您所在的位置:首页 > i医疗 > 医疗信息化 >  医疗行业大数据应用三点建议(2)
医疗行业大数据应用三点建议(2)
  • 2013-04-12 10:10
  • 作者:佚名
  • 来源:中国计算机报

数字医疗的三个技术层次

在医院信息化2.0阶段,“整合”是贯穿始终的一个关键词。从存储的角度可以将医院信息化2.0的目标分解成三个部分——数据存储、数据管理和数据利用,用户可以按阶段分步实施。

第一阶段,数据存储的目标是为医院打造一个统一的存储平台。这里说的“统一”包括两层含义:第一,将过去分散的信息孤岛通过虚拟化等技术进行有效整合,构成一个统一的存储池,让存储资源的利用率最大化;第二,用一个统一的平台支撑结构化和非结构化数据。基于上述考虑,HDS提出了“用一个平台支持所有类型数据”的理念,并将其付诸实施。
“HDS整合解决方案的最大优势在于,它是一个集成化的平台,可以支持所有类型的数据,并且实现了存储资源的池化。”于希国表示,“云计算的本质就是实现资源池化。无论是高端的存储系统HDS VSP,还是中高端的HDS HUS系列,都可以帮助用户构建一个统一的存储资源池。HDS的高性能HNAS和HCP归档解决方案都是建立在统一存储资源池之上的数据访问通道。现在,很多医院之所以无法实现资源共享,就是因为它们构建PACS系统时用一套设备,做数据归档时又采用另外一套设备,而这些设备之间是无法互联互通的。”

从HDS在医疗行业的客户群来看,一些大型的三甲医院通常会采用HDS VSP构建SAN NAS的整合系统,SAN用于HIS等数据库应用系统,而NAS可以处理像PACS数据这样的非结构化数据。一些中小型医院则会采用HDS HUS系列或AMS2000系列。由于传统的存储架构已经无法满足医院的应用需求,中山大学附属第一医院希望通过对数据系统的改造,将HIS、PACS等关键应用系统的数据进行整合并集中存储,同时还要充分利用原有的存储设备,实现投资保护。HDS借助Hitachi Universal Storage Platform VM强大的存储虚拟化能力,不仅帮助中山大学附属第一医院构建起了SAN NAS的整合架构,而且还将原有的其他厂商的存储设备也整合进来,形成了统一的存储资源池,既方便在线扩展,又实现了统一管理和调配。

第二阶段,实现更高效的数据管理。医院无论规模大小,都需要建立一个统一的存储资源池。在此基础上,医院可以建立一个数据管理层,也就是数据访问的通道。医院的数据可以简单分成两类:一类是PACS类数据,也就是非结构化数据,主要包括图像、文件等;另一类是非PACS类数据,也就是数据库数据,比如HIS系统数据。其实,在建立统一存储池时已经解决了结构化数据的存储问题,对于非结构化数据的存储,则需要像HNAS这样的高性能解决方案。

PACS数据是最典型的非结构化数据。近几年,随着PACS数据成几何级数增长,传统的PC服务器加中低端磁盘阵列的解决方案已经不能满足数据访问的需求。医生阅片时,系统调用数据的速度越来越慢,数据备份的时间也越来越长。因此,使用专用的高性能文件存储设备替代传统的PC服务器加通用存储设备的方式成了大势所趋。某三甲医院信息科主任告诉记者:“如果不能及早地科学规划数据存储及归档的基础架构,医院的数据将如脱缰的野马,难以驾驭。”

HDS推出了面向文件和内容服务的解决方案(FCS),可以满足PACS系统的存储及管理需求。FCS主要包括HNAS和HCP。于希国介绍说:“在市场上,通用NAS比比皆是。虽然它可以满足数据共享的需求,但在性能尤其是吞吐量方面比专用NAS略逊一筹。HNAS是一款专用的高性能NAS设备,它采用FPGA可编程控制器,内部包括数量众多的CPU,可以充分满足用户对高带宽的需求。HNAS主要适用于广电行业的音视频以及医疗行业的图像访问等应用。”中山大学附属第一医院采用HNAS后极大地改善了医生的应用体验。以前,医生调取一张CT片可能要几分钟,而现在用了HNAS后,只需几秒钟就可以完成CT片的调取。

PACS系统的数据量通常是TB级的。PACS系统除了要求存储具有极高的访问性能以外,还要求适时将数据进行分级存储和归档,这样才能简化数据管理,同时降低成本。郑州大学第一附属医院采用HDS的解决方案构建了两地三中心容灾系统,其数据总量达到400~500TB。“对于医院来说,归档的最大好处是可以有效管理历史数据。”于希国举例说,“假如用户有100TB数据,其中80TB是历史数据,如果不进行归档,那么每次进行数据查询时,系统会检索100TB的在线数据,这将直接影响查询性能;如果将80TB的历史数据进行归档,放入近线存储,那么系统在查询数据时只要检索20TB的在线数据即可,从而提高数据查询的效率。 ”

在HDS现有的客户群中,采用HCP的客户还没有采用HNAS的多,这与目前许多医院的历史数据量不够大有一定关系。另外,HNAS本身也具有自动分层功能,可以把历史数据迁移到低成本的SATA磁盘上,虽然其性能没有专业的归档方案HCP高,但是对于一般的医院来说也够用了。于希国介绍说:“HCP采用基于CDMI(Cloud Data Management Interface)云存储标准的对象型存储方式,当一个文件进入HCP时,HCP会自动产生一个Metadata(元数据),并与这个文件封装在一起作为一个归档目标。元数据就像是书的目录一样,是数据检索、回调的索引和依据。正是因为有了元数据,HCP的查询效率大大提高。”
第三阶段,数据的利用。像电子病历、个人健康档案等数据都是伴随人一生的。卫生部《医疗机构病历管理规定》中明确规定:门(急)诊病历档案的保存时间,自患者最后一次就诊之日起不少于15年。相关部门之所以要长期保留这些档案数据,是因为这些医疗信息具有再利用的价值。在数据存储和数据管理的基础上,数据利用成为可能。HDS的HCR(Hitachi Clinical Repository)有效利用了归档过程中建立的元数据库,为数据的查询、回调提供了便利。在此基础之上,医院还可以对搜索出的数据进行深度挖掘。”

于希国介绍说:“HCR是国外的一些医疗行业的软件开发商在我们的HDDS内容检索网关的基础上开发的一套管理软件。如果没有HCR,应用软件开发商就必须做更多的二次开发才能查询和调用数据。HCR在中国还没有推广,究其原因,一方面,大多数中国医院还处于数据存储和管理的阶段,没有太多数据利用方面的需求;另一方面,很多医院的数据积累还没有那么多,不需要对这些数据进行深入挖掘和分析。不过随着医院信息化水平的提升,以及电子病历、个人健康档案的建立,医院在数据挖掘和分析方面会有更多需求。”

共3页: 上一页 [1]2 [3]下一页 [查看全文]
标签:医疗  大数据  
  • 分享到: