基于云計算平臺的轉診系統(tǒng)網(wǎng)絡優(yōu)化方案

摘要：隨著醫(yī)療信息化的深入發(fā)展，基于云計算的網(wǎng)絡化轉診平臺已成為優(yōu)化醫(yī)療資源配置、提升轉診效率與質量的關鍵技術支撐。針對傳統(tǒng)轉診模式存在效率較低、信息流通不暢等問題，文章通過分析云計算的分布式存儲與彈性計算特性，采用分布式存儲與計算技術以保障數(shù)據(jù)安全可靠，結合醫(yī)療數(shù)據(jù)實時交互需求，設計了涵蓋患者信息管理、雙向信息反饋等功能模塊的平臺架構優(yōu)化方案，為推動網(wǎng)絡化轉診平臺的發(fā)展提供技術支撐與實踐參考。

關鍵詞：網(wǎng)絡化轉診平臺；云計算；Hadoop；醫(yī)療信息化；分布式存儲

中圖分類號：TP311" " " 文獻標識碼：A

文章編號：1009-3044（2025）24-0063-03

開放科學（資源服務） 標識碼（OSID）

0 引言

隨著信息技術的飛速發(fā)展，網(wǎng)絡化平臺架構已經(jīng)成為各類醫(yī)療健康服務體系升級的重要技術手段。尤其是在醫(yī)療資源緊缺、跨區(qū)域醫(yī)療協(xié)作日益增加的背景下，基于云平臺的轉診平臺成為提高醫(yī)療效率、優(yōu)化患者就診路徑的重要手段。本文旨在基于云計算技術，提出一種優(yōu)化“康復之橋”轉診平臺的技術解決方案，力求通過采用先進的云平臺架構，構建高效、安全、靈活的網(wǎng)絡化轉診平臺。

1 平臺建設目標與需求

本文的核心目標為對“康復之橋”轉診平臺加以優(yōu)化升級，并進一步提升平臺的可用性、擴展性、容錯特性及實時數(shù)據(jù)處理能力，把現(xiàn)今醫(yī)療轉診業(yè)務的實際需求和未來業(yè)務的發(fā)展前景整合起來，平臺應滿足以下幾個方面的基本要求。

1.1 高效的數(shù)據(jù)處理與傳輸能力

依托云計算技術框架，構建具備高并發(fā)處理能力的數(shù)據(jù)處理系統(tǒng)，實現(xiàn)大規(guī)模醫(yī)療數(shù)據(jù)的高效分析與迅速傳輸。采用分布式計算和緩存技術，保證平臺能實時響應數(shù)據(jù)更新請求，進而為遠程醫(yī)療協(xié)作提供穩(wěn)定、可靠的數(shù)據(jù)支撐。通過優(yōu)化網(wǎng)絡傳輸協(xié)議，降低數(shù)據(jù)傳輸?shù)臅r延，提升系統(tǒng)整體響應速度。

1.2 強大的數(shù)據(jù)存儲與備份能力

采用分布式數(shù)據(jù)存儲技術，融合冗余備份與容災技術，保障平臺數(shù)據(jù)的安全與可靠，防止因硬件故障導致的數(shù)據(jù)丟失。構建定期數(shù)據(jù)備份與恢復體系，確保數(shù)據(jù)的完整性與可恢復性，為醫(yī)療數(shù)據(jù)的長期保存與管理提供保障。系統(tǒng)還應配置多個數(shù)據(jù)節(jié)點執(zhí)行常態(tài)化備份，一旦某個節(jié)點出現(xiàn)故障，系統(tǒng)可迅速從最近的可用備份節(jié)點恢復數(shù)據(jù)與服務，顯著提升平臺的整體可用性和系統(tǒng)運行的穩(wěn)健性。

1.3 良好的系統(tǒng)虛擬化

采用超融合虛擬化技術，將物理資源轉換為可靈活分配的虛擬資源池，實現(xiàn)計算、存儲、網(wǎng)絡等資源的統(tǒng)一管理與動態(tài)調控。當物理資源轉變?yōu)樘摂M資源時，數(shù)據(jù)的安全性與私密性可獲得更強的保障。超融合架構與傳統(tǒng)虛擬化架構的關鍵不同在于超融合以分布式存儲替換傳統(tǒng)存儲，而分布式存儲與虛擬化的融合部署方式進一步簡化了用戶的IT架構，降低了使用成本和運維復雜度。

