基于云平台的生物医学大数据中心
基于大数据的医学专家系统设计与实现
基于大数据的医学专家系统设计与实现随着信息时代的快速发展和医疗技术的不断革新，医学领域面临着巨大的机遇和挑战。
为了更好地利用大数据技术为医学提供支持，设计和实现一个基于大数据的医学专家系统是非常必要的。
本文将介绍该系统的设计思路、实现方法和应用效果。
一、系统设计思路医学专家系统是一个基于大数据的智能化应用软件，旨在提供医学领域的专业知识和咨询服务。
系统设计的核心思路是利用大数据技术和人工智能算法建立一个庞大的医疗数据库，包括各种疾病的病例数据、医学知识库、医学文献等。
系统通过对这些数据的处理和分析，不断学习和提升自身的医学专业知识和解决问题的能力，以实现对患者的精准诊断、治疗建议和健康指导。
为了实现上述目标，系统设计主要包括以下几个方面的内容：1. 数据采集和整合：系统需要从各个医院、诊所、疾病预防控制中心等获取医疗数据，并进行标准化和整合处理。
这些数据包括患者的病例记录、检查报告、治疗方案等。
同时，系统还需要整合公开的医学文献、期刊文章以及专业医学数据库中的知识。
2. 数据存储和管理：为了支持大规模的数据存储和高速读取，系统需要采用分布式数据库和云计算技术。
同时，为了确保数据的安全性和隐私保护，系统需要采用合适的加密和权限管理机制。
3. 数据分析和挖掘：系统需要运用大数据分析和挖掘算法对医学数据进行处理和分析，以发现潜在的关联和模式。
例如，可以使用聚类分析技术对相似的病例进行归类，以寻找治疗方案的共性和个性化的需求。
4. 专家知识库的构建：系统需要建立一个庞大的专家知识库，包括各种疾病的诊断标准、治疗方案、药物信息等。
这些知识可以从专业医学书籍、专家讲座、专业网站等多个渠道获得，同时也可以通过数据分析和专家经验提炼产生。
5. 智能决策和推荐：系统通过对患者数据和专家知识的综合分析，为医生提供精准的诊断结果和治疗建议。
同时，系统还可以根据患者的个人情况和历史记录，提供健康管理和预防指导。
二、系统实现方法为了实现基于大数据的医学专家系统，可以采用以下技术和方法：1. 大数据采集和整合：利用数据爬虫技术和API接口，从医疗机构和相关数据库中采集医学数据，并通过数据清洗和预处理，将数据整合到统一的数据库中。
基于CDM的仿真临床大数据教学平台的建设与应用
一、引言医学信息工程是一门以信息科学和生命科学为主的多学科交叉与融合的新兴综合性学科[１]。
近几年来，医疗健康大数据的维度、广度和深度都迅速增长。
临床大数据驱动的医学新时代将引领医学研究和实践的转型升级，推进医疗卫生产业创新发展[２，３]。
但是，真实的临床大数据来源于患者医院就诊的观察数据，涉及患者个人信息等隐私问题，再加上部分临床数据的不完整性、冗余性和数据结构的复杂性，这些信息往往不能直接用于相关课程的教学和实践活动。
因此，迫切需要建设一个与真实临床大数据相近的仿真数据平台，将临床大数据抽取、清理、集成并合理转换，使其适用于医学信息工程等医学相关专业学生的教学学习。
二、方法（一）通用数据模型OHDSI CDM临床诊疗数据伴随治愈患者的目的产生，而研究数据旨在发现疾病的一般规律。
不同的目的使得分散在多个业务系统（如HIS、LIS、PACS等）中的诊疗数据无法直接进入临床科研数据库[４]。
观察性健康医疗数据科学与信息学（Observational Health Data Sciences and Informatics，OHDSI ）计划，是一个由美国哥伦比亚大学发起的，世界性的公益型非盈利研究联盟，主要研究全方位医学大数据分析的开源解决方案，旨在通过大规模数据分析和挖掘来提升临床医学数据价值，实现跨学科、跨行业的多方合作[５]。
通用数据模型（CommonData Model，CDM ）是一种标准化的临床数据描述模型。
此过程构建以定义数据之间相互关系的通用模型，描述特定信息字段中的概念，以便获得可以在该领域即临床数据中具有概括意义的结果。
在CDM的基础上，对临床大数据进行整理后，可以使用相同的分析程序在不同的机构内进行临床大数据分析。
进一步地，可以通过标准化整合，得出多中心的、更大范围的、多数据源的观察性研究结论[６]。
在OHDSI的CDM中，由概念表示具体内容，从而使各个临床信息系统的数据规范化，可以实现对真实医学临床大数据的初步筛选。
东南大学生命科学与技术学院教授李健砥砺前行二十载 创新开启健康路
IN N O\AI’1N(;C HINA|列新中国东南大学生命科学与技术学院教授李健：砥砺前行二十载创新幵启健康路■文/舒铭泽江珊舒鹏进入21世纪以来，生命科学逐渐成为备受追捧的热门 学科，而那些将基因组学、生物信息学等现代生命科学技术 转化成实际生产力的学者，更是这股现代科技革命浪潮的实 践者。
来自东南大学生命科学与技术学院的李健教授，长期 致力于基因组学以及测序技术、生物信息学，聚焦于使用测 序技术、基因组学、深度学习工具解决复杂疾病与健康问题 的研究。
同时，积极推进科研创新成果的转化，为全民健康 做出了突出贡献，获得“2020年产学研合作创新奖”。
聚焦前沿，执着创新从高通量生物信息获取技术，到测序技术与装备研发，再到使用测序与深度学习技术用于分析人体健康状况评估、疾病风险管控等领域的研宄，李健团队一直专注于国家需求，开展了多项国家级和省部级课题，取得了众多颇具前瞻性的 科研成果。
发现了基于基因组特定区域DNA拷贝数目作为鉴别临 床上两种难以鉴别的皮肤肿瘤良恶性的客观生物标记物：并 且临床实践可以通过比较基因组杂交和DNA测序的方法快 速地确定相应拷贝数目变化的信息，从而为鉴别良性角化棘 皮瘤和恶性的皮肤鳞状细胞癌提供了方法。
