集团医院一体化数据中心的建设与应用实践.pdf

108 China Digital Medicine.2023,Vol.18,No.8集团医院一体化数据中心的建设与应用实践林志刚【摘要】目的：解决医院传统数据中心数据采集范围不全、数据标准执行难、数据服务提供难等相关问题。方法：基于中台理念建设集团医院一体化数据中心，通过对数据体系架构、数据标准的管理实现多院区数据的全量汇聚及标准化治理，并为各院区提供统一的数据服务。结果：一体化数据中心已为 40 多万名患者提供免注册共享服务，支持跨院区检查项目 2 381 项，其中 CT、MRI 等大型设备门诊跨院预约等待时长较全院同等门诊平均预约时间缩短近 50%。结论：集团医院一体化数据中心的建设有效实现了数据资产的统一规划，可满足多院区管理一体化、数据应用多元化的需求。【关键词】集团医院；数据中台；一体化模式；主数据管理；数据服务Doi:10.3969/j.issn.1673-7571.2023.08.019【中图分类号】R317.32；R319 Construction and application practice of integrated data center in group hospitals LIN Zhigang.Department of Information Center,The First Affiliated Hospital of Fujian Medical University,Fuzhou 350005,Fujian Province,China【Abstract】Objective To solve the problems of incomplete data collection scope,difficult data standard implementation and difficult data service provision in traditional data centers of hospitals.Methods The integrated data center of the group hospital was built based on the concept of middle platform,and the full volume of data aggregation and standardized governance of multi-district data were realized through the management of data system architecture and data standards,and unified data services were provided for each hospital district.Results The integrated data center has provided registration-free shared services for more than 400,000 patients and supported 2,381 cross-district examinations,among which the waiting time for cross-district appointments for CT,MRI and other large equipment outpatient clinics has been shortened by nearly 50%compared with the average appointment level for the same examinations in the whole hospital outpatient clinics.Conclusion The construction of the integrated data center of the group hospital has effectively realized the unified planning and sorting of data assets and met the needs of integrated management and diversified data applications in multiple hospital areas.