医疗大数据智能运维平台（医疗大数据分析应用平台）

本篇文章给大家谈谈医疗大数据智能运维平台，以及医疗大数据分析应用平台对应的知识点，希望对各位有所帮助，不要忘了收藏本站喔。 今天给各位分享医疗大数据智能运维平台的知识，其中也会对医疗大数据分析应用平台进行解释，如果能碰巧解决你现在面临的问题，别忘了关注本站，现在开始吧！

本文目录一览：

• 1、想了解下豪越HYDO的医疗卫生信息化智能运维方案怎么样?
• 2、豪越HYDO智能运维管理大数据平台现在才开始投入使用？
• 3、从大数据平台到数据治理，智慧医院大数据何去何从
• 4、AI赋能医疗的背后，临床大数据该如何“跑起来”

想了解下豪越HYDO的医疗卫生信息化智能运维方案怎么样?

豪越多年来累积了诸多行业的应用开发与维护经验，基于统一运维大数据平台的IT服务管理思想，整合了监控系统平台、服务流程管理系统、各类应用系统以及即时通讯系统嵌入，从整体运维角度帮助用户解决IT支持与管理过程中运维分散，交流沟通不便、缺乏有效监控管理的难题，还是能够很好的提高IT服务水平和工作效率哒。

豪越HYDO智能运维管理大数据平台现在才开始投入使用？

平台很早就与国内教育、央企、部委、金融、科研院所、政府、军队军工、卫生医疗等等单位合作医疗大数据智能运维平台，保持几百个大型机房稳定应用多年了医疗大数据智能运维平台，我们学校也是两年前就引用过来，因为平台模块很多，有网络监控、设备监控、视频监控运维、网络管理等功能。他们用的这个平台能全面统计IT资产的总体成本，提供从IT资产入库到出库、报废的全生命周期管理，所以就特别方便。

从大数据平台到数据治理，智慧医院大数据何去何从

背景：上周看医疗大数据智能运维平台了阿里章剑锋写的一篇大数据文章，加上对健康医疗大数据相关政策的分析，想就医院大数据的建设说几点看法，毕竟国家健康大数据战略下智慧医院大数据是必然先驱，有大数据抱负的医院信息科大部分还在摸着石头找过河的路，而其他行业的经验还是很有借鉴意义的。

2019年6月，中国卫生信息与健康医疗大数据学会会长金小桃（中国卫生信息学会会长）在6月20日的2019(14th)中国卫生信息技术/健康医疗大数据应用交流大会上发布《新一代医院数据中心建设指南》（尽管找遍网络都没找到这个指南，可能还在整理中...）

而基本同一时间，国家卫健委统计信息中心初版了《医院数据治理框架、技术与实现》，对“医院大数据”明确为“医院数据”，这也是我一直在解释的名词，正符合大数据的正确引导和深度理解。

2019年的厦门CHIME，中国医院协会信息专业委员会发布了《医疗机构医疗大数据平台建设指南（征求意见稿）》。在结合2015年以来的每年一批的健康医疗大数据国家战略政策指导，大数据国家战略的决心和国家支持引导的力度可见一斑，而医院侧信息化的现阶段热点就是医院信息平台，信息平台的热方向就是医院大数据和人工智能，当然这脱离不了首先建设完备的医院信息化系统。我们再来看一个政策：

2018年4月，国家卫生健康委员会规划与信息司发布了《全国医院信息化建设标准与规范（试行）》。它是在2016年《医院信息平台应用功能指引》和2017年《医院信息建设应用技术指引（试行）》基础上，形成的较为完整的医院信息系统体系框架。在《医院信息平台应用功能指引》明确医院信息化功能和在《医院信息化建设应用技术指引》上明确了医院信息化技术。看医院信息化完整地图，云计算、大数据、物联网以及传统信息化支撑的是金字塔顶端的人工智能，最近几年AI大数据经常被一起称呼，不可能脱离信息化基础和大数据基础去建设AI的空中楼阁。所以大数据和AI找同一厂家（或者同一生态圈）建设会是最好的选择，毕竟做AI的一定先做数据，但是做数据的却不一定做得好AI，看市场上那么多数据搬运工公司就清楚了，这也是造成医院大数据前期建设重数量轻质量的主要原因。

