醫院數據中心建設與應用研究

摘要：隨著醫院信息化建設的不斷推進，數據中心在數據集成、管理和應用方面發揮著越來越重要的作用，文章主要探討數據中心建設的要點及應用。數據中心采用三層架構（ODS、HDW、ODR） ，實現數據分層管理與應用。數據中心的可視化管理，使數據集成與質量管理更加高效便捷，同時可促進經驗的積累與沉淀，并可清晰呈現數據資產的全貌。各層數據在院內的實際應用將數據中心的價值得以最大化發揮，從而為醫院業務流程的優化和管理的精細化提供堅實的數據支持和決策依據。

關鍵詞：數據集成與質量管理；醫院信息化；ODS；HDW；ODR

中圖分類號：TP311" " " 文獻標識碼：A

文章編號：1009-3044（2025）23-0060-04

開放科學（資源服務） 標識碼（OSID）

0 引言

在醫院信息化建設進程中，數據中心作為核心基礎設施，其重要性在大型醫院尤為凸顯。其核心價值主要體現在三個維度：①數據集成需求：實現多源異構醫療數據的統一存儲與高效整合。近年來，隨著互聯網醫院的發展、智慧門診/住院系統的建設，以及各類便民服務小程序的普及，對院內全量診療數據的獲取需求日益增長。醫院信息化建設過程中，業務系統更迭升級是常態，但新舊系統數據質量參差不齊，即使同一廠商的系統升級前后數據結構也存在顯著差異，需要通過數據中心進行數據匯總與銜接。②數據服務需求：作為統一的數據出口，提供標準化數據服務以降低業務系統負載。醫院通常部署數十個業務系統，若各數據需求方直接訪問業務系統獲取數據，將造成巨大系統壓力，因此需要數據中心統一匯總數據，并以標準化形式對外提供服務。③數據管理需求：實現數據整合、備份、標準化處理及可視化管控，持續提升數據質量。數據中心的數據匯總功能可有效防范因業務系統服務器故障導致的數據永久性丟失風險，同時能夠對業務系統中缺乏統一標準的值域數據進行標準化處理。此外，數據中心還能通過可視化界面實現對各類數據資產的統一管理。

本文將重點闡述數據中心的架構設計、數據集成與質量管理、主數據管理以及數據應用等關鍵內容。

1 數據中心架構

數據中心提供可視化的界面，將數據建模、數據抽取、數據質量管理等一系列的工作通過前端可視化操作與配置來完成，不僅降低了以往數據中心工作的難度，還可通過統計界面對數據中心的運行情況實時動態監控，保障系統的穩定運行，數據中心架構如圖1所示。

1.1 基礎配置

基礎配置模塊用于維護數據中心的基礎信息，包括廠商信息、系統信息、數據庫信息和服務器信息等。數據庫配置包括業務系統數據庫（如HIS、EMR、LIS等） 和數據中心各層數據庫（如ODS、HDW、ODR等） ，平臺支持連接多種類型的數據庫。服務器管理模塊可維護服務器名稱、IP地址、操作系統版本、監控服務地址，通過監控服務實時監控服務器運行狀態（如存儲、CPU、內存使用率等） ，并與短信平臺對接，實現異常告警。

此外還可配置各類數據庫的字段類型、數據庫版本、抽取或展示數據時的一些系統參數，如數據質量校驗規則、任務允許超時時間、脫敏規則等。

1.2 數據建模

數據建模是數據抽取的前提，用于管理各個層級中的實體表，運營中的模型如圖2所示。數據中心分為三個層級：第一層為ODS層，用于匯總業務系統的原始數據；第二層為臨床數據倉庫HDW層，以患者為中心將數據劃分為多個業務域，包含患者信息、就診、醫囑、病歷、手術、護理、用藥等，應用有患者360視圖、給第三方系統提供患者診療數據接口等；第三層為運營數據倉庫ODR層，以數據統計為目標將數據劃分為多個業務域，包含醫療質量藥品管理、醫技管理、手術管理、財務管理等，應用有智能決策系統BI、監控大屏、三級醫院評審系統、公立醫院績效考核管理系統等。

ODS層在建模時，根據從數據庫配置中選擇的相應數據庫，獲取業務系統中的模型，在ODS層中建表。可對業務系統表結構變更進行監控，如監控源系統增刪表、增刪字段、更改字符長度或字符類型等，如有變更自動同步。為了便于管理ODS中的各類模型，可自定義系統分類，根據實際需要進行分類管理。

HDW層中的模型比較固定，系統上線時可以直接使用，也可根據項目需要進行新增和變更。添加字段時需從維護的元數據中進行選擇，元數據是描述數據的數據，可消除字段的二義性提高數據一致性[1]，參照醫療行業元數據標準規范，可定義擴展醫院自己的元數據目錄。為使HDW層便于管理，對其進行業務域的劃分，如患者域、就診域、病歷域、檢查域、護理域等。

