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医疗健康大数据平台建设实施路径探索

摘要：医疗健康大数据平台旨在通过先进基础设施的整合，以更有效的方式

进行数据集成、数据治理及数据分析，实现医疗健康大数据的规范应用，达到提

高疾病诊断和治疗质量，提高临床研究效率，强化医疗机构管理，提高人民健康

水平的目的。

关键词：医疗健康；大数据平台；建设

引言

应用服务层主要是基于数据整合层的数据集打造面向诊疗服务、临床科研、

医院管理的各类应用系统，将数据资源转化为应用产能。安全保障体系不仅包括

存储、系统和网络的安全，还包括数据资产的安全，同时，配合相应管理制度确

保安全体系的合理和有效落地。

1.医院大数据平台建设实施过程

1.1设计大数据平台的系统架构

医疗健康大数据平台的架构设计目前还没有相应的国家或者行业标准规范，

实践中有的机构采用横纵交错的方式体现，也有机构采用分层的方式体现。医院

大数据平台的建设逻辑划分为3个层面和2个体系：基础设施层、数据整合层和

应用服务层，安全保障体系和运行维护体系。基础设施层主要包括计算资源、存

储资源、信息安全、网络系统及机房工程等建设。由于数据资源的多样性，带来

计算量的暴涨，存储量的剧增，根据技术迭代速度和投资成本测算，医院的数据

量更适用于混合云。数据整合层主要的功能是借助平台上的数据集成工具，对海

量的、分散的、多源异构的数据进行分类存储、值域标化、文本结构化等治理，

建设成为医院的数据资源中心，为应用支撑层的各类服务工具提供高可用的数据

集市。应用服务层主要是基于数据整合层的数据集打造面向诊疗服务、临床科研、

医院管理的各类应用系统，将数据资源转化为应用产能。安全保障体系不仅包括

存储、系统和网络的安全，还包括数据资产的安全，同时，配合相应管理制度确

保安全体系的合理和有效落地。

1.2完成大数据平台合作建设方和产品的评测

医疗健康大数据平台建设的相关方多，且市面上缺乏相关的专业咨询机构，

因此，需要充分抽象医疗健康数据管理工作中的技术要点，与系统架构相匹配，

制定测评标准和测评方案。

大数据平台合作方筛选总共34个外部机构参与，每个外部机构有各自擅长

的技术领域。评测过程中，首先对各个测评用例进行权重设计，对各个外部机构

的完成情况进行专家打分，采用加权得分的方式得到每个外部机构的功能大类得

分、模块得分、测评总分，以便横向比较。

1.3完成平台的数据模型设计及数据抽取治理

大型三甲综合性医疗机构的信息系统数量多达上百个，上万张数据库表，因

此，数据模型的设计是制定数据抽取范围的依据。以数据模型的内涵作为指挥棒，

引领数据抽取和治理分步开展、有序推进，而不是无主次地全盘抽取。

针对结构化医疗数据治理，通常要完成空值填充、主索引构建、数据血缘关

系维护等工作；针对非结构化医疗数据治理，通常要完成病历文书中自然语言的

分词或者图像的特征识别后，依赖医疗数据标准和医疗术语集，进行语义识别、

数据映射、数据标注后将治理结果存入数据中心。

数据抽取和治理过程中，除了技术难点，通常有各部门、各专业的广泛参与，

还存在大量的项目沟通管理，不仅需要医学信息专家，而且需要计算机、临床、

医院管理、项目管理等多领域的专家共同出谋划策。因此，平台建设的项目管理

方需要建立起由院领导牵头的“数据治理委员会”，由医院信息中心或数据中心

组成的“数据治理办公室”，由院内多部门参与协作的“数据治理参与方”，为

数据治理建立自上而下主导的、广泛参与、多部门协作的数据治理机制。

1.4完成应用系统设计和开发

通过数据应用产品的打造、数据使用流程的设计、统一门户的集成，让用户

便捷地获取数据且数据使用过程受控，让数据工程师从反复提数的工作转移到更

有价值的数据挖掘工作中。

平台建设以前，数据产品只能支撑医院数据使用流程的3个阶段：用户申请

数据和伦理审批，工程师提取数据，交付数据。用户不知道到底有哪些数据资产，

数据提取的过程全凭数据工程师的经验，用户直到最后阶段才能看到数据结果，

返工率高。重新规划后，数据使用流程分为4个阶段：用户收集、检索、查询数

据，用户申请数据和伦理审批，系统自动提取数据，交付数据及用户数据统计或

挖掘。虽然流程增加一个阶段，但是新应用产品实现了用户直观看到可用的资产

目录、用户可以自助通过有哪些信誉好的足球投注网站引擎或者自助分析引擎，预定义检索结果数据，同

时平台直接提供常用的数据统计工具，可直接使用大数据平台的计算能力开展统

计和挖掘工作，保证了数据使用受控。