質子重離子診療時效管理系統的數據中心構建

常光耀 許亮業 賈志文

摘要：以質子重離子診療流程時效質量管理為依據，利用數據倉庫相關技術對存儲于各臨床、醫技信息系統中的時效數據進行處理，形成診療流程數據倉庫，并在此基礎上構建門診適應癥篩查、住院治療、放射治療管理三個數據集市，為將來質子重離子診療監控系統的搭建提供數據層支撐。

關鍵詞：數據中心；數據倉庫技術；數據集市

中圖分類號：TM769 文獻標識碼：A 文章編號：1007-9416（2018）07-0124-02

1 背景

根據國家癌癥中心發布2018年全國最新癌癥報告指出，2017年全國惡性腫瘤發病例數380.4萬例，相當于平均每天超過1萬人被確診為癌癥，每分鐘有7個人被確診為癌癥。同時，癌癥也是死亡率最高的疾病，已對社會和家庭造成了嚴重負擔，我國惡性腫瘤的預防和治療面臨的形勢十分嚴峻[1]。癌癥治療三大主要手段則為外科手術、放療、化療[2]，而質子重離子放療因其照射精準、毒副作用小、無創傷、腫瘤局控率高、人群適應面廣被目前全球公認為最理想的腫瘤放射技術[3]。上海市質子重離子醫院于2015年正式投入運營，截止目前已完成1300多例質子重離子患者治療，為國內在質子重離子治療技術應用做了寶貴的臨床數據積累。

腫瘤患者進行質子重離子治療時需完成門診適應癥篩查、多學科聯合會診、放療磨具制作、CT模擬定位、圖像融合、勾畫靶區、放療計劃制定、放療計劃驗證、入院治療、放療護理等活動[4]。

質子重離子患者診療活動不但需要多崗位之間協作，而且涉及到多系統數據交互，任何協助環節耗時過長或信息流通不暢都會造成診療流程耗時過長，加之腫瘤患者病情發展較快，最終導致患者診療計劃被打亂。這種情況對腫瘤患者診療質量和質子重離子這種稀缺醫療資源運營效率都會產生不良影響。因此，對質子重離子診療流程的時效數據采用統一的標準，進行集中、規范的管理就顯得尤為重要。本文針對上述問題，根據質子重離子診療流程標準，采用數據倉庫相關技術和方法構建質子重離子診療流程時效的數據管理平臺。

2 平臺架構設計

目前本院建立了比較完善的信息系統用于管理臨床業務開展，例如就診管理系統存儲了質子重離子患者預約、掛號、收費等信息，電子病歷存儲了質子重離子適應癥篩查，多學科聯合會診情況，處方、醫囑、醫技申請、放療護理等信息，治療計劃驗證系統存儲了CT定位、放療模具制作、靶區勾畫、放療計劃制定等信息。但由于診療流程通過不同業務系統進行管理與存儲，導致診療流程數據儲存分散、標準不統一，無法構建高效的診療流程時效監控系統應用。因此，本文就上述問題，采用數據倉庫技術和方法[5]，以醫院現有的臨床診療管理系統為業務層，以質子重離子診療標準為依據，利用數據倉庫技術，實現對業務層數據的抽取、清洗、轉換[6]，形成質子重離子診療時效數據倉庫，并在此基礎上構建門診適應癥篩查、住院放射治療、放射治療管理三個主題的數據集市，形成質子重離子診療時效數據平臺，系統架構如圖1所示。

3 詳細設計

在構建數據倉庫時，由于數據來自于各個業務系統，因此就需要解決異構數據集成問題，ETL（Extract-Transform-Load）是解決這一問題的有效方式[7]，通過ETL監聽模塊，采用“更新驅動”的機制，當業務系統數據庫發生可以觸發ETL任務，從各業務系統數據源抽取診療監控所需要的數據[8]，按照統一的標準清洗、合法性檢測，如字符合法性、日期格式合法性等，對于不符合要求的數據進行統一轉化，最終加載到數據倉庫中，如圖2所示。

本次診療流程相關數據抽取共涉及到27張業務表，每張表數據抽取構成一個ETL任務，與業務系統數據庫建立一個ODBC連接[9]，任務首先以服務器時間作為開始時間，使用SQL語句獲取到需要數據后，對數據逐條按照數據中心定義的標準（如表1所示）進行處理，包括完整性、規范性處理等，然后寫入數據倉庫表中。同時ETL提供日志提供數據處理異常管理，例如數據庫聯系失敗、數據抽取、轉換失敗等等，系統管理員定期對失敗的任務進行巡檢，排查原因或采用手工模式進行數據提取、轉化。

從整個質子重離子診療流程來看，診療活動可以分為門診適應癥篩查、放療前準備、入院治療三個階段，由于其每個階段的時效管理目的、責任部門、時效標準均不同。同時結合數據集市具有面向部門、特定服務、使用簡單、維護方便等特點，固在數據倉庫基礎上構建門診適應癥篩查、放射治療管理、住院放射治療三個數據集市，以便后續分階段對質子重離子診療流程時效進行管控。

4 討論

對質子重離子診療流程時效進行有效的監控是提高質子重離子診療質量的重要保障。為滿足對質子重離子診療流程時效的管控，必須將分散于異構系統中的診療數據按照統一標準進行集中處理，形成質子重離子診療流程數據中心，為下一步如何能夠快速、靈活的構建診療監控平臺的研究提供有效的數據層支撐。

參考文獻

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[9]王昱.基于電子病歷數據的臨床決策支持研究[M].浙江大學，2016.