医疗行业大数据解决方案v10.docx
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医疗行业大数据解决方案v10
篇一：
医疗行业大数据应用
随着大数据在医疗与生命科学研究进程中的普遍应用和不断扩展，其数量之大和种类之多令人难以置信。
比如：
一个CT图像含有大约150MB的数据，而一个基因组序列文件大小约为750MB，一个标准的病理图那么大得多，接近5GB。
若是将这些数据量乘以人口数量和平均寿命，仅一个社区医院或一个中等规模制药企业就能够够生成和积存达数个TB乃至数个PB级的结构化和非结构化数据。
在中国，XX年，国家发布的“十二五”计划中指出要重点建设国家级、省级和地市级三级卫生信息平台，建设电子档案和电子病历两个基础数据库等诸项目标，也确实是推动医疗信息化的“3521”工程。
过去由于缺少统一的电子病历系统（EMR）标准，中国的电子病历系统进展比较缓慢，医院之间不能实现共享病患信息共享，医疗效劳水平也因此受到阻碍。
为改善这一现状，国家会慢慢加大对电子病历的投入，适应这一趋势，各级医院也将加大在数据中心，IT外包等领域的投入。
而随着医疗信息数据的几何倍数增加，医院信息存储将愈来愈受到重视，医疗信息中心的关注点也将由传统“计算”领域转移到“存储”领域上来。
有“弊”就有“利”
关于许多医疗和生命科学机构而言，尽力操纵大数据造成的呈螺旋上涨的本钱、复杂性和风险已经成为一个相当重要的问题。
但是，从另一个角度来看，医疗大数据能够带来的收益要远远超出治理它们的本钱，如开放新的具有医疗价值的信息源、提高诊断准确性和速度、预测疾病和健康形态，和取得生命科学创新的不同观点。
美国治理咨询公司麦肯锡全世界研究院（MGI）预测，若是美国的医疗行业能够有效利用不断增加的大数据来提高效率和质量，那么每一年可制造超过
3000亿美元的额外价值。
而且，在欧洲的发达国家中，仅在提高运行效率一项上，政府行政治理部门就能够够利用大数据节省1000亿欧元以上的费用。
关于大多数成功的医疗机构来讲，利用大数据已经成为提高生产力、改良护理水平、增强竞争力、加速增加和创新的关键策略。
那么，咱们该如安在两方面进行平稳，实现可观的成效和利润呢？
答案存在于数据经济学中，即如何使从数据中获取价值的本钱低于数据能产生的效益？
若是咱们能够有效地将数据存储、处置和爱惜本钱降至最低，然后利用尖端技术将数据转化成支持临床需要与业务增加的可执行信息，咱们就能够实现最高的数据经济效益。
医疗大数据的挑战
但是，如何有效地将大数据存储本钱降至最低，是企业和IT领导者，尤其是内容驱动的医疗和生命科学企业面临的全然性挑战。
因为除数据数量和形态的迅速增加，医疗数据还需要愈来愈长的保留期。
患者的病历可能需要保留70或80年，乃至更长。
许多情形下，病历还必需以原始格式永久保留，以知足法规遵从的要求。
一样，生命科学研究机构有选择性的选择价值足以保留和保护数十年的数据，以期为新研究提供依据。
另外，许多医疗与生命科学研究机构在极力应付资源紧张、持续的业务增加和新医疗技术带来的挑战。
事实上，存储消费速度加速，存储资产未取得充分利用，对空间的持续需求和动力和冷却本钱的增加，都推动了整体拥有本钱的不断爬升。
而且，一旦存储系统的平安性显现问题，致使医疗数据丢失，医院会面临更严峻的局面。
关于研究机构来讲，数据存取是创新和竞争力的核心。
如此看来，
文件数据不断增加致使的治理本钱提升被以为是现今全世界5000强公司面临的五大难题之一，这种结论就不足为奇了。
医疗行业应付大数据的理想基础架构
要实现最高数据经济效益，关键是能够对包括结构性数据和非结构性数据在内的所有医疗大数据进行集成，实现集中治理和更好的资源配置。
为了整合医院不同部门或不同生命科学系统的大数据，实现最充分的信息搜索和共享，理想的存储架构必需是一个适用块数据、文件和内容的集成系统，而且拥有壮大的容量、性能和吞吐量，在处置、移动和访问多个大型数据集和大量数据（数量常常达到数个TB乃至是PB）时能够维持运行的一致性。
为了尽可能降低存储本钱并知足临床业务需要，理想的存储架构还必需支持临床创新的数据互操作性，必需能够智能分层，依照访问频率、临床价值和实际存储本钱自动完成数据散布。
这种动态分层功能有助于进一步提高容量利用和资源配置水平，从而全面优化存储资源的本钱效率。
HDS文件和内容解决方案
HDS文件和内容解决方案由HitachiContentPlatform、HitachiNAS
Platform,、HitachiDataDiscoverySuite和HitachiDataIngestor组成，能够知足在医疗和生命科学研究领域中存储、治理、爱惜和搜索各类数据最严苛的要求，不管这些数据是pdf文件、医学影像仍是病患人口数据。
