以數據匯聚為核心的醫學高職學校智慧校園規劃設計研究

摘要：隨著國家教育信息化的快速發展，醫學高職學院智慧校園建設已成為提高教育質量和管理效率的關鍵。然而，當前醫學高職學院在信息化過程中面臨數據孤島、標準不統一、數據資產不清晰及分析場景匱乏等問題，嚴重制約了數據的深度應用。文章以數據匯聚為核心，提出了一套醫學高職學院智慧校園建設體系，通過“基礎設施—數據中臺—應用服務”三層架構，實現數據的高效采集、治理與應用。在數據匯聚方面，采用HL7、DICOM等醫療數據標準協議，整合多源異構數據；在數據治理方面，構建統一的數據資產目錄，實施數據質量監控與安全隱私保護機制；在數據應用方面，圍繞教學與醫療實訓、學生服務、科研與管理等場景，設計智能化應用方案，為醫學教學改革和管理決策提供支持。文章的研究為醫學高職學院智慧校園建設提供了系統化解決方案，不僅有助于消除信息孤島、提升數據利用效率，還為醫學職業教育的高質量發展和醫教研結合的深入實踐奠定了堅實基礎。

關鍵詞：醫學高職；智慧校園；數據匯聚；數據治理；數據應用；醫療實訓

中圖分類號：TP393" " " 文獻標識碼：A

文章編號：1009-3044（2025）24-0177-04

開放科學（資源服務） 標識碼（OSID）

0 引言

隨著國家教育信息化建設的不斷深入，《教育信息化2.0行動計劃》《中國教育現代化2035》等政策持續推進落地實施，各級院校積極探索將現代信息技術融入教學、管理與服務等領域。通過構建數字化教學環境、搭建智能管理平臺，教育質量和管理效率得到顯著提升，為教育現代化提供了有力支撐[1]。

醫學高職學校由于其專業性強、實訓要求高、資源共享需求迫切等特點，對信息化和智能化的要求更為突出。智慧校園建設作為實現教育信息化、提升學校整體管理和服務水平的重要路徑，在醫學高職學校中具有不可替代的價值。當前各業務系統產生的海量數據分散在不同部門和平臺中，由于缺乏統一的數據標準和整合機制，形成嚴重的信息孤島現象。這不僅導致數據共享困難、重復建設等問題，更制約了大數據分析、智能決策等深度應用的開展。因此，以“數據匯聚”為核心的智慧校園建設模式逐漸受到關注。

數據匯聚是指通過技術手段將分散在不同來源、系統和平臺中的數據進行采集、整合和統一處理，從而實現數據的集中管理與高效利用的過程[2]。它以數據采集、傳輸、存儲、處理和共享為核心，旨在打破數據孤島，構建統一的數據資源平臺，為智能化應用提供支持。作為智慧校園平臺的核心功能，數據匯聚整合教學管理系統、實驗實訓數據、學生服務系統、校園物聯網設備（如宿舍監控、實驗室設備） 等各類數據，實現數據間的可復用、低耦合，降低開發和運維成本，能夠有效提升校園資源的利用效率和服務能力。

1 智慧校園建設現狀分析

1.1 研究現狀

在國家和各級教育主管部門的大力支持下，智慧校園的理念和實踐在高校與中高職院校中日漸普及。已有諸多學校建設了各具特色的智慧校園平臺，主要體現在以下幾個方面。

（1） 教學管理平臺集成[3]：整合網絡學習空間、線上考試及選課系統，推動教學流程數字化重構。

（2） 學生服務平臺建設[4]：搭建一站式線上服務平臺，整合宿舍管理、心理咨詢及助學金申領模塊，提升服務響應效率。

（3） 實驗實訓管理平臺搭建[5]：開發實驗室預約、實驗數據采集及設備遠程監控功能，支撐實踐教學全周期管理。

（4） 校園物聯網平臺[6]：依托物聯網技術構建門禁系統、智慧圖書館等應用，實現人流、能耗與安防的精細管控。

然而，盡管各類智慧校園系統不斷涌現，但其內部之間的數據往往缺乏統一標準與互通機制，難以形成完整的數據鏈，導致智慧校園建設整體效能大打折扣。這種數據割裂狀態嚴重制約了校園管理決策的科學性，更凸顯了構建以數據匯聚為核心的新型建設模式的必要性。

