中医医院大数据决策支持平台的开发及智能运用

吴康妍 李辉 郭煜

摘 要:中医医院作为中国传统医学的代表，在中国以及世界各地，不仅提供传统中医治疗，还融合了现代医学技术，为患者提供多元化的医疗服务。然而，中医医院面临着日益复杂的管理挑战和临床决策需求，同时也需要保护和传承丰富的中医传统知识。在这个背景下，大数据技术的崛起为中医医院提供了宝贵的机会，使其能够更好地应对现代医疗的挑战，提供更优质的医疗服务。本研究旨在探讨中医医院大数据决策支持平台的开发和智能运用，以提升中医医院管理和临床决策的水平。通过综合运用数据采集、整合、存储和分析技术，我们开发了一套智能化的平台，能够为医生提供个性化的临床决策支持，制定患者个性化治疗方案，为管理者提供管理决策支持并监测医疗质量。这一研究为中医医院的现代化建设和与现代医学的融合提供了新的思路和方法，对于提高医疗服务质量和效率具有重要意义。

关键字：大数据技术、中医医院管理、临床决策

一 引言

中医医院在医疗体系中扮演多重角色，不仅提供中医药治疗，包括中药治疗、针灸疗法、推拿按摩等独特的治疗方式，特别在慢性病管理、疼痛控制和康复中表现出显著的优势；还积极传承中医经典理论、经验和技术，确保中医药传统知识的延续。其强调整体观念、个性化治疗和平衡阴阳的理念，这与现代医学的综合治疗方式相辅相成，为广大患者提供了有效的医疗服务。然而，随着社会的发展和医疗需求的变化，中医医院也面临着新的挑战。其中包括治疗效果的评估、患者的个性化需求、医疗资源的合理分配等方面的问题[1]。为了更好地应对这些挑战，中医医院需要现代化的管理工具和决策支持系统。

现代医疗系统产生大量的医疗数据，包括病历数据、影像数据、实验数据等。这些数据的规模庞大，传统的手工处理方法已经无法满足分析和决策的需求。大数据技术的应用使医疗领域的数据变得更加有价值。通过大数据分析，医疗机构可以更好地理解疾病的传播趋势、治疗效果、患者需求等方面的信息[2]。在医院管理方面，大数据技术可以帮助实现资源的合理分配、医疗服务的优化和成本的控制。在中医医院的背景下，大数据技术具有巨大的潜力。本文将介绍中医医院大数据决策支持平台的开发及智能运用，探讨其在中医医院中的潜在价值和未来发展趋势。

二 中医医院大数据概述

大数据技术的兴起为中医医院的发展提供了新的机会。它可以用于分析中医临床数据，挖掘患者病历数据中的治疗规律和疗效关联，从而提高治疗效果。通过整合患者数据、临床经验、疾病数据库等信息，平台可以提供更精确的诊断和治疗建议，帮助医生做出更明智的临床决策。同时，大数据技术也可以用于中医医院管理，实现患者信息管理、医疗资源分配和医院运营的智能化和精细化。

数据挖掘是一种通过自动或半自动的方式，从大量数据中发现有用的信息和模式的过程[3]。其基本概念包括：

1．数据预处理：这是数据挖掘的第一步，包括数据清洗、缺失值处理和特征选择等操作，以确保数据质量和可用性。

2.数据探索：在此阶段，分析数据及可视化处理，以识别潜在的模式和关联。统计工具和可视化技术通常用于帮助分析师理解数据。

3.模型构建：根据数据的性质和目标，选择适当的数据挖掘方法和算法。这可能包括聚类、分类、回归、关联规则挖掘等。

4.模型评估：构建的模型需要经过验证和评估，以确保其性能和稳定性。交叉验证和性能指标，如准确率、召回率、F1分数等，通常用于评估模型。

5.知识提取：最终的目标是从模型中提取有价值的知识和信息，以指导决策和行动。

数据挖掘技术可用于分析患者的临床数据，帮助医院识别高风险患者。例如分析慢性病患者或手术后的并发症风险，可及时干预和管理，降低不必要的医疗成本，同时可以提高患者护理质量；通过分析患者的病历和中药数据，为医生提供个性化的方剂推荐作为参考，确保患者获得最佳的治疗效果；分析医院资源的使用情况，包括床位、手术室、医生和护士的分布等，以优化资源分配，提高医院效率。

