云計算和大數(shù)據(jù) 助力醫(yī)療協(xié)同

云計算和大數(shù)據(jù)的概念剛出來時，有人曾認為是云山霧罩、不知所云，但如今，云計算與大數(shù)據(jù)正撥開層層浮云，顯示出其難以阻擋的發(fā)展勢頭，落地到各項行業(yè)應用中，助力企業(yè)發(fā)展、提升人民生活，醫(yī)療行業(yè)就是其典型應用。

　　云模式實現(xiàn)醫(yī)療信息互聯(lián)互通

“看病難”一直是中國老百姓最為頭疼的難題之一，而“看病難”歸根結底是由于醫(yī)療資源的相對不足，要解決此問題就需要增加醫(yī)療資源的供給，而除了醫(yī)療配套設施等的增加外，提高醫(yī)院的工作效率也是重要措施。云計算和大數(shù)據(jù)恰好就可以解決該問題。

黑龍江省哈爾濱市方正縣作為一個26萬人口縣市，擁有鄉(xiāng)鎮(zhèn)衛(wèi)生院8家，村衛(wèi)生室128 家。各醫(yī)療衛(wèi)生機構的信息化建設資源分布不均、水平參差不齊：一部分為信息化建設有一定基礎、部分功能尚需提升完善的醫(yī)療衛(wèi)生機構，但受客觀條件的限制，諸如LIS、PACS等檢驗影像系統(tǒng)、合理用藥、電子病歷等系統(tǒng)還未建設，；一部分為信息化建設基礎較差、整體需要全面提升改造的醫(yī)療衛(wèi)生機構，如城市社區(qū)衛(wèi)生服務中心還在建設當中，城區(qū)居民的電子健康檔案還沒有建立，鄉(xiāng)鎮(zhèn)衛(wèi)生院和村衛(wèi)生室信息化程度薄弱等。

由于信息系統(tǒng)各自孤立，無法實現(xiàn)全縣區(qū)域內衛(wèi)生信息資源的共享和信息的互聯(lián)互通。樂辰科技對此現(xiàn)狀提出了其智慧醫(yī)療方案產(chǎn)品“樂辰區(qū)域衛(wèi)生信息管理平臺”，該平臺以云計算為基礎設計構建區(qū)域衛(wèi)生信息管理綜合系統(tǒng)，核心內容包括：基層醫(yī)療衛(wèi)生管理信息系統(tǒng)、區(qū)域衛(wèi)生信息管理平臺、數(shù)字化醫(yī)院解決方案、新農(nóng)合市級管理平臺、遠程診療管理系統(tǒng)，以及云計算數(shù)據(jù)中心等。

通過該平臺，患者可以實現(xiàn)網(wǎng)絡預約、異地就診、醫(yī)療保險信息即時結算；醫(yī)療機構之間能夠實現(xiàn)的同級檢查結果互認，節(jié)省醫(yī)療資源，減少患者重復檢查和檢驗的負擔。這不僅實現(xiàn)了各種醫(yī)療信息的互聯(lián)互通，提高了醫(yī)療效率，也使得醫(yī)療機構的硬件設備成本及相應的維護投入大幅降低。

醫(yī)療大數(shù)據(jù)蘊含價值與挑戰(zhàn)

醫(yī)療行業(yè)的大數(shù)據(jù)不僅量大且繁雜，其中蘊含的信息價值也是豐富且多樣。據(jù)了解，醫(yī)療大數(shù)據(jù)的來源主要包括四類：一是制藥企業(yè)和生命科學；二是臨床決策支持和其他臨床應用，包括診斷相關的影像信息等；三是費用報銷、利用率和欺詐監(jiān)督；四是患者行為、社交網(wǎng)絡。相應的，這些大數(shù)據(jù)均蘊含相當?shù)膬r值。

雖然對其進行有效的存儲、處理、查詢和分析，就可輔助臨床醫(yī)生做出更為科學和準確的診斷和用藥決策，或幫助醫(yī)院根據(jù)患者潛在需求開發(fā)全新個性化服務及自動服務，甚至于幫助相關研究機構突破醫(yī)療方法和藥物革新，或支持地區(qū)甚至全國醫(yī)療行業(yè)主管部門優(yōu)化醫(yī)療資源及服務配置。

