病历共享文档规范，基于企业总线型集成平台（ESB），通过中心字典对所需求数据进行标准化处理，实现在香港大学深圳医院的临床数据中心（CDR）的构建。
结果实现了全院级的临床数据中心，支持对异构的16个系统，105电子病历文档的数据集成，方便了临床人员对患者数据的查询。
结论临床数据中心的构建为医院的医疗质量，临床多元化的数据应用提供了有效的支持。
标签：临床数据中心（CDR）；企业总线型的集成平台（ESB）；唯一病人号（UPID）；HL7 卫生信息交换标准；RIM 参考信息模型
香港大学深圳医院作为一家综合性三家医院，从2012年7月开院至今，已经有20多个临床系统在运行，以支持医院开展的临床业务。
通过各个专科业务系统在应用，医院临床数据的范围得到的扩大，临床的数据量得到了大的增长。
由于医院信息化系统的多样性和复杂性，使得临床数据分散的存在不同业务系统的数据库里。
如何在异构的系统和数据环境里获取、浏览、共享甚至分析和利用这些数据，成为了医院信息化的挑战[1]。
1 现状和问题
在数据共享和交换方面，由于各个系统的设计初衷是为了支撑部门或者科室业务的运行，因系统架构不同，数据模型不一致，数据格式和内容缺乏标准，造成各系统产生临床数据共享和交换困难。
在临床数据整合和统一展示方面，临床用户希望在一个界面里看到患者历次的、各项诊疗记录。
在对临床数据的分析和利用方面，如何對散落在不同系统的临床数据进行分析和挖掘，以支持医疗管理的需求，为建立医疗大数据打下基础[2]。
该院为解决上述问题，依托于企业服务总线型（ESB）的基于HL7标准的数据集成和交换平台，基于HL7 CDA和国家卫生计生委的《电子病历共享文档规范》（下简称《规范》）标准，建立了全院级别的以患者为中心、实时的、可扩展的、物理的临床数据中心（CDR）。
2 建设思路和实施情况
2.1 数据建模方法
参考HL7 RIMM模型，进行领域派生和和精细化扩展，以覆盖医院业务领域的各个业务场景，最终映射成数据库的逻辑和物理结构。
该院的CDR以患者为中心，以历次患者诊疗记录为核心，关联着临床不同类型不同来源的数据。
采用3层关联来数据模型的关系和临床数据的整合。
第1层：CDR内建患
者主索引，通过唯一病人号与患者主索引关联，一一对应着患者的身份信息资料。
第2层：通过唯一患者号将患者身份与历次就诊记录集相关联。
病人的就诊信息可以来源于不同部门和不同的数据源。
以该院为例，患者的来源有：门（急）诊、住院、体检、国际诊疗中心。
通过医院服务入口域编号和当次就诊流水号合并，与唯一病人号关联。
从而达到唯一病人号与历次诊疗记录的1：N的关系。
第3层：按照医疗业务模型，将医院的数据分为医嘱、申请、检验、检查、手术等类型。
通过就诊流水号与业务系统的唯一编码关联，从而关联和整合患者历次就诊的所有临床数据。
该数据模型的构建充分考虑到了医疗机构的通用性和扩展。
以患者为中心，以历次诊疗记录为核心，医疗可以根据实际的业务数据特色进行选择和扩展。
见图1。
目前，该院临床数据中心整合了来自于16个系统，包括诊断、处方、医嘱、发药、护理、检验、超声/X光/CT/MRI/内镜、病理、心电、手术麻醉、ICU、体检等临床数据。
2.2 电子病历文书的处理方法
医院的电子病历文书通常用异构的系统产生，存放在不同的数据库里。
该院借鉴HL7 V3 CDA和《规范》《电子病历基本数据集》标准，根据该院的实际业务定义了该院的电子共享文档标准。
首先，按照该院电子病历的结构化现状，制定该院电子病历的Entry级别。
其次，该院对电子病历共享文档的标准进行了扩展。
在遇到比HL7或者《规范》数据元结构化粒度更细的数据项，采用包含原元数据编码，在后面增加扩展码的方式来扩展。
对于HL7或者《规范》没有的内容，采用该院的OID进行标识。
以确保该文档对象的唯一性，也为跨院语义层面的数据交换做准备。