1.4 強大的跨機構協(xié)作能力

采用網(wǎng)絡化的轉診與遠程協(xié)作方法，實現(xiàn)軍隊醫(yī)院與療養(yǎng)機構間的資源共享與信息互聯(lián)，促進醫(yī)療資源的優(yōu)化配置。開發(fā)如遠程會診、在線轉診等功能模塊，提高醫(yī)療服務的協(xié)同效率，推動分級診療制度的高效實施。

1.5 嚴密的數(shù)據(jù)安全與隱私保護

平臺將實施嚴格的用戶認證和權限管理機制，遵循《中華人民共和國數(shù)據(jù)安全法》《中華人民共和國個人信息保護法》等相關法律法規(guī)的規(guī)定與要求，嚴格按照信息安全等級保護相關要求進行設計[1]，確保信息在生成、傳輸、使用、保存和銷毀等過程中的安全性、完整性和準確性。遵循標準化與規(guī)范化原則，保護患者數(shù)據(jù)的隱私及安全，采用數(shù)據(jù)加密技術，建立覆蓋數(shù)據(jù)全生命周期的安全防護體系。

2 云平臺設計與系統(tǒng)架構

2.1 基于B/S架構的建設模式

以B/S（瀏覽器/服務器） 架構為主體進行平臺建設。B/S架構具有擴展性強、易于管理、維護成本低等優(yōu)點，適合在多地點、多設備環(huán)境中提供訪問服務。該架構從整體視角構建了一個包含用戶接入、數(shù)據(jù)傳輸、業(yè)務處理及安全防護的完整生態(tài)體系，旨在實現(xiàn)醫(yī)療資源的高效整合與跨機構協(xié)同，實現(xiàn)綜合性管理與運維，降低系統(tǒng)復雜度，方便管理者對系統(tǒng)進行升級與維護：B/S架構中，所有用戶數(shù)據(jù)和業(yè)務邏輯均集中于服務端，這極大地簡化了系統(tǒng)管理的復雜度，提高了工作效率；用戶端只須依靠瀏覽器即可訪問平臺，無須安裝和配置客戶端，對瀏覽器進行緩存清理即可升級系統(tǒng)版本。

2.2 云計算平臺建設

云計算概念的提出，為獲取更多信息資源提供了可能。“云計算”不是一個具體的計算模型，而是一種信息（包括各種資源） 共享和使用的模式，該模式支持可靠地獲取和存儲數(shù)據(jù)，并且能夠使用其強大的計算能力[2]。本文基于數(shù)據(jù)中心化架構的理論范式，構建了以云計算技術為核心支撐的新型平臺架構體系。該平臺不僅負責轉診平臺的數(shù)據(jù)存儲和計算處理，同時實現(xiàn)計算資源的彈性擴展、系統(tǒng)的高可用性以及數(shù)據(jù)的安全性。借助虛擬化技術，將計算、存儲、網(wǎng)絡等資源虛擬化，以便更加靈活地進行資源調配。當平臺面臨業(yè)務高峰或突發(fā)流量時，資源調度系統(tǒng)能夠根據(jù)預設的資源擴展策略，自動觸發(fā)彈性擴展機制，快速創(chuàng)建新的計算實例并分配相應資源，從而實現(xiàn)系統(tǒng)處理能力的線性增長。同時，通過負載均衡算法對計算任務進行智能分發(fā)，確保各計算節(jié)點負載均衡，避免出現(xiàn)資源瓶頸。而在業(yè)務低谷期，系統(tǒng)則自動回收閑置資源，降低運營成本，實現(xiàn)資源的高效利用。

2.3 網(wǎng)絡化轉診與遠程協(xié)作功能

基于云平臺架構設計的轉診平臺，采用標準化接口協(xié)議與分布式系統(tǒng)架構，實現(xiàn)跨機構醫(yī)療資源的高效整合與協(xié)同運作。該平臺聚焦軍隊醫(yī)院、療養(yǎng)中心等多元醫(yī)療主體的業(yè)務需求，構建了具備全流程數(shù)字化管理、多模態(tài)遠程協(xié)作及強安全防護能力的醫(yī)療協(xié)同服務體系。