另外，HitachiClinicalRepository（HCR）为治理业务和健康数据、固定内容和图像，应付DICOM/HL7数据读取、数据整合、数据挖掘和数据散布这些独特挑战而设计的。
它由HitachiContentPlatform（HCP）和DICOM/HL7网关组
成，可基于HDS平台、客户解决方案或合作伙伴的应用平台利用。
这些解决方案所具有的独特功能包括：
集成存储–文件、内容和块效劳在单一治理界面中融合。
通过跨平台创建存储池和利用虚拟化，客户能够简化治理，提高利用水平，并恢复或延长现有资产的利用寿命。
智能分层–动态分层存储架构通过预概念存储层、数据索引和制定自动将数据迁移到对应层的策略治理基于文件的数据（如pdf文件或医学影像）。
通过自动将活跃数据迁移到适当的平台，你能够优化磁盘要求【例如：
在低本钱的SATA硬盘里存储更多数据，同时减少在费用昂贵的光纤通道、SAS或固态硬盘（SSD）上存储数据】。
这一策略依照精准的业务运行需求治理内容，不仅使文件和内容存储更有效加倍智能化，还提高了整个存储系统的本钱效率。
存储优化–动态分层使闲置容量能够轻松取得再利用，从头确信现有资产用途以延长利用寿命，并自动将非活跃数据迁移到具有复制功能的内容仓库。
这使容量效率和利用率达到最大化，同时能够减少备份卷，而且能够优化存储资产的投资回报率。
内容感知搜索–本地自动感知能力能够识别所存储数据的相关性。
对利用单一接口的多种资源还能够进行联合查询，以便搜索数据并提供索引。
内容感知搜索实现了文件和内容效劳的真正同化，以知足法律监管和企业要求，并能够治理内容引发的迁移和其他整体数据活动。
低本钱存储–通过集中成立存储池、跨系统智能扩展和利用动态分层自动完成数据迁移，减少了治理节点，提高了存储资产的利用经济效率，也降低了对硬件的要求。
治理、备份、容量计划、动力和冷却本钱随之降低，这些使固定资本
（CAPEX）和运营本钱（OPEX）都大大降低。
事实上，已经有数据证明HDS文件和内容解决方案最高可节省25%的治理本钱和60%的备份本钱。
边缘到核心存储-中心医院还能够选择为偏远的医疗中心提供无缝的边缘到核心的数据访问支持，增强临床医师间的协作，通过进行有效操纵来实现免备份存储，。
HDS文件和内容解决方案旨在帮忙相关机构管控好大数据环境，利用统一、可扩展的治理平台简化大数据存储复杂性、整合伙源增进利用，调动数据以知足业务需求，改良数据爱惜以提高合规性水平并降低风险。
目前，包括江苏省人民医院、武汉市普爱医院、无锡第二医院、中山大学附属第一医院、郑州大学附属第一医院和南京东南大学附属中大医院等在内的国内众多医疗机构均已采纳了HDS的相关解决方案。
这些解决方案的目的是通过将可丰硕企业价值、提高效率和竞争力的数据转化为可执行的信息，最终从全然上使医疗与生命科学机构能够实现最正确的数据经济效益。
附：
IDCHealthInsights最新调查显示，亚太地域69%的医疗行业IT决策人员编制预算投入到云计算领域中。
其中，50%以上表示将继续加大投入，而没有机构会缩减预算。
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篇二：
医疗行业大数据应用三点建议
医疗行业大数据应用三点建议
从目前情形看，实现医院信息基础平台的整合，在技术和产品方面没有任何障碍，最关键的是用户的观念可否转变过来。
其实，医院用于购买医疗专业设备的费用高于对IT的投入。
医院的领导必然要转变过去那种IT部门是本钱中心的观念，医院的进展已经离不开IT。
一名医院的CIO告知记者：
“很多人以为银行的IT系统超级重要，其实医院的IT系统更重要性，因为银行的IT系统若是宕机，损失的可能只是金钱，而医院的IT系统若是显现问题，极可能关系到人的生死。
”
医院信息化的三个进展时期
在医院信息化时期，IT系统都是围绕应用构建的，一个业务系统通常要配置一套独立的硬件、软件，因此形成了大量信息孤岛。
在医院信息化时期，为PACS、RIS和HIS等业务系统提供支撑是医院信息化工作的核心。
进入医院信息化时期，医院信息化的建设重点慢慢转移到电子病例的成立和普及上，而构建电子病例系统的前提是实现RIS、PACS及HIS等系统的无缝连接和信息共享，同时实现一体化的访问和操纵。
在医院信息化时期，IT基础架构的整合是关键，同时也是实现数据治理和利用的基础。
当前，很多医院都在探讨新的信息化进展途径：
先成立一个整合的基础架构平台，然后在其上成立一个统一的医院信息集成平台，实现各应用系统的互联互通，最终实现统一、集成的资源治理。
