目的:建立全院統(tǒng)一的高質(zhì)量數(shù)據(jù)存儲中心,為醫(yī)療服務、數(shù)據(jù)分析及醫(yī)院運營管理等提供數(shù)據(jù)基礎(chǔ)。方法:搭建Hadoop平臺,利用Hadoop的Sqoop組件實時采集醫(yī)療數(shù)據(jù),并將醫(yī)療數(shù)據(jù)集中存儲在HBase數(shù)據(jù)庫中,之后通過并行計算框架加速數(shù)據(jù)讀取、修改。結(jié)果:基于Hadoop的醫(yī)院生態(tài)系統(tǒng),提供了強大的數(shù)據(jù)統(tǒng)一存儲和計算力,采用高效的并行計算框架,滿足全量數(shù)據(jù)在線高效使用,將醫(yī)療數(shù)據(jù)進行了整合及標準化。結(jié)論:數(shù)據(jù)存儲中心能夠?qū)崿F(xiàn)醫(yī)院精益化運營分析,支持實時統(tǒng)計分析的管理輔助決策、基于大數(shù)據(jù)的疾病分析決策以及臨床輔助診斷決策等;可滿足醫(yī)院的數(shù)據(jù)利用、醫(yī)療質(zhì)量管理、醫(yī)院運營及績效管理等需求。 

【文章來源】：中國醫(yī)學裝備. 2020,17(09)

【文章頁數(shù)】：4 頁

【部分圖文】：

科研數(shù)據(jù)中心流程圖

時滿足醫(yī)院運營及績效管理等需求，推動醫(yī)院實現(xiàn)患者精細化管理、加速醫(yī)院學術(shù)研究產(chǎn)出、提升醫(yī)院影響力等。3.1臨床數(shù)據(jù)中心臨床數(shù)據(jù)中心是在醫(yī)院信息平臺信息資源層的核心構(gòu)件，是醫(yī)院為支持臨床診療，以患者為中心重新構(gòu)建的新的一層數(shù)據(jù)存儲結(jié)構(gòu)�；跇藴式Y(jié)構(gòu)，將不同的協(xié)議傳輸數(shù)據(jù)、不同的格式存儲信息進行結(jié)構(gòu)性的優(yōu)化處理以達到快速提取的目的，更可以高效的把任意來源的任何數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換成為廣泛應用的標準醫(yī)療行業(yè)格式來進行臨床診療活動的操作、存儲、排檔、瀏覽以及統(tǒng)計匯報。臨床數(shù)據(jù)中心流程見圖3。圖3臨床數(shù)據(jù)中心流程圖3.2運營數(shù)據(jù)中心運營數(shù)據(jù)中心是醫(yī)院信息平臺建設(shè)中的重要部分，其數(shù)據(jù)主要來源于醫(yī)院各業(yè)務領(lǐng)域中實際產(chǎn)生的業(yè)務及管理數(shù)據(jù)，同時對管理業(yè)務提供數(shù)據(jù)服務與支持。醫(yī)院運營數(shù)據(jù)中心是整合醫(yī)院運營管理活動的數(shù)據(jù)集，包括與醫(yī)院運營活動相關(guān)的人、財、物所有數(shù)據(jù)，將原來分散在人事系統(tǒng)、財務系統(tǒng)以及物資設(shè)備系統(tǒng)中心的數(shù)據(jù)進行重新組織整合，并圍繞著管理活動所關(guān)心的人次、均次費用及平均住院日等指標，形成運營數(shù)據(jù)倉庫及多維數(shù)據(jù)集，為醫(yī)院的運營決策提供數(shù)據(jù)支持，提高醫(yī)院管理效率、降低患者診療費用。運營數(shù)據(jù)中心流程見圖4。圖4運營數(shù)據(jù)中心流程圖3.3科研數(shù)據(jù)中心科研數(shù)據(jù)中心是嚴格遵循臨床科研業(yè)務要求，對結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)進行規(guī)范化、標準化和有效性校驗，同時對大量非結(jié)構(gòu)化文本數(shù)據(jù)，如既往史、現(xiàn)病史、病程錄、出院小結(jié)、超聲報告、病理報告及放射報告等進行醫(yī)學自然語言處理，實現(xiàn)臨床概念的歸一化和后結(jié)構(gòu)化。以專病數(shù)據(jù)模型為基礎(chǔ)匯聚形成具有極大臨床及科研價值的單病種數(shù)據(jù)庫。科研數(shù)據(jù)中心流程見圖5。圖5科研數(shù)據(jù)中心流程圖中國醫(yī)學裝備2020年9月第