1） 轉診流程自動化。

將患者從初步診斷、轉診申請發(fā)起、協(xié)作機構匹配、遠程診療實施到康復跟蹤的全流程進行數(shù)字化建模，形成一系列可靈活配置、可按需定制的標準化業(yè)務流程模板，從而最大限度地減少人工干預，顯著提升轉診全過程的執(zhí)行效率與規(guī)范化水平。

2） 遠程會診功能。

具有實時音視頻通信、電子病歷共享、醫(yī)學影像傳輸與共享、在線診療等功能，能夠實現(xiàn)軍隊醫(yī)院與療養(yǎng)機構之間的遠程會診與協(xié)作，消除地域限制，實現(xiàn)跨地區(qū)醫(yī)療資源的最大化利用，提高醫(yī)療服務的質量和效率。

3 關鍵技術

3.1 分布式存儲與計算技術

為保障平臺高效、穩(wěn)定地運行，本方案在數(shù)據(jù)存儲與計算方面采用分布式技術，以保證大規(guī)模數(shù)據(jù)存儲與計算的需求能得到高效的支持。分布式存儲借助數(shù)據(jù)的冗余與錯誤糾正能力，實現(xiàn)了數(shù)據(jù)的持久性與穩(wěn)定性，這為醫(yī)生構建了一個共享、實時更新的醫(yī)療信息庫，便于病患診斷和治療工作的開展，保障醫(yī)療服務質量和患者治療的安全性。

1） 分布式文件存儲。通過采用Hadoop存儲平臺中的海量數(shù)據(jù)。HDFS的特點是采用了低成本的硬件設計模式，具備較高的容錯性，可以部署在價格低廉的普通服務器上，通過多臺服務器組成HDFS集群從而提供分布式存儲的能力[3]。其與傳統(tǒng)的集中式存儲系統(tǒng)不同，是一種面向大規(guī)模數(shù)據(jù)處理的分布式文件系統(tǒng)，具備存儲、處理平臺海量數(shù)據(jù)的能力，而且其容錯方面高度可靠且擴展性顯著，使平臺得以支持大規(guī)模數(shù)據(jù)的并行處理工作，以提升數(shù)據(jù)處理能力及效率。

2） 并行計算與數(shù)據(jù)預測。在數(shù)據(jù)計算與智能分析層面，本平臺將充分利用Hadoop生態(tài)系統(tǒng)內成熟的MapReduce并行計算模型，開發(fā)和執(zhí)行復雜的數(shù)據(jù)處理算法、機器學習模型訓練以及預測性分析任務。MapReduce工具是大數(shù)據(jù)處理中使用最廣泛的工具之一，它能同時處理并分析數(shù)量龐大的數(shù)據(jù)，實現(xiàn)對大數(shù)據(jù)的并行處理，增強數(shù)據(jù)處理的效率。MapReduce思想在生活當中時時可覓蹤跡，“分而治之”的核心思想適合處理大量繁雜的任務。Map承擔“分”的任務，將復雜任務分解為若干“簡單任務”并行處理；Reduce負責“合”操作，即將map階段的結果進行全面匯總。通過對以往的轉診數(shù)據(jù)分析建立模型，當錄入新數(shù)據(jù)時，模型能預測分析其關聯(lián)性，得到有參考價值的結論。

