医院临床数据中心的建设探讨

周合永 戚莉莉（通讯作者）

（山东大学第二医院 山东 济南 250033）

1.建设背景

2015 年，国务院办公厅出台《关于促进和规范健康医疗大数据应用发展的指导意见》，文中指出健康医疗大数据是国家重要的基础性战略资源，提出推进数据互联融合、开放应用。随着医院信息化业务的不断深化，业务系统的不断拓展，临床数据越来越庞大，形成孤立的、碎片化、异构的、分布式数据。临床数据中心就是将分散在HIS、LIS、PACS、EMR 等各类系统的数据进行获取、存储、更新、流通及挖掘的信息系统共享数据平台。目前临床数据中心已在各级医院逐步实施,是这几年来医院信息化建设的热点和应用难点。

2.临床数据中心构建思路

2.1 构建方案的选择

一般来说，临床数据中心在行业内有完全集中式、逻辑集中式、归档集中式三种方法。完全集中式就是将整个医院信息系统的数据集中存储，每个业务系统负责自身数据的录入和输出，数据中心集中进行数据存储与控制处理，此种方法为理想状态，无异构系统，标准统一，数据一致。逻辑集中式就是保持原有各个业务系统的物理分布特性，各种类型业务数据仍由原系统负责管理和维护，从逻辑上将这些分布式存储的数据集中起来，为各种上层应用提供统一数据访问接口，实现数据的逻辑集中展示分析功能。归档集中式就是各种类型的数据仍由相应的临床信息系统负责管理和维护，依然保持原有的物理分布特性，采用技术手段将这些分散存储的数据经过提取清洗归档，集中于物理上的临床数据中心，为各种应用提供统一的的数据访问接口。

通过对以上三种临床数据中心构建方法的分析，完全集中式适用于新建医院数据中心的构建，对于已建立了各种信息系统的医院，完全集中式意味着推倒重建，资金投入大，开发周期长。逻辑集中式是一种松散的数据中心构建思路，数据运行效率低。归档集中式在完全集中式与逻辑集中式中找到了一个平衡点，从技术角度和经济角度上实现了最优，既保证了旧系统的连续性，又提高了数据运行效率。

2.2 遵循的数据接口建设标准

数据接口是实现数据传输、信息交流的通道。只有需要传输交流的系统共同遵循接口规定的标准规范，才能进行正常通信，进而实现信息的开放与共享。临床数据中心的数据交换接口应遵循系统性、实用性、可扩展性和科学性的原则。

临床数据中心建设遵循的数据接口标准一般为HL7V3 标准、HL7CDA 标准及受控词汇表等。HL7V3 标准是医疗领域不同应用之间电子传输的协议，它汇集了不同厂商用来设计应用软件之间接口的标准格式，允许各个医疗机构在异构系统之间，进行数据交互，在设计临床数据中心的过程中，要严格遵守HL7V3标准，充分考虑临床业务的多样性和可扩展性，以及与其他业务系统的整合及数据共享等。HL7CDA 标准是实现临床医疗文档跨系统交互的标准，因此要结合CDA 文档架构对临床文档的结构和语义进行标准化和本地定义。受控词汇表要参考相关术语编码规范，如ICD9、ICD10 以及卫生部电子病历数据元及数据集标准，在数据层次上定义数据的编码、规范、组成、内容等。

3.临床数据中心建设

3.1 系统架构

临床数据中心总体架构分为数据资源层、数据处理层、数据中心层、分析展现层四个层次。在数据资源层，通过归档集中方式将医院各业务信息系统的数据从业务库实时或准实时采集到复制库，在复制库上处理数据；数据处理层面，将ETL 工具kettle 封装到中心管理系统中，对数据进行抽取、清洗、转换及加载处理并采集到数据中心，使整个采集过程及数据校验可视化；在数据中心层进行标准化管理，数据中心自由构建，将采集方式、数据模型等进行统一管理，建立智能化数据管理平台；在分析展现层，深入分析不同数据应用需求，建立不同应用的数据产品，以临床全息视图、辅助决策、智能报表等形式进行数据展现。

总体功能架构详见下图：

3.2 数据汇集方法

3.2.1 业务数据捕获 临床数据中心需要实时或准实时的从业务系统抽取数据。如果采取完全数据源抽取，则效率较低。为减少对运行的业务系统的影响，先对业务系统数据进行复制，然后在复制库上捕获变化数据源抽取。

具体实现架构图如下：

3.2.2 增量数据加载 通过C D C 技术捕获业务系统的数据变化集后，需要实时高效的智能化加载工具加载数据变化集到C D R 中。通过智能化数据载入工具，从应用业务系统到C D R 的数据载入可以达到分钟级别，报表系统数据最大延迟一小时左右，对于实时监控数据，技术上可以做到秒级左右。

3.3 数据质量校验

数据质量是数据应用的基础。这就要求在数据汇集过程中，确保数据质量。完整性、一致性、准确性、及时性是优质数据的标准。从业务数据到C DR 的数据导入过程中，做到实时显示，定期对数据所有维度表进行完整性校验，对数据源和目标数据表之间的数据分组聚合进行验证。

3.4 临床数据中心应用

随着临床数据整合的不断深入，基于临床数据中心的精细化、过程性、相关性的分析等的数据挖掘应用成为可能。临床数据中心存储的大量临床数据可支持很多领域的研究，包括以临床业务、教学工作、科学研究为核心开展的患者全息视图、临床辅助决策、教学服务支持、科研服务支持、医院运营决策等临床数据中心应用项目。

4.小结

临床数据中心建设是数据应用的前提，只有夯实数据共享交换融合平台，才能深化数据应用。海量医疗数据的存储、清洗、标准化、分析挖掘、安全隐私保护是临床医疗数据中心建设的关键技术。数据标准规范、数据安全法律法规的健全、信息化人才的培养是临床数据中心建设的保障。