摘要
隨著醫(yī)療信息化的發(fā)展，數(shù)據(jù)已成為智慧醫(yī)院建設(shè)的核心要素。本文基于當(dāng)前醫(yī)療數(shù)據(jù)管理的現(xiàn)狀，分析了傳統(tǒng)"全院多庫"模式的局限性，并探討了"全院一庫"（"AI一庫"）新型架構(gòu)的技術(shù)優(yōu)勢與實(shí)施路徑。通過對比兩種模式的架構(gòu)差異、性能表現(xiàn)及應(yīng)用效果，提出了醫(yī)療行業(yè)數(shù)據(jù)中臺(tái)建設(shè)的解決方案，包括數(shù)據(jù)治理、技術(shù)架構(gòu)、應(yīng)用場景及實(shí)施策略，旨在為醫(yī)院數(shù)字化轉(zhuǎn)型提供理論參考和實(shí)踐指導(dǎo)。
關(guān)鍵詞：智慧醫(yī)院；數(shù)據(jù)中臺(tái)；全院一庫；AI一庫；數(shù)據(jù)治理；醫(yī)療大數(shù)據(jù)
醫(yī)療信息化的發(fā)展經(jīng)歷了從業(yè)務(wù)流程電子化到數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)智能化的演變。在過去二十年中，醫(yī)院信息化建設(shè)多以業(yè)務(wù)系統(tǒng)為核心，形成了多系統(tǒng)、多廠商并存的局面，從而導(dǎo)致數(shù)據(jù)分散存儲(chǔ)在多個(gè)異構(gòu)數(shù)據(jù)庫中，稱為"全院多庫"模式。這種模式雖然在一定程度上支持了醫(yī)院業(yè)務(wù)的快速數(shù)字化，但隨著醫(yī)療數(shù)據(jù)的爆炸式增長和人工智能技術(shù)的廣泛應(yīng)用，其數(shù)據(jù)孤島、查詢效率低及管理復(fù)雜等問題日益凸顯。 近年來，為釋放醫(yī)療數(shù)據(jù)價(jià)值，提升醫(yī)療服務(wù)質(zhì)量，許多醫(yī)院開始探索從"全院多庫"向"全院一庫"（又稱"AI一庫"）的轉(zhuǎn)型。"全院一庫"通過內(nèi)存計(jì)算、高壓縮存儲(chǔ)及動(dòng)態(tài)建模等技術(shù)，將全院數(shù)據(jù)匯聚到一個(gè)統(tǒng)一的高性能數(shù)據(jù)平臺(tái)中，實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)資源的集中管理和高效利用。本研究旨在對比分析兩種模式的特點(diǎn)，并提出醫(yī)療行業(yè)數(shù)據(jù)中臺(tái)建設(shè)的解決方案，為智慧醫(yī)院建設(shè)提供參考。2 醫(yī)療數(shù)據(jù)體系的演進(jìn)與核心概念 醫(yī)療信息化從管理信息系統(tǒng)（HIS）到臨床信息系統(tǒng)（CIS），再到區(qū)域醫(yī)療信息平臺(tái)，經(jīng)歷了多個(gè)發(fā)展階段。目前，智慧醫(yī)院建設(shè)已成為醫(yī)療信息化的重要方向，其核心是利用人工智能、大數(shù)據(jù)、物聯(lián)網(wǎng)等技術(shù)，實(shí)現(xiàn)醫(yī)療服務(wù)的智能化、精細(xì)化和個(gè)性化。然而，由于醫(yī)療業(yè)務(wù)的強(qiáng)專業(yè)性和學(xué)科細(xì)分屬性，醫(yī)院信息系統(tǒng)通常由多個(gè)廠商提供，導(dǎo)致數(shù)據(jù)存儲(chǔ)在不同數(shù)據(jù)庫（如Oracle、MySQL、SQL Server等）中，形成"全院多庫"的局面。2.2 數(shù)據(jù)中臺(tái)與數(shù)據(jù)中心的概念 數(shù)據(jù)中臺(tái)是一種將數(shù)據(jù)作為資產(chǎn)進(jìn)行管理和服務(wù)的架構(gòu)模式，它通過數(shù)據(jù)治理、數(shù)據(jù)開發(fā)及數(shù)據(jù)服務(wù)等環(huán)節(jié)，將原始數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)化為可復(fù)用的數(shù)據(jù)資產(chǎn)，為業(yè)務(wù)應(yīng)用提供高效數(shù)據(jù)支持。在醫(yī)療領(lǐng)域，數(shù)據(jù)中臺(tái)旨在打破數(shù)據(jù)孤島，實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)的統(tǒng)一管理和共享利用。 