云計算和大數據助力醫療協同

本刊記者 | 鄔雪艷 孫永杰

云計算和大數據助力醫療協同

本刊記者 | 鄔雪艷 孫永杰

通過云計算和大數據可以實現各種醫療信息的互聯互通，方便患者診療、提高醫療效率，同時也使得醫療機構的硬件設備成本及相應的維護投入大幅降低。

在云計算和大數據的概念剛出來時，有人曾認為是云山霧罩、不知所云，但如今，云計算與大數據正撥開層層浮云，顯示出其難以阻擋的發展勢頭，落地到各項行業應用中，助力企業發展、提升人民生活，醫療行業就是其典型應用。

云模式實現醫療信息互聯互通

“看病難”一直是中國老百姓最為頭疼的難題之一，而“看病難”歸根結底是由于醫療資源的相對不足，要解決此問題就需要增加醫療資源的供給，而除了醫療配套設施等的增加外，提高醫院的工作效率也是重要措施。云計算和大數據恰好就可以解決該問題。

黑龍江省哈爾濱市方正縣作為一個26萬人口縣市，擁有鄉鎮衛生院8家，村衛生室128家。各醫療衛生機構的信息化建設資源分布不均、水平參差不齊：一部分為信息化建設有一定基礎、部分功能尚需提升完善的醫療衛生機構，但受客觀條件的限制，諸如LIS、PACS等檢驗影像系統、合理用藥、電子病歷等系統還未建設，；一部分為信息化建設基礎較差、整體需要全面提升改造的醫療衛生機構，如城市社區衛生服務中心還在建設當中，城區居民的電子健康檔案還沒有建立，鄉鎮衛生院和村衛生室信息化程度薄弱等。

由于信息系統各自孤立，無法實現全縣區域內衛生信息資源的共享和信息的互聯互通。樂辰科技對此現狀提出了其智慧醫療方案產品“樂辰區域衛生信息管理平臺”，該平臺以云計算為基礎設計構建區域衛生信息管理綜合系統，核心內容包括：基層醫療衛生管理信息系統、區域衛生信息管理平臺、數字化醫院解決方案、新農合市級管理平臺、遠程診療管理系統，以及云計算數據中心等。

通過該平臺，患者可以實現網絡預約、異地就診、醫療保險信息即時結算；醫療機構之間能夠實現的同級檢查結果互認，節省醫療資源，減少患者重復檢查和檢驗的負擔。這不僅實現了各種醫療信息的互聯互通，提高了醫療效率，也使得醫療機構的硬件設備成本及相應的維護投入大幅降低。

圖 云醫療對投資成本的降低作用

醫療大數據蘊含價值與挑戰

醫療行業的大數據不僅量大且繁雜，其中蘊含的信息價值也是豐富且多樣。據了解，醫療大數據的來源主要包括四類：一是制藥企業和生命科學；二是臨床決策支持和其他臨床應用，包括診斷相關的影像信息等；三是費用報銷、利用率和欺詐監督；四是患者行為、社交網絡。相應的，這些大數據均蘊含相當的價值。

雖然對其進行有效的存儲、處理、查詢和分析，就可輔助臨床醫生做出更為科學和準確的診斷和用藥決策，或幫助醫院根據患者潛在需求開發全新個性化服務及自動服務，甚至于幫助相關研究機構突破醫療方法和藥物革新，或支持地區甚至全國醫療行業主管部門優化醫療資源及服務配置。

但也有數據統計，在目前的醫療行業，尋常一張CT掃描圖像，就含有約150MB的數據；一個基因組序列文件大小約為750MB；標準的病理圖的數據量則大得多，要接近5GB。如果將這些數據量乘以人口數量和平均壽命的話，僅一個社區醫院累積的數據量，就可達數TB甚至數PB之多，而且其中還富含圖像、視頻等非結構化數據，更勿論規模更大的醫療機構，甚至是地區醫療主管部門匯集的數據集。

英特爾全球醫療解決方案架構師吳聞新介紹：“到2020年，醫療數據將增至35ZB，相當于2009年數據量的44倍。其中，影像數據增長最快，其次是EMR電子病歷數據。”

大數據提升業務分析效率

如何將海量、復雜的數據的存儲、處理和保護成本降至最低，同時還能對此進行實時或準實時的處理、秒級的查詢需求響應以及智能、深入的分析，卻面臨著重重挑戰。其中“入門”第一關，就是大數據集的存儲、處理和查詢難題。

對此，英特爾協助用友醫療進行了合理的架構分析和指導，對于基于大數據分析的解決方案進行了深入的探索和研究，并且制定了基于英特爾大數據解決方案的區域衛生數據中心建設目標：第一，在海量數據情況下，數據中心必須具有文檔快速檢索的性能；第二，隨著未來醫療系統的升級，醫療標準的版本升級，數據中心必須能夠解決存儲模式如何滿足數據模式的更新的問題；第三，數據中心必須具備水平擴展能力和對應用程序透明的能力，要求能做到底層擴展對上層業務的隔離，通過更多的服務器成比例的透明化擴展容量和性能。

經過多次反復單業務負載測試、大數量測試和調優等多種技術相結合的手段，英特爾公司和用友醫療的解決方案在某區域衛生數據中心得以應用。與傳統數據庫和小型機的方案相比，該大數據解決方案具有更好的開放性和更好的經濟性；集成的圖形化界面提供了便捷的節點管理和

橫向擴展功能，大幅降低了管理成本；充分利用了現有硬件資源，降低升級成本。

如果說英特爾更多是在硬件層面對于醫療大數據進行高效地存儲、處理和查詢，那么IBM、甲骨文等企業則是依靠軟件在大數據的分析和挖掘上更多發揮大數據的價值。

IBM 分析和數據挖掘技術以其在國內外醫療行業的實踐和大數據優勢為基礎，幫助醫院分析數據、驅動洞察、簡化管理、支持決策。基于此項技術，IBM 醫院智能運營系統幫助醫院進行日常運營信息的整合，從醫院管理目標出發對醫院運營數據倉庫進行規劃和建模，以醫院的HIS、EMR、病案管理、醫保等系統作為數據源，進行數據抽取、清洗和轉換，為數據的智能化分析利用打好基礎。