近期，云國(guó)標(biāo)醫(yī)療推廣組聯(lián)合云計(jì)算標(biāo)準(zhǔn)與應(yīng)用工業(yè)和信息化部重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室共同發(fā)布了《醫(yī)療行業(yè)上云用云研究報(bào)告》（以下簡(jiǎn)稱“報(bào)告”）。在報(bào)告中，中國(guó)人民解放軍總醫(yī)院、復(fù)旦大學(xué)附屬華山醫(yī)院、北京協(xié)和醫(yī)院、江蘇省人民醫(yī)院等 10 家醫(yī)療機(jī)構(gòu)，分享了其上云用云的實(shí)踐成果和用云收益，并總結(jié)了用云挑戰(zhàn)和建議，為行業(yè)同行提供參考。
以下，我們將摘錄醫(yī)療機(jī)構(gòu)在《報(bào)告》中分享的重點(diǎn)實(shí)踐與經(jīng)驗(yàn)總結(jié)，涵蓋物聯(lián)網(wǎng)、AI、醫(yī)療科研、區(qū)域行業(yè)云、HIS、信創(chuàng)、容器化、混合云、網(wǎng)絡(luò)安全等重點(diǎn)場(chǎng)景。欲了解完整內(nèi)容，歡迎點(diǎn)擊獲取《醫(yī)療行業(yè)上云用云研究報(bào)告》，免費(fèi)查閱 100+ 頁(yè)調(diào)研數(shù)據(jù)與醫(yī)院案例！
實(shí)踐速覽
中國(guó)人民解放軍總醫(yī)院——醫(yī)療物聯(lián)網(wǎng)大數(shù)據(jù)云平臺(tái)建設(shè)
北京協(xié)和醫(yī)院——私有云建設(shè)實(shí)踐
復(fù)旦大學(xué)華山醫(yī)院——基于區(qū)域云的互聯(lián)網(wǎng)醫(yī)療應(yīng)用支撐與 AI 醫(yī)療科研實(shí)踐
江蘇省人民醫(yī)院——小步快跑、多種國(guó)產(chǎn)云計(jì)算技術(shù)路線落地實(shí)踐
西安交通大學(xué)第一附屬醫(yī)院——混合云架構(gòu)在大型三甲醫(yī)院的落地實(shí)踐與安全防護(hù)
浙江省人民醫(yī)院——基于運(yùn)營(yíng)商云服務(wù)的國(guó)產(chǎn)軟硬件應(yīng)用探索實(shí)踐
福州大學(xué)省立醫(yī)院——基于區(qū)域行業(yè)云構(gòu)建 AI 大模型的探索實(shí)踐
內(nèi)蒙古醫(yī)科大學(xué)附屬醫(yī)院——基于 ISP 專屬云的全面上云
自貢市第一人民醫(yī)院——HIS等核心系統(tǒng)全面容器化與國(guó)產(chǎn)軟硬件應(yīng)用實(shí)踐
高博醫(yī)療集團(tuán)——集團(tuán)醫(yī)院公有云與私有云使用實(shí)踐
中國(guó)人民解放軍總醫(yī)院：醫(yī)療物聯(lián)網(wǎng)大數(shù)據(jù)云平臺(tái)建設(shè)實(shí)踐
中國(guó)人民解放軍總醫(yī)院創(chuàng)新性地運(yùn)用醫(yī)療物資唯一標(biāo)識(shí)（UDI）、流數(shù)據(jù)管理、云計(jì)算、大數(shù)據(jù)、人工智能、微服務(wù)設(shè)計(jì)、數(shù)據(jù)湖、多源數(shù)據(jù)融合分析等 8 類關(guān)鍵技術(shù)族，率先建立起醫(yī)療物資綜合監(jiān)管與保障系統(tǒng)，實(shí)現(xiàn)覆蓋藥品、耗材、設(shè)備的醫(yī)療物資的可追溯精益管理。
