基于數據湖原理的現有醫療設備管理方案改良

摘要：文章從數據湖的定義出發，根據數據湖的特點探討數據湖技術在醫療設備管理方面的應用，結合醫療設備管理現狀分析其面臨的挑戰和發展趨勢，優化管理策略，為海量的醫療設備數據管理提供更好的方案。

關鍵詞：數據湖；數據治理；醫療設備；運營管理

中圖分類號：TP301" 文獻標志碼：A

0 引言

隨著科技的不斷進步，高效的醫療設備管理的重要性愈加凸顯。國務院于 2016 年印發《國務院辦公廳關于促進和規范健康醫療大數據應用發展的指導意見》^［1］ ，提出通過大力發展健康醫療大數據提升服務效率和質量。國家衛生健康委于2018 年印發《國家健康醫療大數據標準、安全和服務管理辦法（試行）》^［2］ ，明確要求對醫療數據治理過程中的多個環節規范數據安全和管理策略。數據湖的引入為醫療設備的管理帶來了新的機遇與挑戰。

數據湖是一種存儲、管理和分析大規模非結構化和結構化數據的架構，最早在2011年由美國大數據公司提出^［3］，數據湖倡導以“任何數據、任何時間、任何方式”為理念，將多源數據以原始、未加工的形式存放在數據湖存儲層中，其優勢在于它能夠解決傳統數據倉庫架構的約束和成本問題，同時也能更快、更靈活地利用各種數據源。

利用數據湖可以對醫院各類醫療設備和信息系統產生的海量數據進行高效管理，為醫院提供完整、一致、可靠的且為全院級別的統一數據源，簡化數據共享關系^［4］。它猶如一個廣闊的湖泊，匯聚了來自不同設備的信息溪流，為醫療設備管理提供了豐富的數據源。

1 數據湖技術的特點

1.1 數據類型多樣

數據湖可以存儲結構化數據，如關系型數據庫中的表數據；半結構化數據，如XML、JSON格式的數據；非結構化數據，如圖片、音頻、視頻等。

1.2 海量存儲

在大數據時代，數據量呈指數級增長，傳統數據庫的架構難以應對數據量呈指數級增長的情況，存儲空間有限^［5］。數據湖技術能夠容納海量的數據量，可以滿足醫院不斷增長的數據存儲需求。

1.3 數據靈活性

數據湖不需要對數據進行預定義的模式處理。這與傳統的數據倉庫不同，傳統數據倉庫在存儲數據之前需要先定義數據結構，而數據湖可以先存儲數據，再根據需求進行分析和處理。

2 數據湖建設的架構設計

2.1 數據攝入層

常見的攝入方式包括批量導入（如使用ETL工具定期將數據從源系統導入數據湖）和實時攝入（例如使用消息隊列來實時傳遞和攝入數據）。

2.2 數據存儲層

存儲格式：可以選擇多種存儲格式，如Parquet（列存儲格式，適合分析型工作負載，有較好的壓縮比）、ORC（也是列存儲格式，性能較好）以及文本格式（如CSV可以方便簡單地查看數據）。

分布式存儲系統：通常基于分布式文件系統，如Hadoop Distributed File System （HDFS） 或者云存儲（如Amazon S3、Azure Blob Storage），實現數據的大規模存儲和高可用性。