ODR層的建模與HDW層類似，也有相對成熟的固定的可以直接使用的模型，這些模型可按照主題進行分類，每個主題里包含一系列的統計模型事實表。

1.3 數據集成

數據集成是建立一個個數據采集包，也即數據流管道，如從業務系統到ODS、從ODS到HDW、從HDW到ODR，用于源數據庫到目標數據庫數據的映射，數據中心數據集成概覽如圖3所示。

數據采集包可分為全量采集和增量采集，全量采集顧名思義是將數據一次性全部抽取；數據一次性采集后日常使用的一般為增量采集，通常一個運行中的系統數據表至少都會有一個全量采集包和一個增量采集包。

全量采集包的流程是先清空目標表的數據，再通過維護的源表至目標表的字段映射關系，將數據抽取到目標表，最后將本次全量抽取的日志進行記錄，用于查詢統計。

增量抽取需要配置增量字段、初始的增量值、用于合并的主鍵等。增量抽取流程首先從增量管理表里查詢出增量值，將增量值帶到源端到目標端表映射關系條件中，查詢出來本次增量的所有數據，存入目標表的臨時表；然后將臨時表中的數據合并到目標表中；最后獲取本次抽取的數據中最大的增量值，更新到增量管理表，供下一次抽取時作為增量字段值使用。

為了配合增量抽取，通過任務調度管理，配置增量采集包的執行時間和頻率，實現數據自動同步。一個任務可添加多個增量采集包，一個增量采集包也可配置多個任務。增量管理界面可方便查詢增量字段、更新時間，任務的每次執行都會修改更新時間，任務是否執行從更新時間看一目了然。

任務總覽中可查看任務執行時間、執行是否成功、執行耗時、執行的日志記錄等。任務執行失敗情況可和消息平臺對接，數據管理人員根據短信提醒，及時干預找出報錯原因，避免因為數據缺失影響應用層面的數據質量。

1.4 數據質量

數據中心建設不僅是把業務系統數據抽取過來，在建設過程中還需關注數據源頭的數據質量，為業務系統的數據質量完善提供指導依據[2]。各業務系統建設時間跨度較大，建設過程缺乏統一的數據標準指導和規范，采用的數據庫管理系統及數據存儲方式差異大，數據輸入時缺乏校驗，系統上線時只是保障業務能夠進行下去，并未充分考慮后續的數據利用。

數據質量可能存在的問題有：數據準確性，如患者出生日期與身份證號里的日期不一致或者按照出生日期算的年齡明顯不符合實際情況；數據規范性，如業務系統的表設計時外鍵沒有強制關聯，可保存任意的字符串；數據完整性，如標識了患者有過敏史，但是沒有存儲具體的過敏原；數據及時性，如手術患者入復蘇室時間未及時錄入，導致出復蘇室時間早于入復蘇室時間；數據一致性，如不同業務系統計算的患者住院天數不一致。

通過在數據質量模塊中設置數據質量校驗規則，利用數據集成模塊中的任務調度功能，執行數據質量的規則校驗，對結果進行分析，生成數據質量報告，組織相關科室討論系統及流程的優化，最終實現提升數據質量的閉環，使業務系統錄入的數據更有利用價值。

數據質量治理是一個長期的過程，需要不斷優化升級業務系統，增加更多的邏輯校驗，尤其是業務流程的改造會改變原有的工作習慣，需要更多的環節更多地錄入數據，以促進醫院精細化、科學化管理。國家的各類等級評審，如《電子病歷系統應用分級評價標準》《醫院信息互聯互通標準化成熟度測評》等，數據質量都是重中之重。各種口徑和標準的數據上報[3]，對數據質量都有很高的要求。數據質量的提升也可優化院內的業務流程，在系統錄入和校驗層面多用功，可為患者提供更優質化的服務。隨著大數據和人工智能的發展，醫療行業也在進行著各種AI的研發，科研成果的產出需要基于好的數據質量。

1.5 主數據管理

數據治理實踐表明，各業務系統中字典不統一是影響數據質量的重要因素，例如同是患者性別字典，有的系統0代表男1代表女，有的系統M代表男F代表女，這給數據中心的值域轉化增加了很多工作量[4]。主數據管理作為數據治理的前置系統，發揮了重要作用。上線主數據管理系統首先梳理院內的各類基礎數據，劃分數據歸屬和源頭，定義數據標準，由主數據統一管理和分發，保證各系統基礎數據的一致性[5]。

患者主索引作為主數據管理的核心內容，是患者信息全生命周期管理的基礎。主數據應該作為患者主索引的源頭，提供主索引新增、更新、查詢、合并等相關接口。業務系統在本數據庫中查詢不到患者時，調用患者主索引查詢服務，根據配置的查詢條件權重得分[6]，以及數據中心提供的就診記錄，若匹配一致，則業務系統使用主索引系統匹配上的結果進行建檔。若未匹配到患者，通過新增接口，主數據將生成的患者主索引返回給業務系統進行保存。若業務系統對患者信息進行變更，須先調用主數據主索引更新服務，同時主數據將變更的數據同步給引用主索引的其他業務系統，以此來保證各個業務系統中數據的一致性。

