为医疗信息化插上智慧的翅膀

看病难、看病贵、医疗资源比例失调等问题，早已成为一个社会性话题。上世纪九十年代以来，医院纷纷通过增强自身信息化建设的办法，力求合理地对医疗资源进行分配，以充分释放现有医疗资源。然而,随着医院信息化建设的不断进展，不同年代、业务类型各异的业务系统，已经难以实现统一规划管理。整合现有系统，使数据集中管理，让信息化发挥更大优势，是信息发展到一定程度信息管理部门必需面对的一个问题。面对上述问题，中国医疗信息化的先行者之一、北京大学第三医院（下简称“北医三院”）勇于探索，在信息医疗、智慧医疗的道路上披荆斩棘，将海量多样的医疗信息融合集成，并利用智能化的数据分析，提升服务质量、改善医疗水平，走出了一条成功之路。

从粗放管理迈向精准管理

北医三院的信息化建设起步于上世纪九十年代末，经过多年的发展，如今的其IT系统平均日消息量已达47万以上，主要业务系统达37个（HIS、EMR、LIS、RIS、UIS、ECG等），分别属于13家业务提供商；现有业务接口424个，其中有效接口275个共设计OID 174个，MQ消息106种。众多系统之间需要协同交互与信息共享、HIS（医院信息系统Hospital Information System）业务与其他系统交互多，造成接口众多、锁表频繁、宕机频发……

显然，以电子病历系统（EMR）为核心的临床数据中心（CDR），已经难以适应当前北医三院医疗信息化业务的发展。为了建设适应卫生改革与发展需求的信息化体系，提高医疗卫生服务与管理水平，北医三院开始了从临床数据中心向医疗数据中心（HDR）发展的探索之路。然而，数据庞大、系统繁杂、接口众多，是北医三院医疗数据中心建设时所面临的一道难题。此外，在医疗数据中心的信息系统集成平台搭建时，还会面临着集成平台技术选择问题。因为集成平台的解决方案不同其实施成本和灵活性也各有不同。一般来说，把原来与业务系统的接口重新在平台上成本最高，灵活性最差；基于消息分发的集成平台灵活性为中级，成本也居中。一个较好的办法应该是：通过标准化集成平台建立患者主索引、规范主数据和术语字典；基于服务封装的消息集成引擎简化规范接口，利用ESB消息集成引擎做分发。北医三院选择了第三个解决办法。

北京大学第三医院信息管理中心主任计虹认为，建设医疗数据中心的目的在于通过规范性的、有指导意义的医院基础数据，提升数据质量，逐步将临床数据和基础标本资源库有效衔接，最终实现精准医疗。想达到上述目标，就必需借助大数据技术来对大量的相关指标的分析研究，从而实现对现有的医疗统计数据进行第三方印证、评估。同时，要提高统计数据的质量和可信度，并提高数据分析效率、数据分析结果，将这些分析结果与基层数据提供单位实现数据共享，从而实现数据规范的管理机制，为更多的机构研究、数据分析奠定基础。

建设高可用的医疗数据中心

“医疗数据中心不能为建而建，而是为用而建，有效服务于现实需求才是最重要的！”这是北医三院医疗数据中心创建宗旨。为此北医三院信息部门对已有的集成平台进行优化，升级并完善已有版本，先解决平台实时性等问题。在建设过程中，信息部门始终站在医院角度分析、规划、整理，确保实现均衡发展。通过以下方式达到平台的高可靠性保障：

1.采用消息工具监控预警：监控消息是否积压、有无失败，保障消息发送的及时性、完整性。

2.集成引擎监控预警：集成引擎作为整个消息发送的核心，对数据库表空间使用情况、系统负载、内存及CPU、硬盘等情况进行实时监控。

3.告警设定：通过计算出不同类型消息高峰时段的最大积压量，以此作为预警条件设定。

4. 消息补发和应急机制：开发应急调用接口作为应急使用。

医疗数据中心建设的过程中一个很重要的工作是简化接口方式：从存储过程、视图、动态链接库、Socket API中间库等简化为MQ消息、Web服务两种方式，从而有效减少业务系统的直接压力，其中降低最明显的是HIS系统的压力；前端一线的业务系统之间的直连变成与消息平台的订阅，使业务系统间的交互，尤其是扩展系统得以快速简便上线。

