基层医院医疗大数据综合应用平台的建设与应用(1)
摘要：为深度挖掘现有医院信息系统数据资源，提升医疗数据的利用率，为医院管理层的科学决策提供数据支撑。本院以医院各项业务系统平台为基础，构建主题数据仓库，最终搭建出包含分析、预测、监测、诊疗、健康管理的医疗大数据综合应用平台。通过该平台，有效解决了原始数据难以抽取、整合、清洗、处理的问題，有效整合数据资源，加快了各项数据的读取速度。通过对医疗数据的多种方式利用，提升了数据的利用率。
关键词：深度挖掘;医疗大数据;综合应用平台;数据仓库
中图分类号：R197 文献标识码：B DOI：10.3969/j.issn.1006-1959.2019.05.011
文章编号：1006-1959(2019)05-0028-03
, 百拇医药
Abstract：In order to deeply explore the existing hospital information system data resources， improve the utilization of medical data， and provide data support for the scientific decision-making of hospital management. Based on the hospital's various business system platforms， the hospital built a thematic data warehouse， and finally built a comprehensive medical data platform including analysis， forecasting， monitoring， diagnosis and treatment， and health management. Through the platform， the problem of difficult to extract， integrate， clean and process the original data is effectively solved， the data resources are effectively integrated， and the reading speed of each data is accelerated. Increased data utilization through the use of multiple ways of medical data.
, 百拇医药
Key words：Deep mining;Medical big data;Integrated application platform;Data warehouse
随着信息技术的普及，各行各业信息化建设也日益完善。医院信息化经过最近十多年的建设，各级医院也上线了诸如医院管理信息系统(Hospital Information System，HIS)、临床检验信息系统(Laboratory Information System，LIS)、医学影像管理系统(Picture Archiving and Communication Systems，PACS)、病案管理信息系统、合理用药系统、院内感染检测系统等各种业务信息系统，极大程度上促进了医院的快速发展。与此同时，医院各种信息系统均产生了大量的应用数据，据分析，到2020年，医疗数据将急剧增长到35 ZB，相当于2009年数据量的44倍，已经具有大数据“4V”的特点，至少从规模上医疗数据已逐渐变得足够“大”[1]。虽然数据量已经很大，但是目前对数据的使用仍然不甚理想，如何整合数据资源、提高数据的利用率，俨然已经成为当前医院急需解决的问题。考虑到医院信息系统种类繁多，各自采用的数据库与开发语言不尽相同，数据格式也多种多样，导致系统之间数据信息难以交互[2]，这也为数据的整合利用加大了难度。因此，实现诸多系统间的协同交互以及信息共享，采用有效的方式对数据进行集中管理与整理具有重要意义[3]。我院经过近15年的信息化建设，目前已经建立起相对完善的医院信息系统，同时每年业务数据进入高速增长模式，现有信息系统已累积了海量的医疗数据，这为大数据分析打下了坚实的基础。但是数据利用率较低，已经不能满足医院管理和发展的需要。因此我院于2018年建立了基于数据仓库的医疗大数据综合应用平台，这也标志着医院信息化发展进入了新的时代。
1医疗大数据综合应用平台介绍
我院的医疗大数据综合应用平台利用Hadoop技术和网络爬虫技术解决数据访问速度慢的难题，实现了上亿数据的秒级显示。平台创建过程中不需要HIS或第三方厂家提供接口，同时能整合不同格式、不同厂家的病史数据，并采用专业的IDE开发设计工具，无需编程即可实现数据的利用和呈现。大数据综合应用平台在生产业务系统的大平台上进行主题数据仓库的构建和分析，包括数据仓库的设计，OLAP前端展示和数据挖掘。该平台通过预先建立的数据通道，利用多数据源ETL工具将HIS、LIS、PACS等业务系统的数据抽取、录入、整合到数据中心去，然后再建立相应的运算模型，创建数据仓库，最后再进行各类的数据挖掘和分析。具体的平台构成和总体流程见图1和图2。, 百拇医药(邹涛)
关键词：深度挖掘;医疗大数据;综合应用平台;数据仓库
中图分类号：R197 文献标识码：B DOI：10.3969/j.issn.1006-1959.2019.05.011
文章编号：1006-1959(2019)05-0028-03
, 百拇医药
Abstract：In order to deeply explore the existing hospital information system data resources， improve the utilization of medical data， and provide data support for the scientific decision-making of hospital management. Based on the hospital's various business system platforms， the hospital built a thematic data warehouse， and finally built a comprehensive medical data platform including analysis， forecasting， monitoring， diagnosis and treatment， and health management. Through the platform， the problem of difficult to extract， integrate， clean and process the original data is effectively solved， the data resources are effectively integrated， and the reading speed of each data is accelerated. Increased data utilization through the use of multiple ways of medical data.
, 百拇医药
Key words：Deep mining;Medical big data;Integrated application platform;Data warehouse
随着信息技术的普及，各行各业信息化建设也日益完善。医院信息化经过最近十多年的建设，各级医院也上线了诸如医院管理信息系统(Hospital Information System，HIS)、临床检验信息系统(Laboratory Information System，LIS)、医学影像管理系统(Picture Archiving and Communication Systems，PACS)、病案管理信息系统、合理用药系统、院内感染检测系统等各种业务信息系统，极大程度上促进了医院的快速发展。与此同时，医院各种信息系统均产生了大量的应用数据，据分析，到2020年，医疗数据将急剧增长到35 ZB，相当于2009年数据量的44倍，已经具有大数据“4V”的特点，至少从规模上医疗数据已逐渐变得足够“大”[1]。虽然数据量已经很大，但是目前对数据的使用仍然不甚理想，如何整合数据资源、提高数据的利用率，俨然已经成为当前医院急需解决的问题。考虑到医院信息系统种类繁多，各自采用的数据库与开发语言不尽相同，数据格式也多种多样，导致系统之间数据信息难以交互[2]，这也为数据的整合利用加大了难度。因此，实现诸多系统间的协同交互以及信息共享，采用有效的方式对数据进行集中管理与整理具有重要意义[3]。我院经过近15年的信息化建设，目前已经建立起相对完善的医院信息系统，同时每年业务数据进入高速增长模式，现有信息系统已累积了海量的医疗数据，这为大数据分析打下了坚实的基础。但是数据利用率较低，已经不能满足医院管理和发展的需要。因此我院于2018年建立了基于数据仓库的医疗大数据综合应用平台，这也标志着医院信息化发展进入了新的时代。
1医疗大数据综合应用平台介绍
我院的医疗大数据综合应用平台利用Hadoop技术和网络爬虫技术解决数据访问速度慢的难题，实现了上亿数据的秒级显示。平台创建过程中不需要HIS或第三方厂家提供接口，同时能整合不同格式、不同厂家的病史数据，并采用专业的IDE开发设计工具，无需编程即可实现数据的利用和呈现。大数据综合应用平台在生产业务系统的大平台上进行主题数据仓库的构建和分析，包括数据仓库的设计，OLAP前端展示和数据挖掘。该平台通过预先建立的数据通道，利用多数据源ETL工具将HIS、LIS、PACS等业务系统的数据抽取、录入、整合到数据中心去，然后再建立相应的运算模型，创建数据仓库，最后再进行各类的数据挖掘和分析。具体的平台构成和总体流程见图1和图2。, 百拇医药(邹涛)