該系統(tǒng)與物聯(lián)網(wǎng)設(shè)備結(jié)合，利用設(shè)備適配器、流數(shù)據(jù)處理等技術(shù)，實(shí)現(xiàn)影像類設(shè)備和生命支持類設(shè)備聯(lián)網(wǎng)與實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)獲取，對(duì)設(shè)備運(yùn)行狀態(tài)和患者病情惡化進(jìn)行早期預(yù)測(cè)預(yù)警。業(yè)務(wù)應(yīng)用主要包括基于 UDI 的藥品包括耗材物聯(lián)網(wǎng)管理平臺(tái)和基于云-邊-端架構(gòu)的醫(yī)療物聯(lián)網(wǎng)大數(shù)據(jù)平臺(tái)。
采用云平臺(tái)的建設(shè)模式，無(wú)需各醫(yī)學(xué)中心自行構(gòu)建大規(guī)模的數(shù)據(jù)中心和服務(wù)器等基礎(chǔ)設(shè)施來存儲(chǔ)和處理物聯(lián)網(wǎng)設(shè)備數(shù)據(jù)，降低了基礎(chǔ)設(shè)施投入成本；同時(shí)，云平臺(tái)實(shí)現(xiàn)了物聯(lián)應(yīng)用上云建設(shè)，使得各醫(yī)學(xué)中心之間的業(yè)務(wù)流程更加協(xié)同和高效，實(shí)現(xiàn)了業(yè)務(wù)流程的優(yōu)化和效率的提升。
建議醫(yī)療機(jī)構(gòu)在開展此類實(shí)踐時(shí)，關(guān)注云平臺(tái)相關(guān)的技術(shù)兼容性和運(yùn)維挑戰(zhàn)；在項(xiàng)目規(guī)劃時(shí)進(jìn)行詳細(xì)的需求分析與規(guī)劃；在設(shè)備連接與數(shù)據(jù)采集方面關(guān)注設(shè)備適配器開發(fā)與優(yōu)化；在云平臺(tái)架構(gòu)與資源管理方面采用彈性云架構(gòu)設(shè)計(jì)和數(shù)據(jù)存儲(chǔ)與管理策略；在數(shù)據(jù)分析與應(yīng)用方面關(guān)注可視化與臨床決策支持系統(tǒng)集成；在安全與合規(guī)方面關(guān)注多層面數(shù)據(jù)安全防護(hù)體系構(gòu)建。
北京協(xié)和醫(yī)院：私有云建設(shè)實(shí)踐
北京協(xié)和醫(yī)院于 2022 年完成私有云體系的本地化部署，目前主要使用 IaaS 層服務(wù)以及部分 PaaS 層服務(wù)，已運(yùn)行虛擬主機(jī) 700 余臺(tái)，并承載了一些核心業(yè)務(wù)系統(tǒng)以及醫(yī)院新 HIS 系統(tǒng)。私有云環(huán)境與院內(nèi)物理服務(wù)器、虛擬平臺(tái)、超融合平臺(tái)等環(huán)境互為補(bǔ)充，并通過云管平臺(tái)實(shí)現(xiàn)對(duì)原有 VMware 的平臺(tái)資源及公有云資源的統(tǒng)一納管。
此外，在容災(zāi)方面，北京協(xié)和醫(yī)院的私有云通過部署兩個(gè) AZ，能夠?qū)崿F(xiàn)同院區(qū)兩個(gè)不同樓宇之間機(jī)房的容災(zāi)，并進(jìn)行了多次切換演練，切實(shí)做到夯實(shí)業(yè)務(wù)基礎(chǔ)底座，保證醫(yī)療應(yīng)用系統(tǒng)安全無(wú)隱患。
協(xié)和云平臺(tái)提供了全面的技術(shù)棧，可統(tǒng)一提供 IaaS、數(shù)據(jù)庫(kù)、容器等服務(wù)，并在架構(gòu)與容災(zāi)方面實(shí)現(xiàn)了靈活擴(kuò)展；此外云平臺(tái)也可以支持國(guó)產(chǎn)化體系擴(kuò)展與自動(dòng)化資源申請(qǐng)發(fā)放，資源申請(qǐng)效率從月級(jí)提升到小時(shí)級(jí)的按需發(fā)放資源的模式。
建議同行在開展此類實(shí)踐前，應(yīng)先根據(jù)醫(yī)院業(yè)務(wù)發(fā)展和信息體系發(fā)展戰(zhàn)略充分評(píng)估上云的目的、需要解決的問題、上云的成本投入和后續(xù)運(yùn)維所需要投入的成本，再考慮是否采用云平臺(tái)架構(gòu)，以及采用哪種模式的云平臺(tái)架構(gòu)。在云平臺(tái)部署后，要進(jìn)行充分驗(yàn)證和測(cè)試。