1.2 現狀分析

隨著業務需求和數據規模的不斷擴張，智慧校園建設在實踐中也面臨以下問題[7]。

（1） 跨部門數據共享困難：各部門獨立建設的業務系統缺乏接口與互通標準，形成“數據孤島”，導致管理流程脫節與數據重復采集。例如在醫療高職院校，臨床教學數據需在院校與附屬醫院間高頻流轉，但醫學影像系統與教務平臺接口標準不兼容，導致學生實訓考核數據無法實時同步。

（2） 數據標準不統一：信息系統各自為政導致數據格式、命名規范等標準不一致，產生大量重復或沖突數據，增加治理難度并阻礙關聯分析。例如在醫療高職院校，DICOM影像數據、HL7醫療信息與常規教務數據的命名規范、存儲格式差異顯著。

（3） 數據資產不清晰：分散在業務系統中的數據缺乏全局梳理，導致跨部門統計與分析時難以快速獲取準確信息，影響決策效率。例如在醫療高職院校，臨床病例數據、手術示教視頻等核心資源分散在獨立系統中，缺乏統一的元數據標注。突發公共衛生事件模擬演練時，難以快速整合歷史病案與教學資源庫數據。

（4） 數據分析場景匱乏：海量數據未能充分挖掘價值，因缺乏實用分析模型與應用場景，難以實現數據驅動的精細化管理與個性化服務。例如在醫療高職院校，未建立臨床誤診溯源、虛擬解剖操作評分等特色分析模型，導致海量醫療級數據（如CT影像特征、病理切片標注） 未能支撐個性化診療教學方案的生成。

2 醫學高職學院智慧校園建設目標

醫學高職學校因其專業性和實踐性，對智慧校園的要求更高，本研究將具體建設目標歸納為以下三個維度：基礎支撐層聚焦數據治理與安全體系，核心應用層著力醫學實踐教育創新，服務創新層構建精準化服務體系。具體建設目標如下所示。

（1） 構建數據中臺，實現全域數據治理：建立跨部門、跨系統的校級數據集成平臺，通過標準化數據接口與治理規范，消除信息孤島，確保多源異構數據的完整性、一致性與共享性，為教學科研提供底層數據支撐。

（2） 醫學實踐教育智能平臺：聚焦醫學教育特性，整合實驗實訓室、模擬教學系統、臨床技能訓練系統等專業平臺數據，為師生提供可視化的實驗數據分析、遠程指導與管理，實現教學的過程監控、質量評估與效能優化。

（3） 建設精準化師生服務體系：通過數據分析與挖掘，為學生提供精準化的學業指導、就業推薦和生活服務；為教師提供教學過程監控、科研數據整合與經費管理服務；為管理者提供宏觀決策支持。

（4） 打造智慧治理決策中樞：利用大數據與人工智能技術，實現從校園人事、財務到教學科研全流程的數字化管理和輔助決策，及時發現問題、快速響應需求，推動校園治理模式轉型升級。

（5） 完善數據安全合規體系：醫學高職學校的部分數據涉及敏感信息（如病人案例、實訓病例等） ，需要重點關注數據的保密性與合規性，建立完善的數據安全與隱私保護機制。

3 醫學高職學院智慧校園建設整體架構

醫學高職學院智慧校園平臺以“業務協同、數據匯聚、安全共享、應用驅動”為核心原則，旨在構建一個覆蓋教學、管理、科研、生活服務以及校園物聯的綜合性平臺。如圖1所示，其架構采用“基礎設施—數據中臺—應用服務”三層體系，底層為基礎設施支撐，中間層通過數據治理整合多源信息構建主題數據庫，上層聚焦校園多角色分析應用，數據共享與管理系統貫穿全流程，形成“采—存—治—用”閉環體系。