再来看大数据的宏观发展环境，从2009年闪亮登场到2015年泡沫顶峰，已经迈过了甘特曲线的2个关键节点，现在正处于稳步发展。

大数据技术的2个维度是我觉得章剑锋最深刻的大数据概念解析，垂直的技术栈维度和水平的数据流维度，也就是垂直的平台+应用，水平的数据处理。何为大数据医疗大数据智能运维平台？这一轮数据到大数据的概念，水平维度的数据处理理论正式出现已经30年了并没有大变化（这个维度数据大数据都应该称为数据处理），而聚变的是技术栈维度：hadoop、spark、storm、flink等等，但是闪亮的hadoop不也在没落么，因为技术为业务而生，符合业务需求的才是最合理的技术。而医院大数据建设出的第二个比较大的问题就是追求新技术典型如hadoop，就医院数据体量和应用需求，hadoop真不是最佳实践，而繁杂的运维和庞大高昂的资源硬件成本可能是压垮信心的根本原因。

再来看医院大数据上云，尽管很多人觉得国内是数据隐私和数据安全比较宽松的环境，但是医院数据侧一直都比较谨慎。虽然最近国内出了政策，允许医院将患者数据对患者开发，但是把医院数据放在厂家提供的云上，对于大型三甲医院目前依然不现实。医院除了诊疗水平，最重要的资产就是医院数据，医院数据又比较敏感，医院本身是要遵从严格监管的，所以按照当前形势，更适合医院的还是数据在医院（很多医院通过免费大数据战略合作协议让医院数据上医某云）。

还是回到大数据平台，伴随着大数据概念火热，hadoop缺在逐步没落，就大数据技术栈本身，不存在hadoop架构和oracle架构的选择（在这个点上大量概念混淆，oracle和hive HDFS只是存储方案的差异，hadoop是大数据完整技术栈），只存在数据存储架构的选择，根据数据量、数据使用方式、数据分析方式决策更合理的架构，选了hadoop就不能用oracle吗？这是医院大数据平台建设里经常混淆的点。根据应用场景选择存储方案，根据数据分析需求选择技术栈，如果不清楚需求，何不来个混合架构搞个万金油？其实医院大数据，oracle是可以用的，国产化另论。如果定了oracle是不是就不能用hadoop了呢？

这里又引申到另一个问题，Hadoop、Spark、Flink等大数据技术的发展，医院大数据建设技术要求必提，但是真正建了之后会发现好像哪里不对劲，难道大数据就是这么高大上到信息科要大量学习新技能吗？能用的技术才是好技术，自己都用不了的一定有问题。其实医院信息科真正需要的不应该是Hadoop、Spark、Flink等大数据技术的堆砌，应该是信息科都可以简单上手操作做数据治理，以这些技术为基础的能解决业务问题的产品。也即真正的易操作、专业化、流程化、全链路的数据平台（绝对不是hadoop），这个平台准备后续专门介绍。

智慧医院从大数据平台的建设到数据治理平台建设，大部分是从技术栈的hadoop转向数据专业治理本身，也就是从垂直的技术栈维度转换为横向的数据流维度，还是要平台，而此平台已经不再hadoop。数据治理到底如何做呢？参见前一篇文章《如何做数据治理》，数据治理最早成熟应用是在零售业、银行业，以及运营商，现在每个AI互联网公司都会有数据部门，医院数据治理可能还是先解决自身的业务问题本身，能不能发展到数据中台，还要看医院战略，而不是各种广告中的概念。

还有一点需要补充的，中美贸易摩擦，美对中进行了严格的出口管制，无论从硬件还是软件，能支持国产化会是一个更好的选择。

最后，数据治理本身是一个重运维重交付重实施的事情，当前市场大量充斥草台班子的数据搬运，没有深度长期的价值挖掘，再好的搬运工做的也是劳民伤财的事，参考谷歌和梅奥的十年战略合作协议，这才是医院大数据真正有远见的规划。

简单总结下，智慧医院大数据发展趋势：

1. 政策会频繁颁布，医院大数据（数据）建设一定是必然，目前已经开始稳步发展；

2. 大数据平台概念会褪去，医院真正需要的一定是全产业链整合的数据管理平台；

3. 智慧医院会更加重视数据流即数据治理本身，现阶段还需要一套简单上手的平台辅助；

4. 智慧医院大数据中心依旧以私有云机房为最佳方案；

5. 智慧医院大数据中心需要兼容国产化需求；

6. 找一家AI大数据公司作为长期战略合作伙伴将更加现实，毕竟只讲大数据的大部分都是数据搬运工；

AI赋能医疗的背后，临床大数据该如何“跑起来”