復(fù)旦大學(xué)華山醫(yī)院：基于區(qū)域云的互聯(lián)網(wǎng)醫(yī)療應(yīng)用支撐與 AI 醫(yī)療科研實(shí)踐
復(fù)旦大學(xué)華山醫(yī)院早在 2016 年前后就已引入公有云承載歸檔影像等需要大容量存儲(chǔ)的業(yè)務(wù)，私有云承載業(yè)務(wù)比例也已達(dá)到 50%-70%?；谡咭笈c數(shù)據(jù)安全，華山醫(yī)院于 2020 年開始通過使用專線互聯(lián)的方式進(jìn)一步提升數(shù)據(jù)安全性，運(yùn)行互聯(lián)網(wǎng)醫(yī)院等應(yīng)用。
目前，隨著多中心科研以及 AI 大模型的發(fā)展，華山醫(yī)院借助區(qū)域云和公有云，為本單位與合作單位提供云端環(huán)境，業(yè)務(wù)主要包括兩方面：
多中心科研：通過快速部署以及授權(quán)訪問機(jī)制加速醫(yī)學(xué)研究的進(jìn)程，有效整合資源，促進(jìn)跨學(xué)科、跨機(jī)構(gòu)的科研合作，同時(shí)依托云平臺(tái)的靈活性和可擴(kuò)展性，快速響應(yīng)業(yè)務(wù)需求的變化。
AI 大模型：借助云端的強(qiáng)大算力，對(duì)海量醫(yī)療數(shù)據(jù)進(jìn)行深度學(xué)習(xí)和挖掘，不斷優(yōu)化和升級(jí) AI 模型，在輔助診斷、輔助病歷書寫、個(gè)性化治療等方面發(fā)揮重要作用。
此外，隨著 DeepSeek 的出現(xiàn)，華山醫(yī)院正在基于不同的算力平臺(tái)進(jìn)行測(cè)試驗(yàn)證，探索最優(yōu)方案，以期盡快投入到臨床生產(chǎn)、科研的使用中，更好地幫助華山醫(yī)院高質(zhì)量發(fā)展。
華山醫(yī)院借助區(qū)域云和公有云提供的云端環(huán)境，在運(yùn)維（提升效率、數(shù)據(jù)安全維護(hù)增強(qiáng)）、成本（機(jī)房空間成本節(jié)省、硬件采購(gòu)成本降低）、資源分配（彈性資源分配優(yōu)勢(shì)、資源優(yōu)化利用）、業(yè)務(wù)支撐（業(yè)務(wù)加速落地、業(yè)務(wù)整合與拓展、提升醫(yī)療服務(wù)質(zhì)量和效率）四個(gè)方面取得了顯著收益。
建議同行在開展此類實(shí)踐時(shí)，合理規(guī)劃公有云和私有云業(yè)務(wù)布局，明確業(yè)務(wù)特性與云環(huán)境適配性，發(fā)揮公有云在科研方面的優(yōu)勢(shì)，同時(shí)應(yīng)重視數(shù)據(jù)安全保障，采用專線互聯(lián)和應(yīng)用數(shù)據(jù)分離策略，關(guān)注政策要求與數(shù)據(jù)安全標(biāo)準(zhǔn)。此外，實(shí)踐過程中，除了數(shù)據(jù)安全與隱私問題，用戶還需關(guān)注業(yè)務(wù)連續(xù)性（云服務(wù)提供商的穩(wěn)定性），并借助云平臺(tái)促進(jìn)跨機(jī)構(gòu)合作。
江蘇省人民醫(yī)院：小步快跑、多種信創(chuàng)云技術(shù)路線落地實(shí)踐
江蘇省人民醫(yī)院計(jì)劃新上業(yè)務(wù)系統(tǒng)全部信創(chuàng)化，主動(dòng)探索醫(yī)療行業(yè)信創(chuàng)轉(zhuǎn)型路線。面對(duì)技術(shù)路線復(fù)雜、國(guó)產(chǎn)數(shù)據(jù)庫(kù)兼容等挑戰(zhàn)，2024 年省人民醫(yī)院信創(chuàng)實(shí)驗(yàn)室成立后，核心系統(tǒng)已經(jīng)通過了在信創(chuàng)環(huán)境下的功能性測(cè)試、性能測(cè)試和穩(wěn)定性測(cè)試，達(dá)到系統(tǒng)“可用”標(biāo)準(zhǔn)。業(yè)務(wù)主要由兩部分組成：