值得一提的是，医疗数据中心不仅要解决医疗信息收发的问题，还要让这些信息数据为我所用。为此，北医三院的医疗数据中心建设中特别注意了两点：一是以电子病历为核心，二是与大数据建设相结合统筹规划。

数据中心基于数据统一存储，方便电子病历调阅。电子病历可按时间轴的变化对比分析不同时间内不同医嘱所产生的治疗效果和变化；将闭环医嘱过程控制中产生的信息封装在数据中心系统中，设计出各类医嘱的执行流程，实现各个环节的状态监控与追踪；全面整合临床医技系统，快速引用各系统产生的数据。

对于检查检验类医嘱，能够实现从申请、核收、计费执行、回报结果全程的监控，加强对于医嘱过程的管控。患者统一视图将患者历次就诊信息全景展示，门诊和住院时间排序，检验结果、体征等趋势分析。在临床科研上，通过对临床数据的预警，在交互过程中的平台交互，数据中心交互信息的预警，基于知识库的联动对临床决策做支持。

在北医三院的医疗数据中心建设过程中，高可靠、高效的底层IT基础设施为之提供了很好的支持。北医三院的医疗数据中心基于x86服务器构建，并采用了Hadoop+Spark大规模并行处理框架，以充分利用集群的威力高速运算和存储。这比传统关系型数据库性能提高20倍，达到数据利用与未来大数据利用的整合。数据显示，这一架构支撑下的数据中心日均接收85万条消息，总存储量已达21.8TB、13.5亿条记录。其中，x86服务器的选择对于北医三院几乎是必然之选，这是因为x86完善的生态和充分的人才资源可以有效保证北医三院所需。特别是x86+开源软件的组合给了北医三院更多的选择空间。

面向未来的交互式数据集中分析

医疗数据中心的建设给北医三院带来了很显的收益。主要表现在：医疗数据中心启用后，数据的集中存储使数据利用和系统协同更加方便，对实时数据的分析、决策系统的完善大有益处；基于数据中心的大数据可进行相关性分析、药品对症分析、症状和诊断的相关性分析、门诊流量预测、流行病预测等，实现从疾病的预防到健康，最终改变整体医疗模式，契合大健康主题；对临床数据的预警，在交互过程中的平台交互，数据中心交互信息的预警；基于知识库的联动对临床决策做支持；基于集团的EMPI建立集团化HIS/EMR/LIS/RIS/等的业务协同；管理决策支持、临床决策支持等都将得到广泛应用。

显然，医疗数据中心的建设给北医三院带来了实实在在的益处，面向未来，北医三院还将继续努力，打造面向未来的医疗数据中心。计虹展望了她对未来医疗数据中心的设想：随着医院信息化建设的持续深入，北医三院将继续通过医疗数据中心平台建设，为临床业务、科学研究提供更多支持。主要工作包括：多系统数据协同，减少日常多系统查阅、调用的切换时间；应用多系统数据，保证数据的一致性，提升诊断处置准确性；进一步深化Hdoop及Spark数据分析为医院提供实时分析数据，支持决策的及时性；专科建设的临床科研一体化，为科研提供数据支撑，也为精准医疗提供技术支持；随时调阅，节约时间和成本，提升服务效率。

今年年初英特尔发布的关于“预测性临床分析改善医疗资源分配和护理服务模式”的精准医疗解决方案建议书曾提到，通过使用以Intel至强处理器和Intel固态盘为基础的扩展型数据平台，结合数据分析平台和工具，可帮助医疗护理服务供应方降低成本，提高护理服务质量，改善患者体验。另外，数据和预测性临床分析平台还可用于识别在住院期间有院内感染 (HAC) 风险的患者，如败血症或肺炎，或哪些患者的住院时间可能会大于平均时长。此外，这些解决方案还可以帮助医疗护理服务组织坚持以价值为基础的全新报销模式，优化服务提供方资源的分配情况，从而提高运营和成本效益以及护理服务效果。

目前，全球医疗保健系统正在经历数字化转型。北医三院依据自身情况，摸索出了从粗放到精准、利用集中存储与数据挖掘技术打造高可用医疗数据中心的宝贵经验。这些经验必将起到一个很好的指引作用。相信随着医疗信息化技术瓶颈的不断被打破，通过信息医疗、智慧医疗的方式，会有效提升医疗服务质量、改善医疗水平。医疗信息化也将由此插上智慧的翅膀飞进千家万户，更好地为广大群众提供更加贴心的医疗服务。

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