该院目前已经使用了使用了52类电子病历共享文档，收集临床105类电子病历文档。
目前临床数据中心已经收集和存储了2千余万电子病历文档。
2.3 数据采集和标准化
该院信息化在建设之初就已经搭建了总线性的集成平台（ESB），以面向事件的方式集成和整合异构的医院业务系统。
根据该院的实际临床业务开展，梳理128个业务场景，使用了59类的HL7消息。
临床数据中心接入集成平台。
对临床数据进行实时地收集和存储。
通过中心字典（Central Dictionary）对医院业务领域的基础字典、人员科室、以及医院术语库等主数据进行管理。
中心字典属于医院系统架构的核心部件，为集成平台的一部分。
集成平台根据业务的需求，通过访问中心字典，对交互的数据内容进行必要的数据标准化和数据转义。
从而达到按需进行数据标准化和转义，以兼容异构的系统和多类型的数据字典。
见图2。
3 临床应用
3.1 临床信息集成视图
基于临床数据中心，将临床信息进行统一的展示。
方便医生对患者的历次就诊信息进行查询。
临床信息集成视图可以从5个角度进行浏览，就诊索引视图、门诊视图、住院视图和时间轴视图以及临床信息分类视图。
医生可以从任何一个视图切入了解患者信息。
由于整合了各个系统的临床数据。
根据该院的实际业务流程，集成视图可以展示业务闭环过程和状态。
得益于临床数据中心的实时性，可以方便医生了解业务实时进展。
集成视图整合了医院的历史临床数据，医生可以看到单个患者历次检验结果的对比和趋势图。
方便医生了解患者个性化的诊疗情况。
3.2 对外数据服务的建设
对外数据服务为有需要的应用系统提供全生命周期的临床数据服务，对数据服务的接口进行统一的配置和管理，一方面提供数据访问的灵活性[3]，另一方面，确保数据访问的安全性。
对外数据服务提供视图和Webservice等接口，提供通配符SQL语句配置方式，方便数据接口的配置，可以兼容异构的系统和访问需求。
对外数据服务有基于角色的权限管理（Role Bases Access Control），有对访问IP的白名单限制，具备一定的安全保护机制。
由于临床数据中心的支持，使得应用系统更方便地获取到跨业务部门的临床数据。
应用系统的实施交付周期变短。
目前该院已经实现了基于临床数据中心的应用系统有5个，达到了良好的效果。
4 问题和讨论
4.1 数据质量的改进
临床数据质量决定临床数据中心的应用价值。
数据质量不单单和数据在收集、传输、转义、存储方面的正确处理有关系，还有源系统的数据质量有密切的关系。
另一方面，录入的数据不规范，不完整也是影响临床数据中心的主要原因。
因此，除了把控源系统的数据质量之外，临床用户主动推动数据质量建设也十分重要。
4.2 数据安全
虽然CDR向医护人员提供统一视图展示方便医生的查询，对应用系统提供数据服务的访问支持方便应用系统的交付，但这同时也带来临床数据安全性的风险。
希望以后有基于医生操作行业和敏感数据内容的智能权限防护预警。
4.3 数据利用
临床数据中心的建设本质上是临床数据集成的建设，为以后多元化的数据利用打下基礎。
临床数据中心可以为临床科研系统提供数据支持，经过脱敏后以科研项目为主题导入临床科研系统。
临床数据中心可以做为医疗大数据分析的基础。
建设NOSQL的数据库，实时导入临床数据，供机器学习的算法进行分析和预测。
[参考文献]
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[2] 吴宇皓，蒋琳，周奕.医疗大数据分析管理系统的设计与科研应用[J].中国数字医学，2017，12（6）：53-55.
[3] 缪姝妹，景慎旗，张小亮，等.大型三甲医院临床数据中心系统的建设与应用[J].中国数字医学，2016，11（10）：5-8.
（收稿日期：2017-11-14）。