2.3 元數據管理層

元數據存儲：存儲數據湖中的數據的相關信息，如數據的來源、數據的格式、數據的語義等。

元數據管理工具：用于管理和查詢元數據，幫助用戶理解數據湖中的數據結構和關系。

2.4 數據處理與分析層

批處理：利用框架如Apache Hadoop MapReduce或Spark來對大規模數據進行批量處理和分析。

流處理：對于實時數據，采用流處理框架（如Apache Flink、Spark Streaming）進行實時分析和處理。

交互式分析：提供工具（如Presto、Apache Drill），使用戶能夠以交互的方式查詢數據湖中的數據，快速得到分析結果。

2.5 數據安全與治理層

安全訪問控制：定義不同用戶和角色對數據湖數據的訪問權限，確保數據的安全性。

數據質量治理：監控數據質量，如數據的完整性、準確性和一致性等，并進行數據清洗和修復操作。

3 數據湖在醫療設備管理中的應用

當今醫療領域，醫療數字化轉型中新模式不斷涌現，傳統醫療信息化架構難以應對數字化轉型的需求與挑戰，亟須構建新一代數據底座，支撐創新型醫療健康服務體系^［6］。高效的醫療設備管理對于提升醫療服務質量、確保患者安全至關重要。數據湖的應用可多角度提高醫療設備管理效率。

3.1 設備數據整合與存儲

醫療設備管理會產生多種類型的數據，如設備的基本信息（型號、生產廠家、保修日期等）、使用記錄（使用時間、使用頻率、常用操作參數等）、維護記錄（維修時間、故障部位、配件信息等）、設備記錄的患者生命體征數據（如血壓、心電波形、腦電數據等），這些數據可能來自不同的信息系統、醫療設備存儲模塊或人工記錄。數據湖可以將這些分散的、多源的數據整合起來，統一存儲，方便后續的分析和管理。

醫療設備的全生命周期數據對于設備的評估、改進和決策非常重要。數據湖能夠長期保存這些歷史數據，無論是多年前的設備采購信息，還是近期的設備故障記錄，都可以隨時被調用和分析，為醫院的設備管理提供全面的數據支持。

3.2 設備運行監測與預警

通過與醫療設備的連接可以將設備運行過程中的實時數據傳輸到數據湖中，以實現實時數據監控。例如，手術室內的麻醉機、呼吸機等設備的運行參數可以被實時采集并存儲，設備管理人員可以隨時查看設備的當前狀態，及時發現設備的異常情況。

另外，利用數據湖中的大量設備數據和分析算法，可以建立設備的異常預警模型。當設備的某些參數超出正常范圍或出現異常趨勢時，系統可以自動發出預警，提醒維護人員及時進行檢查和維修。通過對歷史數據的分析還可以預測設備可能出現故障的時間和部位，提前安排保養計劃，降低設備故障發生率，提高設備的可用性和可靠性。

3.3 設備使用效率分析

數據湖可以對醫療設備的使用情況進行詳細的統計分析，包括設備的使用時間、使用頻率、使用科室等信息。通過這些數據，醫院可以了解不同設備的使用需求和使用強度，為設備的采購、調配和更新提供依據。例如，對于使用頻率高、負荷大的設備可以優先考慮更新或增加配置；對于閑置或使用頻率低的設備可以進行調配或減少采購。

通過分析相關數據，可以發現設備使用流程中的瓶頸和問題，并進行優化。例如，通過分析患者在不同檢查設備之間的等待時間和流轉過程，可以優化檢查流程，提高患者的就診體驗。

3.4 設備質量評估與管理

通過收集醫療設備的質控數據、驗收數據、不良事件報告等信息到數據湖并進行分析，可以衡量評估設備的質量狀況。例如，分析設備的故障發生率、維修次數、維修時間等指標，評估設備的可靠性和穩定性；分析設備的檢測精度、誤差范圍等指標，評估設備的性能和準確性。

數據湖依據醫療行業數據需求，覆蓋數據集成、數據治理、數據應用全生命周期的治理，形成醫院標準化、規范化的數據池，這是后續各類數據需求的基礎^［6］。

4 數據湖在醫療設備管理中面臨的挑戰

4.1 數據安全與隱私問題

醫療設備管理涉及大量患者的健康信息，如診斷數據、生理參數等隱私數據，需要對患者數據進行保護。這些數據存儲在數據湖中時，需要采取嚴格的安全措施以防止數據泄露。

因此需要設置設備數據訪問權限控制，不同人員對醫療設備數據的訪問權限不同，確保只有授權人員能夠訪問特定的數據。例如，維修人員可能需要設備的運行參數數據，而醫生需要患者的檢測數據，如何精細地設置訪問權限是一項難題。