通过将便携式设备测序产生的大量的数据进行压缩，使用智能手机作为数据的接收和传输端，利用5G通信的短延时和广覆盖，将数据分析的工具在云端完成，技术上实现了“端-边-云”的结合，实现了测序及分析的实时、现场化。
基于生物医学大数据的时代背景与数字经济的前景，选取了未来最具价值的数据，构建了数据库、在线工具，云平台，尝试了一系列基于云平台而非传统的计算资源的应用场景设计；使用爬虫工具、自然语言处理工具以及深度学习挖掘、研宄热点分析 等工具和手段，实现了数据库不仅是数据汇集地，并且是在 线分析方法以及热点追踪的云平台、云工具。
建立了世界上首个纳米抗体数据库；中国人群的HLA 数据库：国内首个、世界第二个器官芯片数据库；脑科学研 宄热点追踪数据库等，同时构建纳米孔测序分析云平台，二 代测序数据分析云平台等工作；完成多个重要数据资源的产 业布局，逐渐形成了完备的数据分析流程和参考数据库。
华大基因BGI Online的云计算实践
华大基因BGI Online的云计算实践本文章来自于阿里云云栖社区摘要：华大基因是全球最大的基因测序服务公司之一，随着基因产业的迅猛发展，加之基因大数据的爆炸性增长，催生了云计算的应用。
华大基因与阿里云强强联手，打造出一款强大的基因云平台——BGI Online，希望通过利用云计算、大数据分析等技术对基因数据进行深度挖掘，从而不断加速精准医疗的发展。
基因测序为生命科学领域带来机遇，随着测序技术的发展和测序成本的降低，基因测序在生物信息与医疗健康等领域得到广泛应用。
但同时，基因测序行业也面临着处理及分析海量数据的全新挑战。
传统的硬盘已无法满足大数据的存储，而大数据处理和分析解读工作存在复杂性和不可预测性，因此需要极强的计算能力。
我们的产品生物信息分析云平台BGI Online正是为了解决这个难题而诞生。
BGI Online是由华大基因开发的一款基于“云”的生物信息数据云平台。
2014年，BGI Online项目启动；2015年，我们在评估了数据存储与计算的需求后，决定与阿里云合作，选择其作为我们产品的主要计算资源供应商。
通过在云计算、大数据领域的长期技术积累，阿里云具备支撑这个世界最大基因中心核心业务系统的能力，满足我们在数据处理、隐私安全保护以及传输方面极为严苛的要求。
1. 架构解析/优化任何系统架构的搭建和新技术的应用都是由业务需求催生的。
生物信息分析面对的基因数据动则数十G乃至上百G，大文件的传输、存储、计算对平台的IO吞吐、扩展性、伸缩性都有很高的要求。
生物信息分析是对大文件的精细分析，同时属于数据密集型、计算密集型、IO密集型应用。
大量基因数据的持久化和流动，要求文件管理系统的大容量、高伸缩、高通量；大量的计算需求要求计算资源的高性能、高时效、经济性。
为了满足用户基因数据的存、管、算、传，BGI Online系统设计了多个架构组件，分别为前端、后端、任务管理引擎、存储管理、文件传输五大部分。
51.智慧医疗云平台建设方案
私有云中心
原接入区
原接入区
互联网、医保专网、VPDN……
运维区
硬件区
虚拟区
建设方案—混合云容灾备份
HDR灾备一体机
OSS对象存储标准型（近3年）
本地数据中心
应用容灾
云上Shadow
常备资源
临时资源
沃云A
CSA存储阵列（近1年）
非结构化数据上云
系统D
系统A
系统B
系统C
系统A
系统B
系统C
OSS对象存储归档存储（超过3年的）
系统D
RPO分钟级RTO ≤30分钟
云 容 灾
本地备份云端备份归档备份
云 备 份
建设方案—区域医疗专网
县医保局
智 慧 医 疗 云 平 台
10M 专线
整个医疗专网的组网规划采用多重保障机制，医院与联通机房云平台使用裸光纤连接，同时用MSTP电路做为备用线路，其余组网均采用MSTP电路方式。另为各接入单位配备4G VPDN流量卡，保障固定线路全断的极端情况下的业务可持续性。
以区域临床数据中心为平台的医院大数据云服务平台建设方案
使用数据挖掘和机器学习技术，对数据进行深入分析和挖掘。
建立数据模型，发现数据的内在规律和趋势。
对患者信息、疾病信息等进行分析，为医院的精细化管理和个性化治疗提供支持。
数据挖掘与分析
数据安全与隐私保护
对数据进行脱敏处理，保护患者隐私和信息安全。
采用加密技术和访问控制机制，防止数据泄露和非法访问。
保障医院数据的安全和隐私
通过采用先进的数据加密和隐私保护技术，保障医院数据的安全和隐私。
支持医院数据分析和应用
为医院提供数据分析和应用的工具和方法，支持医院进行数据挖掘和分析，优化医疗流程和管理决策。
01
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03
建设方案总体架构
02
基于云计算的技术架构
采用虚拟化、分布式存储等技术，实现数据中心的资源共享和动态调配。
通过采用云计算、大数据、人工智能等技术手段，实现了医疗数据的共享和交互，为医疗工作者提供了更好的数据支持和服务。
平台建设得到了卫生行政部门、医疗机构和广大医务人员的大力支持和认可，为推广应用打下了坚实的基础。
创新点
采用先进的云计算、大数据、人工智能等技术手段，实现了医疗数据的整合、共享和交互，为医疗工作者提供了更好的数据支持和服务。
展望未来发展方向
加强医疗数据的安全和隐私保护，建立更加严格的保护措施和管理制度。
继续推进医疗大数据的应用研究，发掘更多的应用场景和应用价值。
完善医疗数据的质量控制和管理，建立更加科学和规范的数据管理制度和标准。
加强与国内外相关机构和企业的合作与交流，推动医疗大数据的共享和应用。
THANK YOU.