引入公有云廠商的私有云方案：通過引入某公有云廠商提供的私有云方案，進(jìn)行技術(shù)路線可行性驗(yàn)證，并與超融合技術(shù)路線進(jìn)行對(duì)比。
信創(chuàng)超融合一體機(jī)搭建：小規(guī)模起步，搭建第一期信創(chuàng)集群，承載醫(yī)院的綜合應(yīng)用，包括紅帆 OA 管理平臺(tái)及新建的流調(diào)、隱私計(jì)算等業(yè)務(wù)。通過測(cè)試驗(yàn)證，醫(yī)院已開展第二期信創(chuàng)超融合一體機(jī)部署，承載更多的醫(yī)院業(yè)務(wù)與應(yīng)用，并對(duì)核心業(yè)務(wù)應(yīng)用的信創(chuàng)遷移進(jìn)行測(cè)試和驗(yàn)證。
江蘇省人民醫(yī)院超融合信創(chuàng)云實(shí)踐，實(shí)現(xiàn)了“底層芯片-超融合操作系統(tǒng)-客戶機(jī)系統(tǒng)-應(yīng)用”的全棧國(guó)產(chǎn)化。同時(shí)，結(jié)合超融合本身的特性，通過軟件定義的方式，結(jié)合醫(yī)院的實(shí)際業(yè)務(wù)需求與技術(shù)發(fā)展趨勢(shì)，按需投資不同的組件模塊，并通過由邊緣至核心、先易后難的方式，逐步實(shí)現(xiàn)全院信息化系統(tǒng)的“自主可控”、保障國(guó)家醫(yī)療信息安全。
醫(yī)院推進(jìn)信創(chuàng)工作的過程中，同時(shí)面臨技術(shù)路線、行業(yè)應(yīng)用，以及國(guó)產(chǎn)數(shù)據(jù)庫(kù)生態(tài)技術(shù)兼容、數(shù)據(jù)遷移轉(zhuǎn)換和應(yīng)用適配等方面挑戰(zhàn)。因此，建議同行在開展此類實(shí)踐前，從多個(gè)維度梳理眾多應(yīng)用系統(tǒng)的優(yōu)先級(jí)，并梳理替代計(jì)劃。
福州大學(xué)省立醫(yī)院：基于區(qū)域行業(yè)云構(gòu)建 AI 大模型的探索實(shí)踐
近年來，福州大學(xué)附屬省立醫(yī)院逐步探索以 AI 大模型賦能智能醫(yī)療的方案，通過在線 GPT 大模型和 API 開發(fā)，驗(yàn)證模型在通用任務(wù)中的表現(xiàn)，先后測(cè)試了 Llama、InternLM、KIMI、智普在線智能體等十余種模型，聚焦復(fù)雜數(shù)據(jù)分析、特征變量提取、病歷文書轉(zhuǎn)寫等任務(wù)，嘗試擴(kuò)展 AI 在醫(yī)療行業(yè)中的價(jià)值。主要成果包括：
2024 年 8 月，在云上發(fā)布統(tǒng)一在線數(shù)據(jù)采集平臺(tái)（AI+eCRF）內(nèi)測(cè)版本，用于醫(yī)學(xué)中心圍繞科研相關(guān)變量智能化提取。解決結(jié)構(gòu)化非結(jié)構(gòu)化等多模態(tài)數(shù)據(jù)提取問題，同時(shí)支持結(jié)構(gòu)轉(zhuǎn)病歷文書，輸出內(nèi)容基本符合醫(yī)生需求，節(jié)省病歷編寫時(shí)間，對(duì)于外科大有幫助。
2024 年 11 月，在上一版本基礎(chǔ)上，實(shí)現(xiàn)批量特征數(shù)據(jù)提取，實(shí)時(shí)元數(shù)據(jù)溯源，增加語(yǔ)音轉(zhuǎn)文本，從語(yǔ)音中自動(dòng)提取相關(guān)內(nèi)容填充結(jié)構(gòu)化，同時(shí)轉(zhuǎn)成病歷文書。
2025 年，隨著 DeepSeek 的出現(xiàn)，醫(yī)院一方面是積極地部署測(cè)試，包括 671B 滿血版本，以期盡快進(jìn)行應(yīng)用。另一方面向臨床、行政管理人員和科研人員征集應(yīng)用場(chǎng)景，并根據(jù)需求高低，配合臨床進(jìn)行探索，將有限的資源投入至更具價(jià)值的場(chǎng)景中。
