医院信息化实时数据中心建设与应用

实时数据中心建设与应用2020公司产品体系

围绕“临床（院内外）、科研（院内外）、数据平台、智能化应用”的产品体系：数据中心定位和选型

决定技术架构、硬件网络方案、集成复杂度和投入成本单纯主题BI单向数据利用支撑实时业务系统及数据利用实时数据中心的业务目标

1、支持实时业务系统数据交互，实现系统间数据访问解耦2、支持订阅数据的推送3、为监测系统（如院感等）提供及时分布式计算初步数据4、未来支持业务系统的辅助决策支持计算一、支撑业务系统方面二、数据利用方面1、实现基础传统BI数据统计分析（等级评审第七章、院长驾驶舱等）2、支撑HIMSS、电子病历评级、互联互通评级、JCI、智慧医院评价…3、特定指标的实时计算4、支持深层次数据挖掘（NLP、相关性分析、预测分析等）实时数据中心技术架构体系Hadoop大数据生态系统满足实时数据中心业务目标基础架构基于大数据的应用医院业务系统HISEMRNISOPSPACSRISLISICUHadoop大数据平台管理节点管理节点管理节点数据节点数据节点数据节点数据节点数据节点数据节点数据节点数据节点数据节点数据节点数据节点数据节点数据节点数据节点数据节点数据节点医院数据中心应用其他数据应用（使用hadoop）分布式存储并行计算实时计算实时数据中心硬件体系Hadoop虚拟化大数据平台（不需要管理节点)计算/数据节点计算/数据节点计算/数据节点计算/数据节点计算/数据节点计算/数据节点计算/数据节点计算/数据节点计算/数据节点计算/数据节点计算/数据节点计算/数据节点数据节点数据节点数据节点数据节点数据节点数据节点横向NAS存储选项实时数据中心与集成平台关系

抽取和推送的实质性区别（由各业务系统遵循数据规范和转换，而不是由数据中心去理解业务系统)数据服务总体架构体系

数据采集数据存储数据处理数据融合数据服务展现应用实时接入（临床业务、收费业务相关）非实时接入（人、财、物、后勤、历史数据）HISEMR检查NISLIS…H’R患者信息就诊信息检查报告检验报告用药手术病历……数据标准化处理标准化指标计算实时指标汇集互联互通CDA……基于SOA的对外数据服务API工作负荷服务效率数据分级分层费用医改监测主题相关设备利用效率监测类……数据中心的数据服务，不是简单的数据集中和原始的数据对外服务数据服务三大应用方面

1）支撑业务系统方面2）数据利用方面3）医院信息服务部门数据分析赋能方面3.1支撑业务系统方面

（一）已有系统的相关调整（二）新业务系统的数据接入和服务规范授牌类的评级评审对外数据服务运营决策临床应用3.2数据利用方面

HIMSSEMRAM评级、电子病历评级、互连互通评级、JCI、等级评审科室医生下钻医疗质量数据利用开发深度和范围主要匹配医院不同阶段的目标其它数据的深层次应用（大数据科研、AI等）单病种、DRGs3.3赋能信息服务部门方面

自定义数据模型自定义分析模型自定义展现模型不是对医院进行数据和技术屏蔽，两眼一抹黑，而是赋能医院，提供丰富的数据分析工具：数据应用不同于业务系统可以通过功能、流程可以固定下来，应时而变“实时”的界定业务系统产生结果后，及时推送。定时去取有很多文章介绍：3秒，1分钟，3分钟。。。1）实时的界定问题：2）实时覆盖面问题：实时性需要消耗比较大的改造成本和资源成本，因此不是所有系统都需要实时性，实时性是分级别的影响后续业务系统工作流程或数据使用的需要实时性如主数据、物质管理或后续仅用于统计的的数据不需要实时性有些数据中心方案是所有业务系统都不动，不需要厂家之间协调，短平快。业务系统改造问题比如：对所有病人身份统一识别，提供患者主索引服务（EM⁃PI），建卡系统改造？数据中心定义了数据的输入和对外服务标准规则，由各业务系统遵循数据规范和转换，而不是由数据中心去理解业务系统。未来即使同一种业务也会来至不同系统，不同终端（如下医嘱）。1）业务数据规范前置问题：2）数据和业务系统管理规划策略问题：前端省事后端处理必定费事；前期省事未来深度扩展比较麻烦对Hbase等数据存储的存疑

有点观点认为HBase只擅长非结构存储不擅长结构化数据存储HBase、HDFS作为基础存储类SQL查询工具：HIVE、Impala、Spark

SQL数据仓库工具：apache

Kylin数据并行计算处理工具：Map-Reduce、Spark实时数据处理工具：Storm、Spark

Streaming统计(机器学习)工具：R语言、Mlib数据探索工具：Tableau、SAS、SPSS、Pentaho等SQLModernAnalyticDB

8月28日，KafkaSummit：Kafka+KSQL要颠覆传统数据库整个数据