【Keywords】Group hospitals;Data middle platform;Integrated model;Master data management;Data services作者单位：350005 福州，福建医科大学附属第一医院信息中心为积极响应国家分级诊疗的号召，同时满足医院长远发展需要，一院多区的建设模式成为许多医院的主要选择1-2。多院区发展提升了医院的品牌和效益，同时也带来了资源配置重复、管理模式粗放和人力资源僵化等突出问题3-6。多院区一体化管理是解决上述问题的关键。本研究结合当前需求，探讨传统数据中心存在的问题，并引入数据中台的建设理念，以福建医科大学附属第一医院（以下简称福医 附一）为例，分析总结集团医院一体化数据中心的设计思路、建设要点、建设成效，以期为建设集团医院数据中心提供借鉴。1 问题分析随着智慧医院和新兴技术的发展，数据中心面临着多元化的数据数据管理与利用Data Management and Utilization中国数字医学2023 第 18 卷 第 8 期 109应用需求7，如建设科研大数据库，满足优势学科在临床能力、科研合作等方面的需求。同时，多院区发展使得面向集团外部医疗机构的交互增多，这就对数据中心的安全提出了新的要求。传统数据中心主要存在以下几方面的问题。（1）数据采集范围不全。随着多院区业务的增长，数据使用的范围不断增加，传统数据中心仅汇聚部分主要数据，无法满足后续业务发展的需要。（2）数据标准执行难。传统数据中心虽有数据标准，但缺乏数据使用规范，导致各个业务系统的数据来源、数据理解维度等存在差异，造成数据不一致8-9。（3）数据服务提供难。传统数据中心针对数据应用需求进行定制开发，数据口径及来源不一致，不能保证数据共享的安全性。2 总体设计福医附一现已有茶亭院区、滨海院区、奥体院区、闽南医院等多个院区，为确保多院区实现“医疗同质、管理一体”的目标，本院启动集团医院一体化数据中心建设。2.1 总体架构设计为突破传统数据中心的局限性，福医附一引入数据中台理念，构建集团医院一体化数据中心，将数据作为基础要素独立出来10，面向集团医院所有业务系统的数据交换和数据汇聚，将多院区的数据全量且实时或定时汇集到数据湖，并基于标准体系从源端把控数据质量，最终实现一体化汇聚、一体化管理、一体化应用的目标。一体化数据中心总体架构见图 1。首先，一体化数据中心需要实现对数据的全量汇聚，在不影响各院区生产系统的前提下，支持对各院区多源数据库的实时或定时汇聚。其次，通过统一的数据体系、数据标准、数据质量校验等治理手段对汇聚后的数据进行转换、清洗、解析、加密、隐私处理，最终实现多院区数据的标准化、统一化。然后，在标准数据体系上构建数据资源目录，并将数据封装成数据服务，通过数据服务的注册、管理、编排、鉴权等，以统一、标准的形式开放给各院区、各业务部门及合作伙伴。最后，基于一体化数据中心构建协同应用，形成资源协同、业务协同、外部协作。2.2 存储架构设计区别于单体医院的数据中心建设，集团医院数据中心需要同时存储多个院区的数据，涉及的数据量较大。为此，福医附一将各院区已有的数据中心存储服务进行利旧，作为多院区数据中心的贴源层（operational data store，ODS），图 1 集团医院一体化数据中心总体架构数据管理与利用Data Management and Utilization110 China Digital Medicine.2023,Vol.18,No.8存储架构见图 2。2.2.1 院内数据中心 主要构建两部分数据存储，一部分为主要业务系统（如 HIS、EMR）的实时备份库，同时作为院区对外业务查询或统计的数据库，实现业务系统的读写分离，保证业务系统的稳定性。另一部分是院内业务系统的 ODS 库，实现业务系统对原始数据的统一存储，同时作为多院区数据中心的贴源层。2.2.2 集团数据中心 基于院内数据中心，构建集团一体化数据体系，建立集团数据统一标准、统一存储，并利用大数据存储技术，实现对缓存库、标准库、检索库、归档库等的结构化与非结构化存储管理。其中，缓存库在数据标准化后将不再存储数据，仅保留院内数据中心的贴源层数据，避免数据的冗余存储。3 建设要点基于中台的总体架构设计，重点围绕数据体系架构、数据标准管理、数据服务管理等 3 部分建设一体化数据中心。3.1 数据体系架构基于中台的数据体系架构充分利用大规模并行处理（massively parallel processing，MPP）数据库的事务性特性，将所有数据汇聚在同一数据环境中进行处理，数据体系架构见图 3。3.1.1 贴源层 主要特点是实时性和读取性11，采用 CDC、ETL 等技术对各院区业务系统数据进行采集、汇聚，尽可能保留原始业务数据。