医院数据集成平台及数据中心架构设计与应用研究

摘要：传统的医院信息化建设面临数据“孤岛”困境，院内各业务系统相对独立，致使数据对接困难、访问步骤繁杂、响应迟钝，对医疗服务质量存在负面影响，亟需打破现状，完善与优化医院数据集成平台及数据中心，满足医护人员与病患的使用需求。因此，文章基于CDC、ETL等技术，搭建综合性医院信息集成平台以及数据中心，设计分层架构，涵盖终端设备层、数据源层、数据加工层、应用层以及门户层，各层协同运作，保障系统高效稳定运行。医院信息集成平台及数据中心促进医院各业务流程数据的标准化组织存储与互联互通，增强医疗质量、运营状况以及绩效评估等方面高效化、科学化管理水平，进一步提升医疗效率与服务质量。

关键词：医院信息化建设；互联互通；数据集成；数据中心

中图分类号：TP311 文献标识码：A

文章编号：1009-3044（2025）04-0064-03： 开放科学（资源服务） 标识码（OSID） ：

1 建设背景

传统医院的点对点集成方式存在诸多局限，其所能实现的数据交互相对有限，难以承载大规模、深层次的数据流通需求，不仅开发与维护大量专用接口需要投入大量的人力、物力与时间成本，而且系统间耦合度过高，容易产生连锁反应，灵活性极差，面临着接口不稳、数据更新延迟等困境，这些问题严重阻碍了医院信息的高效流通与共享，难以适应当下医院业务不断拓展下日益复杂的数据集成需求。

此外，医院内部各科室业务系统繁杂分散，挂号、诊疗、检验、影像等系统数据分散存储，形成诸多信息孤岛。这直接导致医护人员查询患者完整信息时需反复切换系统，耗时费力，工作效率大打折扣；同时，不同系统数据录入规范不同，使得数据质量良莠不齐，缺失、错误、重复数据频现，极大影响了医疗决策精准度[1]。

随着现代医疗的发展，医疗行业数字化转型，建设智慧医院成为必然趋势。国家卫健委等部门相继出台多项政策，大力推动医疗信息化建设，强调以患者为中心的数据互联互通，要求医院整合信息资源，提升服务效能，满足医疗服务需求。在此政策导向下，构建医院数据集成平台及数据中心成为必由之路，有助于构建良好的医院信息化生态，实现可持续发展。

2 医院数据集成平台和数据中心需求分析

2.1 功能需求

2.1.1 系统集成与数据处理功能

医院数据集成平台和数据中心需要能够通过统一方式、统一视图来组织、访问来自不同业务系统的异构数据，这些业务系统涵盖HIS系统、CIS系统、LIS 系统、PACS/RIS系统、EMR系统、手术麻醉系统和OA 系统等。平台通过对多源异构数据的抽取、转换与加载（ETL） 流程，实现稳定的数据交互与共享，从而打破信息孤岛，提升医院整体的信息化水平。与此同时，平台还需要能够在数据交换过程中，依照所提供的标准数据字典，实现对数据的规范化处理，统一疾病编码、药品编码、诊疗项目编码等，实现数据的标准化传输，确保不同系统、不同格式数据标准的一致性。此外，对所采集数据能够进行清洗与格式转换，使其能够实时、稳定地流入数据中心，并建立数据索引，方便用户快速检索，提高效率[2]。

2.1.2 业务协同功能

通过数据中台打破医院内部各部门、多院区、医联体间数据壁垒，实现跨科室数据共享，解决数据孤岛问题，医护人员凭借患者唯一标识（如病历号） 即时调阅全院诊疗资料，含高清影像、检验报告详情；开发智能转诊与会诊系统，转诊信息自动推送、接收科室实时反馈、全程跟踪，优化会诊流程，降低重复检查，缩短患者就诊时间与费用。

2.1.3 管理决策功能

与数据中心进行对接构建可视化管理数据驾驶舱，实现运营、财务、临床等多源数据整合，统计关键指标参数，对指标进行实时监控、趋势预测以及风险预警，为管理人员提供完整、多维度、个性化的报表，为决策和管理者对医院发展方向与资源调配提供精准的数据支撑。此外，为临床科室打造科研数据挖掘平台，依托 GreenPlum 强大并行运算能力快速整合多源数据，提供高效查询分析支撑，助力科室人员从海量数据中提取有价值信息，推动医疗技术研发创新，进而实现医院整体管理水平提升与医疗技术进步[3]。