該平臺的架構由下至上分為6個層次：

（1） 基礎設施層：部署通用服務器與分布式存儲節點，配置高性能計算單元滿足醫學影像數據的存儲需求，確保服務器高吞吐能力。

（2） 數據存儲層：采用關系型數據庫存儲結構化病歷數據，分布式文件系統承載影像文件，結合數據庫集群實現診療文本的快速檢索，通過任務調度引擎協調數據處理流程。

（3） 數據治理層：該層平臺的主要功能模塊，涵蓋數據來源的接入與采集、數據統一管理、數據標準體系建設及數據處理流程管理等工作，其中，數據匯聚是該模塊的基礎與關鍵環節。

（4） 數據資產層：平臺根據學校主要的醫療業務主題與醫療應用場景，構建了相關的主題庫和專題庫。

（5） 數據共享層：通過數據集市、接口服務等功能，用戶可以高效便捷地獲取主題庫和專題庫的數據資源，促進各個部門間的數據協作與共享。

（6） 應用層：結合大數據分析引擎與可視化交互界面，為用戶提供直觀、易用的交互體驗。系統還配備了完善的管理功能，確保平臺能夠以低成本實現功能的擴展與日常運維的高效運行。

4 以數據匯聚為核心的醫學高職學院智慧校園建設體系

以數據匯聚為核心的醫學高職學院智慧校園建設體系，需結合醫學教育和醫療體系的特點，強調數據在采集、管理、治理和應用中的閉環運用，以全面提升醫學教學、科研、臨床實訓及管理的數字化水平。在智慧校園建設中，數據匯聚是基礎環節，通過多源醫學相關數據的采集、傳輸與交換，以及存儲與管理，構建服務于醫學場景的強大數據基礎設施。

4.1 數據匯聚

（1） 數據采集：在數據采集方面，醫學智慧校園涵蓋了多種醫學特色數據來源，包括業務系統數據（如教務系統、學生管理系統、科研管理系統、實習輪轉系統等） 、專業醫學實訓數據（如醫學實驗室、模擬教學系統、醫學影像設備產生的實驗數據、設備狀態及考核數據） 、物聯網數據（如智慧病房、醫療設備監控、環境監測等傳感器數據） 以及互聯網數據（如醫學科研動態、行業需求分析和前沿醫學信息） 。通過數據接口、專用醫療數據標準協議（如HL7（Health Level Seven，醫療健康信息交換標準） 、DICOM（Digital Imaging and Communications in Medicine，醫學影像存儲與傳輸標準）） 或API網關，將結構化、半結構化和非結構化數據進行統一接入，實現醫學教育與臨床實踐的無縫銜接。

（2） 數據傳輸與交換：在完成多源異構數據的采集后，安全高效的數據傳輸與交換成為關鍵環節。系統采用適用于醫療場景的數據交換平臺或中間件（如HL7接口引擎、Kafka等） 實現高效、安全的數據傳輸。相比傳統點對點集成，這種方式降低了復雜性，同時支持患者數據、教學數據和科研數據在多個系統間的流轉。

（3） 數據存儲與管理：在確保數據高效傳輸的基礎上，系統依據醫學數據類型實施分級存儲策略。針對醫學影像、電子健康記錄（EHR，Electronic Health Record） 和手術視頻等非結構化數據，需配備高性能的分布式文件系統或對象存儲；而對于教學考核、實驗室記錄等結構化數據，使用關系型數據庫進行管理，確保數據高效存儲與訪問。

4.2 數據資產管理

在醫學智慧校園的數據治理體系中，精細化數據資產管理是保障數據價值釋放的核心環節。由于醫學數據的多源性（如臨床診療、科研實驗、教學實訓） 導致其業務含義與適用場景高度分化，通過構建細粒度元數據管理體系，明確記錄數據來源可顯著提升數據的可信度與跨領域復用性。

建立統一醫學數據資產目錄的必要性源于醫療數據的高度敏感性及業務協同需求?；谇拔奶峒暗尼t療數據隱私合規要求，系統將患者診療數據、科研實驗數據、技能實訓數據及教學資源數據納入分級目錄，依據保密等級（公開、內部、機密） 與使用權限（臨床醫師、研究人員、醫學生） 實施動態管控。

數據質量監控機制的嚴格化設計直接關乎醫學教學與科研成效。通過數據質量監控，需制定更加嚴格的評估指標（如數據的準確性、完整性和實時性） ，定期對醫療相關數據進行審查與清洗，確保其可信度以支持醫學教學和科研。