2023
以区域临床数据中心为平台的医院大数据云服务平台建设方案
背景和需求建设方案总体架构技术实现应用场景与效果系统规划与实施总结与展望
基于卫生健康数据分析云平台应用介绍
基于卫生健康数据分析云平台应用介绍卫生健康数据分析云平台是指利用云计算技术和大数据分析技术对卫生健康领域的数据进行存储、管理、分析和挖掘的平台。
它能够有效地帮助医疗机构和研究机构利用庞大的卫生健康数据资源，进行健康管理、临床决策支持和疾病预防控制等工作。
以下是对卫生健康数据分析云平台的应用介绍。
首先，卫生健康数据分析云平台可以应用于健康管理。
通过收集个人的基本信息、疾病史、检查报告和健康指标等数据，综合分析个人的健康状况并预测未来的健康风险。
平台可以根据个人的状况自动推送个性化的健康建议和预防措施，帮助个体进行健康管理和调整生活方式。
其次，卫生健康数据分析云平台可以应用于临床决策支持。
医疗机构可以将患者的病历数据、医学影像、实验室检查结果等数据上传到云平台中，平台会自动进行分析和诊断，给出治疗建议。
医生可以通过平台查看最新的研究成果、临床指南和专家意见，辅助做出更准确的诊断和治疗决策，提高临床效果和安全性。
再次，卫生健康数据分析云平台可以应用于疾病预防控制。
平台可以实时监测和分析人群的健康状态、疾病传播情况和风险预警信号，及时发现异常情况和疫情爆发，帮助政府和卫生部门做出应急响应和控制措施。
同时，平台可以分析和预测不同干预措施的效果，辅助政府和卫生部门制定更科学的疾病预防策略。
此外，卫生健康数据分析云平台还可以应用于医学研究和药物研发。
研究人员可以利用平台上的丰富的卫生健康数据资源开展疾病发病机制、药物治疗效果和新药开发等研究工作。
平台可以提供数据处理、模型构建和统计分析等功能，辅助研究人员进行科学实验和数据解读，加速研究进展和新药研发。
总结起来，卫生健康数据分析云平台是基于云计算和大数据分析技术实现的卫生健康数据管理和应用平台。
它可以应用于健康管理、临床决策支持、疾病预防控制、医学研究和药物研发等诸多方面，提高卫生健康领域的工作效率和质量，促进健康服务的智能化和个性化发展。
基于云计算技术的医学影像大数据平台设计与实现
基于云计算技术的医学影像大数据平台设计与实现医学影像的发展在医疗领域起到了举足轻重的作用。
随着医疗技术的进步，产生了大量的医学影像数据，如CT扫描图像、核磁共振图像等。
这些影像数据不仅需要被安全地存储和管理，还需要进行分析和共享，以支持医学研究和临床决策。
而云计算技术的快速发展和广泛应用为构建基于云计算技术的医学影像大数据平台提供了有力的支持。
基于云计算技术的医学影像大数据平台的设计与实现，首先需要考虑的是数据存储与管理。
云计算技术提供了高可靠性、可扩展性和安全性的存储解决方案。
基于云存储服务，可以建立起一个分布式的存储系统，将医学影像数据进行备份和存储。
通过分布式存储的方式，可以实现数据的冗余和容错，确保数据的安全性和可靠性。
此外，云存储还可以提供丰富的数据管理功能，如数据分类、检索和归档，方便用户对数据进行管理。
除了数据存储和管理，基于云计算技术的医学影像大数据平台还需要具备数据分析和共享的能力。
云计算提供了强大的计算资源，可以支持对海量医学影像数据进行高效的分析和处理。
通过利用云计算的大规模计算能力，可以实现医学影像的自动分析、模式识别和智能检测等功能，从而帮助医生做出更准确的诊断。
同时，云计算技术还可实现数据共享和远程访问，医生可以通过互联网随时随地访问和共享医学影像数据，提高医疗资源的利用效率和协同工作能力。
在设计和实现基于云计算技术的医学影像大数据平台时，安全性是一个非常重要的考虑因素。
医学影像数据的保密性是医疗机构和患者的重要需求。
通过采用数据加密、访问控制和身份认证等安全措施，可以确保医疗影像数据的隐私和安全。
另外，备份和灾备策略也至关重要，以防止数据丢失或设备故障导致的数据不可恢复。
通过将数据备份到不同的地理位置或数据中心，可以确保数据的可用性和持久性。
此外，基于云计算技术的医学影像大数据平台还应该具备良好的用户体验和易用性。
不同的医生和技术人员对医学影像数据的需求各不相同，因此平台应该提供灵活的用户界面和个性化的功能配置。
医疗大数据平台建设指南
二、指南内容解读
医疗大数据平台部署模式
基于院内网部署的医疗大数据平台所增加的远程维护模式VPN管理应由医疗机构把握
二、指南内容解读
数据平台数据接入范围
数据接入范围 以患者为中心，以满足医疗大数据平台为临床、科研、管理、教学、患者服务为目的来 确定医疗大数据平台数据接入范围。原则上包括： ➢ 以HIS为中心的就诊、医嘱、费用等 ➢ 以EMR为中心的门诊病历、住院病历、护理相关等 ➢ 以LIS为中心的检验数据 ➢ 以PACS为中心的检查系统数据，如：超声、心电、病理、PECT、内镜等。 ➢ 其它系统：患者移动应用、随访数据
数据验证方法： 1、数据报告：初期平台建设方提供； 2、数据质量抽样检查：抽样比照HIS、EMR等业务系统单个患者数据核验； 3、病案数据抽样检查：随机抽取一定量打印病历，平台前台核对数据； 4、隐私数据检查：查看是否按要求去隐私化处理。