3.1.2 统一数据仓库层 从业务域的维度，对贴源层数据按照统一规范进行重新组织。每个业务域根据不同特性进行近标层和标准层的建设。近标层主要针对贴源层的数据进行初始化的数据清洗，如在诊疗域中将患者就诊基本信息和患者费用进行汇总，形成患者当次的就诊汇总记录，实现既快又准的数据转换。标准层根据近标层内容进行二次加工处理，与标准化数据进行映射，实现数据的统一使用。3.1.3 标签数据层 该层主要面向对象建模，对跨业务板块、跨数据库的特定对象数据进行整合，形成对象的区域标签体系。在特定业务数据到达贴源层后，利用 Kafka 消息队列并结合统一数据仓库层数据，通过数据加工引擎，最终判定是否符合标签要求，符合条件则存储至标签数据层，为临床业务系统应用提供基础。例如，高血压患者标识，将患者相关血压数据推送到 Kafka图 2 集团医院一体化数据中心存储架构图 3 数据体系架构数据管理与利用Data Management and Utilization中国数字医学2023 第 18 卷 第 8 期 111消息队列，并结合患者基本信息进行标签判断，最终存储在标签数据层。具体流程见图 4。3.1.4 应用数据层 该层主要根据业务需要从统一数据仓库层、标签数据层抽取数据并加工，以满足业务及性能要求。引用可视化的数据处理工具以及数据服务工具，采用分布式离线加工，加工后的数据集根据不同的使用场景同步到不同的存储介质，以达到业务对不同吞吐量和响应时间的需要。最终，基于统一数据资产目录快速封装，提供不同的对外服务，实现数据的快速应用。3.2 数据标准管理集团医院一体化数据中心需要优先保障集团内部的统一标准化，数据标准管理大致分为以下 4 个步骤。3.2.1 标准收集管理 遵循“顶层设计，统一下发”的管理原则，将各院区所涉及的主数据统一进行收集和管理，包括基础字典和业务字典等具有共享性的基础数据12，见图 5。基础字典主要包含医疗业务常用的术语字典、值域字典、码表等，这些数据一般均有相关行业标准进行支撑。业务字典主要针对具有业务特性的字典，如诊疗字典、物资字典、诊断字典等，这部分数据主要在常用业务系统中维护，如HIS、物资系统、OA 系统等。通过接口模式将各业务系统所维护的数据实时同步至集团字典体系中，随后通过集团 ESB 总线以 API 接口实现标准字典的统一下发，保障各院区系统间标准执行的一致性。3.2.2 数据转换处理 主数据对应的标准在明确数据来源和依据后，为实现各院区间的实时和历史诊疗数据的有效共享，福医附一对所有共享数据进行盘点，涉及 12 个业务数据领域，包括患者类别、处方类别、诊疗类别、收费类别等，涉及的细项类别信息高达 70 种。在建设过程中，由于各院区均建有集成平台和数据中心，并已形成院内标准。为此，针对历史数据的标准化，各院区通过离线 ETL任务，按照集团化标准将历史数据统一整合到集团化数据中心。针对实时数据，要求各院区业务系统按照集团标准字典进行改造，不具备改造能力的则需要在数据传输前做字典对照，按照标准进行数据交互。3.2.3 介入审批规范 字典的真实、有效性还需结合相应的管理措施，将多院区标准数据的管理权限下放给各个院区职能科室进行专人管理，并能够进行多角色确认审核，包括数据存储模型创建、标准数据维护、标准数据审批、标准数据下发等，避免因技术人员对业务内容不熟悉导致的管理错误等风险，保证集团标准字典的真正落地，具体流程见图 6。3.2.4 数据质量考核 为了在源端有效控制数据质量问题，确保标准的落地执行，避免事后进行大量的数据清洗工作13-14，集团一体化数据中心基于标准实行了数据质量管理。数据质量规则包括规则名称、规则类别、规则类型、规则脚本、规则描述。分为基础规则和业务规图 4 标签数据处理流程数据管理与利用Data Management and Utilization112 China Digital Medicine.2023,Vol.18,No.8则，其中基础规则包括一致性、完整性、唯一性，用于检验数据项的相关格式，如日期项是否符合日期格式规范要求，数据字段是否为空，数值项是否超过长度要求以及是否存在非数值符号。业务规则包括整合性、及时性、逻辑性、稳定性、准确性、有效性，用于医院实际业务场景产生的数据校验，如门诊医生有没有分发挂号权限，药品盘点单与药品库存账页数据是否一致等。此外，福医附一将数据质量与临床绩效考核绑定，由系统生成基于科室、医疗组乃至个人的数据质量报告，基于数据质量的报告结果作为医生绩效考核的一部分，形成有效的 PDCA 管理机制流程。