基于大數據的醫療信息系統平臺構建與應用

摘要：本文簡要闡述了大數據技術在醫療信息系統平臺建設中的重要作用，描述了利用分層數據處理架構，利用Hadoop、?Apache Spark等技術，實現醫療數據的高效處理和分析。本文所構建的醫療信息系統平臺基于微服務架構設計，確保各模塊的獨立運行和順暢通信。以電子病歷數據平臺控制系統為例，該系統能夠實時監控患者生命體征，自動發出預警并迅速響應，顯著提升了醫療服務的質量和患者的安全性。此外，本文還對系統的應用效果進行了評估，展示其在心臟病患者監測和高血壓患者管理等方面的顯著成效。這些成果為醫療信息化和智能化發展提供了強有力的支持，推動了醫療行業的進步。

關鍵詞：大數據；醫療信息系統；電子病歷；Hadoop；Apache Spark

1. 大數據技術與醫療信息系統

1.1 大數據架構與工具的選擇

在構建大規模醫學檢驗數據平臺系統的過程中，關鍵環節是數據處理和預處理。使用流行的處理方法和數據處理代碼，將原始數據轉換為新的數據集。數據清理階段處理丟失、不一致和重復的數據[1]。本文比較了ETL（Extract-Transform-Load，數據抽取、轉換、加載）、數據倉庫集成等各種數據集成技術，并對數據集成技術平臺進行了優化。實時數據集成流程后遷移到數據集成技術平臺，實現了顯著的性能提升。整個處理過程自動化、可監控、可追溯，注重保護用戶隱私。系統可以處理大量醫療數據，提供個性化服務，滿足用戶需求，提高滿意度，為醫療機構提供更專業的用戶體驗[2]。

1.2 醫療信息系統功能模塊的規劃與優化設計

研究團隊對醫療信息系統的功能模塊（如表1所示）進行了規劃和優化，以適應不同的醫療服務場景。患者信息管理模塊不僅包括基本的信息輸入和請求功能，還加強了個人隱私保護措施，嚴格遵守相關規定。該平臺還包括醫院預約掛號服務、電子病歷等功能模塊，保證了程序輸入輸出的標準化。各模塊的實現都是為了滿足功能需求，保證數據的真實、合理、安全、高效[3]。

2. 平臺構建方法

2.1 系統架構設計

根據醫療信息系統的用途和特點，系統架構采用微服務思維，由數據應用、數據服務、數據分析、數據存儲、數據采集、數據源六個獨立模塊組成（如圖1所示）。數據應用模塊包括用戶管理、患者信息和醫療記錄等；數據服務模塊提供文本識別、圖像識別等算法服務和應用服務；數據分析模塊負責機器學習和數據可視化等；數據存儲模塊支持結構化和非結構化數據平臺；數據采集模塊采集離線、實時和互聯網數據；數據源模塊包含醫院信息系統（hospital information system，HIS）、實驗室信息系統（laboratory information system，LIS）、電子病歷等數據源。該架構提供了醫療大數據的全面采集、存儲、分析和應用，為醫療行業提供了強有力的支撐。

2.2 數據處理與集成

數據處理和預處理是構建大型醫學檢測數據平臺的關鍵要素[4]。首先，使用流行的處理方法和代碼進行數據處理。數據處理是在預處理之后進行的，將不同類型的數據組合起來，利用數學公式和方法對原始數據進行轉換。其次，數據清理和轉換，包括處理丟失、不一致和重復的數據[5]。對于數據集成，通過比較不同的技術（如表2所示），如ETL、數據庫集成等，選擇了適合系統開發的集成方法。對數據集成技術平臺進行優化，使用實時數據集成技術將數據遷移至數據集成技術平臺，遷移過程中，數據丟失率0.2%，平均集成時間207秒，數據準確率99.8%，一致性99.4%。系統處理過程自動化、可控、可追溯，同時保護用戶隱私。該系統可以處理大量的健康數據，提供個性化服務，滿足用戶需求，提高滿意度，為醫療機構提供更專業的用戶體驗。

3. 平臺應用實例分析——以電子病歷數據控制平臺的應用為例

隨著醫療技術和計算機化的發展，傳統的電子病歷數據控制平臺已經不能滿足當前的需求，雖然可以記錄基本信息和診療過程，但缺乏實時數據監測和分析，難以滿足及時性和準確性的要求[6]。因此，有必要開發一種集實時監測、自動預警和快速響應功能于一體的新型電子健康檔案平臺管理系統，并與電子健康檔案數據平臺相結合，為醫務人員提供個性化的臨床決策支持[7]。

3.1 系統架構與功能

該電子病歷數據控制平臺管理系統輔以5個模塊（如圖2所示）：物聯網傳感器模塊、數據采集與傳輸模塊、電子病歷數據平臺模塊、數據分析與預警模塊、通知與響應模塊。各模塊協同工作，完成系統的安全運行和運行。正常的數據傳輸、運行環境和平臺規模都有一定的限制[8]。物聯網傳感器模塊實時采集患者的生命特征數據，包括心率、血壓、體溫、呼吸頻率；數據采集與傳輸模塊接收來自物聯網傳感器模塊的數據，并將其進行預處理和轉換后，通過無線網絡傳輸至電子病歷數據平臺；電子病歷數據平臺模塊用于存儲患者的基本醫療信息和接收到的生命特征數據，并對數據進行分類、歸類，形成完整的電子病歷；數據分析與預警模塊對電子病歷數據平臺模塊中的生命體征數據進行實時分析和比對，當發現異常指標時，自動觸發預警機制；通知與響應模塊在預警機制被觸發后，及時將預警信息通知醫護人員，并記錄醫護人員的響應和處理措施[9]。

