医疗行业大数据应用三点建议

医疗行业大数据应用三点建议

从目前情况看，实现医院信息基础平台的整合，在技术和产品方面没有任何障碍，最关键的是用户的观念能否转变过来。其实，医院用于购买医疗专业设备的费用高于对IT的投入。医院的领导一定要转变过去那种IT部门是成本中心的观念，医院的发展已经离不开IT。一位医院的CIO告诉记者：“很多人认为银行的IT系统非常重要，其实医院的IT系统更重要性，因为银行的IT系统如果宕机，损失的可能只是金钱，而医院的IT系统如果出现问题，很可能关系到人的生死。”

医院信息化的三个发展阶段

在医院信息化1.0时代，IT系统都是围绕应用构建的，一个业务系统通常要配置一套独立的硬件、软件，因此形成了大量信息孤岛。在医院信息化1.0时代，为PACS、RIS和HIS 等业务系统提供支撑是医院信息化工作的核心。

进入医院信息化2.0时代，医院信息化的建设重点逐渐转移到电子病例的建立和普及上，而构建电子病例系统的前提是实现RIS、PACS及HIS等系统的无缝连接和信息共享，同时实现一体化的访问和控制。在医院信息化2.0时代，IT基础架构的整合是关键，同时也是实现数据管理和利用的基础。当前，很多医院都在探索新的信息化发展路径：先建立一个整合的基础架构平台，然后在其上建立一个统一的医院信息集成平台，实现各应用系统的互联互通，最终实现统一、集成的资源管理。天津海河医院就在进行这方面的积极探索。

在医疗行业，典型用户的示范效应非常明显。比如无锡市第二人民医院采用HDS VSP 高端存储和HCP(Hitachi Content Platform)归档方案构建了可持续发展的医疗智能信息平台。无论是规模、响应力还是信息化水平，无锡市第二人民医院在无锡当地都名列前茅。受它的影响，无锡当地甚至整个华东地区的很多医院都选择了HDS的解决方案。

在医疗行业，PACS数据占医院数据总量的70%～80%，对这些非结构化数据的存储、管理和利用成了当前医院信息化的一个重点。有统计表明，仅一个社区医院或一个中等规模的制药企业就可以累积数TB甚至数PB的数据。对于大多数成功的医疗机构来说，利用大数据已经成为提高生产力、提升护理水平、增强竞争力、加快增长和创新的关键策略。为整合医院不同部门或不同生命科学系统的大数据，实现最充分的信息搜索和共享，理想的存储架构必须是一个能够处理块数据、文件和内容的集成系统，而且还要具有大容量和高性能。

在医院信息化2.0阶段，企业采用HDS的高性能HNAS完全可以解决大数据处理性能方面的问题。至于大数据的深入挖掘和分析则是医院信息化3.0阶段的主要任务。医院信息化3.0的目标是构建完善的区域医疗体系，这在很大程度上还要依赖云计算技术。

数字医疗的三个技术层次

在医院信息化2.0阶段，“整合”是贯穿始终的一个关键词。从存储的角度可以将医院信息化2.0的目标分解成三个部分——数据存储、数据管理和数据利用，用户可以按阶段分步实施。

第一阶段，数据存储的目标是为医院打造一个统一的存储平台。这里说的“统一”包括两层含义：第一，将过去分散的信息孤岛通过虚拟化等技术进行有效整合，构成一个统一的存储池，让存储资源的利用率最大化;第二，用一个统一的平台支撑结构化和非结构化数据。基于上述考虑，HDS提出了“用一个平台支持所有类型数据”的理念，并将其付诸实施。

“HDS整合解决方案的最大优势在于，它是一个集成化的平台，可以支持所有类型的数据，并且实现了存储资源的池化。”于希国表示，“云计算的本质就是实现资源池化。无论是高端的存储系统HDS VSP，还是中高端的HDS HUS系列，都可以帮助用户构建一个统一的存储资源池。HDS的高性能HNAS和HCP归档解决方案都是建立在统一存储资源池之上的数据

访问通道。现在，很多医院之所以无法实现资源共享，就是因为它们构建PACS系统时用一套设备，做数据归档时又采用另外一套设备，而这些设备之间是无法互联互通的。”