統(tǒng)一在線數(shù)據(jù)采集平臺(tái) （AI+eCRF） 能顯著降低專病庫(kù)建設(shè)成本，不僅有助于標(biāo)準(zhǔn)化管理和更多專病研究需求的自主拓展，促進(jìn)數(shù)據(jù)資產(chǎn)的形成與收益，提高數(shù)據(jù)質(zhì)量，支撐高質(zhì)量研究，還可以 AI 賦能臨床工作，減少醫(yī)生文書工作時(shí)間，從而提高醫(yī)生工作效率投身其他研究工作，助力醫(yī)院轉(zhuǎn)型為研究型醫(yī)院，帶來更高效益。
建議同行在開展此類實(shí)踐時(shí)，首先明確企業(yè)上云的目的，其次要確保云服務(wù)商能夠提供符合法律法規(guī)的數(shù)據(jù)保護(hù)措施。實(shí)踐過程中，要根據(jù)業(yè)務(wù)需求動(dòng)態(tài)調(diào)整云資源，避免資源浪費(fèi)。此外，應(yīng)當(dāng)持續(xù)監(jiān)控性能，優(yōu)化應(yīng)用架構(gòu)，以適應(yīng)不斷變化的業(yè)務(wù)需求。
內(nèi)蒙古醫(yī)科大學(xué)附屬醫(yī)院：基于 ISP 專屬云的全面上云實(shí)踐
2019 年，根據(jù)省衛(wèi)建委要求，所有醫(yī)療機(jī)構(gòu)不建議新建機(jī)房，所有服務(wù)都應(yīng)遷移至云端，至此，內(nèi)蒙古醫(yī)科大學(xué)附屬醫(yī)院決定將院內(nèi)所有系統(tǒng)遷移至云端。經(jīng)過調(diào)研分析后，醫(yī)院選擇國(guó)內(nèi)大型 ISP 商，在距醫(yī)院 15 公里外的核心機(jī)房中構(gòu)建一個(gè)私有云。
此次上云實(shí)踐有效降低了醫(yī)院內(nèi)運(yùn)維壓力，提升了基礎(chǔ)設(shè)備部署、實(shí)施和使用效率，并幫助醫(yī)院節(jié)約大量基礎(chǔ)設(shè)施的更新迭代開支。然而在使用過程中，ISP 方案仍存在一些問題，如需要單獨(dú)購(gòu)買第三方監(jiān)控軟件、遷移過程中鏡像格式不同、擴(kuò)容時(shí)間長(zhǎng)、資源分配方式落后，不提供自服務(wù)平臺(tái)、Ceph 存儲(chǔ)穩(wěn)定性不足等。
針對(duì)以上需求和挑戰(zhàn)，建議同行通過前期充分的調(diào)研工作來減輕后期遷移的工作壓力；在將信息系統(tǒng)遷移到云端時(shí)，如果是新建私有云，最好盡量保證網(wǎng)絡(luò)設(shè)備能夠使用同廠家、型號(hào)；在做私有云規(guī)劃時(shí)與云端廠商做好充分溝通；操作系統(tǒng)安裝盡量使用原廠 ISO；數(shù)據(jù)遷移的每一步都要充分考慮做好相應(yīng)的應(yīng)急預(yù)案；如果有對(duì) I/O 性能要求較高的系統(tǒng)時(shí)，一定保證要有 SSD 以防未來出現(xiàn)瓶頸；在災(zāi)備資源有限的前提下要保證業(yè)務(wù)的正常運(yùn)行才是災(zāi)備的核心；保證好和第三方廠商的技術(shù)溝通；提供服務(wù)的廠商的管理水平和服務(wù)能力也是一個(gè)十分重要的考量。
西安交通大學(xué)第一附屬醫(yī)院：混合云架構(gòu)在大型三甲醫(yī)院的落地實(shí)踐與安全防護(hù)
西安交大一附院采用混合云架構(gòu)，在保留自建機(jī)房的情況下，選擇部分私有云及少量的公有云方案。私有云以自建機(jī)房為主，以一體化全棧方式部署完整的云服務(wù)平臺(tái)，采用了虛擬化、超融合、分布式存儲(chǔ)、軟件定義網(wǎng)絡(luò)與安全、云管理平臺(tái)等關(guān)鍵技術(shù)路線，承載包括 HIS 業(yè)務(wù)在內(nèi)的所有業(yè)務(wù)應(yīng)用。公有云則為租賃公有云服務(wù)商的云服務(wù)，承載互聯(lián)網(wǎng)醫(yī)院類應(yīng)用。
