医院数据中心平台的建设和应用陆耀课件

陆耀医院信息化面临的问题和挑战我院数据中心平台的建设目标平台技术方案的设计与实现平台建设的应用效果经验和思考议程未来展望2医疗行业趋势医院内外管理对数据利用要求的不断提高（广度、深度、及时性），以建立精细化管理，实现医疗质量持续改进，提供决策支持医院管理和信息化能级评审的要求（等级医院评审、EMR等级评审、互联互通评测，etc.）加强学科建设和知识管理的要求，通过医疗大数据的分析挖掘，提升临床科研的成效实现区域数据互联互通的信息交换要求，开展分级诊疗、互联网医疗等创新业务，进一步优化病人就医体验3我院数据中心平台的建设目标项目建设内容平台建设科研临床运营决策构建院领导的医院运营和决策分析管理平台医疗质量的质量监控与分析五级以上的全诊疗过程电子病历深入挖掘医疗数据资源的价值，临床科研灵活的IT架构，以快速应对主管部门的要求特色病种数据库，提升专科水平和学科能力IT架构重组，业务架构重组实现异构系统的数据整合及流程整合，满足数据共享和交互的需要企业服务总线服务病人统一管理用户统一管理统一通讯服务按照现代企业科学化、规范化和精细化的管理理念，构建院领导的医院运营和决策分析管理平台，优化医院的增长模式支持重点学科建设，深入挖掘医疗数据资源的价值，满足临床科研和随访对数据利用的需求，建设单病种科研分析平台以六级或以上应用水平的全诊疗过程电子病历的建设为目标，加强对临床诊疗决策的支撑；利用信息技术建立并健全医疗质量和病人安全的持续改进体系；实现质控点在业务流程中的嵌入数据中心平台的建设原则保护医院IT数据资产，在整体架构规划的基础上，避免孤岛效应随着建设深入进一步扩展；实现患者诊疗信息的共享，改善信息利用的便利性，支持临床与科研；借鉴国内外最新的医院管理理念，在量化管理的基础上支持决策分析，实现管理创新；快速应对医改形势下各类医院运营管理要求，促进医疗质量和病人安全的持续改进；优化、增强业务信息系统，在信息高度共享的基础上，建立结构化电子病历和闭环医嘱流程，加强流程节点管控，实现院前、中、后的全过程管理；加强IT管控，形成一整套医院IT建设规范，建立并完善IT运维管理体系和管理工具。7医院数据中心的整体架构数据中心的应用架构数据种类多、数据量大、涵盖范围广（10亿行重构结构化数据，共1.5T存储量）数据及时准确（准实时临床数据复制CDC监控导入到临床数据中心）应用便捷（通过主数据管理以及病人统一身份识别EMPI实施），历次就医记录关联集成10数据中心的应用架构医院数据中心采用三层架构，即CDR数据实体、数据仓库和数据集市。第一层建模为CDR数据实体层：参考HL7RIM模型把业务流程中的每一个活动事物所记录的信息以及各种原始文档统一到CDR数据实体中，形成各领域内的数据模型；通过解析处理，保证CDR数据的颗粒度足够细；汇聚医疗活动中产生的所有过程性数据，以便支撑对医疗过程的精细化管理第二层建模为数据仓库层：基于第一层建模，以CDA/CCR标准为参考，结合国家卫计委颁布的电子病历数据标准，建立以病人为中心的数据模型，将分布于不同领域和医疗过程的病人信息整合起来第三层建模为数据集市层：这一层主要从数据的聚合需要出发，针对不同主题，构建相应的数据集市。建成后的数据集市将是多维度的，支持应用从不同的维度对数据进行分析和使用数据接入和清洗数据加载技术SQLServerCDC数据变更捕获OracleMaterializedView物化视图Trigger触发器DataReplication数据复制分发SSIS（ETLtool）：SQLServerIntegrationServiceLinkedServer：链接服务器客制化的数据加载程序，解决单机数据集成采集问题数据接入过程通过CDC技术捕获业务系统的数据变化集支持增量种子历史数据加载和任务拆分，避免一次加载性能瓶颈多种任务的优先级别的灵活配置（Real-Time,CDR,DW,DM等）多线程的Log日志读写并实时状态显示对业务表例如HIS转储表的支持自动化高度集成的维度表及渐变支持灵活的支持View或者存储过程的数据抽取增量数据的增、删、改的综合处理机制通过智能化数据载入工具，从应用业务系统到CDR的数据载入可以达到分钟级别，报表系统数据最大延迟一小时左右；对于实时监控数据，技术上可以做到秒级左右。15数据完整性校验全院数据中心建设的成效跟接入数据的完整性密切相关，可以从以下几方面来确保数据的完整性：行级数据校验在从业务数据到CDR的数据导入过程中，每个任务的数据导入开始时间、结束时间、读取行数、插入行数、更新行数等必须做到需实时显示。维度渐变处理CDR数据平台首先对基础数据进行刷新，然后数据会对所有的维度表进行校验并保持对数据的完整性校验，对任何数据需要处理渐变的数据维度属性会在每隔一小时检查一次，确保维度关键属性发生变化后能及时更新并反映到数据的聚合上，及时准确的反映在报表上。数据的可追溯CDR系统通过自定义的通用字段来维护数据的可追溯性。SystemKey字段来表示数据来自系统，通过Feed来标识所所来自的表，通过FeedValue来标识数据在抽取的时候用到的主键值。数据准确性CDR系统需要提供DataValidation工具可以对数据源和目标数据表之间的数据值进行验证，主要原理是通过对源表里不同数据通过视图或者SQL按照业务数据来进行分组聚合。17平台建设的应用成果运营管理平台医疗质量检测平台绩效考核分配系统人员资格资质与授权管理患者信息共享视图员工360视图临床科研系统随访管理系统基础数据管理服务业务系统清洗梳理并建立医院临床科室的结构梳理并建立了科室与医疗单元的关系梳理并建立了人员和科室的关系管理系统统一数据口径梳理临床系统的数据梳理重构整合