數(shù)據(jù)中心則是數(shù)據(jù)中臺(tái)的技術(shù)基礎(chǔ)，負(fù)責(zé)數(shù)據(jù)的存儲(chǔ)、計(jì)算和處理。傳統(tǒng)數(shù)據(jù)中心通常采用數(shù)據(jù)倉庫或數(shù)據(jù)湖模式，但存在響應(yīng)速度慢、擴(kuò)展性差等問題。而基于"全院一庫"的數(shù)據(jù)中心則通過內(nèi)存計(jì)算和存算一體設(shè)計(jì)，實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)的實(shí)時(shí)處理和分析。2.3 "全院多庫"傳統(tǒng)模式：現(xiàn)狀與挑戰(zhàn) "全院多庫"模式是醫(yī)院信息化發(fā)展過程中的自然選擇，其優(yōu)勢在于支持多系統(tǒng)靈活運(yùn)行和快速迭代。然而，隨著數(shù)據(jù)應(yīng)用需求的增加，這種模式暴露出以下問題： 數(shù)據(jù)分散，難以整合：數(shù)據(jù)存儲(chǔ)在多個(gè)異構(gòu)數(shù)據(jù)庫中，導(dǎo)致跨庫查詢復(fù)雜，數(shù)據(jù)整合困難。 查詢效率低：傳統(tǒng)數(shù)據(jù)庫算力有限，無法支持大規(guī)模數(shù)據(jù)的實(shí)時(shí)查詢和分析。
管理復(fù)雜：每個(gè)數(shù)據(jù)庫需要獨(dú)立管理，增加了運(yùn)維成本和難度。制約AI應(yīng)用：人工智能應(yīng)用需要全量數(shù)據(jù)的快速訪問，而"全院多庫"模式無法滿足這一需求。3 "全院多庫"與"全院一庫"的詳細(xì)對比分析 "全院多庫"模式采用分散式架構(gòu)，每個(gè)業(yè)務(wù)系統(tǒng)擁有獨(dú)立的數(shù)據(jù)庫，數(shù)據(jù)模型和存儲(chǔ)結(jié)構(gòu)各異。這種架構(gòu)雖然降低了系統(tǒng)間的耦合度，但導(dǎo)致數(shù)據(jù)孤島現(xiàn)象嚴(yán)重，數(shù)據(jù)整合需要復(fù)雜的提取、轉(zhuǎn)換和加載（ETL）過程。 "全院一庫"模式則采用集中式架構(gòu)，通過內(nèi)存計(jì)算技術(shù)將全院數(shù)據(jù)匯聚到一個(gè)統(tǒng)一平臺(tái)中，實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)的同構(gòu)存儲(chǔ)和統(tǒng)一管理。這種架構(gòu)不僅簡化了數(shù)據(jù)管理流程，還顯著提高了數(shù)據(jù)查詢和處理的效率。
表1：兩種模式的架構(gòu)設(shè)計(jì)對比
| 特性 | 全院多庫模式 | 全院一庫模式（AI一庫） |
|---|
| 數(shù)據(jù)存儲(chǔ) | | |
| 數(shù)據(jù)整合 | | |
| 查詢效率 | | |
| 擴(kuò)展性 | | |
| 管理復(fù)雜度 | | |
| 支持AI應(yīng)用 | | 高效，全量數(shù)據(jù)實(shí)時(shí)訪問 |
在性能方面，"全院多庫"模式由于涉及跨庫查詢和數(shù)據(jù)遷移，響應(yīng)速度通常較慢。例如，對HIS系統(tǒng)中兩個(gè)億級記錄的表進(jìn)行關(guān)聯(lián)查詢，可能需要數(shù)分鐘甚至數(shù)小時(shí)。 而"全院一庫"模式通過內(nèi)存計(jì)算技術(shù)，將數(shù)據(jù)壓縮后常駐內(nèi)存進(jìn)行計(jì)算，避免了磁盤I/O瓶頸，實(shí)現(xiàn)了億級數(shù)據(jù)關(guān)聯(lián)分析秒級響應(yīng)。例如，福建XX醫(yī)院在構(gòu)建"全院一庫"后，實(shí)現(xiàn)了科研數(shù)據(jù)的快速檢索和分析，年服務(wù)量超過200次。 "全院多庫"模式主要支持業(yè)務(wù)流程電子化，但在數(shù)據(jù)應(yīng)用方面存在明顯不足。例如，科研人員需要獲取跨系統(tǒng)數(shù)據(jù)時(shí)，需要技術(shù)人員協(xié)助提取和整合數(shù)據(jù)，響應(yīng)周期長達(dá)數(shù)周或數(shù)月。 "全院一庫"模式則支持按需即席查詢，用戶可以通過動(dòng)態(tài)建模自主獲取所需數(shù)據(jù)，無需技術(shù)人員干預(yù)。這不僅提高了數(shù)據(jù)使用效率，還支持了多種應(yīng)用場景，如臨床決策支持、科研分析、運(yùn)營管理等。 