混合云結(jié)合了私有云和公有云的優(yōu)勢(shì)，能夠?qū)崿F(xiàn)資源的靈活調(diào)配和高效利用。目前，混合云的使用幫助醫(yī)院有效提高運(yùn)維效率，同時(shí)滿足不同業(yè)務(wù)在安全與彈性方面的需求，實(shí)現(xiàn)資源的動(dòng)態(tài)分配，并加速業(yè)務(wù)創(chuàng)新。
醫(yī)院在上云用云過程中面臨著多方面的挑戰(zhàn)，具體包括技術(shù)復(fù)雜性、安全與合規(guī)、成本控制等問題。建議同行在開展此類實(shí)踐時(shí)，重點(diǎn)關(guān)注混合云的成本與預(yù)算、數(shù)據(jù)安全與合規(guī)性、性能與可用性、遷移策略、集成與兼容性，并通過自動(dòng)化與編排、監(jiān)控與分析、持續(xù)優(yōu)化與迭代、建立云治理框架、與云服務(wù)提供商合作等方式優(yōu)化實(shí)踐。
浙江省人民醫(yī)院：基于運(yùn)營(yíng)商云服務(wù)的信創(chuàng)轉(zhuǎn)型探索實(shí)踐
浙江省人民醫(yī)院于富陽(yáng)院區(qū)積極開展信創(chuàng)轉(zhuǎn)型建設(shè)，并探索出將機(jī)房租賃給運(yùn)營(yíng)商，購(gòu)買運(yùn)營(yíng)商云服務(wù)、云管理的轉(zhuǎn)型路線，在保障數(shù)據(jù)安全性的同時(shí)，降低硬件升級(jí)帶來的后續(xù)投入等風(fēng)險(xiǎn)。未來，醫(yī)院計(jì)劃將信創(chuàng)云朝云原生的技術(shù)方向發(fā)展。
據(jù)目前的測(cè)算，富陽(yáng)院區(qū)采用租賃云服務(wù)模式推進(jìn)信創(chuàng)轉(zhuǎn)型（包括將原設(shè)計(jì)機(jī)房外租），五年成本支出基本持平。但對(duì)于醫(yī)院信息部門來說，不僅可以得到更專業(yè)的運(yùn)維支持，且未來基礎(chǔ)系統(tǒng)升級(jí)成本可能更低。
由于信創(chuàng)數(shù)據(jù)庫(kù)、容災(zāi)業(yè)內(nèi)暫時(shí)沒有成熟、安全性特別高的方案，且服務(wù)質(zhì)量和服務(wù)保障暫時(shí)成熟的案例參考，建議同行在開展此類實(shí)踐時(shí)，操作系統(tǒng)、數(shù)據(jù)庫(kù)廠商不宜選太多，各一、二家就好，測(cè)試范圍盡量不超過三家；應(yīng)用系統(tǒng)，“大”的向云原生靠攏，“小”的實(shí)在來不及就采用云部署；硬件選擇，最大限度考慮可兼容。
自貢市第一人民醫(yī)院：HIS 等核心系統(tǒng)全面容器化與信創(chuàng)轉(zhuǎn)型實(shí)踐
自貢市第一人民醫(yī)院從 2019 年開始部署私有云平臺(tái)，2023 年初開始核心業(yè)務(wù)國(guó)產(chǎn)化、容器化改造，目前 HIS、EMR、API 等核心業(yè)務(wù)放置于國(guó)產(chǎn)容器化平臺(tái)之上，并將主體業(yè)務(wù)均放置于私有化云平臺(tái)上，實(shí)現(xiàn)了云平臺(tái)和云原生平臺(tái)的高密度使用，并在云平臺(tái)的資源管理、資源分配、多方運(yùn)營(yíng)分析和多租戶精細(xì)化管理等諸多方面進(jìn)行探索嘗試，最終實(shí)現(xiàn)云平臺(tái)安全、高效、有序的管理。