天津海河医院就在进行这方面的踊跃探讨。
在医疗行业，典型用户的示范效应超级明显。
比如无锡市第二人民医院采纳HDSVSP高端存储和HCP（HitachiContentPlatform）归档方案构建了可持续进展的医疗智能信息平台。
不管是规模、响应力仍是信息化水平，无锡市第二人民医院在无锡本地都名列前茅。
受它的阻碍，无锡本地乃至整个华东地域的很多医院都选择了HDS的解决方案。
在医疗行业，PACS数据占医院数据总量的70%～80%，对这些非结构化数据的存储、治理和利用成了当前医院信息化的一个重点。
有统计说明，仅一个社区医院或一个中等规模的制药企业就能够够积存数TB乃至数PB的数据。
关于大多数成功的医疗机构来讲，利用大数据已经成为提高生产力、提升护理水平、增强竞争力、加速增加和创新的关键策略。
为整合医院不同部门或不同生命科学系统的大数据，实现最充分的信息搜索和共享，理想的存储架构必需是一个能够处置块数据、文件和内容的集成系统，而且还要具有大容量和高性能。
在医院信息化时期，企业采纳HDS的高性能HNAS完全能够解决大数据处置性能方面的问题。
至于大数据的深切挖掘和分析那么是医院信息化时期的要紧任务。
医院信息化的目标是构建完善的区域医疗体系，这在专门大程度上还要依托云计算技术。
数字医疗的三个技术层次
在医院信息化时期，“整合”是贯穿始终的一个关键词。
从存储的角度能够将医院信息化的目标分解成三个部份——数据存储、数据治理和数据利用，用户能够按时期分步实施。
第一时期，数据存储的目标是为医院打造一个统一的存储平台。
那个地址说的“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，组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，能够支持所有类型的数据，而且实现了存储资源的池化。
”于希国表示，“云计算的本质确实是实现资源池化。
不管是高端的存储系统HDSVSP，仍是中高端的HDSHUS系列，都能够帮忙用户构建一个统一的存储资源池。
HDS的高性能HNAS和HCP归档解决方案都是成立在统一存储资源池之上的数据
访问通道。
此刻，很多医院之因此无法实现资源共享，确实是因为它们构建PACS系统时用一套设备，做数据归档时又采纳另外一套设备，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纳HDSVSP构建SANNAS的整合系统，SAN用于HIS等数据库应用系统，而NAS能够处置像PACS数据如此的非结构化数据。
一些中小型医院那么会采纳HDSHUS系列或AMSXX系列。
由于传统的存储架构已经无法知足医院的应用需求，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归并集中存储，同时还要充分利用原有的存储设备，实现投资爱惜。
HDS借助HitachiUniversalStoragePlatformVM壮大的存储虚拟化能力，不仅帮忙中山大学附属第一医院构建起了SANNAS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，又实现了统一治理和调配。
第二时期，实现更高效的数据治理。
医院不管规模大小，都需要成立一个统一的存储资源池。
在此基础上，医院能够成立一个数据治理层，也确实是数据访问的通道。
医院的数据能够简单分成两类：
一类是PACS类数据，也确实是非结构化数据，要紧包括图像、文件等;另一类是非PACS类数据，也确实是数据库数据，比如HIS系统数据。
其实，在成立统一存储池时已经解决了结构化数据的存储问题，关于非结构化数据的存储，那么需要像HNAS如此的高性能解决方案。
PACS数据是最典型的非结构化数据。
近几年，随着PACS数据成几何级数增加，传统的PC效劳器加中低端磁盘阵列的解决方案已经不能知足数据访问的需求。
医生阅片时，系统挪用数据的速度愈来愈慢，数据备份的时刻也愈来愈长。
因此，利用专用的高性能文件存储设备替代传统的PC效劳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知记者：
“若是不能及早地科学计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效劳的解决方案（FCS），能够知足PACS系统的存储及治理需求。
FCS要紧包括HNAS和HCP。
于希国介绍说：
“在市场上，通用NAS触目皆是。