從短期看，"全院多庫"模式由于采用現(xiàn)有系統(tǒng)，無需大規(guī)模改造，成本較低。但從長期看，其數(shù)據(jù)整合和管理的隱形成本較高，且無法充分發(fā)揮數(shù)據(jù)價(jià)值。 而"全院一庫"模式雖然需要初期投入（例如，某"AI一庫"解決方案報(bào)價(jià)約為80萬元，包含硬件與服務(wù)），但能夠顯著提高數(shù)據(jù)利用效率，降低運(yùn)維成本，并支持AI應(yīng)用，長期效益顯著。4 醫(yī)療行業(yè)數(shù)據(jù)中臺(tái)解決方案與實(shí)施路徑4.1 基于"全院一庫"的數(shù)據(jù)中臺(tái)架構(gòu) 基于"全院一庫"的數(shù)據(jù)中臺(tái)架構(gòu)包括數(shù)據(jù)采集層、數(shù)據(jù)存儲(chǔ)層、數(shù)據(jù)治理層、數(shù)據(jù)服務(wù)層和數(shù)據(jù)應(yīng)用層。 數(shù)據(jù)采集層：負(fù)責(zé)從各業(yè)務(wù)系統(tǒng)（如HIS、LIS、PACS等）實(shí)時(shí)或批量抽取數(shù)據(jù)，并匯聚到統(tǒng)一平臺(tái)。 數(shù)據(jù)存儲(chǔ)層：采用高壓縮內(nèi)存計(jì)算技術(shù)，存儲(chǔ)全院數(shù)據(jù)，支持高速查詢和分析。 數(shù)據(jù)治理層：通過元數(shù)據(jù)管理、數(shù)據(jù)質(zhì)量管控及主數(shù)據(jù)管理等功能，確保數(shù)據(jù)的準(zhǔn)確性、一致性和完整性。 數(shù)據(jù)服務(wù)層：提供數(shù)據(jù)查詢、分析和API服務(wù)，支持業(yè)務(wù)應(yīng)用快速訪問數(shù)據(jù)。 數(shù)據(jù)應(yīng)用層：支持臨床、科研、管理等多種應(yīng)用場景，如患者360°視圖、科研大數(shù)據(jù)平臺(tái)等。4.2 數(shù)據(jù)治理與標(biāo)準(zhǔn)化
數(shù)據(jù)治理是數(shù)據(jù)中臺(tái)建設(shè)的核心環(huán)節(jié)。醫(yī)院應(yīng)從以下幾個(gè)方面入手：數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)化：建立統(tǒng)一的數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)，包括數(shù)據(jù)格式、編碼和接口規(guī)范，確保數(shù)據(jù)的一致性。
元數(shù)據(jù)管理：采集和管理元數(shù)據(jù)，實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)的可視化和可追溯。數(shù)據(jù)質(zhì)量控制：通過數(shù)據(jù)清洗、去重和校驗(yàn)，提高數(shù)據(jù)質(zhì)量。非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)處理：利用自然語言處理（NLP）技術(shù)，將文本數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換為結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)，便于分析利用。內(nèi)存計(jì)算技術(shù)：解決大數(shù)據(jù)查詢的性能瓶頸，實(shí)現(xiàn)秒級響應(yīng)。動(dòng)態(tài)建模：支持按需即席查詢，無需預(yù)先設(shè)計(jì)數(shù)據(jù)模型。隱私計(jì)算與區(qū)塊鏈：保障數(shù)據(jù)安全和隱私，支持?jǐn)?shù)據(jù)可信流通。AI技術(shù)：集成機(jī)器學(xué)習(xí)和大模型，支持?jǐn)?shù)據(jù)分析和智能應(yīng)用。數(shù)據(jù)中臺(tái)可賦能以下典型應(yīng)用場景：臨床決策支持：整合患者歷史病歷、實(shí)時(shí)體征數(shù)據(jù)及醫(yī)學(xué)知識(shí)圖譜，為醫(yī)生提供診療方案推薦和風(fēng)險(xiǎn)預(yù)警。科研大數(shù)據(jù)平臺(tái)：支持科研數(shù)據(jù)的快速檢索和分析，加速科研進(jìn)程。