Q:“数据效能”是指什么？

A:数据效能是用户从信息系统中获取数据的效率和能力表现，数据效能研究是用户从信息系统中获取数据的实际能力与期望能力（或设计能力）之间匹配程度的研究。

Q:为什么要进行基于真实世界的数据效能研究？

A:基于真实世界的数据效能研究在金融、通信等领域已取得了明显的成效，对改善和提高相关行业和企业的信息系统健康度和效能表现成果突出。而在医疗领域，尚未运用真实世界的研究方式开展此类研究。基于真实世界的医院数据效能研究正是在这一背景下展开的，旨在通过真实世界的医院信息系统数据效能研究，提出优化系统运行，提升数据效能的有效解决方案。

PART01

研究历程

信息服务最基本的价值就是快捷、精确地将请求的信息以数据形式提供给用户。早在20世纪70年代，关于如何提升用户从信息系统中获取数据的效率和能力就以“数据库的性能调整与优化”等主题概念被提出，数据库的性能优化即为数据库管理人员在数据库出现一系列数据存储访问问题时，所采取一定的优化措施来改善问题的方法。到20世纪80年代，性能调优（performancetuning）的概念被提出，研究者论及性能调整是一项通过修改系统参数、改变系统配置（硬件调整）、优化组件应用来改变系统性能的活动。

近20年，国内的相关研究论文中最常见的关键词，诸如“数据库”“性能”“优化”等。2009年，有国内研究者将基于等待事件的数据库性能优化方法应用于Oracle数据库的性能优化研究。在研究的具体细节上，很多研究者展开对数据库事务（以下简称事务）的深入分析。事务是访问并可能更新数据库中各种数据项的一个最小程序执行单元。事务具有原子性、一致性、隔离性、持久性，用户通过事务的执行获取到数据。研究者将事务响应时间（或称请求响应时间、客户响应时间）和数据吞吐量作为衡量用户获取数据效率和能力的两个主要考核指标，以上这些关键词出现的概率一直延续至今。随着大数据时代的到来，数字化转型趋势的加快，用户对数据的需求内容多样性和数据量本身都越来越大。在海量数据、大规模并发的情况下，如何提高数据效能是信息系统面临的巨大挑战。因此，最近几年的研究中，在原有关键词依然存在的前提下，“高并发”“大数据”等关键词明显增多。Mozafari等研究虽然描述的不是医疗行业，但其模拟的高并发联机事务处理（onlinetransactionprocessing,OLTP）环境，与大型医院的运行环境类似，其性能预测模型对后续的研究很有借鉴作用。同时，相关研究开始从性能问题的发现、分析，更多转向性能问题的具体应对方案，通常这些应对方案有两个特征：一是以智能化应对方案为主；二是重视知识库建设、管理模型的分析。

具体到医疗行业，医院属于一个在数据效能领域非常敏感的行业，数据效能问题引起的信息系统出现卡慢甚至业务失效事件，会导致一些医院在经济、社会影响等方面遭受重大损失。医院的信息系统具有以下特点：一是数据量庞大，操作繁杂且频度高；二是访问量大，用户多，范围涉及医生、医护人员、患者及管理人员等；三是信息数据效率要求高，需要业务信息系统高效、安全和精确地提供服务。因此，如何提升医院信息系统数据效能一直是医疗行业长期关注的问题。

由于医院的核心系统众多，数据效能研究会深入进行领域细分，一方面，从业务职能上明确针对医院的HIS、EMR等系统展开，不断深入探寻医院数据效能提升之道；另一方面，国内医院核心业务系统的后台90%采用两种最主流的关系型数据库平台，即Oracle和SQLServer，因此，医院性能优化方面的研究文章多以这两个平台为主。

医院核心信息系统（如HIS）建设和实施主要围绕效率、成本、质量和安全展开，数据效能的表现与这4个方面的实现程度密切相关。在国内，医院探索数据效能的时间可以追溯到21世纪初，早期的探索对于今天的研究依然具有指导意义，2002年就有研究者在其论文中将指标——用户响应时间（或事务响应时间）作为评估HIS性能的重要参数。在此之后，医院信息化性能领域的研究逐渐在评测指标上形成一些统一的看法，多篇文章都将事务响应时间和数据吞吐率作为系统性能评估的关键指标。

2014年，有研究者在对医院信息系统性能的研究论文中描述了一种新的性能调优方法，这种方法的最大特点是借助数据库性能视图，可以在安全和基本不增加系统负载的情况下获取系统调优所需的原始数据，这一方法对本次数据效能研究具有重要的参考意义，本研究采用了类似的数据采集方式。

综上所述，用户从信息系统中获取数据的效率和能力，相关领域的研究主要集中于数据库的性能研究，并存在局限性。

PART02

相关领域研究的局限性

1.2.1国内的研究较少从使用者体验角度出发

当前国内医院信息系统数据效能的研究，大多侧重于从技术或管理的角度来分析性能提升的关键因素，忽略了使用者体验的因素。这一点与国外医院的相关研究有较大区别。近10年来，国外医院数据效能相关研究的一个特点是研究角度更多是从用户的满意度或用户接受度来提出对于数据的获取效率和能力的要求。使用者体验是医院信息系统评价的重要指标之一，这个角度的缺失，使一些重要的数据效能影响因子在本课题研究之前被长期忽略。

1.2.2缺少大量真实样本数据的研究

在医院信息系统数据效能的研究中，真实样本数据才可以充分地反映出医院信息系统在真实应用环境下的效能表现。但是，真实样本数据的收集受限于各种因素。相关研究中大部分采用实验数据的方式，少量采用真实样本数据，例如Handayani等对4家私营医院和3家国有医院进行的研究。采用真实样本数据的研究论文，通常采用的是本机构（本医院）系统的数据或少量的数据，具有参考性，但样本量偏少使论文结论的广泛意义置信度不高。

1.2.3缺少符合当前数字化转型趋势下医院特征的相关研究

过去的研究通常是以典型的信息时代系统特征，即研究的系统背景设定通常是独立的或缺少交互的信息系统。与此形成鲜明对比的是，如今的医院信息系统在数字化转型趋势下，多个系统间互联互通，复杂交互环境已是当前医院信息系统的常态，在这个背景下，过去的这种针对一套独立系统的研究方法已经不再适用。

1.2.4缺少医疗行业效能边界相关的研究

过往的研究提出了很多优化性能、提升能力的方法和方式，但就医疗行业的相关研究来说，始终缺少对效能界限的描述，没有结合用户体验明确提出高效能或低效能的边界和范围是什么，系统运行应该达到一个什么程度或阈值，就能认为数据信息的获取是高效的或低效的。