看病難、看病貴、醫療資源比例失調等問題，早已成為一個社會性話題。上世紀九十年代以來，醫院紛紛通過增強自身信息化建設的辦法，力求合理地對醫療資源進行分配，以充分釋放現有醫療資源。然而,隨著醫院信息化建設的不斷進展，不同年代、業務類型各異的業務系統，已經難以實現統一規劃管理。整合現有系統，使數據集中管理，讓信息化發揮更大優勢，是信息發展到一定程度信息管理部門必需面對的一個問題。面對上述問題，中國醫療信息化的先行者之一、北京大學第三醫院（下簡稱“北醫三院”）勇于探索，在信息醫療、智慧醫療的道路上披荊斬棘，將海量多樣的醫療信息融合集成，并利用智能化的數據分析，提升服務質量、改善醫療水平，走出了一條成功之路。

從粗放管理邁向精準管理

北醫三院的信息化建設起步于上世紀九十年代末，經過多年的發展，如今的其IT系統平均日消息量已達47萬以上，主要業務系統達37個（HIS、EMR、LIS、RIS、UIS、ECG等），分別屬于13家業務提供商；現有業務接口424個，其中有效接口275個共設計OID 174個，MQ消息106種。眾多系統之間需要協同交互與信息共享、HIS（醫院信息系統Hospital Information System）業務與其他系統交互多，造成接口眾多、鎖表頻繁、宕機頻發……

顯然，以電子病歷系統（EMR）為核心的臨床數據中心（CDR），已經難以適應當前北醫三院醫療信息化業務的發展。為了建設適應衛生改革與發展需求的信息化體系，提高醫療衛生服務與管理水平，北醫三院開始了從臨床數據中心向醫療數據中心（HDR）發展的探索之路。然而，數據龐大、系統繁雜、接口眾多，是北醫三院醫療數據中心建設時所面臨的一道難題。此外，在醫療數據中心的信息系統集成平臺搭建時，還會面臨著集成平臺技術選擇問題。因為集成平臺的解決方案不同其實施成本和靈活性也各有不同。一般來說，把原來與業務系統的接口重新在平臺上成本最高，靈活性最差；基于消息分發的集成平臺靈活性為中級，成本也居中。一個較好的辦法應該是：通過標準化集成平臺建立患者主索引、規范主數據和術語字典；基于服務封裝的消息集成引擎簡化規范接口，利用ESB消息集成引擎做分發。北醫三院選擇了第三個解決辦法。

北京大學第三醫院信息管理中心主任計虹認為，建設醫療數據中心的目的在于通過規范性的、有指導意義的醫院基礎數據，提升數據質量，逐步將臨床數據和基礎標本資源庫有效銜接，最終實現精準醫療。想達到上述目標，就必需借助大數據技術來對大量的相關指標的分析研究，從而實現對現有的醫療統計數據進行第三方印證、評估。同時，要提高統計數據的質量和可信度，并提高數據分析效率、數據分析結果，將這些分析結果與基層數據提供單位實現數據共享，從而實現數據規范的管理機制，為更多的機構研究、數據分析奠定基礎。

建設高可用的醫療數據中心

“醫療數據中心不能為建而建，而是為用而建，有效服務于現實需求才是最重要的！”這是北醫三院醫療數據中心創建宗旨。為此北醫三院信息部門對已有的集成平臺進行優化，升級并完善已有版本，先解決平臺實時性等問題。在建設過程中，信息部門始終站在醫院角度分析、規劃、整理，確保實現均衡發展。通過以下方式達到平臺的高可靠性保障：

1.采用消息工具監控預警：監控消息是否積壓、有無失敗，保障消息發送的及時性、完整性。

2.集成引擎監控預警：集成引擎作為整個消息發送的核心，對數據庫表空間使用情況、系統負載、內存及CPU、硬盤等情況進行實時監控。

3.告警設定：通過計算出不同類型消息高峰時段的最大積壓量，以此作為預警條件設定。

4. 消息補發和應急機制：開發應急調用接口作為應急使用。

醫療數據中心建設的過程中一個很重要的工作是簡化接口方式：從存儲過程、視圖、動態鏈接庫、Socket API中間庫等簡化為MQ消息、Web服務兩種方式，從而有效減少業務系統的直接壓力，其中降低最明顯的是HIS系統的壓力；前端一線的業務系統之間的直連變成與消息平臺的訂閱，使業務系統間的交互，尤其是擴展系統得以快速簡便上線。