2.1.4 监控与运维功能

建立良好的日志跟踪系统以及集成管理监控模块，实时记录数据采集、传输、存储、查询等各环节的性能指标，并定期对指标进行评估且生成报告，以实现跟踪数据交互与系统运行状态，一旦发现问题，能够及时通知运维人员；建设可追溯管理系统，对数据源能够进行追溯，便于查找问题与修复；同时，应当具备完善的运维管理功能，包括用户权限管理、系统配置管理、日志管理等，支持运维人员对平台进行故障诊断、修复、升级等维护工作，保障医院数据集成平台和数据中心的稳定运行。

2.2 性能需求

医疗服务质量与效率的提升需要满足良好的性能需求。因此，医院数据集成平台和数据中心应实现快速响应，保障跨科室数据共享与数据查询的及时性，避免在用户进行查询时响应时间过长，以免因为等待数据所导致的系统崩溃、诊疗延误等问题。另一方面，应当确保在面对大量的医疗数据需要及时处理时，能够具备较高的吞吐量，为医院业务平稳运行提供支持，避免因高负载情况所导致的数据积压、响应时间过长、服务中断、用户无法访问等问题，严重影响用户体验与满意度。除此之外，平台应当具备良好的并发能力，支持多个用户对数据进行访问与操作，支持多科室联合会诊等情况。

2.3 安全需求

对于医院来说，数据安全至关重要。因此，医院数据集成平台和数据中心应当能够对数据进行加密存储，对用户权限与身份进行校验。一方面，采用SSL/TLS等技术对数据进行加密，确保数据在传输与存储过程中的机密性与安全性，避免数据被非法盗用或篡改；另一方面，构建严格的数据权限与身份认证机制，数据仅对相关授权用户开放，在用户对数据进行使用前进行多维度的身份校验，最大限度地避免越权访问，以确保数据的安全性[4-5]。

3 医院数据集成平台和数据中心架构设计

医院数据集成平台和数据中心采用分层架构设计，主要包含终端设备层、数据源层、数据加工层、应用层以及门户层5层，具体见图1所示，各层之间相互协作，实现医院各业务数据的深度整合。

1） 终端设备层：是平台运行硬件基础，主要包含主机、服务器、网络设备、系统软件以及各类医疗设备等，为整个医院信息化流程奠定坚实基础。

数据源层是平台数据处理的前端基石，源于医院HIS、CIS、LIS、EMR、PACS、人事系统、物资系统、标本系统、随访系统等产出的原始数据，涵盖临床诊疗过程中的患者症状、诊断结果、用药记录等临床数据，各类影像设备生成的高清影像数据，实验室标本检测所得到的标本数据，基因检测相关的基因数据，医院日常运营管理涉及的人事、物资调配等管理数据以及用于医学研究的科研数据。通过数据采集工具，按照数据领域将采集到的原始数据统一存储到数据湖中，形成的海量数据资源，且数据存储格式多样，既有结构化的数据库数据，又有半结构化的 XML、JSON 格式数据，还有非结构化的影像文件、病历文本等。

2） 数据加工层：① 数据采集。数据采集运用多种技术对数据源层的数据进行整合，为后续数据加工奠定基础。在该过程中，利用ETL工具按照预先配置的元数据模型与业务系统数据模型之间的适配规则，从ODS 表中抽取所需数据，如图2所示。同时通过CDC＼OGG等技术结合作业管理与日志管理平台，实现对实时数据的采集以及数据的可追溯性；② 数据管理。数据管理主要由元数据管理模块、主数据管理（MDM） 系统、数据仓库构成。在数据管理流程中，数据源会向元数据管理模块提供自身的数据结构、数据含义等元数据信息，为数据管理奠定基础。数据采集层所采集的数据通过ETL初步清洗后存储于基于分布式的关系型数据仓库中。在此过程中，元数据管理模块至关重要，能实现元数据建模、血缘图谱分析、影响分析、数据地图、元数据版本、词云分析等功能，且会随数据仓库数据的变化而更新元数据，以确保元数据与数据仓库状态的一致性。同时，主数据管理（MDM） 负责对关键主数据（如患者的唯一标识、药品编码等） 进行集中管理与规范，通过数据接口和协议与数据仓库和元数据管理模块实现数据的实时传输与同步，使数据保持一致；③ 数据处理。数据处理通过数据映射、数据清洗、数据转换以及数据分析将数据仓库中经过管理的数据进行标准化处理。数据映射将数据通过映射关系与基准字典进行关联（如图3所示） ，确保数据可用性。在此基础上进行数据清洗，对数据进行数据校验、缺失值处理、异常值检测、数据去重等以实现数据质量的进一步提升。为便于后续数据分析，满足特定业务需求，将进行数据转换，从原本格式或结构转换为标准格式或结构，引入标准池，将不同科室、不同系统来源的按照统一编码体系进行标准化转换，如图4所示。最后，将转换的数据通过可视化、算法模型等手段实现数据分析，挖掘数据中背后的深层次信息，为决策管理提供支持；④ 数据安全。通过数据脱敏、数据加密等API接口，在数据应用前对数据进行“安全化”处理，并通过访问控制平台，以数据账户为依据，给不同的用户、场景不同的数据访问权限。同时，在数据被使用过程中，采取数据审计、采取留痕等一系列保障措施，有助于管理人员对数据流向与使用情况的把控。