醫(yī)院業(yè)務(wù)系統(tǒng)通過云原生容器化改造，有效提高物理資源利用率 80% 以上。通過云原生中 K8s 容器自我修復(fù)的特性，實(shí)現(xiàn)業(yè)務(wù)實(shí)例的自動(dòng)秒級(jí)拉伸，自動(dòng)秒級(jí)修復(fù)；通過容器集群，分析業(yè)務(wù)的波峰波谷關(guān)系，利用容器實(shí)例的自動(dòng)伸縮特性，建立業(yè)務(wù)運(yùn)行時(shí)刻表，實(shí)現(xiàn)實(shí)時(shí)業(yè)務(wù)與非實(shí)時(shí)業(yè)務(wù)對(duì)資源的錯(cuò)時(shí)占用，有效提高資源互用性 1 倍以上。
建議同行在云的選擇和建設(shè)過程中，要注意屏蔽底層異構(gòu)的復(fù)雜性，弱化對(duì)硬件的依賴，解決軟硬件之間的相互兼容適配，包括：通過云原生架構(gòu)體系部署容器實(shí)例，完成業(yè)務(wù)與操作系統(tǒng)之間解耦；采用國(guó)產(chǎn)虛擬化平臺(tái)，將國(guó)產(chǎn)和非國(guó)產(chǎn)操作系統(tǒng)、硬件進(jìn)行整合，建設(shè)一云多芯體系，為上層應(yīng)用提供資源支持；根據(jù)“二步走、二注意”選擇云平臺(tái)芯片。
高博醫(yī)療集團(tuán)：集團(tuán)醫(yī)院公有云與私有云使用實(shí)踐
作為集團(tuán)醫(yī)院，高博醫(yī)療集團(tuán)根據(jù)業(yè)務(wù)類型需求，分別采用公有云和私有云開展信息化建設(shè)。目前各個(gè)醫(yī)院有自己的機(jī)房，新建院區(qū)通過虛擬化的方式構(gòu)建，HIS 等核心業(yè)務(wù)系統(tǒng)各個(gè)醫(yī)院獨(dú)立部署。主要包括兩部分：
私有云應(yīng)用：為需要集團(tuán)管控和協(xié)同的應(yīng)用，在某個(gè)醫(yī)院劃出一部分區(qū)域，建設(shè)私有云形式的集團(tuán)數(shù)據(jù)中心。
公有云應(yīng)用：互聯(lián)網(wǎng)醫(yī)院部署在公有云上，集團(tuán)管控和協(xié)同的應(yīng)用通過互聯(lián)網(wǎng)專線或 IPSec VPN 與各醫(yī)院核心系統(tǒng)安全互通；作為部署在公有云上的 SaaS 平臺(tái)，云影像平臺(tái)與每個(gè)醫(yī)院的 PACS 系統(tǒng)對(duì)接同步數(shù)據(jù)，患者可以通過小程序、APP 等獲取云影像。
將多院區(qū)共用應(yīng)用放在公有云上統(tǒng)一管理/獲取，有助于醫(yī)院靈活調(diào)配資源、實(shí)現(xiàn)業(yè)務(wù)拓展與創(chuàng)新；通過虛擬化方式構(gòu)建新院區(qū)，不僅提高了硬件利用率，降低了硬件采購(gòu)成本，還有助于提高業(yè)務(wù)靈活性和適應(yīng)性，而且可集中管理維護(hù)，也更加便于系統(tǒng)遷移和復(fù)制。
在此類實(shí)踐中，建議醫(yī)院關(guān)注安全與隱私問題（數(shù)據(jù)安全挑戰(zhàn)、隱私保護(hù)需求）、合規(guī)性要求（行業(yè)標(biāo)準(zhǔn)與法規(guī)）、性能和可靠性（網(wǎng)絡(luò)性能挑戰(zhàn)、系統(tǒng)可靠性需求）、缺乏對(duì)應(yīng)的行業(yè)性人才等重點(diǎn)挑戰(zhàn)。在公有云與私有云的選擇上，可考慮以下兩點(diǎn)建議：
公有云：資源靈活調(diào)配，適用于無(wú)標(biāo)準(zhǔn)機(jī)房的小型醫(yī)院或創(chuàng)新業(yè)務(wù)的支撐。相對(duì)穩(wěn)定的業(yè)務(wù)，如果醫(yī)院有標(biāo)準(zhǔn)化機(jī)房，私有云相對(duì)更具成本優(yōu)勢(shì)。
私有云：安全與隱私保障較好，可根據(jù)醫(yī)院自身的安全策略進(jìn)行定制化配置。
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