二、指南内容解读
平台验收
平台验收是信息部门为代表的收货确认，是平台交付临床、科研和管理等科室客户使用 的前提，主要包括功能验收、速度和性能验收。 1、速度和性能 1.响应时间：秒级查询； 2.系统容量：满足实际工作和未来五年业务需求； 3.系统并发用户数：满足未来5年以上发展需求； 4.安全性验收：VPN断开测试、数据监控和审计测试。 2、功能验收 1.高效搜索、相似疑难病例搜索； 2.患者全息视图、全量数据时间轴； 3.统计分析、可视化、多维分析； 4.权限、导出管理等。
数据处理过程是一个分词、归一、标准化的过程，这个过程涉及标准化内容应严格 遵循国家相关标准。
二、指南内容解读
基于云平台的医院信息系统建设与应用研究
基于云平台的医院信息系统建设与应用研究摘要：现如今，我国是信息技术快速发展的新时期，根据国务院发布的《国务院办公厅关于促进“互联网+医疗健康”发展的意见》等相关政策为指导理念，结合医院现有信息化建设基础；借助“互联网+”的技术嫁接、连接一切的特性，建立一套患者与医生、患者与医疗机构之间基于云平台的医院信息系统。
为患者提供预约挂号、分诊叫号、智能导诊、检查检验报告及就医信息查阅等方便、快捷的移动医疗服务。
关键词：云平台；医院信息系统；互联网+引言近些年医院医疗正处于不断创新与持续改革阶段，对于医院信息系统的建设需求也在不断的提高。
当前医院信息化建设正处于快速发展阶段，国内许多三甲医院已经基本完成了HIS、LIS、EMS等系统建设任务，在此期间，按照不同科室的针对性信息化发展需求，医院也建设了比较多的独立信息系统。
但是，也正是因为信息系统的建设厂家不同，在具体应用方面存在相互独立、难以互联的问题。
对此，探讨大数据信息系统的建设思路与应用具备显著医疗价值。
1医院信息集成平台的架构设计医院信息集成平台在系统架构的设计上由4个层面组成,从下往上依次是医院基础应用层、信息交换层、信息资源层、应用系统层。
整体架构如图1所示。
其中,信息交换层由专业的医学信息集成引擎进行信息处理,同时由于信息集成平台可以内嵌HL7,DICOM等消息转换适配器在完成数据交换的同时保障了医院信息资源层获得数据标准化。
ESB总线可支持HL7、SOAP、EMAI等主流的开放标准和规范,具备可插拔的服务协调、传输协议转换、消息转换和路由的能力。
信息资源层由全院级数据中心,主数据管理服务,患者主索引(EMPI)等模板组成。
全院级数据中心的建立为医院提供了海量数据的管理分析服务。
EMPI通过患者注册、患者匹配、患者信息查询等逻辑处理,将病人基本信息和临床信息统一展现,形成全面、标准、唯一的临床患者数据库。
2云平台的医院信息系统建设与应用2.1向居民提供健康服务云HIS在向居民提供健康服务的同时，需要整理和归纳医院的诊疗信息，然后与居民信息对接，从而形成完整的信息，并以此为基础，为居民提供更为全面的医疗服务，以确保居民的生命安全。
大数据“云计算”环境下的妇产科医学信息资源整合与共享平台建设
妇产科医学信息资源的整合与共享是指运用大数据技术对妇产科医学信息进行数据化、信息化管理。
随着信息技术与社会生活的深度融合，大数据“云计算”已渗透到妇产科医学领域，为庞大的医学信息资源采集、储存、整合和共享提供了新的支撑。
而目前妇产科医学数据具有产生速度快、研究规模大、临床数据资源丰富等特征，部分妇产科医学信息存在“数据孤岛”问题。
因此，搭建妇产科医学信息服务平台是顺应时代发展的重要任务。
该文主要探讨应用大数据、云计算技术对医学信息平台进行改造升级，从信息采集、资源储存、数据整合、资源共享等4个角度阐述妇产科医学平台设计，以保证该文平台信息整合与信息共享的宽度与精度。
通过系统测试试验，妇产科医学信息平台的通信稳定性、传输安全性均得到了验证，表明该文平台具备可行性。
基于大数据“云计算”环境下的妇产科医学信息资源整合与共享平台的设计与实现，有利于打破医疗机构之间、医疗机构与患者之间的信息壁垒，提高医疗卫生服务质量，为社会提供更高水平的妇产科医疗服务。
1 系统硬件设计大数据“云计算”环境下的妇产科医学信息资源整合与共享平台的系统硬件主要由数据采集芯片、核心处理器和信息转换器3个硬件设备组成，系统硬件组成如图1所示。
数据采集芯片是系统的核心硬件设备，为支持妇产科医学信息采集，选择EAMB1645数据采集芯片，串口为EP-3720，GPIO 配置了8位可编程数字I/O 插针，支持RA422、RS485模式。
为实现数据处理功能，选择由数据发送器、数据接收器、数据缓冲器以及数据硬盘4个部分组成的NAS7323核心处理器，硬盘大小至少为128 GB ，缓冲器数据列表属性设定为100 MB 。
数据转换器选择FSAFE-5748型号，通过标准的网络接口接收信息并将原始数据统一转换为shapefile 文件，存储格式统一转换为Doc 。
2 系统软件设计2.1 采集妇产科医学信息妇产科医学信息采集功能通过开放数据库连接接口直接生成信息库，创建相应的文件列表，以分类采集的方式得以实现。