醫(yī)院運(yùn)營管理：實(shí)現(xiàn)資源優(yōu)化調(diào)度，提升床位利用率和物資管理效率。患者服務(wù)：通過電子健康碼和院內(nèi)導(dǎo)航系統(tǒng)，改善患者就醫(yī)體驗(yàn)。醫(yī)院數(shù)據(jù)中臺(tái)建設(shè)應(yīng)采取分階段實(shí)施策略：規(guī)劃與設(shè)計(jì)階段：評估現(xiàn)有數(shù)據(jù)資產(chǎn)，確定數(shù)據(jù)中臺(tái)架構(gòu)和技術(shù)路線。數(shù)據(jù)匯聚階段：將各業(yè)務(wù)系統(tǒng)數(shù)據(jù)遷移到"全院一庫"平臺(tái)，實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)集中存儲(chǔ)。數(shù)據(jù)治理階段：實(shí)施數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)化和質(zhì)量管控，提升數(shù)據(jù)質(zhì)量。服務(wù)化階段：開發(fā)數(shù)據(jù)服務(wù)接口，支持業(yè)務(wù)應(yīng)用訪問數(shù)據(jù)。應(yīng)用推廣階段：推動(dòng)數(shù)據(jù)在臨床、科研和管理中的應(yīng)用，持續(xù)優(yōu)化數(shù)據(jù)中臺(tái)。XX省立醫(yī)院：該醫(yī)院通過構(gòu)建"全院一庫"，實(shí)現(xiàn)了全院級全量數(shù)據(jù)匯聚和調(diào)取，并建設(shè)了科研大數(shù)據(jù)平臺(tái)。利用AI技術(shù)進(jìn)行數(shù)據(jù)分析和安全保護(hù)，年提供科研數(shù)據(jù)服務(wù)200多次。上海市衛(wèi)生健康行業(yè)MaaS平臺(tái)：該平臺(tái)整合了全市醫(yī)療機(jī)構(gòu)的智能算力資源，提供大模型應(yīng)用開發(fā)的全流程工具鏈，支持醫(yī)療數(shù)據(jù)的可信流通和利用。未來，醫(yī)療數(shù)據(jù)中臺(tái)將呈現(xiàn)以下發(fā)展趨勢：技術(shù)融合：人工智能、物聯(lián)網(wǎng)和區(qū)塊鏈等技術(shù)將與數(shù)據(jù)中臺(tái)深度融合，支持更廣泛的應(yīng)用場景。數(shù)據(jù)要素化：醫(yī)療數(shù)據(jù)將作為生產(chǎn)要素進(jìn)入市場流通，實(shí)現(xiàn)價(jià)值最大化。跨區(qū)域協(xié)作：通過構(gòu)建健康醫(yī)療數(shù)據(jù)可信流通體系，實(shí)現(xiàn)跨機(jī)構(gòu)、跨區(qū)域的數(shù)據(jù)共享和利用。標(biāo)準(zhǔn)化與合規(guī)化：隨著相關(guān)法規(guī)和標(biāo)準(zhǔn)的完善，醫(yī)療數(shù)據(jù)管理將更加規(guī)范和合規(guī)。 本文對比分析了"全院多庫"和"全院一庫"兩種模式的特點(diǎn)，探討了醫(yī)療行業(yè)數(shù)據(jù)中臺(tái)建設(shè)的解決方案。"全院一庫"模式通過內(nèi)存計(jì)算和動(dòng)態(tài)建模等技術(shù)，實(shí)現(xiàn)了數(shù)據(jù)的高效管理和利用，為智慧醫(yī)院建設(shè)提供了強(qiáng)大數(shù)據(jù)支撐。醫(yī)院在推進(jìn)數(shù)據(jù)中臺(tái)建設(shè)時(shí)，應(yīng)注重?cái)?shù)據(jù)治理、技術(shù)選型和應(yīng)用賦能，并采取分階段實(shí)施策略，確保項(xiàng)目的成功落地。 未來，隨著技術(shù)的不斷發(fā)展和應(yīng)用場景的擴(kuò)展，數(shù)據(jù)中臺(tái)將在醫(yī)療行業(yè)發(fā)揮越來越重要的作用，推動(dòng)醫(yī)療服務(wù)向智能化、個(gè)性化方向發(fā)展。
特別聲明：智慧醫(yī)療網(wǎng)轉(zhuǎn)載其他網(wǎng)站內(nèi)容，出于傳遞更多信息而非盈利之目的，同時(shí)并不代表贊成其觀點(diǎn)或證實(shí)其描述，內(nèi)容僅供參考。版權(quán)歸原作者所有，若有侵權(quán)，請聯(lián)系我們刪除。
凡來源注明智慧醫(yī)療網(wǎng)的內(nèi)容為智慧醫(yī)療網(wǎng)原創(chuàng)，轉(zhuǎn)載需獲授權(quán)。