4.2 數據質量問題

一方面醫療設備產生的數據來源廣泛、格式多樣，數據的準確性難以保證。例如，設備故障可能導致數據記錄錯誤，人工錄入數據時也可能存在失誤，低質量的數據會影響數據湖的分析和決策。另一方面要完整地收集醫療設備從采購到報廢全生命周期的數據并不容易。部分設備可能由于兼容性問題或者網絡故障，無法將所有數據傳輸到數據湖，數據的缺失也會影響對設備全面的評估和管理。

4.3 數據集成與互操作性挑戰

不同廠商生產的醫療設備使用不同的數據格式和通信協議，設備之間兼容性較低，將這些設備的數據集成到數據湖中存在困難。例如，心電圖機和CT的數據格式和傳輸方式可能完全不同，需要進行復雜的數據轉換和接口開發。此外醫療設備管理涉及多個信息系統，如醫院信息系統、醫學影像存檔與通信系統等，存在系統對接的問題，數據湖要與這些系統進行有效的對接和數據共享，需要克服技術和管理權限上的障礙。

4.4 人才與技術儲備不足

管理數據湖中的醫療設備數據需要既懂醫療設備知識又要熟悉數據管理技術的復合型人才，對專業知識要求較高，現階段此類人員相對匱乏。同時數據湖相關技術不斷發展，如大數據分析、人工智能算法等，醫療設備管理者需要及時更新相關技術知識，避免影響數據湖功能的充分發揮。

5 數據湖在醫療設備管理中的發展趨勢

5.1 數據集成與融合

未來會更加高效地整合醫療設備產生的多源數據，通過整合這些不同類型、不同來源的數據能夠建立更全面的醫療設備管理視圖，為綜合分析和決策提供更豐富的信息支持。例如，將醫療影像設備產生的圖像數據與患者的病歷信息、設備的使用記錄等進行融合，以便更準確地評估設備對診斷的支持效果以及設備的使用合理性。同時將進一步加強與醫院其他信息系統的數據集成，打破信息孤島，實現醫療設備管理數據與臨床診療數據、醫院管理數據的無縫對接和協同應用。這將有助于從醫院整體運營的角度對醫療設備進行管理和優化，比如根據患者的就診量和疾病類型，合理安排醫療設備的調度和使用。

5.2 實時性與動態監測能力

隨著醫療設備智能化程度的不斷提高，對設備數據的實時處理和監測需求將日益增加。基于實時數據的動態數據分析將成為趨勢，能夠及時發現設備使用模式的變化、性能的波動等情況，并快速做出響應和調整。例如，根據醫療設備在不同時間段的使用頻率和負荷情況，動態調整設備的維護計劃和資源配置。

5.3 人工智能和機器學習算法

一方面，利用人工智能和機器學習算法對數據湖中的醫療設備數據進行深度分析，建立設備故障預測模型，提前預測設備可能出現的故障，并提供相應的維護建議和解決方案，這將大大減少設備停機時間，提高設備可靠性和可用性。例如，通過對醫療設備的歷史故障數據和運行參數進行分析，預測設備的關鍵部件何時可能出現故障，以便提前進行更換或維修，這對于CT、磁共振等大型設備或者不可替代設備來說，具有重要意義。

另一方面，通過機器學習算法對患者的診療數據和醫療設備的使用數據進行分析，優化設備的使用流程和參數設置，提高設備的使用效率和診療效果。例如，根據患者的身體特征和疾病情況，自動調整醫療設備的參數，以獲得更準確的診斷結果。