科技部重点专项项目预申报书
科技部重点专项项目预申报书一、基本情况项目名称出生缺陷一级预防孕前检测技术设备及应用平台的研发所属专项生殖健康及重大出生缺陷防控研究指南方向3. 出生缺陷和不孕不育防治技术及产品研发平台3.2 小型集成化全自动孕前优生检查关键技术设备及移动应用平台自主研发项目类型经费需求总需求6000万元，其中国拨经费需求3000万元项目负责人姓名性别□√男□女出生日期1964年6 月22日证件号码所在单位上海交通大学职称教授，主任医师学位博士职务耳科学研究所所长、上海市耳鼻疾病转化医学重点实验室主任移动电话电子邮件任务（课题）负责人姓名单位职称学位证件号码联系人姓名电子邮箱固定电话移动电话任务（课题）数 4 单位数8 申报单位上海交通大学推荐单位上海市科委以上信息已核实无误。
申报单位意见（单位签章）年月日二、拟解决的关键科学问题、关键技术和研究目标（500字）1. 拟解决的关键科学问题我国出生缺陷发生率高达5.6%，多数病例受环境及遗传致病因素影响。
本项目拟针对我国出生缺陷常见环境与遗传致病因素，自主研发小型集成化孕前检测试剂和设备，开展产品临床验证和多省市示范应用，通过云平台实现远程医疗指导和分级诊疗管理，创建出生缺陷孕前远程一级预防网络化创新模式，为我国出生缺陷预防政策的制定提供科学依据。
2. 关键技术1）研发小型POCT尿碘和免疫化学发光设备及核酸突变检测设备，满足单样本即插即测和多样本检测的需求，实现从样本处理、检测到数据解析和结果传输的全集成自动化多指标即时检测。
2）建立基于Hadoop架构的医学大数据云平台，尝试将医学模型知识图谱分析原理和人工智能算法应用到大数据分析，及时自动提出对出生缺陷高危人群和致病因素的一级预防初步建议，并实现化远程指导与分级诊疗。
3. 研究目标1）研发2套以上拥有自主知识产权的小型生化免疫POCT设备试剂，1-2套拥有自主知识产权的小型集成化遗传检测设备和试剂，获得产品注册证；3）在全国10省市范围内开展示范应用，建立孕前出生缺陷危险因素移动医疗云平台及云数据中心，创建以家庭、社区为主体，三级医院为依托的我国出生缺陷孕前远程一级预防集成化创新模式。
基于大数据的医院数据中心建设方案探讨
基于大数据的医院数据中心建设方案探讨作者：董健来源：《消费电子》2024年第03期【关键词】大数据；医院数据中心；数据管理；数据安全随着信息技术的迅猛发展，医疗大数据逐渐改变了传统的医疗服务模式和管理体系。
电子健康记录（EHR）、医学成像、基因组数据等医疗数据的海量增长，为疾病预测、个性化医疗和临床决策提供了新的机遇，可以提高医疗服务的质量和效率。
随着医疗数据量的增长速度越来越快，也对医院的数据处理能力提出了更高的要求，医院需要具备有效的数据分析和处理能力，以保障数据的安全性和隐私性[1]。
随着医疗法规和政策的不断演变，构建一个既能高效处理和分析大数据，又能满足安全和合规要求的医院数据中心，成为当代医疗行业的迫切需求。
因此，本文将探索基于大数据的医院数据中心建设方案，以期为医疗领域提供理论参考。
（一）医疗数据的增长与管理需求医疗领域的数据包括患者的基本健康记录、高级的基因组数据，以及从临床试验结果到实时的生物传感器数据，种类繁多，体量庞大。
传统的数据管理方法已经无法满足对体量级的医疗数据的存储、处理和分析的需求。
大数据技术可以收集结构化数据如电子病历、药物处方记录，以及非结构化数据如医疗影像、医生的笔记和患者反馈等。
对这些数据的整合和分析，可以提升临床决策的质量，优化病人护理流程，可以在某种程度上预测疾病趋势，实现个性化医疗[2]。
通过使用大数据工具和算法，可以解决数据存储的规模和速度问题，从海量数据中提取有价值的信息，确保数据的安全性和隐私保护，提高医院运营的效率和质量，实现对患者更好的照护。
（二）医院数据的合规性和安全性要求医疗数据包括患者的个人健康信息，以及遗传信息、疾病历史和治疗记录等敏感信息，医院需要严格遵守相关法律和道德责任，保护这些信息的安全性和隐私。
随着医疗服务数字化程度的提高，医疗数据面临着网络攻击、数据泄露、未授权访问等安全问题，容易导致患者信息的泄露，威胁着医疗服务的正常运行和患者的健康安全。
大数据和云计算在生命科学中的应用
大数据和云计算在生命科学中的应用随着科技的不断发展，大数据和云计算在生命科学领域的应用也越来越广泛。
这些新的技术和工具可以帮助科学家们更准确和更快速地研究生命现象，并推动生命科学领域的进步。
那么，大数据和云计算在生命科学中的应用有哪些呢？1. 基因组学基因组学是生命科学领域中一个重要的分支，其研究的内容涉及到基因组的结构、功能及其与疾病的关联等。
在基因组学的研究中，大数据和云计算的应用尤为突出。
例如，研究人类基因组是个庞大的工程项目，涉及到数据分析都需要存储、分析和处理大量的基因数据。
云计算平台为这样的数据共享和分析提供了更灵活，更高效的解决方案。
同时，大数据和云计算也能够帮助科学家们识别出潜在的基因变异和突变，研究它们对人类健康的影响，并为基因治疗和药物研发提供支持。