19世纪，英国流行病学家、麻醉学家约翰·斯诺运用近代早期的数据科学，记录每天的死亡人数和伤患 人数，并将死亡者的地址标注在地图上，绘制了伦敦霍乱爆发的“群聚”地图，霍乱在过去被普遍认为是由有害空气导致，斯诺通过调查数据的汇总，确定了霍乱的元凶是被污 染的公共水井，并同时奠定了疾病细菌理论的基础，这算是大数据运用的早期雏形之一。

斯诺大概不会想到，在近两百年后，大数据的应用早已不再是偶然，随着医疗卫生信息化的迅速发展，其通过与AI的结合在生物医药研发、疾病管理、公共卫生和 健康 管理等方面的渗透已逐渐常态化，但问题也相应地随之凸显。

信息孤岛仍存

近两年，关于医疗大 健康 数据的政策频出，从顶层设计、具体规划指导、数 据隐私和安全、数据管理等多个方面提出了相关的指导意见。

2016年6月，国务院办公厅下发《关于促进和规范 健康 医疗大数据应用发展的指导意见》指出，鼓励各类医疗卫生机构推进 健康 医疗大数据采集、存储，加强应用支撑和运维技术保障，打通数据资源共享通道，加快建设和完善以居民电子 健康 档案、电子病历、电子处方等为核心的基础数据库。

2018年9月， 国家卫生 健康 委印发《国家 健康 医疗大数据标准、安全和服务管理办法（试行）》，对医疗 健康 大数据行业从规范管理和开发利用的角度出发进行规范。《办法》从医疗大数据标准、医 疗大数据安全、医疗大数据服务、医疗大数据监督四个方面提出指导意见，直击目前医疗大数 据领域的痛点，未来对数据的统筹标准管理、落实安全责任、规范数据服务和管理具有重要意义。

然而，即使有专项政策的支持，但都限于宏观层面，相较于其他成熟领域而言， 健康 医疗大数据领域的法律法规依然存在明显的滞后性，缺乏比较全面、细致、明确的指引和规则，使其的发展受到严重制约。虽然现阶段，已有很多企业在医疗大数据领域进行深耕布局，但受制于市场准入和产业政策的不确定性，目前尚在摸着石头过河，市场热情和活力并未得到充分、有效地释放。

复旦大学上海医学院生物医学研究院教授刘雷认为，正是医疗大数据政策的不明朗，标准的不统一，也直接导致了各个系统之间难以进行数据交换和信息共享，产生了大量的“信息孤岛”。举个简单的例子，患者在A医院拍的片子到了B医院却不认，B医院的医生想要了解患者的信息则需要从零开始，患者曾在A医院做的检查需要在B医院重新再来一轮，“想要打通医疗机构间临床大数据资源的共享通道，至少在现阶段是一件挺困难的事情。”刘雷表示。

相似的困扰也发生在相距超过一万公里之外的美国，华盛顿大学医学院信息研究所所长Philip Paynes在接受医谷采访时表示：临床大数据间的彼此“孤立”给国家医保机构、患者和医院都带来了负担，实现大数据间的互通互用，是全世界范围内都在着力解决的问题。

作为两所顶尖大学的知名研究学者，刘雷和Paynes想在临床大数据领域做一些努力和尝试。

两人共有的想法迅速得到了学校层面的大力支持，2019年7月26-29日，由复旦大学医学院和圣路易斯华盛顿大学医学院联合授课的“应用临床信息学和数据分析研修班”进行了第一次开班。

复旦大学生物医学研究院教授、复旦大学大数据研究院医学信息与医学影像智能诊断研究所所长刘雷授课

据刘雷介绍，此次研修班得到了业界人士的积极响应，在第一届学员中，来自医院、医疗企业、高校各占了三分之一，“就是纯粹地想把对临床大数据分析和感兴趣的业界人士聚集在一起，通过共有的努力，能把临床大数据的有效运用更推进一步。”

圣路易斯华盛顿大学医学院信息学研究所主任Philip Paynes授课

“希望通过这种国际化的合作，能让临床大数据在医疗机构间甚至跨国间真正地’跑’起来多一种可能性。” Paynes说道。

各自所做的 探索

而在这种可能性之前，刘雷和Paynes各自所在的研究机构均已做了大量的工作。

据悉，刘雷所在的复旦大学上海医学院生物医学研究作为一家致力于创建“中国第一、世界一流的生物医学交叉学术研究机构”，已经在生物医学交叉学科领域形成“代谢与肿瘤的分子细胞生物学”、“医学表观遗传学”、“系统生物医学”三个优势方向，并正在努力拓展转化医学研究和精准医学研究，包括老年医学、肿瘤和心血管疾病、出生缺陷、靶点结构与活性小分子、组学和大数据、生物治疗与干预，形成新的交叉学科生长点和下游技术。