3.2 實際應用案例

案例一：心臟病患者監測

（1）患者信息：患者張某，男，65歲，因心臟病入院。主治醫生為了更好地監測病人生命體征情況，為其佩戴系統。

（2）系統運行：患者張某將系統攜帶，在病房內佩戴智能監護儀，物聯網傳感器模塊實時采集患者生理信號，包括心率、血壓、血氧飽和度，采集傳輸模塊將數據快速傳輸至電子病歷。

（3）數據平臺模塊：數據分析預警模塊對所接收數據進行持續、定量、細致的分析，一旦患者心率大于安全值，啟動預警機制。

（4）預警與響應：系統自動生成預警信息，并通過手機App迅速推送給負責張先生的醫生。醫生接收到預警后，能夠立即查看張先生的詳細數據，迅速判斷可能的心臟問題，并立即前往病房進行處理。

（5）處理結果：通過醫生的緊急救治，張某的病情得到有效控制，成功避免了可能出現的嚴重并發癥。同時，整個預警與響應過程被系統詳細記錄，為后續的醫療決策提供了寶貴的數據支持。

案例二：高血壓患者精細管理

（1）患者情況：李某，女，58歲，因高血壓住院。針對患者個人情況，醫師設定患者的個性化血壓監測頻率與報警值。

（2）系統應用：系統結合物聯網中的傳感器，定期自動采集李某的血壓值，將血壓數據經數據采集、傳輸模塊高效地傳至病歷數據平臺模塊，若數據分析預警模塊檢測到李某的血壓發生一定高度的持續性增加且超出正常安全范圍時，可立即發出預警。

（3）預警快速反應：系統監測發現患者處于危險狀態，通過大屏幕呼叫，醫生手機App快速發出預警，醫生收到預警信息后，可以及時處理并盡快給予患者健康建議或進行降壓操作，調整治療措施。

（4）處理結果：掛鉤系統即時檢測、即時預警，在及時知曉情況后避免李某血壓繼續升高，有效降低了醫療風險。

3.3 應用效果評估

電子病歷數據平臺控制系統在醫療領域的應用取得了顯著成效。通過實時監測生理指標，提高患者就診的安全性，及時發現異常情況，預防事故發生。該系統還保證了醫療服務質量，為醫生實時提供全面準確的患者信息和生命體征信息，幫助制定科學的診斷和治療方案。自動預警響應功能，減輕醫護人員負擔，提高診療效率[10]。此外，該系統促進醫療信息化建設，支持患者信息的整體配置和檢索，為醫療單位的科研和管理工作提供參考。該平臺在心臟病患者的監測、高血壓患者的管理等方面的應用，滿足了當前醫療信息化和智能化建設的需求，未來有望拓展到更多的應用場景。

結語

本文簡要介紹了大數據在醫療信息平臺建設中的運用，概述了其系統架構的構建和數據處理與整合的方法。通過電子病歷數據控制平臺的實際案例，凸顯了其在提升醫療服務質量和效率方面的顯著效果。采用分層數據處理架構及先進的大數據工具，醫療數據得以高效處理和分析，為個性化醫療和公共衛生健康提供了強大的支持。展望未來，隨著技術的不斷進步，大數據醫療信息平臺將在更多醫療場景中發揮關鍵作用，推動醫療行業的數字化和智能化升級，從而進一步提高醫療服務水平和患者滿意度。

參考文獻：

[1]徐軍.基于大數據醫院信息管理系統的建設問題探究[J].當代醫學，2019，25（18）：191-192.

[2]何璋函.大數據技術在醫療領域的應用[J].電子元器件與信息技術，2022，6（3）：54-55，58.

[3]咸春艷，朱雪泉，王剛.精神疾病醫療大數據平臺的構建及應用[J].中國醫院管理，2023，43（12）：64-66.

[4]王覓也，鄭濤，李楠，等.醫療大數據集成及應用平臺體系構建[J].醫學信息學雜志，2019，40（8）：37-42.

[5]王鷺.醫院大數據框架體系構建及數據利用[J].飲食保健，2020，7（27）：281.

[6]宦燁.大數據時代醫院信息管理系統構建探索[J].中文信息，2023（5）：4-6.

[7]趙麗麗，虞理弘.醫院信息化建設與管理的思考探究[J].探索科學，2020（2）：286-287.

[8]郭悅青，張雷鈞，陳慧文.關于新建大型公立醫院信息化建設的思考與實踐[J].健康之友，2020（24）：84.

[9]楊慕祎.醫院信息化建設與管理[J].數字化用戶，2022，28（13）：10-12.

[10]韓玉真，郭浩，岳芙蓉，等.新醫改背景下醫院信息化建設再思考[J].中國數字醫學，2019，14（9）：119-120，107.