《医疗科研大数据平台技术指南 第1部分：总则》

1医疗大数据平台技术指南第1部分：总则本文件规定了医疗大数据平台的术语和定义、应用与管理的框架。本文件适用于医疗大数据平台的建设、应用与管理方面，支持医疗大数据平台相关的软件或解决方案的研发、选型和评价工作。2规范性引用文件下列文件中的内容通过文中的规范性引用而构成本文件必不可少的条款。其中，注日期的引用文件，仅该日期对应的版本适用于本文件；不注日期的引用文件，其最新版本（包括所有的修改单）适用于本文件。GB/T35295信息技术大数据术语3术语和定义下列术语和定义适用于本文件。3.1大数据bigdata具有体量巨大、来源多样、生成极快、且多变等特征并且难以用传统数据体系结构有效处理的包含大量数据集的数据。[GB/T35295,术语和定义2.1.1]3.2医疗大数据medicalbigdata符合大数据特征的在疾病诊疗过程中产生的与医疗相关的海量数据的集合。3.3医疗大数据平台medicalbigdataplatform基于海量医疗数据以及大数据技术系统构建的数据汇聚、治理、应用的集合，是提高医疗数据挖掘利用效率的基础设施和重要工具。3.4分布式计算distributedcomputing一种覆盖存储层和处理层的、用于实现多类型程序设计算法模型的计算模式。[GB/T35295,术语和定义2.1.22]23.5数据采集接入dataacquisitionaccess将数据传输进入大数据平台所采用的形式。3.6结构化数据structureddata具有预定义模型或以预定义方式组织的数据。3.7非结构化数据unstructureddata不具有预定义模型或未以预定义方式组织的数据。[GB/T35295,术语和定义2.1.25]3.8数据治理datagovernance对数据进行处置、格式化和规范化的过程。注1：数据治理是数据和数据系统管理的基本要素。注2：数据自理设计数据全生成周期管理，无论数据是否处于静态、动态、未完成状态还是交易状态。[GB/T35295,术语和定义2.1.43]3.9数据开放共享dataopeningandsharing将分散建设的若干应用系统进行整合，通过计算机网络进行数据的传输及共享，提高数据资源的利用率。4医疗大数据平台技术指南概述医疗大数据平台技术指南系列标准主要包括总则、平台技术架构、数据管理、临床科研平台功能、开放共享技术和人工智能临床预测模型构建共6个部分，分别从数据管理、应用、开放共享等进行约束，涵盖了医疗数据产生到应用的全生命周期，明确了医疗大数据平台的总体架构、各环节重点工作任务及技术指标要求。架构如图1所示。图1医疗大数据平台技术指南标准架构35总体规划5.1需求分析各机构宜以自身发展规划及需求为导向开展医疗大数据平台建设，可从以下方面开展需求分析：——分析机构内医疗大数据平台建设外部环境，包括但不限于政策导向、技术成熟度、行业发展趋势，以及医疗大数据平台相关的产业、技术、应用等情况；——分析机构内医疗大数据平台建设内部环境，包括但不限于运营管理需求、学科发展需求、医疗数据治理需求、数据挖掘分析需求、以及机构内技术条件和软硬件、网络基础等；——分析并明确拟通过医疗大数据平台建设解决的痛点难点。5.2目标确立本系列标准旨在提出一套功能完善、技术可行、覆盖医疗数据全生命周期的医疗大数据平台建设技术方案和管理方法，依据本系列标准主要有助于实现以下目标：——医疗机构实现医疗数据持久化、资产化管理；——医疗数据的标准化、高质量治理；——高性能、功能全面的临床科研平台；——促进医疗数据流动与共享。5.3可行性论证各机构宜依据需求分析以及建设目标，对医疗大数据平台建设的主要内容、配套条件、技术路线、资源投入和预期成效等进行全面、系统的调查研究、分析比较和评估论证，给出可行性论证结果。可行性论证的重点包括但不限于：——战略可行性：宜重点分析医疗大数据平台是否能够满足机构发展战略的落地与实现；——业务可行性：宜重点分析医疗大数据平台是否能够解决业务痛点难点、补齐能力短板、提高业务效率；——技术可行性：宜从机构现有信息化架构、网络环境、机房环境、数据基础、安全防护、技术人员能力等方面开展论证；——组织可行性：宜从机构现有组织架构、人员配置、管理模式等方面开展论证；——效益可行性：宜从投入预算、预期产出、潜在风险等方面进行效益分析。6标准概况6.1平台技术架构平台技术架构是医疗大数据平台建设的顶层设计规划，规划时宜重点考虑以下方面情况，包括但不——宜从机构业务量、数据量以及服务范围考虑，明确平台建设目标；——宜采用分层式架构设计，降低系统耦合性，便于后期拓展及维护；——宜通过建设目标进行软硬件架构规划，明确技术方案及硬件配置；——宜包含数据安全、数据质控、管理调度模块，保障数据安全和平台稳定性。6.2数据采集4数据采集是医疗大数据平台接入原始数据的重要环节，该环节的性能、稳定性对平台应用至关重要，规划时宜重点考虑以下方面情况，包括但不限于：——宜从机构业务量、数据量以及服务范围考虑，明确数据采集范围；——宜兼容各种常用数据库类型，支持多种采集技术；——宜根据源系统数据库类型、源数据类型等信息选择相应数据采集技术；——宜根据数据应用优先级和重要性，设计采集质控规范。6.3数据存储数据存储是医疗大数据平台进行数据持久化的重要环节，规划时宜重点考虑以下方面情况，包括但不限于：——宜采用分层分域的主题化数据存储架构，降低数据间的耦合性；——宜根据数据类型、使用方式、使用频率等信息确定数据存储方式；——宜支持数据存储安全及数据存储运维管理。6.4数据治理数据治理是医疗大数据平台进行数据清洗、标准化的重要环节，是包含组织、制度、流程、工具等部分的整套管理体系，规划时宜重点考虑以下方面情况，包括但不限于：——宜符合相关法律法规、行业监管和内部管控等对医疗机构数据及其应用的安全、合规要求；——宜涵盖平台数据全生命周期的数据管理；——宜满足元数据管理、主数据管理、数据质量管理、数据资产管理、数据安全管理要求；——宜具体医学术语标准化及医学逻辑处理能力，解决医学数据非结构化、非标准化数据多的问题。6.5临床科研系统功能临床科研系统是各大医疗机构应用最广泛的医疗大数据应用，包括数据管理模块、项目管理模块、数据分析模块、用户管理模块，能够为临床科研工作提高数据获取、分析效率，规划时宜重点考虑以下方面情况，包括但不限于：——宜明确系统架构，包括WEB架构、部署容器、数据库、功能模块等；——宜根据数据规模、服务人群明确系统性能要求；——宜具备完善的数据安全保护机制，支持去隐私化、数据使用留痕、细粒度权限管理；——宜满足临床科研全流程数据需求，支持样本收集、科研项目管理、变量选取、数据挖掘等。6.6数据开放共享数据开放共享是发挥医疗数据价值的关键环节，其包括数据共享范围、数据共享方式、数据共享内容格式、数据共享安全要求等内容，规划时宜重点考虑以下方面情况，包括但不限于：——宜明确数据共享原则；——宜明确数据开放共享管理机制；——宜明确医疗数据开放共享伦理审核机制；——宜明确信息交换方式、数据接口、文档传输等技术要求。56.7人工智能临床预测模型构建人工智能临床预测模型