另悉，目前，复旦大学上海医学院生物医学研究还在申请一个超算中心的建设项目，以该项目来支撑生物学大数据的研究，“复旦大学有包括中山医院、华山医院、仁济医院等17所附属教学医院，这其中有一些医院也在做自身的临床大数据中心，从研究所层面，希望能够给他们提供一些人才培养和技术研究的有力支持。”刘雷表示。

Paynes所在的华盛顿大学医学院信息研究所则是华盛顿大学所有大数据计划的中心， “我们拥有世界上最好的基因组研究所和最具生产力和影响力的基础科学研究企业”，在医学信息技术方面的能力非常强，但在大数据的整合方面还有待加强。”而这也成了Paynes担任华盛顿大学医学院信息研究所第一届所长之后重点开展的工作。

自Paynes上任后，首先将研究所与旗下15所附属教学医院进行了打通联动，从临床大数据的收集到整合再到挖掘，最后到应用，铺设了一条全链式的临床大数据之路。

在Paynes看来：研究所下属的15所教学医院简直就是大数据来源的宝藏，这15家在全美医疗机构中排名比较靠前的医院每天产生大量的临床数据，依托这些已有的临床数据的回顾性研究，是分析研究疾病最基本、最重要的研究方法之一，通过将这些海量的临床数据进行统计分析，分析的结果又将反过来为医生临床诊疗全过程提供疾病共享的发病及治疗总体情况信息，帮助医生科学决策，实现精准医疗。

“我们的梦想是不仅仅是利用临床大数据帮助患者，而是希望这些临床大数能渗透到他们的生活和工作，甚至休闲 娱乐 ，通过大数据的分析能够把他们患病的概率降到最低，让人们能一直保持 健康 的状态。” Paynes对医谷展望道。

未来发展构想

在刘雷、Paynes和其团队所做的大量临床数据整合的工作中，由于各自旗下拥有多所强大的教学医院，数据的来源已不是问题，然而，摆在他们面前更为现实的问题有两个，一是要解决多模态临床大数据的选择问题。临床大数据来源多样，是一种多模态数据，其包括有结构化很好的数据，比如化验单、处方；还有一些半结构化的数据，比如住院小结、出院小结；还有完全无结构化的数据，比如医疗影像；还有像基因测序这样的组学数据；以及时间序列数据，比如ICU里会看到患者插着各种各样的仪器测量血压心率脉搏等各种流数据。

怎样从这些不同模态的数据里面选出需要的数据，刘雷表示他们，他们需要的更多的是结构化很好的临床数据，为了得到这部分数据，会通过一定的技术平台会对数据进行一定的清洗，从中选取高质量的有效数据。

这个问题解决后，还有一个临床大数据一直以来绕不开的一个争议--安全和隐私问题。

对此，刘雷表示，依托现有的技术，目前收集的临床大数据基本都能做到“不出院”，这在一定程度程度上很好地保证了数据的安全性。Paynes也指出，美国对于医疗大数据有很严密的保护法规，患者的关键隐私数据，如姓名、住址、电话、身份证号等进入数据管理的时候必须要打马赛克，同时对数据进行强加密，数据即使被泄露也是不可解密的，对所有的数据访问（谁什么时间能访问什么）都要有一套严格的访问控制，通过这样的方式来保证数据安全性。

当技术的问题已不再是问题， 这意味着临床大数据和AI的结合会变得更为完美，因此，刘雷和Paynes更多希望监管层能在未来对基于大数据训练的AI能进行更多关于有效性和安全性方面的评估，也就是审批准入要做到严，同时，还要加强公众对医疗AI的认知，不管AI发展到多么先进的程度，总归存在一定的局限性，它永远不可能替代医生，只能是医生的一种辅助诊断工具。

尽管还有一段路要走，但对于临床大数据和AI的搭配，刘雷和Paynes都充满信心，至少在他们现有开展工作的规划里，“应用临床信息学和数据分析研修班”能最终逐步发展为一个硕士人才培养项目，为临床大数据和人工智能培养更多专业人才。同时，基于两个研究机构现阶段开展的工作，有天能实现跨国界的汇聚统一，可以把所有的临床大数据统一在同一个模型上，建立一个类似于联盟数据一样的联合体，这对于数据的整合和应用就会变得游刃有余。

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