三 中医医院大数据决策支持平台的设计

3.1 系统架构

中医医院大数据决策支持平台的设计涵盖了数据采集与整合、数据存储和管理以及数据分析工具和算法的集成等多个方面。合理设计和高效集成这些组件是确保平台能够顺利运行并为医院管理和临床决策提供有力支持的关键。平台的系统架构包括以下核心组件：

1.数据采集模块

该模块负责从各种数据源中收集数据，包括医院资源管理(HIS、LIS、PACS、财务、人事等)以及医院运营类应用的数据，实现医院范围内的跨科室、跨部门、跨系统的数据集中和整理。数据文件类型主要包括：数据库文件格式、文本文件格式、XML、JSON格式文件等。数据采集可以通过接口、传感器或手动输入等方式进行。

2.数据整合模块

收集到的数据通常来自多个不同的系统和格式，需要进行整合和转换，以确保数据的一致性和可用性。这个模块负责数据清洗、标准化和转换等任务。

3.数据存储和管理模块

大数据决策支持平台需要强大的数据存储和管理能力，以处理大规模的医疗数据。平台采用分布式数据库云存储解决方案，确保数据的安全性和可扩展性。将数据经转换、重构后存入数据仓库，数据仓库除了存储历史数据以外，也记录了医院业务发展的计划数据和预测数据。

4.数据分析工具和算法模块

这是平台的核心部分，包括各种数据挖掘、机器学习和人工智能算法。这些算法可以用于患者风险评估、药物推荐、资源分配等任务。借助数据仓库技术，医院的管理人员还可以分析经营业绩的完成情况及产生该结果的原因，从而为决策的制定提供帮助。由于数据仓库汇总了财务和非财务、实际和计划、部门和科室的数据，将成为医院关键业绩指标的核心内容。

    3.2 技术架构

1.采用B/S架构

界面均符合web版的界面要求，无需安装插件，无需下载客户端[4]。

2.支持高可用架构

采用分布式存储容器化部署解决方案，基于容器技术的分布式架构Kubernetes[5]，具有完备的集群管理能力，包括：多层次的安全保护和准入控制、多租户应用支持、透明的服务注册和发现机制、内置智能负载均衡、强大的故障检测和自我修复、服务滚动升级和在线扩容、可扩展的资源自动调度，以及多粒度的资源配额管理。同时Kubernetes还提供全面的管理工具，覆盖了开发、部署测试、运维监控等各个方面。Kubernetes在业内已经被广泛使用，包含京东， eBay，维基媒体等国内外知名企业。

平台采用的分布式存储由Ceph来实现，Ceph具备高可靠性、可扩展性以及提供极大的伸缩性——供成千用户访问PB乃至EB级的数据[6]。

在应用层使用了Docker容器化的方案[7]。Docker作为目前业界应用容器化的标准，在各行各业取得了广泛的应用。通过采用Docker容器化部署，每个服务在独立的容器环境中运行，彼此互不干扰，且不会对宿主机环境产生影响，有效解决了长期以来生产环境与开发测试环境不一致而引发的各类问题。同时，利用Docker提供的集群化以及资源分配功能，能够自动编排多主机多服务多实例的复杂项目，这为系统提供了更高的可用性。并允许系统在不停机情况下进行升级，这一特性为项目的稳定性和持续性提供了重要保障。

3.支持与医院信息系统数据的实时同步

平台对接医院信息实现临床数据的实时同步，医院的临床数据集成将在医院提供的备份库进行数据集成，实时数据采集将使用数据库复制技术对生产系统数据库业务数据表进行复制，该信息系统复制技术的复制频率在秒级以内。数据库复制的同步方式包括Oracle的OGG（Oracle GoldenGate）技术以及SQL SERVER利用发布订阅方式，读数据库的日志将不影响业务库的性能[8]。

平台在复制库的基础上通过数据变更捕获技术CDC实时捕获发生变更的增量数据[9]。CDC功能主要捕获SQLServer指定表的增删改操作，由于任何操作都会写日志，所以CDC的捕获来源于日志文件。日志文件会把更改应用到数据文件中，同时也会标记符合要求的数据标记为需要添加跟踪的项。该功能解决了以往触发器、时间戳等低效高成本的数据变更的捕获技术存在的问题，完成了对源表操作的记录跟踪。

4.支持集成多种数据库

数据库选型上，平台使用了开源数据库软件PostgreSQL。PostgreSQL体现了极高的性能与稳定性，同时，由于PostgreSQL的开源本质，PostgreSQL几乎是最开放的数据库系统，支持python、perl、c、R、java、javascript、PL/PgSQL等多种语言编写存储语言及扩展，支持多种特殊索引结构、自定义的数据结构、机器学习库等。非常适合中等规模数据的OLTP/OLAP混合应用[10]。对于更大规模的数据平台，我们使用了基于PostgreSQL的大规模并行数据库，可以支持到数PB的海量数据。