2. 癌症研究大数据和云计算在癌症研究方面也扮演着重要角色。
例如，科学家们需要进行大量的数据分析和计算建模，以了解癌症生物学及其病理学，探索癌细胞的形态、组织结构、基因组及蛋白质组学变化等。
云计算平台的高效性、弹性资源和灵活性可大大减少计算时间和资源的消耗，同时可以为癌症疾病的发现和疗效监测提供支持。
此外，基于大数据的人工智能算法也在癌症研究中发挥了重要作用，例如，对大量的医疗影像数据进行分析和处理，以帮助医生更准确地诊断肿瘤的位置和大小。
3. 药物研发大数据和云计算在药物研发方面也发挥着重要的作用。
例如，科学家们需要对大量的病理学、基因组学和蛋白质组学数据进行分析和处理，以识别出潜在的药物靶标或化合物。
此外，在药物分子模拟、药物代谢及毒性分析等方面，大数据和云计算也可为药物研发提供强有力的支撑。
同时，结合人工智能和机器学习等新兴技术，科学家们亦可以从大量的药物数据库中挖掘有关药物分子结构和生物活性的信息，为药物研发提供更准确、更快速的线索。
4. 生命科学教育大数据和云计算在生命科学教育中也扮演着重要角色。
例如，虚拟实验平台可以让学生们通过互联网在虚拟环境下进行实验操作，并且能够解决实验器材和场地限制的问题。
智慧医疗应用技术特点及发展趋势
智慧医疗应用技术特点及发展趋势
智慧医疗应用技术是利用人工智能、大数据、云计算、物联网等高新技术，结合医学、生物学等专业知识，对医疗服务的各个环节进行系统优化，实现医疗服务智慧化、标准化，提升医疗服务的质量和效率。
智慧医疗应用技术具有以下特点：
一、数据驱动型。
智慧医疗需要依托大数据支撑，将医疗相关数据进行分析、挖掘和
应用，实现信息的实时化、准确性和全面性。
二、跨界融合。
智慧医疗应用技术需要结合医学、信息技术、传感器技术和物联网等
交叉学科，实现技术和业务的融合，形成系统化的医疗服务模式。
三、个性化定制。
智慧医疗应用技术能够通过分析个体化的健康数据和生理指标，为
患者提供有效的健康管理和治疗方案，实现医疗服务的个性化治疗。
四、智能辅助决策。
智慧医疗应用技术通过机器学习、深度学习等技术，提供精准的
医学诊断和治疗方案，为临床医生提供智能辅助决策的支持。
一、智能医疗设备和传感器技术的发展和应用，实现远程监测和个性化医疗服务。
二、医学影像诊断技术、智能健康管理平台、电子病历等系统的全面普及和应用。
三、基于大数据和人工智能的诊断和治疗辅助平台的开发和使用，提高临床诊疗的准
确度和效率。
四、构建健康数据生态系统，实现患者健康数据的共享和交换，为医生提供精准的健
康管理和治疗建议。
五、加强智慧医疗信息安全保障，保护患者隐私，防范医疗信息泄露风险。
总的来说，智慧医疗应用技术的出现和发展，将会极大地提高医疗服务的质量和效率，为人们的健康提供更全面、更精准的保障。
大数据北方中心：打造6亿人的健康医疗数据平台
平台年过去了，作为新旧动能转换National Health Medical Data North Center under construction国家健康医疗大数据北方中心初具雏形国家健康医疗大数据北方中心目前是国内健康医疗大数据垂直领域里在建和已建的规模最大的、容量最大的、技术最先进的数据中心。
作为济南国际医学科学中心的重点项目，国家健康医疗大数据北方中心的建设一直在如火如荼地进行着。
国家健康医疗大数据北方中心包括数据中心和产业园两部分。
今年8月21日，国家健康医疗大数据北方中心最基础的设施——数据中心单体建筑封顶。
8月底，数据中心4栋主体楼实现全部封顶。
国家健康医疗大数据北方中心建设又迈入一个新的阶段。
按照施工计划，在今年底整体土建工程完成竣工后，数据中心将实施机电工程和服务器的建设与装配。
历经1年的建设，国家健康医疗大数据北方中心的基础设施已初具雏形。
未来，这里将逐步汇集中国北方地区约6亿人口的健康医疗数据，全方位记录生老病死全生命周期的健康医疗数据，犹如中枢神经，为健康医疗、产品研发、政府管理、科学研究等领域的发展提供数据支撑，为医疗健康产业发展引领方向，为“康养名城”的建设添砖加瓦。
〇多方合作共同推进国家健康医疗大数据北方中心建设。
图/刘悦琛The construction of National Health Medical Data North Center has been promoted through collaborative efforts.“国家队”助力打造“数据中台”2018年，正在筹建的国家健康医疗大数据集团公司（下文简称“大数据公司”）与济南市人民政府签订了《国家健康医疗大数据北方中心及产业园建设合作构架协议》。
这支由中国移动牵头，中国太平洋保险、济南国际医学科学中心产业发展有限公司、浦东投控、交通银行、浪潮集团、上海联影、嘉和美康等8家单位组成的“国家队”，将作为投资、建设、运营方，与山东省和济南市政府共同推进国家健康医疗大数据北方中心建设。
211173168_基于大数据的医院数据中心建设方案