从HDS在医疗行业的客户群来看，一些大型的三甲医院通常会采用HDS VSP构建SAN NAS的整合系统，SAN用于HIS等数据库应用系统，而NAS可以处理像PACS数据这样的非结构化数据。一些中小型医院则会采用HDS HUS系列或AMS2000系列。由于传统的存储架构已经无法满足医院的应用需求，中山大学附属第一医院希望通过对数据系统的改造，将HIS、PACS等关键应用系统的数据进行整合并集中存储，同时还要充分利用原有的存储设备，实现投资保护。HDS借助Hitachi Universal Storage Platform VM强大的存储虚拟化能力，不仅帮助中山大学附属第一医院构建起了SAN NAS的整合架构，而且还将原有的其他厂商的存储设备也整合进来，形成了统一的存储资源池，既方便在线扩展，又实现了统一管理和调配。

第二阶段，实现更高效的数据管理。医院无论规模大小，都需要建立一个统一的存储资源池。在此基础上，医院可以建立一个数据管理层，也就是数据访问的通道。医院的数据可以简单分成两类：一类是PACS类数据，也就是非结构化数据，主要包括图像、文件等;另一类是非PACS类数据，也就是数据库数据，比如HIS系统数据。其实，在建立统一存储池时已经解决了结构化数据的存储问题，对于非结构化数据的存储，则需要像HNAS这样的高性能解决方案。

PACS数据是最典型的非结构化数据。近几年，随着PACS数据成几何级数增长，传统的PC服务器加中低端磁盘阵列的解决方案已经不能满足数据访问的需求。医生阅片时，系统调用数据的速度越来越慢，数据备份的时间也越来越长。因此，使用专用的高性能文件存储设备替代传统的PC服务器加通用存储设备的方式成了大势所趋。某三甲医院信息科主任告诉记者：“如果不能及早地科学规划数据存储及归档的基础架构，医院的数据将如脱缰的野马，难以驾驭。”

HDS推出了面向文件和内容服务的解决方案(FCS)，可以满足PACS系统的存储及管理需求。FCS主要包括HNAS和HCP。于希国介绍说：“在市场上，通用NAS比比皆是。虽然它可以满足数据共享的需求，但在性能尤其是吞吐量方面比专用NAS略逊一筹。HNAS是一款专用的高性能NAS设备，它采用FPGA可编程控制器，内部包括数量众多的CPU，可以充分满足用户对高带宽的需求。HNAS主要适用于广电行业的音视频以及医疗行业的图像访问等应用。”中山大学附属第一医院采用HNAS后极大地改善了医生的应用体验。以前，医生调取一张CT片可能要几分钟，而现在用了HNAS后，只需几秒钟就可以完成CT片的调取。

PACS系统的数据量通常是TB级的。PACS系统除了要求存储具有极高的访问性能以外，还要求适时将数据进行分级存储和归档，这样才能简化数据管理，同时降低成本。郑州大学第一附属医院采用HDS的解决方案构建了两地三中心容灾系统，其数据总量达到400～500TB。“对于医院来说，归档的最大好处是可以有效管理历史数据。”于希国举例说，“假如用户有100TB数据，其中80TB是历史数据，如果不进行归档，那么每次进行数据查询时，系统会检索100TB的在线数据，这将直接影响查询性能;如果将80TB的历史数据进行归档，放入近线存储，那么系统在查询数据时只要检索20TB的在线数据即可，从而提高数据查询的效率。”

在HDS现有的客户群中，采用HCP的客户还没有采用HNAS的多，这与目前许多医院的历史数据量不够大有一定关系。另外，HNAS本身也具有自动分层功能，可以把历史数据迁移到低成本的SATA磁盘上，虽然其性能没有专业的归档方案HCP高，但是对于一般的医院来说也够用了。于希国介绍说：“HCP采用基于CDMI(Cloud Data Management Interface)云存储标准的对象型存储方式，当一个文件进入HCP时，HCP会自动产生一个Metadata(元数据)，并与这个文件封装在一起作为一个归档目标。元数据就像是书的目录一样，是数据检索、回调的索引和依据。正是因为有了元数据，HCP的查询效率大大提高。”