四 中医医院大数据决策支持平台的智能运用

中医医院大数据决策支持平台可以为医院管理和临床决策提供有力的支持和指导。平台的建设具备中医特色的临床决策功能，有效指导临床实践，有助于提升中医临床标准的国际可接受度。例如，通过大数据分析特定的用药群体，结合中医证候表象进行印证，可对此类病人的用药提供指导；此外，利用数据库中的各类文献资料进行比对，可以综合某类疾病的用药频次较高的种类，从而为如何在治疗中有针对性地加减用药提供指导。结合医院运营管理现状及需求，建立以科室为单元的综合运营管理指标评价体系，从损益、质量、效率、医疗能力、影响力、人力资源等维度进行客观评价和量化呈现。支持全院和专科的运营管理水平的诊断，体现学科发展差异，协助管理者发现不同专业学科各自在不同维度不同方面的问题，协助医院管理者量身定做运营管理方案，并将其具象化呈现，降低医院管理成本，提高运营管理分析效率。

1.医院智慧运营

通过对中医门诊诊疗人次、中医住院诊疗人次、门诊中医非药物治疗诊疗人次、住院中医非药物治疗人次、中药饮片处方数、中成药处方数、中医医疗服务项目收入、中药饮片收入、中成药收入、医疗机构中药制剂数量及收入、门诊中药处方比例、门诊患者中药饮片使用率、出院患者中药饮片使用率等数据的分析，了解医院的科室目前工作量情况及工作效率，管理层可根据目标完成情况，调整资源配置和工作计划。

2.临床决策支持

通过分析患者的病历数据、实验室检查结果和医疗影像等信息，运用数据挖掘和机器学习算法，为医生提供个性化的临床决策支持。例如，平台可以根据患者的病情和历史数据，推荐最佳的治疗方案和药物选择，提高治疗效果。

3.资源合理调配

平台可以监测医院资源的使用情况，包括床位、手术室、医生和护士的分配等。帮助医院实现资源的合理分配，优化医疗服务流程，提高医院效率。此外，平台还可以预测患者入院和出院的趋势，帮助医院做好资源调配和应对高峰期。

4.个性化治疗方案

每位患者的体质和病情都有所不同，平台可以根据患者的个性化数据，为其制定个性化的治疗方案。这包括方剂剂量的调整、治疗计划的优化以及预防措施的推荐。通过个性化治疗方案，患者可以获得更好的治疗效果，减少不必要的副作用。

5.医疗质量监测与改进

通过监测医疗质量指标，包括手术成功率、患者满意度、医院感染率等。一旦发现异常或低质量的情况，平台可以及时发出警报，帮助医院采取改进措施。此外，平台还可以通过数据分析和比较，为医院提供其他医院的最佳实践和经验，推动医疗质量的持续提高。通过抢救成功率、入出院诊断负荷率等指标，来分析医院的诊疗过程的合理性，不断提高诊疗质量，促进医院的良性运转。

6、综合经营分析

经营分析应用涵盖病人账户情况分析，业务发展分析，收益情况分析，服务质量分析等主题。通过汇集医院内外的数据，以及合理运用智能分析工具，使医院管理层能更方便及时地获取关键管理和业务信息，提供对应决策支持。

五 结语

中医医院大数据决策支持平台是一项具有巨大潜力和重要意义的研究领域。通过整合、分析和智能运用医疗数据，该平台为中医医院管理和临床决策提供了有力支持。首先，它可以提高中医医院的医疗质量和患者满意度，推动中医医疗的现代化和智能化。其次，它可以帮助医院优化资源分配，降低医疗成本，提高医院的经济效益。最重要的是，它可以推动中医学科的发展和传承，为中医药的国际化和创新提供支持。

未来，中医医院大数据决策支持平台有望继续发展和完善。研究人员可以进一步改进算法和模型，提高平台的智能程度。此外，平台可以拓展到更多的应用领域，如中医药研究和教育。随着技术的不断进步和数据的不断积累，中医医院大数据决策支持平台将在中医医疗领域发挥更大的作用，实现更多的创新和突破。

参考文献：

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[10]白文斌,肖勇,田双桂等.中医临床数据资源管理与服务平台构建研究[J].医学信息学杂志,2023,44(08):83-87.