醫院數據集成平臺及數據中心架構設計與應用研究

摘要：傳統的醫院信息化建設面臨數據“孤島”困境，院內各業務系統相對獨立，致使數據對接困難、訪問步驟繁雜、響應遲鈍，對醫療服務質量存在負面影響，亟需打破現狀，完善與優化醫院數據集成平臺及數據中心，滿足醫護人員與病患的使用需求。因此，文章基于CDC、ETL等技術，搭建綜合性醫院信息集成平臺以及數據中心，設計分層架構，涵蓋終端設備層、數據源層、數據加工層、應用層以及門戶層，各層協同運作，保障系統高效穩定運行。醫院信息集成平臺及數據中心促進醫院各業務流程數據的標準化組織存儲與互聯互通，增強醫療質量、運營狀況以及績效評估等方面高效化、科學化管理水平，進一步提升醫療效率與服務質量。

關鍵詞：醫院信息化建設；互聯互通；數據集成；數據中心

中圖分類號：TP311 文獻標識碼：A

文章編號：1009-3044（2025）04-0064-03： 開放科學（資源服務） 標識碼（OSID） ：

1 建設背景

傳統醫院的點對點集成方式存在諸多局限，其所能實現的數據交互相對有限，難以承載大規模、深層次的數據流通需求，不僅開發與維護大量專用接口需要投入大量的人力、物力與時間成本，而且系統間耦合度過高，容易產生連鎖反應，靈活性極差，面臨著接口不穩、數據更新延遲等困境，這些問題嚴重阻礙了醫院信息的高效流通與共享，難以適應當下醫院業務不斷拓展下日益復雜的數據集成需求。

此外，醫院內部各科室業務系統繁雜分散，掛號、診療、檢驗、影像等系統數據分散存儲，形成諸多信息孤島。這直接導致醫護人員查詢患者完整信息時需反復切換系統，耗時費力，工作效率大打折扣；同時，不同系統數據錄入規范不同，使得數據質量良莠不齊，缺失、錯誤、重復數據頻現，極大影響了醫療決策精準度[1]。

隨著現代醫療的發展，醫療行業數字化轉型，建設智慧醫院成為必然趨勢。國家衛健委等部門相繼出臺多項政策，大力推動醫療信息化建設，強調以患者為中心的數據互聯互通，要求醫院整合信息資源，提升服務效能，滿足醫療服務需求。在此政策導向下，構建醫院數據集成平臺及數據中心成為必由之路，有助于構建良好的醫院信息化生態，實現可持續發展。

2 醫院數據集成平臺和數據中心需求分析

2.1 功能需求

2.1.1 系統集成與數據處理功能

醫院數據集成平臺和數據中心需要能夠通過統一方式、統一視圖來組織、訪問來自不同業務系統的異構數據，這些業務系統涵蓋HIS系統、CIS系統、LIS 系統、PACS/RIS系統、EMR系統、手術麻醉系統和OA 系統等。平臺通過對多源異構數據的抽取、轉換與加載（ETL） 流程，實現穩定的數據交互與共享，從而打破信息孤島，提升醫院整體的信息化水平。與此同時，平臺還需要能夠在數據交換過程中，依照所提供的標準數據字典，實現對數據的規范化處理，統一疾病編碼、藥品編碼、診療項目編碼等，實現數據的標準化傳輸，確保不同系統、不同格式數據標準的一致性。此外，對所采集數據能夠進行清洗與格式轉換，使其能夠實時、穩定地流入數據中心，并建立數據索引，方便用戶快速檢索，提高效率[2]。

2.1.2 業務協同功能

通過數據中臺打破醫院內部各部門、多院區、醫聯體間數據壁壘，實現跨科室數據共享，解決數據孤島問題，醫護人員憑借患者唯一標識（如病歷號） 即時調閱全院診療資料，含高清影像、檢驗報告詳情；開發智能轉診與會診系統，轉診信息自動推送、接收科室實時反饋、全程跟蹤，優化會診流程，降低重復檢查，縮短患者就診時間與費用。

2.1.3 管理決策功能

與數據中心進行對接構建可視化管理數據駕駛艙，實現運營、財務、臨床等多源數據整合，統計關鍵指標參數，對指標進行實時監控、趨勢預測以及風險預警，為管理人員提供完整、多維度、個性化的報表，為決策和管理者對醫院發展方向與資源調配提供精準的數據支撐。此外，為臨床科室打造科研數據挖掘平臺，依托 GreenPlum 強大并行運算能力快速整合多源數據，提供高效查詢分析支撐，助力科室人員從海量數據中提取有價值信息，推動醫療技術研發創新，進而實現醫院整體管理水平提升與醫療技術進步[3]。

