王永艳 鱼兆虎

摘要：医院数据平台的重要任务之一，是建立临床数据存储库，实现以患者为中心的，即时性的，互操作性的集成临床数据，提供出全景的患者数据视图。该文旨在探索复杂数据资源集成整合、数据分析和预测，更好的挖掘数据价值。通过建立一组统一的数据接口，将各个系统中分散的数据整合汇总，通过对数据的解析、梳理和重构做出面向不同角色不同层面的应用。在Linux平台上，建立基于B/S结构的一个医院数据可视化分析。通过这个网站，可以更加方便查看、统计、分析数据。可用于管理决策类应用：决策支持（BI）、患者随访、临床路径统计、疾病追溯、患者安全控制以及病历的查询、数据上报等。

关键词：大数据MVC；ETL；分布式数据库；数据可视化分析

中图分类号：TP311 文献标识码：A 文章编号：1009-3044（2018）22-0007-02

Abstract： One of the important tasks of hospital data platform is to set up clinical data repository， realize the integrated clinical data with patients as the center， and provide a panoramic view of patient data. This paper aims to explore the integration of complex data resources， data analysis and prediction， and to better explore the value of data. By establishing a set of unified data interfaces， the scattered data in each system is integrated and summarized， and the application to different roles and different levels is made by analyzing， sorting， and reconstructing the data. On the Linux platform， a hospital data visualization analysis based on the B/S structure is established. Through this website， it is more convenient to view， count and analyze data. It can be used for management decision-making applications： business intelligence （BI）， patient follow-up， clinical path statistics， disease tracing， patient safety control， and medical record inquiries， data reporting， etc..

Key words： big data； ETL； MVC； distributed database； data visualization analysis

1 背景

在我院的信息系統中累积了大量的、宝贵的临床数据资源，尤其是结构化的电子病历系统更是产生了大量的、临床科研必需的病历信息，大型医院平均每年增加几十个TB的数据。由于这些数据增长很快且结构复杂，给数据管理和利用带来较大的压力，存储和管理成本不断提高、数据利用困难，利用率低。该文设计并实现了基于对象存储、分布式数据库技术的医院数据分析平台，实现数据统一存储和使用。通过与传统的医院信息系统进行协同工作，对现有单节点医疗数据库中存放的各类医疗数据转为分布式存储管理，并通过ETL技术实现对数据的解析、整理与导出，获得临床科研、运营管理、健康风险评估等的数据分析报告。……