5.4 數據治理與安全

（1）需要建立更加完善的數據治理體系，包括數據標準的制定、數據質量的監控、數據的分類和標簽化等。這將確保數據湖中的醫療設備管理數據的準確性、完整性和一致性，提高數據的可用性和價值。例如，制定統一的數據標準，規范醫療設備數據的采集、存儲和傳輸格式，便于數據的管理和分析。（2）加強數據湖的安全防護措施，保障醫療設備管理數據的安全性和隱私性。采用加密技術、訪問控制技術、數據備份與恢復技術等，防止數據泄露、篡改和丟失。同時需要滿足醫療行業相關的法律法規和數據安全標準的要求，確保數據合法使用。

5.5 云化與分布式部署

越來越多的醫療機構采用云計算技術部署數據湖，可以降低數據存儲和管理的成本，提高數據的可擴展性和靈活性。通過云服務提供商的專業技術和資源，醫療機構可以更專注于醫療設備管理的業務應用和數據分析，而無須過多關注底層的技術架構和運維管理。分布式數據湖架構將得到進一步發展，能夠更好地應對醫療設備管理數據的海量增長和高并發訪問需求。分布式數據湖可以將數據存儲在多個節點上，實現數據的分布式存儲和處理，提高數據的處理效率和可靠性。

5.6 可視化與自助分析

開發更強大的可視化工具，將數據湖中的醫療設備管理數據以直觀、易懂的圖表、圖形等形式展示，方便管理人員快速了解設備的運行狀況、使用情況、維護記錄等信息。可視化展示能夠幫助管理人員更直觀地發現數據中的規律和趨勢，提高決策的效率和準確性。

自助式數據分析平臺的應用可使醫療設備管理人員、臨床醫生等能夠根據自己的需求，自主地對數據湖中的數據進行查詢、分析和挖掘。這將提高數據的利用效率，促進醫療設備管理的精細化和科學化。

5.7 邊緣計算與數據湖的協同

在醫療設備端引入邊緣計算技術，對設備產生的部分數據進行本地處理和分析，只將關鍵數據上傳到數據湖進行集中存儲和進一步分析。這樣可以減少數據傳輸的帶寬壓力和延遲，提高數據處理的實時性和效率。例如，在一些移動醫療設備或遠程醫療場景下，邊緣計算可以對本地對患者的生理數據進行初步分析和處理，然后將分析結果上傳到數據湖進行綜合評估。

實現邊緣計算和數據湖的協同工作，形成“邊緣-云端”一體化的數據處理和管理模式。邊緣計算負責實時數據的處理和本地決策，數據湖則負責對海量數據的存儲、深度分析和模型訓練。兩者相互配合，共同為醫療設備管理提供更強大的技術支持。

6 數據湖的改良——設備湖

隨著科技的不斷進步，設備湖概念的引入為醫療設備管理帶來了新的機遇與挑戰。設備湖，即通過整合各類醫療設備的數據資源，形成一個龐大的數據存儲和分析平臺。

例如，某大型綜合醫院在引入設備湖管理模式后，取得了顯著成效。通過實時監測設備運行狀態，醫院能夠及時發現一臺重要的影像設備出現參數異常波動。系統自動發出預警，維護人員迅速響應，提前進行檢查和維修，避免了設備在高負荷使用時段出現故障，確保了影像檢查工作的順利進行。同時，該醫院利用設備湖對設備使用數據進行分析，發現某些科室在特定時間段對特定設備的需求極高，而有的科室設備使用率相對較低。基于此，醫院進行了科學的設備調配，將閑置設備合理分配到需求大的科室，提高了設備的利用率和服務效率。

6.1 基于設備湖的醫療設備管理能夠實現實時監測

通過連接各種醫療設備，管理人員可以隨時了解設備的運行狀態、使用頻率、故障情況等。這不僅有助于及時發現設備故障，減少設備停機時間，還能為預防性維護提供依據。

6.2 設備湖為設備的優化配置提供了決策支持

通過對設備使用數據的分析，可以了解不同科室、不同時間段對各類設備的需求情況。這使得醫院能夠更加科學地進行設備采購和調配，避免設備閑置或過度使用。同時，也可以根據患者流量和疾病流行趨勢，合理安排設備的布局和使用，提高設備的利用率和服務效率。