4.3 數據治理

在數據治理方面，數據標準化建設需結合國家教育行業標準與醫療行業規范。例如采用統一的醫學數據編碼標準（如ICD編碼） 和數據交換協議（如HL7） ，以確保數據的一致性和互操作性。

在醫學背景下，隱私安全和訪問控制尤為重要?；颊唠[私數據需嚴格限制訪問權限，確保只有授權人員才能接觸。同時，訪問控制機制應具備可追溯性，以便在發生數據泄露時能夠迅速定位責任方。此外，敏感數據的脫敏處理需在不影響科研和教學的前提下進行，確保數據可用性與合規性之間的平衡。在患者隱私和醫療敏感數據的管理上，必須嚴格遵守相關法規。通過數據分級分類、訪問控制與審計，以及敏感數據脫敏等多項措施，確保醫學數據的安全使用。

數據生命周期管理需覆蓋從采集、存儲到使用和銷毀的全過程，確?；颊邤祿徒虒W科研數據在安全與合規前提下實現最優利用。

4.4 數據應用

（1） 數據應用：醫學智慧校園的應用場景需突出教學與實訓、學生服務、科研與管理、校園物聯的需求。

（2） 教學與實訓：基于學生的臨床輪轉記錄、模擬病例考核數據和手術練習視頻，構建智能化的教學評價和反饋模型，為醫學教學改革提供精準支持；通過實訓室設備監控數據的整合與分析，實現對實訓計劃的優化和設備資源的合理分配。

（3） 學生服務：醫學智慧校園結合學生的職業規劃、學術能力和興趣偏好，智能推薦適合的醫學科研項目或實習崗位，助力學生個性化發展。此外，構建一站式服務平臺，集成宿舍管理、排班查詢、實驗預約等綜合服務，為學生提供便捷高效的學習與生活支持。

（4） 科研與管理：醫學智慧校園通過數據分析輔助科研成果挖掘、臨床試驗管理和文獻研究，建設統一的醫學科研數據倉庫，為科研人員提供全面的數據支持。利用可視化工具支持對招生就業、師資評估、實訓教學表現等的綜合分析，為管理層提供科學決策支持。例如，通過數據挖掘技術識別科研熱點，或利用儀表盤工具實時監控關鍵指標，提升管理效率。

（5） 校園物聯與安全管理：智慧安防結合醫學場景下的應用需求，如通過視頻監控和行為分析技術實現對實驗室或病房的智能監測與預警。環境監測與能耗分析幫助優化實驗室和醫學教學環境。此外，智能運維系統對教學設備、網絡設備和醫療設備進行統一監控，保障系統的高效運行，為教學和科研提供穩定支持。

5 總結與挑戰

本文以數據匯聚為核心，構建了醫學高職學院智慧校園建設體系，旨在解決當前醫學教育信息化過程中面臨的數據孤島、標準不統一、數據資產不清晰及分析場景匱乏等問題。通過提出“基礎設施—數據中臺—應用服務”三層架構，本文明確了數據匯聚、治理與應用的具體路徑，為醫學智慧校園建設提供了系統化解決方案。

本文提出的核心框架為醫學智慧校園建設提供了系統化解決方案，但在具體落地過程中仍面臨一些挑戰。例如，技術層面需解決多源數據融合的復雜性問題，運維層面需應對大規模數據存儲與處理的資源壓力，政策層面需進一步明確醫療數據共享與隱私保護的監管邊界。這些問題需要在未來研究中加以探索，以確保體系的可持續發展。

未來，大數據平臺將在醫學智慧校園的建設中發揮更加重要的作用，有效提升醫學高職學院的人才培養質量和教育治理能力，為醫學職業教育的高質量發展提供堅實的支撐。例如，通過人工智能輔助診斷、遠程醫療等應用場景，進一步釋放數據價值，實現跨區域、跨機構的數據資源共享。同時，這一體系也將推動醫教研結合的深入發展，為醫學教育現代化和醫學人才培養模式創新注入強勁動能，助力醫學教育在數字化時代邁向更高水平。

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【通聯編輯：王 力】