大数据时代医院信息管理平台的构建

张东强，郑建中

（山西医科大学，山西 太原 030001）

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大数据时代医院信息管理平台的构建

张东强，郑建中

（山西医科大学，山西 太原 030001）

我国的医院信息管理工作开展了近30年，在取得长足进步的同时，仍存在很大的改进和发展空间。笔者阐述了我国医院信息化发展存在的不足，描述了大数据技术的意义以及对于医院信息化发展的价值和重要性，提出大数据时代医院信息化管理的趋势是区域性的医院信息管理平台，并对“平台”构建方式、构建过程中的重要问题、功用、发展方向等诸多方面进行讨论。

大数据；医院信息系统；第四范式；Hadoop

所谓“大数据”是一个并不十分清晰的概念，至今还没有一个科学家或机构能提出一个确切的数字或数量级来界定，到底多大的数据集合才算是“大数据”。网络计算机领域的专家是这样描述它的，“大数据是指无法在一定时间内用常规机器和软硬件工具对其进行感知、获取、管理、处理和服务的数据集合”。而世界著名的网络计算机公司IBM在其发布的报告中提出，大数据应具有“3V”的显著特点：Volume、Variety、Velocity[1]。

IDC公司2012年发布的报告指出，2011年网络数据总量为1.8 ZB，预计到2020年总量达到35 ZB，而在这之后的10年间，数据总量将增长50倍[1]。当人们满足于自己手中以“GB”为单位的移动存储设备或网络终端时，是无法体会“ZB”这一庞大的概念的，无法运用类似“乒乓球与地球”这样的比喻来形容它，因为相比之下，数据之间的比较要抽象且悬殊得多。但是，无论这一概念多么的难以诠释和把握，无疑，大数据的时代已然来临了。

1 大数据研究的重要性

随着网络信息量的不断增大以及增长速度的不断提高，如何深度挖掘，高效处理这些庞杂的数据越来越受到相关领域科研人员的重视。人们清楚地意识到，这些杂乱无章的数据流背后隐藏着巨大的价值，它所能带给社会各个领域的巨大的贡献是不可估量的。2007年吉姆·格雷在他最后一次演讲中描绘了数据密集型科学研究的“第四范式”[1]，将数据密集型科学从计算科学中单独分开，他认为，要解决我们面临的某些最棘手的全球性挑战，“第四范式”可能是唯一最具有系统性的方法。2011年《Science》出版了名为“Dealing with data”的专刊，讨论了数据洪流（Data Deluge）所带来的机遇[1]。2012年4月，欧洲信息学与科学研究学会会刊《ERCIM News》出版了专刊“Big data”讨论了大数据时代的数据管理、数据密集型研究的创新技术问题[2]。Albert-László Barabási 教授将网络理论称为“20世纪量子力学的可尊敬的后继”，认为对于它的研究，是在构建一个新的理论和算法的框架[2]。

比以上内容更值得注意的是，在某些国家和地区，大数据的开发和利用，正以其独特的作用和重要性影响着政治团体甚至国家的运转。2012年3月29日，美国总统奥巴马在白宫召开会议，发布了《大数据研究和发展倡议》，明确将数据的开发和保护上升为国家意志[3]。根据麦肯锡测算，大数据的应用每年可为美国医疗健康事业和欧洲政府分别节省3000亿美元和1000亿欧元潜在费用，利用个人位置信息可创造出6000亿美元价值[3]。欧盟也出台了相关政策，将数据信息化基础设施作为“Horizon 2020”计划的优先领域之一[2]。由此可见，大数据时代网络空间的数据主权将成海、陆、空、天之后另一个大国博弈的空间，数据获取，挖掘，保护能力将成为衡量和评价综合国力的又一标准。可以预见，我国必然不会错失网络空间和大数据这一全新竞争领域的先机，不远的将来，基于大数据理论，针对工商、环境科学、生物医药等领域的战略性决策必会相继出台，并以此引导属于我国的大数据时代[2]。

2 大数据与医院管理

2.1 我国医院信息系统建设及数据的管理中存在的不足

改革开放之后，随着计算机技术的发展和普及，我国各级各类医院开始创建自己的信息管理系统,经过前后30年的进步和革新，我国的医院信息化建设已取得了长足的发展。目前国内医院主要使用的信息管理系统（HIS），以子系统的的形式，功能模块覆盖医院的各诊疗环节和医院管理的主要方面，系统功能较为完善。HIS的各子系统监控和管理着医院的各个部分，保证日常运行的同时，通过对数据的分析和挖掘辅助管理层的决策[4]。

我国医院对于医院信息系统的开发和利用已经较为完善和成熟，这是医院信息系统历经20多年的建设所取得的成果。但是，相对于发达国家对于医院信息系统的开发和利用，我国仍处于较为滞后的水平[5-6]。就未来的发展趋势及与发达国家现状相比较，我国医院信息化建设仍存在以下问题：