6.3 設備湖的應用有助于提升設備的質量管理

通過對設備的性能指標、檢測數據等進行分析，可以及時發現設備的質量問題，并采取相應的措施進行改進。例如，如果發現某一型號的設備故障率較高，可以與廠家進行溝通，要求改進產品質量或進行召回。此外，設備湖還可以為設備的校準和質量控制提供數據支持，確保設備的準確性和可靠性。

6.4 設備湖的應用可以促進醫療設備管理的信息化和智能化

通過與醫院信息系統的集成，實現設備管理數據的共享和交互，提高管理效率和決策的科學性。同時，利用人工智能和大數據分析技術，可以對設備湖中的數據進行深度挖掘，發現潛在的問題和趨勢，為醫療設備管理提供更加智能化的解決方案。

總之，基于設備湖的醫療設備管理是一種創新的管理模式，為醫療設備的高效運行、優化配置和質量管理提供了有力的支持。在未來的醫療領域，隨著科技的不斷發展，設備湖的應用將越來越廣泛，為提升醫療服務質量、保障患者安全發揮更加重要的作用。

7 結語

數據治理是一個長期必要的工作，數據湖的建設提供了數據治理的能力和思路，更好地體現了醫療大數據的價值。醫療大數據平臺作為基礎建設，數據湖作為數據治理的底座支撐，兩者相輔相成，為醫療數據的使用提供了便利，為數據的規范指明了方向，為提升醫院的醫療能力和醫院經營管理的決策提供了更多的支持與參考^［7］。

參考文獻

［1］國務院.國務院辦公廳關于促進和規范健康醫療大數據應用發展的指導意見［EB/OL］.（2016-06-24）［2023-06-03］.http：//www.gov.cn/zhengce/content/2016-06/24/content_5085091.htm.

［2］國家衛生健康委員會辦公廳.關于印發國家健康醫療大數據標準、安全和服務管理辦法（試行）的通知［EB/OL］.（2018-09-13）［2023-06-03］.http：//www.nhc.gov.cn/guihuaxxs/s10741/201809/758ec2f510c74683b9c4ab4ffbe46557.shtml.

［3］WOODS D.Big data requires a big new architecture［EB/OL］.（2011-07- 21）［2023-04-18］.https：//www.forbes. com/sites/ciocentral/2011/07/21/ big-data -requires-a-big-newarchitecture/#255b8f691157.

［4］張靈，陶濤，李謹江，等.數據湖技術在智慧醫院建設中的應用與發展［J］.中國數字醫學，2023（6）：1-7.

［5］李曼尋.數據湖技術在檔案信息資源共建中的應用［J］.山西檔案，2018（2）：18-21.

［6］銀琳，凌翔，劉子鋒，等.基于數據湖的醫院決策分析實踐［J］.中國數字醫學，2023（6）：32-36.

［7］周大鴻，王紅遷，黃藝璠，等.醫院數據湖系統設計與應用［J］.中國數字醫學，2024（4）：100-104.

（編輯 沈 強編輯）

Improvement of existing medical equipment management scheme based on data lake principle

PENG" Peng， ZHU" Xinyi， XU" Xiang， HE" Wei*

（Clinical Engineering Department of the First Affiliated Hospital of Nanjing Medical University （Jiangsu

Provincial Hospital）， Nanjing 210029， China）

Abstract：" The article starts from the definition of data lake， discusses the application of data lake technology in medical equipment management according to the characteristics of data lake， analyzes its challenges and development trends， and puts forward optimization strategies to provide better solutions for the management of massive medical equipment data.

Key words： data lake; data management; medical equipment; operation management