医院数据中心平台的建设和应用.ppt

医院数据中心平台的建设和应用,陆 耀,2,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,医疗行业趋势,3,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,技术潮流,4,利用主数据管理，对多样性、非结构化以及不规范的数据进行关联和合并，以提高数据质量,数据整合从局部抽取到全院数据汇集，实现以患者为中心的全部信息汇聚；在数据多样性上，从临床结构化数据采集到异构文档的解析、存储和建模,从数据的时效性上，从定期加载发展到实时更新，以满足管理和临床上的实时监测要求，提高医疗质量，保障病人安全,数据访问的性能要求，从分布式存储到集中式汇聚，以提高数据访问利用的效率,原有的IT架构整体整合程度低，局部存在紧耦合，灵活度低/可扩展性差，难以快速响应业务变更的要求，亟需基于企业服务总线（ESB）建立松耦合的架构,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,7,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。,建设思路,完善临床业务信息化，记录完整的临床过程,1,根据医政规则和管理目标制定数据分析,4,联通孤立的临床业务系统，形成整体化医疗信息平台,2,汇总临床医疗过程数据，形成临床大数据中心,3,根据目标与实际数据差异形成动态规则管控一线临床,5,针对管理过程进行分析，优化管理过程形成双向优化,6,完善临床信息化系统，将目前手工处理的过程进行信息化替换，做到过程全纪录 改变因为HIS原因导致的不规范流程，如医嘱护士倒置录入、临床路径事后填报,对各种业务系统进行集成，填补散落在外的临床 利用病人主索引进行临床各平台的数据集成，避免数据孤岛效应,建立统一的医疗大数据中心，汇总所有临床业务系统的数据 对数据进行清洗，转换和存储，摆脱冗余、重复、错误的数据,遵循卫计委和上海市医疗行业规范，划分数据分析主框架 结合医务、绩效等多个管理科室的管理规范和需要定制数据分析分类和数据口径，对临床数据进行分析,根据各管理科室制定的重点指标，形成管理控制流程 将医政管理流程植入临床一线信息化系统，对流程进行提示和干预，促使一线合规合理进行操作,分阶段、分时确认里程碑和目标差异，对临床管理流程进行微调，确保管理过程有理有据避免偏差出现 管理科室进行自我分析，优化管理过程和流程，促进管理水平不断提高,通过建设闭环的完整信息化临床体系，形成有效的临床一线数据仓库，基于对临床数据的分析形成管理指标对临床进行引导和干预，提升临床能力，并反向促进管理水平提高,医院数据中心的整体架构,数据中心的应用架构,10,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,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HL7 RIM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,数据集成平台构成,手术,医保,运营,源数据系统,抽取,清洗,转换,语义关联,病人信息,病程记录,化验结果,管理类应用,Web 服务,医嘱信息,清洗和整理后的结构,基于原始 数据结构,工具类应用,应用数据库 服务于应用层,数据Data,应用Applications,数据仓库,复制、订阅,操作形数据,应用数据库,等等,科研类应用,临床类应用,数据接入和清洗,数据加载技术,SQL Server CDC 数据变更捕获 Oracle Materialized View 物化视图 Trigger 触发器 Data Replication数据复制分发 SSIS（ETL tool）：SQL Server Integration Service Linked Server：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,15,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。,业务数据捕获,全院数据中心平台需实时从业务系统抽取数据。为了使业务系统在数据捕获的时候受影响最小，对业务系统采用数据库复制，在复制的数据库上启用变化的数据捕获（CDC Change Data Capture）机制 1) 降低对临床系统的影响 采用已有数据存储较为底层的复制技术，如数据库的复制订阅、物化视图、企业服务总线服务订阅、HL7消息订阅以及开发自定义程序异步刷新信息，以保证对临床系统的最小冲击。 2) 数据实时性保证 复制技术可以确保分布在不同地点的数据自动同步更新，从而保证数据的一致性。 3) 数据完整性维护 通过获得源数据库的重做日志，在源库交易成功后迅速同步到备库，并且考虑并发机制，对不冲突表的交易进行并发装载，保证最大限度的复制效率 4) 业务逻辑重构，实现数据整合以及完整定位 针对重要业务数据，在已有订阅目标数据上启用CDC ( Change Data Capture )，根据数据变化进一步跟踪分析变化过程，通过关联快速将多个业务系统数据按照管理设计模型快速将数据重新组织，以便更好的服务于质量管理数据的要求。,数据完整性校验,17,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Data Validation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。,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,统一用户授权管理,20,统一登录授权管理 （集成临床、管理系统）,无缝功能集成 （集成OA、临床桌面）,统一消息集成 （集成临床系统桌面）,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）,23,45 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,运营管理平台,300+ 个指标业务量,10 分析主题,支持层层钻取到科室/医生/患者360,运营 效率 财务 医保监控 手术分析 门诊分析 住院 医技分析 耗材 大型设备,11/20/2019,25,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,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,质控平台实时监控,27,单病种分析,28,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,33,7个 临床科室,10个 病种,20个 科研项目,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 APP WEB,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,35,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,业务需求理解,36,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,实施过程中的组织工作,37,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,合作厂商的选择,38,技术的成熟度,方案的可验证性,建设周期,平台建设对现有供应商的影响和要求,39,改造,优化,规范,未来发展愿景和思考,40,应用角度： 随着分院的出现，需要调整管理思路，建设多院区数据中心 按照管理部门统一部署，建设专科特色的分诊医疗平台，支持双向转诊、远程会诊、远程医学继续教育等业务模式 利用互联网医疗，开展面向患者/居民的网络医疗服务，改善病人的就医体验 开展DRGs、卫生经济学分析建设，建立以服务效能为依归的医疗服务评价体系 技术角度： 搜索技术：异构非结构化数据全文检索的强化 大数据：样本库数据、健康档案数据集成建设，多中心科研支持 云计算：互联互通，基于云平台的数据计算,上海交通大学医学院附属第九人民医院,谢谢,