2.1.4 監控與運維功能

建立良好的日志跟蹤系統以及集成管理監控模塊，實時記錄數據采集、傳輸、存儲、查詢等各環節的性能指標，并定期對指標進行評估且生成報告，以實現跟蹤數據交互與系統運行狀態，一旦發現問題，能夠及時通知運維人員；建設可追溯管理系統，對數據源能夠進行追溯，便于查找問題與修復；同時，應當具備完善的運維管理功能，包括用戶權限管理、系統配置管理、日志管理等，支持運維人員對平臺進行故障診斷、修復、升級等維護工作，保障醫院數據集成平臺和數據中心的穩定運行。

2.2 性能需求

醫療服務質量與效率的提升需要滿足良好的性能需求。因此，醫院數據集成平臺和數據中心應實現快速響應，保障跨科室數據共享與數據查詢的及時性，避免在用戶進行查詢時響應時間過長，以免因為等待數據所導致的系統崩潰、診療延誤等問題。另一方面，應當確保在面對大量的醫療數據需要及時處理時，能夠具備較高的吞吐量，為醫院業務平穩運行提供支持，避免因高負載情況所導致的數據積壓、響應時間過長、服務中斷、用戶無法訪問等問題，嚴重影響用戶體驗與滿意度。除此之外，平臺應當具備良好的并發能力，支持多個用戶對數據進行訪問與操作，支持多科室聯合會診等情況。

2.3 安全需求

對于醫院來說，數據安全至關重要。因此，醫院數據集成平臺和數據中心應當能夠對數據進行加密存儲，對用戶權限與身份進行校驗。一方面，采用SSL/TLS等技術對數據進行加密，確保數據在傳輸與存儲過程中的機密性與安全性，避免數據被非法盜用或篡改；另一方面，構建嚴格的數據權限與身份認證機制，數據僅對相關授權用戶開放，在用戶對數據進行使用前進行多維度的身份校驗，最大限度地避免越權訪問，以確保數據的安全性[4-5]。

3 醫院數據集成平臺和數據中心架構設計

醫院數據集成平臺和數據中心采用分層架構設計，主要包含終端設備層、數據源層、數據加工層、應用層以及門戶層5層，具體見圖1所示，各層之間相互協作，實現醫院各業務數據的深度整合。

1） 終端設備層：是平臺運行硬件基礎，主要包含主機、服務器、網絡設備、系統軟件以及各類醫療設備等，為整個醫院信息化流程奠定堅實基礎。

數據源層是平臺數據處理的前端基石，源于醫院HIS、CIS、LIS、EMR、PACS、人事系統、物資系統、標本系統、隨訪系統等產出的原始數據，涵蓋臨床診療過程中的患者癥狀、診斷結果、用藥記錄等臨床數據，各類影像設備生成的高清影像數據，實驗室標本檢測所得到的標本數據，基因檢測相關的基因數據，醫院日常運營管理涉及的人事、物資調配等管理數據以及用于醫學研究的科研數據。通過數據采集工具，按照數據領域將采集到的原始數據統一存儲到數據湖中，形成的海量數據資源，且數據存儲格式多樣，既有結構化的數據庫數據，又有半結構化的 XML、JSON 格式數據，還有非結構化的影像文件、病歷文本等。

2） 數據加工層：① 數據采集。數據采集運用多種技術對數據源層的數據進行整合，為后續數據加工奠定基礎。在該過程中，利用ETL工具按照預先配置的元數據模型與業務系統數據模型之間的適配規則，從ODS 表中抽取所需數據，如圖2所示。同時通過CDC＼OGG等技術結合作業管理與日志管理平臺，實現對實時數據的采集以及數據的可追溯性；② 數據管理。數據管理主要由元數據管理模塊、主數據管理（MDM） 系統、數據倉庫構成。在數據管理流程中，數據源會向元數據管理模塊提供自身的數據結構、數據含義等元數據信息，為數據管理奠定基礎。數據采集層所采集的數據通過ETL初步清洗后存儲于基于分布式的關系型數據倉庫中。在此過程中，元數據管理模塊至關重要，能實現元數據建模、血緣圖譜分析、影響分析、數據地圖、元數據版本、詞云分析等功能，且會隨數據倉庫數據的變化而更新元數據，以確保元數據與數據倉庫狀態的一致性。同時，主數據管理（MDM） 負責對關鍵主數據（如患者的唯一標識、藥品編碼等） 進行集中管理與規范，通過數據接口和協議與數據倉庫和元數據管理模塊實現數據的實時傳輸與同步，使數據保持一致；③ 數據處理。數據處理通過數據映射、數據清洗、數據轉換以及數據分析將數據倉庫中經過管理的數據進行標準化處理。數據映射將數據通過映射關系與基準字典進行關聯（如圖3所示） ，確保數據可用性。在此基礎上進行數據清洗，對數據進行數據校驗、缺失值處理、異常值檢測、數據去重等以實現數據質量的進一步提升。為便于后續數據分析，滿足特定業務需求，將進行數據轉換，從原本格式或結構轉換為標準格式或結構，引入標準池，將不同科室、不同系統來源的按照統一編碼體系進行標準化轉換，如圖4所示。最后，將轉換的數據通過可視化、算法模型等手段實現數據分析，挖掘數據中背后的深層次信息，為決策管理提供支持；④ 數據安全。通過數據脫敏、數據加密等API接口，在數據應用前對數據進行“安全化”處理，并通過訪問控制平臺，以數據賬戶為依據，給不同的用戶、場景不同的數據訪問權限。同時，在數據被使用過程中，采取數據審計、采取留痕等一系列保障措施，有助于管理人員對數據流向與使用情況的把控。