由主索引系統統一管理患者信息，當院內業務不斷擴展，患者建檔來自多個業務系統時如體檢系統、客戶關系管理系統等，主索引系統將體現優勢；同時為不斷發展中的區域集團醫院奠定基礎，在醫院主索引系統之上可建設集團主數據管理系統，在院內之上，集團主數據和院內主數據之間的交互最終可實現一地建檔多地共享，也給同一患者多個檔案情況的合并就診記錄帶來可能[7]，為患者提供更便捷的醫療服務。

2 數據應用

2.1 患者全息視圖

患者全息視圖作為HDW層的核心應用，通過集成視圖方式將患者在各業務系統中的歷次就診記錄的各類數據進行集中展示[8]。全息視圖以時間軸的方式展現患者歷次就診記錄（門診、住院和體檢） ，使用戶直觀地了解患者的就診過程，還可查看不同就醫時間相同指標的變化趨勢，快速了解患者的病情變化。

患者視圖中包含的信息有：醫囑、處方、診斷、檢查報告、檢驗報告、手術記錄、過敏記錄、生命體征記錄、病案首頁信息、各類閉環信息、病歷文書、護理文書、重癥文書、病歷翻拍瀏覽等功能，如患者視圖中的生命體征信息如圖5所示。

將患者全息視圖嵌入各業務系統，如醫生工作站、護士工作站、手麻系統、藥事系統、LIS系統等，以方便用戶對患者有全面的了解，還可在界面中嵌入源業務系統的鏈接，如病理檢查報告用以查看報告圖片，解決了用戶需要訪問多個系統進行信息查詢，為患者提供精準化的就醫服務提供豐富的參考信息。

2.2 共享文檔

共享文檔，即臨床文檔架構（Clinical Document Architecture，CDA） ，作為醫院互聯互通測評定量指標重要的部分，將醫院分散在各業務系統中的病歷文書、檢查檢驗報告、手術記錄、治療記錄等53個患者相關重要門急診和住院診療信息用統一的XML Schema模型定義格式，結構清晰、明確規范了臨床文檔的結構和語義，且能自動對文檔的內容進行校驗。

共享文檔管理系統，可維護共享文檔模板（章節和條目） 、值域標準和值域映射等。院內的共享文檔數據庫作為一個獨立的數據庫，可利用數據中心數據治理平臺的數據集成功能，從數據建模到任務調度，定期抽取用于生成各類共享文檔的數據集。根據各類共享文檔模板定義和值域轉換規則將數據集數據生成最終標準的可跨系統、跨機構共享交換的XML結構共享文檔。

2.3 智能決策系統

智能決策系統（BI） 中的各種指標和主題，可方便管理人員從各個維度了解醫院運營情況以便做出合理決策，提高醫院的精細化管理水平[9]。系統既有PC版，也有嵌入企業微信的移動版，權限配置分為菜單維度和數據維度。

BI的數據來源于運營數據倉庫ODR，基礎版的ODR事實表的數據來源于HDW數據庫，通過執行存儲過程的形式來更新事實表的數據，然后按醫院實際情況進行調整。主題版的ODR數據來源于ODS數據庫，直接利用數據治理模塊進行數據更新。數據庫中的數據通過數據中心匯總后，BI的圖形化展示在前端的配置界面完成。

2.4 給第三方提供接口

數據中心匯聚了院內重要生產系統的數據，有天然的對外提供數據的便利，且可根據需要利用平臺工具進行快速新建模型、新建任務獲取源頭數據并根據實際情況配置同步頻率。不同系統可復用相同的接口，但通過配置不同數據權限，確保第三方系統只能訪問授權屬性內容。

如互聯網醫院或其他便民服務程序，獲取患者歷次就診信息，可通過數據中心統一對外提供的接口進行查詢，減少了和各業務系統對接的成本提高數據共享效率，比如檢查報告，若和業務系統直連就要和超聲、心電、肺功能、PACS、內鏡等分別對接，而數據中心匯總數據后多個檢診科室的檢查報告只需一個接口。下一步可梳理醫院業務系統之間現有的接口，如若實時性要求不高，可以考慮遷移到數據中心，減少業務系統的壓力。

3 結束語

目前，數據中心建設已取得階段性成果，其應用范圍已全面覆蓋臨床醫護、醫技、藥學及職能部門，并在電子病歷系統應用水平分級評價、醫院信息互聯互通標準化成熟度測評、三級醫院評審及各類數據上報工作中發揮關鍵作用，為保障醫療服務連續性、提升醫院精細化管理水平提供了堅實的數據基礎。然而，數據治理與應用工作并未就此止步，當前正重點聚焦快速發展的科研數據平臺建設。該平臺具備更強大的功能模塊，包括自然語言處理、千量級字段的復雜檢索、專病數據庫構建、數據價值挖掘輔助臨床決策等。值得注意的是，現有數據中心的數據匯總與治理工作并非對科研平臺的重復建設或無謂投入，而是為科研平臺奠定了必要的數據基礎，將顯著促進科研平臺的高效建設與順利運行。

參考文獻：

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【通聯編輯：王 力】