数字技术与应用 Digital Technology &Application
Vol.41 No.4 Apr 2023
中图分类号:R319Fra bibliotek文献标识码:A
DOI:10.19695/12-1369.2023.04.46
文章编号:1007-9416(2023)04-0154-03
目前医院数据的主要来源是病历数据。通过查询病 历管理系统中已有数据并与业务系统进行对接，同时通 过对数据库进行建模处理后导入到临床中，对患者进行 诊断和治疗，在这一过程中对病患信息进行采集、整理
与加工，并最终通过系统平台进行展示。同时以患者为 中心构建个人健康档案系统。在电子病历中通过导入系 统对患者信息进行录入，其中包括 ：用户名、密码、姓 名、身份证号、证件号码 ；信息包括患者当前状况、所 就诊科室、患者检查情况、影像检查结果等多种信息。 医疗服务中所涉及医学领域诸多方面信息都需要通过系 统处理来进行决策。医院信息系统建设包括 ：患者信息 录入、病历管理、患者服务流程及管理信息系统等相关 应用系统 ；医疗过程主要包括处方、检查检验结果等数 据收集 ；医疗服务功能及流程设计等内容。其主要目的 是实现医生与患者沟通以及基于网络完成服务。根据病 情需要可提供预约服务，实现患者及时就医诊断，提高 诊疗水平，建立管理体系，实现业务管理电子化和流程 化，实现业务流程自动化和智能化，保障医院各项业务 流程安全可靠运行，实现多学科协同诊疗机制，提升医 疗效率，降低患者就医成本，优化就诊体验和就医环境。 2 建立医疗大数据平台，满足临床工作需要
收稿日期 ：2022-11-16 作者简介 ：端妮（1979—），女，满族，安徽金坛人，博士研究生，高级工程师，研究方向 ：数字医学影像网络及应
生物大数据分析与应用
生物大数据分析与应用生物大数据是指大规模数据的采集、处理、分析与应用，这些数据包括基因数据、蛋白质数据、表观基因组数据、微生物组数据等。
随着技术的快速发展，生物学界已经进入了数据时代。
生物大数据分析的方法和工具也在不断发展，成为生命科学研究的重要手段之一。
近年来，生物大数据在人类基因组计划、人类蛋白质组计划、癌症基因组计划等多个重大生命科学项目中大量应用，其中的数据就已经超过了220PB，是当之无愧的大数据领域。
生物大数据分析与应用的发展分为两个方面，一是数据挖掘，即对大数据进行处理和分析，寻找那些对科学研究有重要意义的信息；二是建立基础设施，包括超级计算机和云计算平台等。
生物大数据的处理和分析需要使用到大量的计算资源，需要强大的计算机和存储设备来支持。
随着云计算技术的成熟，越来越多的公司和机构开始提供基于云计算的生物大数据分析平台和生物信息学工具，如Amazon AWS、Microsoft Azure、Google Cloud 等。
这些公共云平台的出现使得科学家们可以更加方便地进行生物大数据分析，同时也为各行业提供了更多生物信息学的分析服务。
在对生物大数据进行分析时，需要使用到多种算法和工具。
生物信息学领域常用的算法有K-均值聚类算法、支持向量机、随机森林、深度学习等。
这些算法常用于对基因表达数据、蛋白质结构数据等进行分析。
此外，还有一些常用的生物信息学工具，如BLAST、ClustalW、MAFFT、PHYLIP等。
这些工具统称为生物信息学工具箱，已经成为各种生命科学研究的必备工具。
生物大数据分析和应用已经广泛应用于生命科学的多个领域，如生物医学、生态学、农业、环境保护、食品安全等。
生物大数据还可以帮助科学家深入理解蛋白质、基因、细胞等的特性和功能，同时还可以在生物药物研发、新型农业品种的培育和生态系统的保护等领域发挥重要作用。
例如，2019年，来自中国的科学家们通过对超过10万人的基因数据进行分析，提供了一种基因检测方法，可以预测乳腺癌的易感性。
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仅将2008年的数据印刷成书并整齐排列，其长度 是地球到冥王星距离的10倍！
大数据，大趋势
Money
People
Data
生产资料中首次出现非物质成分：数据 趋势一：资本经济时代 数据经济时代
大数据，大趋势
超过45万台服务器。 分布在全球25个地 方。
拥有20万台服务器。 希望2011年增加到 80万台。
生物大数据中心架构图
聚合
生物大数据服务：访问门户、API、软件工具
服务
生物大 数据分 析应用
生物大 数据注 释服务
生物大 数据可
视化
生物大 数据综 合检索
数据资 源注册 与发布
生物 大数 据云 平台
基础 设施 环境
基于云环境的 生物大数据 存储管理
生物大数据 虚拟计算 环境管理
海量测序原始数据文件，采用 Hadoop集群分布式文件系统对 其进行存储
组学大数据虚拟计算环境管理技术与系统
针对组学大数据虚拟计算 环境管理，构建了层次化 管理模型，提供了组件和 Pipeline设计器（组件集 合）来管理计算流程。
生物大Th数e据C已om经i成ng为o欧f B美ig国D家at发a展Er战a 略