基础数据管理流程梳理整合国标：梳理并管理了13种国标的标准数据行标：梳理并管理了47种行标的标准数据医院标准：梳理并管理了61种医院内的标准数据数据标准建立人员及组织机构EMPI患者主索引2850万条患者登记信息750万条EMPI号记录4800万条患者就诊扩展信息登记230万条有效的发生合并的EMPI号病人360视图–统一患者视图病人基本信息检验指标趋势图心电图超声检查病历文书护理体温单展示病人在门诊/住院的所有历史记录，包括病人基本信息，病历文书，医嘱，用药记录，检验检查报告，护理，费用，检查图像显示等针对每一项检验指标，查看该指标的趋势图对移动设备的支持，查看病人历次就诊的所有信息系统特点12年的历史数据11个系统集成2300+用户13类临床数据集成展示员工信息集成（员工360视图）45资质授权统一管理50+绩效运营个人指标19人事等信息展示23查看大科室增长情况查看临床科室查看该科室费用构成，发现材料费增长较多查看材料费在全院科室情况查看该科室材料费增长情况查看该科室材料费指定月份详细排名情况查看该材料费具体使用病人查看具体病人的详细信息均次费跟踪25持续改进的质量管理平台医务管理七大类指标住院死亡类指标重返类指标医院感染类指标患者负担类指标手术并发症类指标合理用药指标抗菌药物监测指标基于CDR的实时监控死亡患者监测再住院患者监测高额住院患者监测疑难病例监测危重病例监测抗菌药物检测ICU监测危急值预警监测手术安排监测感染事件监测病历质量检测不良事件监测12+实时监控150+监测指标发现不合理给科室下督办单基于RBRVs的绩效管理35个临床科室全部纳入管理6手术、非手术、门诊、重点门诊、医技、手麻六类指标考核体系8大管理部门考核指标集成奖金试算个人科研首页常用功能/帮助/当前项目列表日历/任务科室总览科研门户临床科研&随访7个临床科室10个病种20个科研项目33数据中心平台移动便民移动医疗移动管理移动办公移动医生移动护士移动随访移动会诊移动审核危机值移动宣教移动分级诊疗移动慢病管理。。。微信APP排班公告预约挂号确费报告推送就诊排队推送就诊记录查询。。。微信APP官网事务申请审批通知公告待办任务人事查询工资查询会议签到。。。业务运营医疗质控设备管理运维管理。。。微信APPWEB微信APP移动应用院内平台BS/CS数据平台与移动应用技术关键点数据校验数据的采集与统计口径跟业务要求一致，如何验证在实施开始的时候就要定义清楚，否则到了具体的指标容易引起对数据准确性的质疑异构来源数据需要进行一致化、标准化，不能依赖于业务系统的数据结构数据导入&汇集在尽可能不影响业务系统性能的情况下，接入完整的数据（包括结果数据和过程数据）对业务数据的理解需要厂商的配合不同系统来源的数据如何整合主数据的管理数据的差距分析关于病人、员工、组织机构、诊疗操作项目、药品等基础数据的管理与同步巧妇难为无米之炊。数据源的完整性和质量决定了数据平台未来的建设结果从两个方向进行数据的整理。一是数据源的方向，另一个是应用的方向从应用的需求可以反过来得到当前业务系统中数据和流程不完善的地方，以便有目的、有步骤地优化业务系统35业务需求理解专业知识需要具有一定的医学和管理专业知识；对临床、管理、质控和科研业务具有较深刻的理解；不但理解用户要什么，而且应明白为什么这么做；对于相关的管理要求、标准和规范要有了解(如：等级医院评审的统计学评价)。既有积累以厂商既有工作成果作为起点；快速实现当前用户的个性化需求，避免一切从头开始，控制项目风险。跟业务部门的沟通效率信息部门和厂商一起组成实施团队深入业务部门，从业务部门挖掘出真实需求，根据其工作重点排列优先顺序36实施过程中的组织工作医院跨部门的协调异构厂商的协调&配合需求管理数据接入时异构厂商对于接口开发和数据分析的配合；结合平台对于数据质量和完整度的要求而对原有业务系统进行改造、升级结合管理部门新的要求，需要医院各部门重新定义流程和业务结合平台部署，有步骤、有计划地实现新需求做到协调、有序地发展37合作厂商的选择技术的成熟度方案的可验证性建设周期基于成熟的解决方案，避免一切从头开发降低项目风险，缩短实施周期厂商的类似方案是否已有落地的案例已有的实施案例是否达成预期的建设效果数据平台项目复杂度高，建设周期较长强调快速见效能力总体目标的把握短期的建设目标需要结合管理的重点，灵活的调整优先级38平台建设对现有供应商的影响和要求改造优化规范39未来发展愿景和思考应用角度：随着分院的出现，