2.1.1 电子病历等技术的使用问题

2002年卫生部制定的《全国卫生信息化发展规划纲要（2003-2010年）》提出，三级医院在全面应用管理信息系统的基础上要创造条件，重点加强临床信息系统建设，如：电子病历、数字化医学影像、医生和护士工作站等[5]。到目前为止，我国的三级医院及有条件的其他医院已基本普及了电子病历，但使用上仍停留在院内存档和提供查询的初级水平，留在患者手上的仍旧是纸质病历，这大大局限了电子病历的应用效果，也无法发挥其应有的价值，而诸如数字化医学影像和医生护士工作站等重要的技术设备，由于代价昂贵或是医院决策层认识不到其中的价值和重要性，普及率较低[5]。

2.1.2 医疗信息内部性强

医院信息系统对产生的信息与数据在内部的存储和分析层面功能较好，但医疗信息内部性较强，难以实现跨医院及跨领域的信息流通，直接结果是患者在换院诊疗时，不得不进行大量的重复诊疗，而后续接诊的医院和医生不能清楚的把握之前医生的诊疗方案和治疗进度，增加患者医疗负担的同时，也对医生造成了不必要的困扰。而这也使得有效的医学信息不能共享，大量有价值的数据信息在病人出院或转投他院的同时便进入沉默。

2.1.3 数据信息标准化差

数据信息标准化较差主要体现在各医院，地区之间数据存储、传输的标准和规范的不一致。统一的数据存储格式、存储内容是系统之间通信的基础，由于患者不可能在固定的医院就医，而电子病历在转诊过程中容易遇到信息系统之间信息互不识别和不兼容的问题。我国1997年便已推出了《医院信息系统基本功能规范》，并在2001年对该标准进行了修订，但当前医院中各种数组化的医疗设备，如监护设备、放射设备、医学检验设备等，每天产生大量的数据，它们编码和存储的形式各异，信息分类和数据标准只做了规范性约束，没有严格进行标准的统一，因此，不同系统虽留有接口，但很难实现各子系统之间的集成[5]。

2.2 大数据时代医院信息系统发展的重要性

医院信息系统建设在不断完善，在解决当前问题的同时，必须要顺应信息化迈向大数据时代的发展趋势，理解大数据时代数据共享和挖掘的重要性。建立并完善拥有大数据思想和技术的医院管理系统，对于利用高新科技促进医学发展具有重要意义。

2.2.1 医疗服务

要建立大数据技术与思想的医疗服务信息系统，首要是解决患者信息流通与共享时存在的阻碍，如规范化、标准化，诸如电子病历、数字化医学影像等重要信息的存储、流通格式，达到“畅其流”的理想状态。在此基础上进行的医疗服务行为，将在大数据计算方法的支持下，在“技术后台”对患者进行就诊记录的整合，生成患者就医的“履历”，包括病人历次就医的病种病情、诊疗方案、用药、检查、花费等情况，以时间轴的方式集中体现，电子化的病历、影像图片均有收录。“履历”一旦生成，将伴随患者终身，在需要时随时随地调取。

2.2.2 医学科研与教育

在医疗信息系统实现大数据变革之后，医学的科研方法可能出现较大的转变，作为自然科学的医学研究，由于平台所能提供的数据信息量大，提取方便等特点，使得原本不得不进行的实验研究和前瞻性研究大量减少，取而代之的是以现有大规模数据为计算依据的研究，而在那些仍需试验的探索性研究中，可以预见，大数据处理是整个实验的一个预定步骤，发现有价值的信息往往在预料之中。

2.2.3 医疗决策

当前各医院所使用的信息管理系统，具备一定的辅助医院管理决策的功能，这方面的功能主要依托于HIS系统的财务管理和经济运行分析子系统，但对于操作性要求较强的事务处理、数据预测等工作仍无法满足[7]，大数据信息化的管理与决策辅助功能应更加注重数据信息的比较和深度挖掘，通过周密的后台计算输出各类报表、并具有规划和预测的功能。

3 大数据平台的构建

3.1 要建立怎样的大数据平台

要建立具有大规模数据收集、整理、处理、储存功能的信息平台，难以一蹴而就，也绝非某一家医院可以独立实现的，要建立具有大数据思想和技术的信息平台并使其先进的功能服务于医院管理和医疗体系，需要有统筹规划的思想更需要政策及经济上的支持。一种较为合理的方式是：以区域划分为依据，以高级别医院为依托，建立地域性医疗信息处理平台。该平台可以由独立于医疗机构之外的专门从事大数据处理的公司代为运营，也可以交由该地区有能力的三甲医院管理运营，或是多个医院共同运营。无论哪种运行方式，数据处理平台的数据收集和效用的发挥应辐射该区域医院、社区，功能涵盖医疗、保健、疾病预防、健康教育等多个方面。完善的医疗信息数据处理平台，应和一个地区的医院、疾控、防疫等卫生机构互为臂助，共同成长。