尽管它能够知足数据共享的需求，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，它采纳FPGA可编程操纵器，内部包括数量众多的CPU，能够充分知足用户对高带宽的需求。
HNAS要紧适用于广电行业的音视频和医疗行业的图像访问等应用。
”中山大学附属第一医院采纳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，而此刻用了HNAS后，只需几秒钟就能够够完成CT片的调取。
PACS系统的数据量一般是TB级的。
PACS系统除要求存储具有极高的访问性能之外，还要求适时将数据进行分级存储和归档，如此才能简化数据治理，同时降低本钱。
郑州大学第一附属医院采纳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。
“关于医院来讲，归档的最大益处是能够有效治理历史数据。
”于希国举例说，“假设用户有100TB数据，其中80TB是历史数据，若是不进行归档，那么每次进行数据查询时，系统会检索100TB的在线数据，这将直接阻碍查询性能;若是将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，采纳HCP的客户尚未采纳HNAS的多，这与目前许多医院的历史数据量不够大有必然关系。
另外，HNAS本身也具有自动分层功能，能够把历史数据迁移到低本钱的SATA磁盘上，尽管其性能没有专业的归档方案HCP高，可是关于一样的医院来讲也够用了。
于希国介绍说：
“HCP采纳基于CDMI（CloudDataManagementInterface）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），并与那个文件封装在一路作为一个归档目标。
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。
”
第三时期，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《医疗机构病历治理规定》中明确规定：
门（急）诊病历档案的保留时刻，自患者最后一次就医之日起很多于15年。
相关部门之因此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。
在数据存储和数据治理的基础上，数据利用成为可能。
HDS的HCR（HitachiClinicalRepository）有效利用了归档进程中成立的元数据库，为数据的查询、回调提供了便利。
在此基础之上，医院还能够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咱们的HDDS内容检索网关的基础上开发的一套治理软件。
若是没有HCR，应用软件开发商就必需做更多的二次开发才能查询和挪用数据。
HCR在中国尚未推行，究其缘故，一方面，大多数中国医院还处于数据存储和治理的时期，没有太多数据利用方面的需求;另一方面，很多医院的数据积存尚未那么多，不需要对这些数据进行深切挖掘和分析。
只是随着医院信息化水平的提升，和电子病历、个人健康档案的成立，医院在数据挖掘和分析方面会有更多需求。
”驭“数”三建议
目前，各医院的信息化水平有专门大不同。
在信息化方面先行一步而且有必然数据积存的医院对信息系统的整合有着迫切的需求。
以郑州大学第一附属医院为代表的一些医院已经明确提出了成立全院级整合信息系统的需求。
“在医院信息化进展到必然程度时，实现信息系统的整合是必然选择。
电子病历系统依托的确实是整合、高效的信息基础架构。
”于希国表示，“以前，医院的信息化系统是以业务系统为本成立的，此刻那么以患者的需求为中心，即以人为本成立整合的信息系统，在实现底层IT基础架构整合、资源共享的同时还要实现各应用系统的互联互通。
若是没有全院级信息系统的整合，就不可能构建起电子病历系统，也就谈不上高效的数据治理和数据利用。
”
为了更好地帮忙医院实现信息系统的整合，于希国提出了以下几点建议。
第一，从整体拥有本钱的角度考虑对医院信息化的投入。
医院能够参考HDS提出的存储经济学的理念，正确分析固定资本（CAPEX）和运营本钱（OPEX）之间的关系。
医院不该单纯看设备的采购本钱，而应该将采购本钱与设备长期的运维本钱结合起来考虑。
在医院信息化时期，对信息系统进行大规模整合，初期的设备投资可能会高一些，可是考虑到以后5年的运维本钱，其整体拥有本钱相关于整合前仍是取得了节省。
第二，企业若是坚持依照医院信息化的思路为不同的应用成立独立的信息系统，从技术上来讲也是可行的。
可是成立电子病历和实现区域医疗是大势所趋，而实现这一目标的前提确实是进行系统整合。
系统整合是早晚的事。