值得一提的是，醫療數據中心不僅要解決醫療信息收發的問題，還要讓這些信息數據為我所用。為此，北醫三院的醫療數據中心建設中特別注意了兩點：一是以電子病歷為核心，二是與大數據建設相結合統籌規劃。

數據中心基于數據統一存儲，方便電子病歷調閱。電子病歷可按時間軸的變化對比分析不同時間內不同醫囑所產生的治療效果和變化；將閉環醫囑過程控制中產生的信息封裝在數據中心系統中，設計出各類醫囑的執行流程，實現各個環節的狀態監控與追蹤；全面整合臨床醫技系統，快速引用各系統產生的數據。

對于檢查檢驗類醫囑，能夠實現從申請、核收、計費執行、回報結果全程的監控，加強對于醫囑過程的管控。患者統一視圖將患者歷次就診信息全景展示，門診和住院時間排序，檢驗結果、體征等趨勢分析。在臨床科研上，通過對臨床數據的預警，在交互過程中的平臺交互，數據中心交互信息的預警，基于知識庫的聯動對臨床決策做支持。

在北醫三院的醫療數據中心建設過程中，高可靠、高效的底層IT基礎設施為之提供了很好的支持。北醫三院的醫療數據中心基于x86服務器構建，并采用了Hadoop+Spark大規模并行處理框架，以充分利用集群的威力高速運算和存儲。這比傳統關系型數據庫性能提高20倍，達到數據利用與未來大數據利用的整合。數據顯示，這一架構支撐下的數據中心日均接收85萬條消息，總存儲量已達21.8TB、13.5億條記錄。其中，x86服務器的選擇對于北醫三院幾乎是必然之選，這是因為x86完善的生態和充分的人才資源可以有效保證北醫三院所需。特別是x86+開源軟件的組合給了北醫三院更多的選擇空間。

　　面向未來的交互式數據集中分析

醫療數據中心的建設給北醫三院帶來了很顯的收益。主要表現在：醫療數據中心啟用后，數據的集中存儲使數據利用和系統協同更加方便，對實時數據的分析、決策系統的完善大有益處；基于數據中心的大數據可進行相關性分析、藥品對癥分析、癥狀和診斷的相關性分析、門診流量預測、流行病預測等，實現從疾病的預防到健康，最終改變整體醫療模式，契合大健康主題；對臨床數據的預警，在交互過程中的平臺交互，數據中心交互信息的預警；基于知識庫的聯動對臨床決策做支持；基于集團的EMPI建立集團化HIS/EMR/LIS/RIS/等的業務協同；管理決策支持、臨床決策支持等都將得到廣泛應用。

顯然，醫療數據中心的建設給北醫三院帶來了實實在在的益處，面向未來，北醫三院還將繼續努力，打造面向未來的醫療數據中心。計虹展望了她對未來醫療數據中心的設想：隨著醫院信息化建設的持續深入，北醫三院將繼續通過醫療數據中心平臺建設，為臨床業務、科學研究提供更多支持。主要工作包括：多系統數據協同，減少日常多系統查閱、調用的切換時間；應用多系統數據，保證數據的一致性，提升診斷處置準確性；進一步深化Hdoop及Spark數據分析為醫院提供實時分析數據，支持決策的及時性；專科建設的臨床科研一體化，為科研提供數據支撐，也為精準醫療提供技術支持；隨時調閱，節約時間和成本，提升服務效率。

今年年初英特爾發布的關于“預測性臨床分析改善醫療資源分配和護理服務模式”的精準醫療解決方案建議書曾提到，通過使用以Intel至強處理器和Intel固態盤為基礎的擴展型數據平臺，結合數據分析平臺和工具，可幫助醫療護理服務供應方降低成本，提高護理服務質量，改善患者體驗。另外，數據和預測性臨床分析平臺還可用于識別在住院期間有院內感染(HAC)風險的患者，如敗血癥或肺炎，或哪些患者的住院時間可能會大于平均時長。此外，這些解決方案還可以幫助醫療護理服務組織堅持以價值為基礎的全新報銷模式，優化服務提供方資源的分配情況，從而提高運營和成本效益以及護理服務效果。

目前，全球醫療保健系統正在經歷數字化轉型。北醫三院依據自身情況，摸索出了從粗放到精準、利用集中存儲與數據挖掘技術打造高可用醫療數據中心的寶貴經驗。這些經驗必將起到一個很好的指引作用。相信隨著醫療信息化技術瓶頸的不斷被打破，通過信息醫療、智慧醫療的方式，會有效提升醫療服務質量、改善醫療水平。醫療信息化也將由此插上智慧的翅膀飛進千家萬戶，更好地為廣大群眾提供更加貼心的醫療服務。