學術(shù)論著ZHONGGUOYIXUEZHUANGBEI1314創(chuàng)新型成果4.1Hadoop列式存儲傳統(tǒng)的關(guān)系型數(shù)據(jù)庫主要以表(table)的形式來存儲數(shù)據(jù)，無法應對非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)的挑戰(zhàn)，而且在進行數(shù)據(jù)標準化的過程中，關(guān)系型數(shù)據(jù)庫性能遭遇了瓶頸。醫(yī)院數(shù)據(jù)中心采用基于Hadoop的列式數(shù)據(jù)庫Hbase進行數(shù)據(jù)集中存儲：HBase是基于GoogleBigTable模型開發(fā)，通過行和列，構(gòu)成典型的key/value系統(tǒng)，HBase是建立在hadoop的hdfs之上，提供高可靠性、高性能、列存儲、可伸縮和實時讀寫的數(shù)據(jù)庫系統(tǒng)。傳統(tǒng)數(shù)據(jù)庫存儲與列式存儲對比見圖6。圖6傳統(tǒng)數(shù)據(jù)庫與列式數(shù)據(jù)庫對比4.2醫(yī)療數(shù)據(jù)并行計算臨床業(yè)務數(shù)據(jù)具有超大規(guī)模和多來源等特點，可能來源于多種格式：即多媒體數(shù)據(jù)、圖像數(shù)據(jù)、文本數(shù)據(jù)、實時數(shù)據(jù)以及傳感器數(shù)據(jù)等。當有新的數(shù)據(jù)來源時，可能會有新的數(shù)據(jù)格式的出現(xiàn)，本研究項目基于Hadoop平臺引入Map-Reduce并行計算框架，Map-Reduce可以存放和分析各種原始數(shù)據(jù)格式[20]。HDR構(gòu)建于分布式網(wǎng)格計算架構(gòu)，多個節(jié)點通過Map-Reduce歸并算法，在處理海量數(shù)據(jù)的分析計算中具有明顯優(yōu)勢。4.3醫(yī)療數(shù)據(jù)實時采集數(shù)據(jù)中心采用基于Hadoop的Sqoop組件，封裝數(shù)據(jù)采集界面，并內(nèi)置多種醫(yī)療行業(yè)特有的處理邏輯，方便醫(yī)院信息科和實施人員通過圖形化界面進行數(shù)據(jù)采集和轉(zhuǎn)換。將醫(yī)院各業(yè)務系統(tǒng)的歷史數(shù)據(jù)抽取并清洗轉(zhuǎn)換后，按照統(tǒng)一的數(shù)據(jù)標準存儲在hive倉庫及hbase數(shù)據(jù)庫中，支持半結(jié)構(gòu)化和非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)的采集處理。5結(jié)論本研究系統(tǒng)通過搭建Hadoop平臺建立全院集成數(shù)據(jù)中心，利用Sqoop組件采集醫(yī)療數(shù)據(jù)，加速了數(shù)據(jù)采集速度，將結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)和非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)統(tǒng)一采集并存儲在HBase中，按照分表的方式進行存儲，有效降低了醫(yī)院互聯(lián)網(wǎng)技術(shù)運營成本，并且極大地提高了

【參考文獻】：
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本文編號：2965383