一、医院大数据平台建设难点
由于医疗数据的爆发式增长，传统的数据利用方式已经无法满足大量数据应用的需求。当前大多数医疗机构已经从数据存储、共享交换的目的出发，开始建设以数据采集、治理、应用为一体的大数据平台。但在建设过程中，由于医疗数据的特殊性和复杂性，在数据采集、数据治理、数据应用等方面依然面临巨大挑战。
二、医院大数据平台关键技术
四川大学华西医院大数据平台通过日志解析技术、“流批一体”数据处理引擎、“湖仓一体”存储等关键技术的设计，为医疗大数据资源的开发利用提供了技术保障。
在数据采集方面，研发针对特定数据库的日志解析技术，通过“非接口”方式从业务系统数据库底层抽取和同步数据，数据吞吐量达到每秒百万条；通过“流批一体”数据处理引擎，实现海量数据的高并发实时抽取，“流批一体”数据处理引擎直接从数据库从库增量日志中进行抽取，解决系统数据库接口开发难题；设计“数据湖”和“数据仓储”为一体的数据存储方式，有效降低数据抽取和数据应用两个过程的耦合性，增加数据抽取稳定性。在数据治理方面，依托医学术语和行业标准完成初步数据治理，形成可被进一步使用的高维度数据资产，通过数据仓库的主索引将患者数据串联起来。在数据应用方面，根据数据类型对存储资源和计算资源进行弹性调度，实现数据特征、存储方案和计算算力相结合的管理方式，满足上层应用对底层数据资源的最佳算力服务需求；设计数据“查询-使用-转化”闭环流程，并将其部署在内部安全网络环境，确保数据在不离开医院环境的情况下发挥价值。
（摘录：中国卫生信息管理杂志）
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王慧姮，安徽医科大学第二附属医院信息中心主任，中国医院协会信息专业委员会委员，安徽省医院协会信息管理专业委员会秘书长、常务委员，中国研究型医院学会移动医疗专业委员会委员，智慧医疗与大健康产业专委会副主任委员。
随着医疗信息化的持续推进，健康医疗大数据的应用呈现蓬勃发展的态势。医疗机构在大数据平台建设的过程中，由于医疗数据的特殊性和复杂性，在各环节依然面临巨大挑战。四川大学华西医院大数据平台通过数据库日志解析技术、“流批一体”数据处理引擎、“湖仓一体”数据存储等关键技术的设计实现数据采集，采用融合医学术语和行业标准的人工智能治理技术进行数据治理，利用“存算分离”体系和数据应用闭环流程为数据的分析应用提供安全性保障，实现了医疗数据的精准提取和有效治理，形成高可用的数据资产，对医院管理、临床应用和患者查询提供满意服务。该案例对医院如何实现医疗数据在采集、治理、应用和服务等多个环节的有效组织和管理有很好的参考和借鉴意义，推动健康医疗大数据管