3.2 如何建立医疗管理大数据平台

3.2.1 技术引进

对于大数据的应用，需要解决数据的存储、分析、管理三个方面的问题。由于大数据“3V”的特点，使得传统的数据库和数据分析软件无法胜任此类工作。MapReduce[8]是2004年由Google提出的面向大数据集处理的编程模型，该技术一经推出便迅速在机器学习、数据挖掘、数据分析等领域得到广泛应用[9]。目前国际上普遍使用且反响较好的两种解决方案是商业解决方案和基于MapReduce开源实现的Hadoop生态系统解决方案[10-11]。其中前者的性能和集成度都很高且使用方便，而后者更加多样灵活，更适用于中小型用户[12]。Hadoop生态系统的成员针对性的解决了大数据半结构化和非结构化的存储问题且操作更简便，适用于专业程度较低人群，对于建立医疗数据管理平台是个不错的选择[12-13]。

3.2.2 人才培养

除了软件与技术，人才培养同等重要。目前，我国大部分医院的管理模式都遵循“专家管理医院”的模式和体系，医院管理阶层人员大部分所学专业为医学专业极少部分为卫生管理专业[14]。近年来，各地高等医学院校相继开设了卫生事业管理、卫生信息管理等专业，为各地医院的职能科室输送了人才，这使得我国的医院管理趋于专业化和规范化[15]。但是，就医疗管理的大数据平台而言，仍需大量的专业化技术和管理人才，这其中最主要的是具有大数据思想和数据挖掘能力的医院信息管理人才、软件工程、编程人才以及统计学人才[3]。

3.2.3 数据通道的建立

在大数据平台的构建和运行过程中，数据的获取或者数据通道的建立是其后所有数据挖掘和运算工作的基础，医院的病例、报告、仪器的监测遥感所产生的数据是最易获取也是最具有研究价值的数据主体，但是大数据平台的应用绝不应仅限于对如此有限的数据进行分析和研究。大数据理论和技术的突破性在于不仅要研究和挖掘有价值的数据信息，更要对于原本看似无意义无联系的数据进行挖掘和研究以此发现那些重要的、隐性的内在关系和价值。平台的构建过程中，要建立自下而上的数据获取通道，在保证数据的真实有效和专业性的同时，更要使得通道保持一定的宽度，并且具有进一步拓宽的可能性，随着平台的应用和技术的不断成熟，其功用将经历医疗机构管理运营、区域医疗统筹管理、地方性卫生事业管理等多个阶段的升级。随着大数据理论和技术的不断发展和推广，可以预见，未来我国将建立全国性的医疗体系大数据研究机制和平台用以推动我国医疗卫生事业的发展。各地方建立的区域性的大数据研究平台会成为全国性大数据平台的基层组织以及数据通道的底层，而当大数据的应用深入到一定程度时，不同行业间的数据研究也会相互渗透，交织成网。

4 结语

大数据是未来互联网和信息技术发展的趋势，越来越多的国家和企业将会意识到数据的价值并在这一领域开拓和探索，医疗数据平台的建立仅仅是大数据技术和理论在医学领域的应用和延伸，但对于整个医学和卫生事业的发展却意义重大，它将引领医学研究、医院管理等多个领域进入大数据时代。医疗数据平台是医疗管理的趋势，这需要相关领域人才的共同努力才能实现，而在这个过程中存在多少未知的困难我们还无法预见。目前，许多国家已将大数据的应用和研究上升成为国策，要建立理想的数据平台，政策和经济上的支持是至关重要的，任一行业或者领域的发展应顺应时代的发展和大环境的趋势，同时也受其制约。本文中作者仅以个人见解阐述了目前我国医院信息管理的现状及存在的问题，同时大胆设想了随着大数据技术和理论的发展、成熟，我国医院管理未来的发展方向——区域性医疗信息数据管理平台。但是，这一平台的真正建立必将经历一个漫长的过程，这一过程中，诸如数据安全、隐私保护等问题，构建者都将一一面对。

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（本文编辑：邹 钰）

The construction of hospital information management platform in big data era

ZHANG Dong-qiang, ZHEN Jian-zhong
(Shanxi Medical University, Taiyuan Shanxi 030001, China)

The hospital information management of our country has carried out for nearly 30 years with quiet great progressive. But it still has great improvement and development space. In this paper, the author described the deficiencies hospital information management development in our country, and the significance, value and importance of big data technology to hospitals informatization development. It puts forward that hospital informatization management is the platform of regional hospital information management in bid data era. It discusses that construction manner, important problems in the process of constructing, function, development direction, and many other aspects of the platform.

big data, hospital information system, the fourth paradigm, Hadoop

R-058

A

1003-2800（2015）10-0634-03

2015-06-02

张东强（1989-），男，河北威县人，在读硕士研究生，主要从事社会医学与卫生事业管理方面的研究。

郑建中（1961-），男，山西河顺人，教授，博士生导师，主要从事卫生服务、农村医疗保障制度、性病艾滋病调查与干预

等方面的研究。