但也有數(shù)據(jù)統(tǒng)計，在目前的醫(yī)療行業(yè)，尋常一張CT掃描圖像，就含有約150MB的數(shù)據(jù)；一個基因組序列文件大小約為750MB；標準的病理圖的數(shù)據(jù)量則大得多，要接近5GB。如果將這些數(shù)據(jù)量乘以人口數(shù)量和平均壽命的話，僅一個社區(qū)醫(yī)院累積的數(shù)據(jù)量，就可達數(shù)TB甚至數(shù)PB之多，而且其中還富含圖像、視頻等非結構化數(shù)據(jù)，更勿論規(guī)模更大的醫(yī)療機構，甚至是地區(qū)醫(yī)療主管部門匯集的數(shù)據(jù)集。

英特爾全球醫(yī)療解決方案架構師吳聞新介紹：“到2020年，醫(yī)療數(shù)據(jù)將增至35ZB，相當于2009年數(shù)據(jù)量的44倍。其中，影像數(shù)據(jù)增長最快，其次是EMR電子病歷數(shù)據(jù)。”

　　大數(shù)據(jù)提升業(yè)務分析效率

　　如何將海量、復雜的數(shù)據(jù)的存儲、處理和保護成本降至最低，同時還能對此進行實時或準實時的處理、秒級的查詢需求響應以及智能、深入的分析，卻面臨著重重挑戰(zhàn)。其中“入門”第一關，就是大數(shù)據(jù)集的存儲、處理和查詢難題。

對此，英特爾協(xié)助用友醫(yī)療進行了合理的架構分析和指導，對于基于大數(shù)據(jù)分析的解決方案進行了深入的探索和研究，并且制定了基于英特爾大數(shù)據(jù)解決方案的區(qū)域衛(wèi)生數(shù)據(jù)中心建設目標：第一，在海量數(shù)據(jù)情況下，數(shù)據(jù)中心必須具有文檔快速檢索的性能；第二，隨著未來醫(yī)療系統(tǒng)的升級，醫(yī)療標準的版本升級，數(shù)據(jù)中心必須能夠解決存儲模式如何滿足數(shù)據(jù)模式的更新的問題；第三，數(shù)據(jù)中心必須具備水平擴展能力和對應用程序透明的能力，要求能做到底層擴展對上層業(yè)務的隔離，通過更多的服務器成比例的透明化擴展容量和性能。

經(jīng)過多次反復單業(yè)務負載測試、大數(shù)量測試和調優(yōu)等多種技術相結合的手段，英特爾公司和用友醫(yī)療的解決方案在某區(qū)域衛(wèi)生數(shù)據(jù)中心得以應用。與傳統(tǒng)數(shù)據(jù)庫和小型機的方案相比，該大數(shù)據(jù)解決方案具有更好的開放性和更好的經(jīng)濟性；集成的圖形化界面提供了便捷的節(jié)點管理和橫向擴展功能，大幅降低了管理成本；充分利用了現(xiàn)有硬件資源，降低升級成本。

如果說英特爾更多是在硬件層面對于醫(yī)療大數(shù)據(jù)進行高效地存儲、處理和查詢，那么IBM、甲骨文等企業(yè)則是依靠軟件在大數(shù)據(jù)的分析和挖掘上更多發(fā)揮大數(shù)據(jù)的價值。

IBM 分析和數(shù)據(jù)挖掘技術以其在國內外醫(yī)療行業(yè)的實踐和大數(shù)據(jù)優(yōu)勢為基礎，幫助醫(yī)院分析數(shù)據(jù)、驅動洞察、簡化管理、支持決策。基于此項技術，IBM 醫(yī)院智能運營系統(tǒng)幫助醫(yī)院進行日常運營信息的整合，從醫(yī)院管理目標出發(fā)對醫(yī)院運營數(shù)據(jù)倉庫進行規(guī)劃和建模，以醫(yī)院的 HIS、EMR、病案管理、醫(yī)保等系統(tǒng)作為數(shù)據(jù)源，進行數(shù)據(jù)抽取、清洗和轉換，為數(shù)據(jù)的智能化分析利用打好基礎。