大数据科学与产业具有较强的领域相关性，生物大数据是美国国家大数据计划 的重要组成部分。
“Big Data” Initiative March, 2012
生物大数据已经成为欧美国家发展战略
欧美主导的国际生命科学计划产生的数据和知识成为国家资源
2002 2003 2003
国际人类基因组单体型图 计划(HapMap)
DNA元件百科全书计划 (ENCODE)
人类表观基因组计划 (HEP Project)
2003
GWAS计划
FTP
2006
国际癌基因组计划
2007 2012
千人基因组计划 (1000 Genomes Project)
英国10万人基因组计划 (UK 100K genome project)
我国生物大数据基础和差距
我国需要建立国家级生物大数据技术研发基地
(RI) (CT) (DE)
美国建成覆盖本土的12个区域电子病历数据中心， 9个医疗知识中心，8个医学影像与生物信息数据中心
国际生物大数据中心的现状
基因组
DDBJ/EMBL/GenBank Ensembl/UCSC, TCGA
转录组
GEO/ArrayExpress
蛋白质组
PRIDE/PeptideAtlas
EBI与NCBI 以物理集中管理模式为主
避免网络瓶颈 整合需要 便于管理
国际现状及发展趋势
❖ 高通量生命组学研究技术所产生的各类海量生物信息科学 数据爆炸式涌现；
❖ 离开了海量生物信息科学数据的支撑，生命科学、生物技 术和医学研究已经寸步难行；
基于云平台的生物医学大数据中心
提纲
1 大数据，大趋势 2 生物、医疗大数据 3 欧美生物大数据国家发展战略 4 我国生物大数据基础和差距
5 生物大数据开发与利用 6 生物数据中心建设 7 示例：蛋白质组资源中心
大数据，大趋势
❖全球数据总量 • 2000年 800TB • 2010年 600EB • 2011年 1.8ZB • 2012年 2.7ZB ……. • 2020年 35ZB （IDC）
4 万台服务器分布 在 6 个区域之中
5
5
趋势二：数据及其服务成为国家战略和经济的基础设施
大数据，大趋势
大数据加快了社会变迁、商业活动及科技发展的速度： 一个产业在很短时间内被颠覆（iPod+iTunes对音乐及 随身听产业的颠覆） 一家龙头企业在很短时间内被衰亡（摩托、诺基亚） 科学研究的第四范式（The Forth Paradigm ）
功能组 数据
定位组 相互作用 生物过
数据
组数据 程数据
疾病 数据
药物 数据
国家生物数据中心门户
基因组数据 转录组数据
GSA
蛋白质组数据
iProX
其他类型数据 结果展示
统一的认证系统 数据集登记系统 数据集间的关联
数据 库元 信息 系统
搜浏 下 索览 载
实现国产主要的基础科研数据 的提交和收集
公共数据 微生物组数据
知识库 特色组学数据库 数据分析工具 数据可视化工具
心血管疾病和 肿瘤疾病大数 据、区域医疗 与健康大数据， 提供面向医疗 健康的生物大 数据示范应用
生物大数据中心和知识库
基于云环境的组学大数据存储管理技术与系统
将数据类型划分为元数据和原始 生物数据进行管理。
采用负载均衡、查询缓存、事件 驱动响应等技术，满足元数据查 询中高并发、低延时的技术要求。
❖ 生物信息科学数据量的增加和数据性质的日益多元化和复 杂化，要求将散在的数据集中管理，提高数据利用效率；
❖ 国际上生物信息科学数据资源高度集中，主要被西方大国 所“垄断”；
❖ 在当前形势下，我国生物信息数据安全和数据利用效率面 临挑战。
生物信息科学数据共享建设存在的问题
❖ 对生物信息科学数据共享的重要性认识不足 ❖ 缺乏具体的共享政策和相应的管理方法 ❖ 缺乏完善的生物信息科学数据管理的技术体系 ❖ 缺乏系统的生物信息科学数据共享服务体系
生物大数据 云传送 管理
计算资源、存储资源、网络资源
…
生物大数据和大型知识库数据中心
生
物
大
运
数 据
营中
维心
护云
体环
系
境 自
治
管
理
管
理
标、
准标
规准
范 体 系
、 规
范 、
互
操
作
QoS
隐
私
保
护
、
安
安全
全、
规授
范权
体、
系
身 份
验
证
、
审
计
互联网
生物数据聚合与集成
基因组 数据
转录组 蛋白质组
数据
数据
代谢组 数据
生物数据中心建设的目标
• 针对实现国家生物大数据战略和我国生物数据汇聚管理与 共享利用的重大需求，重点突破组学数据中心和大型组学 数据库与知识库系统关键技术，建立国家生物数据中心， 以及大型组学数据与知识管理及其服务系统。
• 形成以物理集中为主、同时兼顾分布式共享的我国生物数 据管理利用模式。维护国家生物数据主权，提升我国生物 大数据的国际竞争力。
趋势三：大数据的处理与利用能力体现了一个国家的 国力与科技竞争力
生物和医疗领域已成为大数据领域
组学数据
健康数据
医疗数据
生物和医疗领域已成为大数据领域
目前，全球每年新增组学测序数据量达到EB级
2014-1-15: Illumina发 布HiSeq X，测序通量达 到1,800,000,000 Kilobases（1.8 T 碱基）