3） 應用層：是數據處理的價值轉化，構建基于醫院數據集成平臺和數據中心的應用系統，包含患者服務應用、醫務人員應用、運營管理應用、科研教學應用。

①患者服務應用：包含線上預約掛號、診療提醒、報告查詢、健康咨詢、就醫反饋等功能，患者能夠通過移動端或網頁端便捷預約就診時間，減少現場排隊等待，隨時查詢檢驗、檢查、病歷等報告結果，無須往返醫院獲取紙質報告，在線向醫護人員咨詢健康問題，獲取初步的醫療建議，就診后患者可提交評價與反饋，幫助醫院持續改進服務質量。

②醫務人員應用：包含搭建跨科室數據共享平臺、智能轉診與會診、診療消息提醒、醫療知識庫等功能，助力醫護人員快速調閱全員各科室的患者診療資料包括影像、檢驗數據等，輔助精準診斷。優化會診、轉診流程，診療消息自動推送與提醒，提升醫療協同效率。整合醫學文獻、臨床指南等知識資源，為醫務人員提供知識支撐，提升專業水平。比如，醫務人員能夠通過患者360視圖軟件對患者就診記錄、處方信息、醫囑信息、病歷病案等數據進行一鍵調閱，實現患者信息無縫對接，有效提升醫療協同效率。

③運營管理應用：包含構建可視化駕駛艙、資源配置優化、績效考核管理、風險預警等功能。將醫院運營關鍵指標可視化，以圖表形式直觀地呈現醫院各類數據統計結果，為管理人員提供完整的、多維度、個性化的報表，隨時掌握醫院運營的最新數據。依據數據分析結果，精準調配人力、物力資源，實現資源配置的最優化，切實提高醫院運營效率；建立科學的績效考核體系，以醫務人員的工作數據為依托，量化評估績效，激發員工工作積極性；同時，實時監控醫療質量、財務風險等各類指標，對潛在問題提前預警，全方位保障醫院平穩、有序運營。

④科研教學應用：建設科研數據挖掘平臺，依托大數據處理與深度分析能力助力科研人員篩選樣本、挖掘疾病關聯，推動新技術研發，同時為教學提供豐富案例資源。

5） 門戶層：包括醫生門戶、管理者門戶、患者門戶、公共門戶、研究者門戶，為不同角色群體，量身定制個性化門戶界面。

3 結束語

本研究基于功能需求分析提出醫院數據集成平臺及數據中心整體架構方案，從底層終端設備層為系統運行筑牢硬件根基，到數據源層整合多源異構醫療數據，再經數據加工層嚴謹處理，確保數據的準確性、規范性與可用性，進而依托應用層滿足不同業務場景需求，各個環節緊密相扣，致力于打破醫院各業務系統數據“孤島”，優化醫院臨床服務流程，加快醫院信息化建設。

參考文獻：

[1] 鐘麗娜.智能化醫院建設中信息系統集成與運營管理模式探索[J].鄉鎮企業導報，2024（21）：246-248.

[2] 馮杰良，刁彩媚，歐陽云.醫院集成平臺數據中心建設模式設計與應用研究[J].互聯網周刊，2024（18）：22-24.

[3] 張穎婕，路健，胡骎，等.醫院信息集成平臺的設計與應用[J].電子技術，2023，52（11）：50-51.

[4] 邵旻暉.醫院大數據集成與服務平臺的建設與應用[J].計算機時代，2022（2）：69-71，75.

[5] 吳柏林.醫院數據集成平臺與業務系統集成模式分析[J].電腦編程技巧與維護，2021（2）：100-101，122.

【通聯編輯：李雅琪】