3.3 数据服务管理数据服务作为数据中台建设的最上层，基于数据资产目录的内容，通过 API 以服务化、接口化的方式供数据消费端使用，屏蔽底层技术，使调用者只关注数据本身，为下游应用提供数据支撑，提高数据利用率，并通过以下技术手段保证数据服务提供的稳定性和安全性。3.3.1 限流熔断机制 利用开源的服务容错技术，以流量为切入点，从图 5 主数据管理模式图 6 主数据管理权限的下放流量控制、熔断降级、系统负载保护等多个维度保持服务的稳定性。例如，基于院外网络的安全性及对院内系统的影响考虑，若院外报告查询服务的响应时间超过所设置的最大响应时间,则被判定为慢接口，当慢接口占所有请求数的比例超过 60%时，则会自动熔断，经过熔断时长后才会进入探测恢复状态，以保证整体数据访问的稳定性。3.3.2 黑名单访问控制 为避免恶意攻击，保障系统资源的有效利用，支持动态配置黑名单策略，当请求触发黑名单策略后，自动识别并拒绝链接。例如，集团院感系统需要访问大量的诊疗数据，且时效性要求不高，为此将该系统设置为0:00 5:00 进行正常访问，非此时间段的访问则将院感系统的请求纳入黑名单，减少在业务高峰期大数据量的访问，保证了数据的稳定性。3.3.3 隐私管理机制 可对数据服务中共享的某一字段进行脱敏处理。例如，对患者基本信息中的身份证信息、详细住址进行敏感信息标记，并自动对敏感信息中的部分内容用“*”进行脱敏。若科研系统要调用患者信息，数据中心会对标记的敏感信息执行相应的脱敏策略，最终将隐私处理后的数据提供给科研系统，以此实现数据的安全。4 建设成效截至 2023 年 3 月，集团医院一体化数据中心的贴源层已采集 3 个 院区 2.3 TB 数据。通过初步的数据清洗，形成患者、处方、财务、诊疗、病历、服务、运营等 7 个业务域，数据管理与利用Data Management and Utilization中国数字医学2023 第 18 卷 第 8 期 113其中患者数据 1.1 亿条，处方数据2.5 亿条，财务数据 6.2 亿条，诊疗数据4.9亿条，病历数据3.2亿条，服 务 数 据 6.8 亿 条，运 营 数 据 12.5 亿条，通过整合，形成 54 种患者标签数据。为有效提升数据质量，构建了 1 024 万条主数据，包括 954 万条患者主索引、21 万条基础字典、49 万条业务字典，制定了数据质量核查规则 1 100 条。基于上述标准数据治理的基础，为集团医院及各院区提供统一的数据服务，实现业务驱动的数据应用，形成资源协同、业务协同、外部协作等应用，调用频率高达201 万次/天。截至 2023 年 3 月，已为 40 多万患者提供了免注册共享服务，占整体新增建档人员的26.4%，近 3 个月内，约 5%的住院患者享受跨院诊疗服务，累计金额超 1 300 多万元，提升了患者在集团机构内的就医效率，见图 7。目前支持跨院区检查项目2 381项，跨院区检查约 6 000 人次/天，占集团医院检查总量的 3.41%，其中 CT、MRI 等大型设备门诊跨院预约等待时长较全院门诊同等检查平均预约时间缩短近 50%。在我院检查医疗服务资源跨院共享的模式下，神经外科、骨科与手外科、胃肠外科等重点科室择日住院患者通过实施跨院区检查后转正入院的天数平均缩短 1.1 天，降幅达27.02%，医疗资源周转效率大幅提升。未来，我院将进一步探索“择日住院+检查资源共享”的新发展模式，让“数据多跑路、患者少跑腿”，实现数字化的集团医院管理模式。5 结束语基于中台的集团医院一体化数据中心的建设有效实现了集团内各院区数据资产的规划和梳理，消除了各院区的数据孤岛，保障了数据的安全共享和应用，有效提升了多院区运营管理的效率15，实现了不同院区间的同品质医疗，也为国家区域医疗中心的多级辐射建设模式提供了新的信息化实践样本。未来，医院将继续以中台思维持续完善一体化数据中心，构建元数据管理、数据资产地图等模块，提升数据质量，持续创新，不断挖掘数据在临床诊疗、运营管理和患者服务等方面的应用价值，支撑国家区域医疗中心的高水平建设和医院的高质量发展。参考文献1 李桂祥,王亮,李宗芳,等.多院区医院信息系统建设模式研究J.中国医疗设备,2020,35(2):106-110,129.2 王梦莹,贾末,孙震,等.协同平台建设支持多院区发展的探索与实践J.中国数字医学,2020,15(10):50-52,81.3 张彦杰,马海忠,冯园园,等.多院区公立医院一体化治理体系的构建与应用J.中国医院管理,2021,41(9):5-7.4 吴牡丹,谭剑.多院区同质化管理的难点与对策分析J.中国卫生质量管理,2021,28(4):92-94.5 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