不管从应用需求仍是技术成熟度来衡量，此刻都是实现信息系统整合的最正确机会。
第三，现在，医院CIO的话语权已经取得了增强。
医院院长考虑更多的是业务可否平安、平稳运行，而可不能注意到应用背后的信息系统的具体情形。
CIO的职责之一确实是向院长讲明IT的需求，让医院信息化真正变成“一把手”工程，在领导层就取得充分重视和认可，如此才可能不断提升医院信息化的水平。
（本文转自电子工程世界：
/medical_electronics/XX/0412/article_）
篇三：
大数据在医疗行业应用调研报告
关于大数据在医疗行业应用的调研报告
1引言
初期的医学研究功效、病人的信息等，往往都以纸质档的形式锁在文件柜中。
最近几年来，随着运算机技术、互联网技术、信息技术等的高速进展，医疗领域内的信息包括病历数据、医学查验数据和医学影像数据等正从纸质的单一数据信息向系统的数据信息方式转变。
与此同时，大型卫生信息平台、医疗业务体系也在慢慢成立完善。
这就决定了，大数据技术必将对医疗卫生领域带来重大阻碍。
大数据技术使得咱们能够再也不完全依托于随机采样，通过度析挖掘获取小数据无法提取的有价值信息。
大数据技术能够通过临床决策支持、医疗药品研发、健康危险因素分析等方面为医疗领域从大体量、高复杂的数据中提取价值，将有可能给医疗行业开拓一个新的黄金时期。
2大数据技术在医疗领域的应用情形及进展前景
大数据技术在医疗领域的应用
大数据技术在医疗领域的技术层面、业务层面都有十分重要的应用价值。
在技术层面：
大数据技术能够应用于非结构化数据的分析、挖掘，大量实时监测数据分析等，为医疗卫生治理系统、综合信息平台等建设提供技术支持；在业务层面：
大数据技术能够向医生提供临床辅助决策和科研支持，向治理者提供治理辅助决策、行业监管、绩效考核支持，向居民提供健康监测支持，向药品研发提供统计学分析、就医行为分析支持。
（1）大数据技术在医疗系统、医疗信息平台建设中的应用
大数据技术能够通过成立海量医疗数据库、网络信息共享、数据实时监测
等方式，为国家卫生综合治理信息平台、电子健康档案资源库、国家级卫生监督信息系统、妇幼保健业务信息系统、医院治理平台等提供大体数据源，并提供数据源的存储、更新、挖掘分析、治理等功能。
通过这些系统及平台，医疗机构之间能够实现同级检查结果互认，节省医疗资源，减轻患者负担；患者能够实现网络预约、异地就医、医疗保险信息即时结算。
（2）大数据技术在临床辅助决策中的应用
在传统的医疗诊断中，医生仅可依托目标患者的信息和自己的体会和知识储蓄，局限性专门大。
而大数据技术那么能够将患者的影像数据，病历数据、查验检查结果、诊疗费用等各类数据录入大数据系统，通过机械学习和挖掘分析方式，医生即可取得类似病症患者的疾病机理、病因和医治方案，这关于医生更好地把握疾病的诊断和医治十分重要。
（3）大数据技术在医疗科研领域中的应用
在医疗科研领域，运用大数据技术对各类数据进行挑选、分析，能够为科
研工作提供强有力的数据分析支持。
例如健康危险因素分析的科研中，利用大数据技术能够在系统全面地搜集
健康危险因素数据，包括环境因素，生物因素，经济社会因素，个人行为和心理因素，医疗卫生效劳因素，和人类生物遗传因素等的基础上，进行比对关联分析，针对不同区域、家族进行评估和遴选，研究某些疾病发病的家族性、地域区域散布性等特性。
（4）大数据技术在公共卫生治理中的应用
大数据能够持续整合和分析公共卫生数据，提高疾病预报和预警能力，防
止疫情暴发。
公共卫生部门能够分析医疗大数据的转变，通过度析不同地域患者显现相同或相似病症并蔓延的信息，快速检测传染病，进行全面疫情监测，快速响应。
另外，还能够提高公众健康风险意识，降低传染病感染风险，为人类阻止或减缓流行病的进展提供依据。
（5）大数据技术在健康监测中的应用
在居民的健康监测方面，大数据技术能够提供居民的健康档案，包括全数
诊疗信息、体检信息，这些信息能够为患病居民提供更有针对性的医治方案。
关于健康居民，大数据技术通过集成整合相关信息，通过挖掘数据对居民健康进行智能化监测，并通过移动设备定位数据对居民健康阻碍因素进行分析，为居民提供个性化健康事务治理效劳。
（6）大数据技术在医药研发、医药副作用研究中的应用
在医药研发方面，医药公司能够通过大数据技术分析来自互联网上的公众
疾病药品需求趋势，确信更为有效率的投入产出比，合理配置有限研发资源。
另外，医药公司能够通过大数据技术优化物流信息平台及治理，利用数据分析预测提早将新药推向市场。
在医药副作用研究方面，医疗大数据技术能够幸免临床实验法、药物副作
用报告分析
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