3） 容錯性設計。在Hadoop的容錯設計方面，HDFS通過數(shù)據(jù)塊的多副本復制（通常為3副本） 確保了數(shù)據(jù)的高可靠性。NameNode（名稱節(jié)點） 會持續(xù)監(jiān)控DataNode（數(shù)據(jù)節(jié)點） 的狀態(tài)，一旦檢測到某個DataNode故障或數(shù)據(jù)塊損壞、丟失，會立即在其他健康的DataNode上自動啟動數(shù)據(jù)塊的復制與恢復過程，以保證數(shù)據(jù)的完整性和服務的持續(xù)性。類似地，在MapReduce（或Spark） 的計算過程中，如果某個TaskTracker（任務執(zhí)行節(jié)點） 或其上的任務（Task） 執(zhí)行失敗，YARN（資源管理器） 或Spark的Driver能夠自動檢測到故障，并將失敗的任務重新調度到其他可用的節(jié)點上執(zhí)行，確保整個計算作業(yè)最終能夠成功完成。這些內置的、自動化的故障檢測與恢復機制，極大地降低了因硬件故障或偶發(fā)性軟件錯誤導致系統(tǒng)停機或數(shù)據(jù)丟失的風險，從而顯著提升了平臺的整體魯棒性與用戶滿意度。

3.2 智能資源調度與負載均衡機制

資源調度和負載均衡在云計算環(huán)境中緊密相關且相互影響。資源調度是指將任務分配給可用的資源來執(zhí)行，以滿足用戶的需求。而負載均衡則是一種資源調度的策略，通過合理地分配任務到各個資源節(jié)點上，使得系統(tǒng)的負載更加均衡[4]，避免某一節(jié)點出現(xiàn)負載過重的狀況，影響整體系統(tǒng)運行效率。在構建云計算平臺時，對智能資源調度與負載均衡機制的優(yōu)化，是提升整個平臺運行效率和用戶體驗的關鍵。

3.3 自動化運維與監(jiān)控體系

通過使用自動化運維工具，平臺可實時、全面地對核心系統(tǒng)指標進行監(jiān)測，涉及中央處理器（CPU） 使用率、內存占用率、存儲資源使用情況、網(wǎng)絡帶寬利用率及關鍵業(yè)務進程狀態(tài)等，并制定了基于這些實時采集數(shù)據(jù)的多層級、多維度閾值報警機制。該機制依據(jù)系統(tǒng)不同的運行場景與業(yè)務需求，科學地設置了基礎、預警和緊急三級閾值，構建了階梯式風險預警體系。當平臺識別到某項指標出現(xiàn)異常波動時，系統(tǒng)將立即通過郵件、短信等多個渠道發(fā)送預警信息，并自動關聯(lián)歷史數(shù)據(jù)進行分析與調整，維護平臺的穩(wěn)定運行。

4 結論

本研究依托虛擬化技術、分布式存儲架構與云計算平臺等前沿技術體系，針對“康復之橋”網(wǎng)絡化轉診平臺的現(xiàn)有瓶頸與未來發(fā)展需求，設計了一套全面的優(yōu)化方案。通過構建以B/S架構為核心框架的網(wǎng)絡化轉診平臺，實現(xiàn)了平臺基礎架構的大幅升級。該方案在技術層面重點增強了數(shù)據(jù)處理效率與系統(tǒng)容錯能力，在應用層面切實強化了軍隊醫(yī)院與療養(yǎng)機構的協(xié)同運作模式。依托彈性可擴展的分布式架構，不僅成功消除了傳統(tǒng)醫(yī)療資源的地域限制，更建立了高效的醫(yī)療資源共享機制，為分級診療制度的實施和遠程醫(yī)療服務體系的建設奠定了關鍵技術基礎，為推進醫(yī)療服務的數(shù)字化轉型與高質量發(fā)展提供有力支撐[5]。

參考文獻：

[1] 洪瑞安，吳雅云，莊紹燕.軍隊醫(yī)院建立基于隔離設備的網(wǎng)絡門診云服務[J].中國醫(yī)療設備，2014，29（4）：81-83.

[2] 段忠祥.云計算下的計算機網(wǎng)絡安全問題研究[J].軟件，2013，34（6）：83-86.

[3] 北京華云安軟件有限公司.一種數(shù)據(jù)存儲與讀取系統(tǒng)及其工作方法[P].CN202211058175.9，2022-08-30.

[4] 汪家旺.云計算環(huán)境下的資源調度和負載均衡算法設計[J].學子，2014，29（4）：81-83.

[5] 楊廣黔.區(qū)塊鏈技術在醫(yī)院信息系統(tǒng)中的應用[J].中國信息界，2024（8）：153-155.

【通聯(lián)編輯：謝媛媛】