3） 应用层：是数据处理的价值转化，构建基于医院数据集成平台和数据中心的应用系统，包含患者服务应用、医务人员应用、运营管理应用、科研教学应用。

①患者服务应用：包含线上预约挂号、诊疗提醒、报告查询、健康咨询、就医反馈等功能，患者能够通过移动端或网页端便捷预约就诊时间，减少现场排队等待，随时查询检验、检查、病历等报告结果，无须往返医院获取纸质报告，在线向医护人员咨询健康问题，获取初步的医疗建议，就诊后患者可提交评价与反馈，帮助医院持续改进服务质量。

②医务人员应用：包含搭建跨科室数据共享平台、智能转诊与会诊、诊疗消息提醒、医疗知识库等功能，助力医护人员快速调阅全员各科室的患者诊疗资料包括影像、检验数据等，辅助精准诊断。优化会诊、转诊流程，诊疗消息自动推送与提醒，提升医疗协同效率。整合医学文献、临床指南等知识资源，为医务人员提供知识支撑，提升专业水平。比如，医务人员能够通过患者360视图软件对患者就诊记录、处方信息、医嘱信息、病历病案等数据进行一键调阅，实现患者信息无缝对接，有效提升医疗协同效率。

③运营管理应用：包含构建可视化驾驶舱、资源配置优化、绩效考核管理、风险预警等功能。将医院运营关键指标可视化，以图表形式直观地呈现医院各类数据统计结果，为管理人员提供完整的、多维度、个性化的报表，随时掌握医院运营的最新数据。依据数据分析结果，精准调配人力、物力资源，实现资源配置的最优化，切实提高医院运营效率；建立科学的绩效考核体系，以医务人员的工作数据为依托，量化评估绩效，激发员工工作积极性；同时，实时监控医疗质量、财务风险等各类指标，对潜在问题提前预警，全方位保障医院平稳、有序运营。

④科研教学应用：建设科研数据挖掘平台，依托大数据处理与深度分析能力助力科研人员筛选样本、挖掘疾病关联，推动新技术研发，同时为教学提供丰富案例资源。

5） 门户层：包括医生门户、管理者门户、患者门户、公共门户、研究者门户，为不同角色群体，量身定制个性化门户界面。

3 结束语

本研究基于功能需求分析提出医院数据集成平台及数据中心整体架构方案，从底层终端设备层为系统运行筑牢硬件根基，到数据源层整合多源异构医疗数据，再经数据加工层严谨处理，确保数据的准确性、规范性与可用性，进而依托应用层满足不同业务场景需求，各个环节紧密相扣，致力于打破医院各业务系统数据“孤岛”，优化医院临床服务流程，加快医院信息化建设。

参考文献：

[1] 钟丽娜.智能化医院建设中信息系统集成与运营管理模式探索[J].乡镇企业导报，2024（21）：246-248.

[2] 冯杰良，刁彩媚，欧阳云.医院集成平台数据中心建设模式设计与应用研究[J].互联网周刊，2024（18）：22-24.

[3] 张颖婕，路健，胡骎，等.医院信息集成平台的设计与应用[J].电子技术，2023，52（11）：50-51.

[4] 邵旻晖.医院大数据集成与服务平台的建设与应用[J].计算机时代，2022（2）：69-71，75.

[5] 吴柏林.医院数据集成平台与业务系统集成模式分析[J].电脑编程技巧与维护，2021（2）：100-101，122.

【通联编辑：李雅琪】