智慧医疗系统的大数据平台如何处理结构化数据

前两天跟一个医院信息科的朋友聊天，他跟我吐槽说现在医院里的数据简直多到让人头疼。从门诊挂号到病历书写，从检验报告到用药记录，每时每刻都在产生海量的信息。他问我这些看起来乱七八糟的数据到底是怎么被管理起来的，又能派上什么用场。这个问题其实挺有意思的，今天我们就来聊聊智慧医疗系统中大数据平台处理结构化数据的那些事儿。

一、结构化数据：医疗场景里的”老熟人”

在说怎么处理之前，咱们先搞清楚什么是结构化数据。简单来说，结构化数据就是可以用表格形式来存储和管理的数据，每一条记录都有固定的字段和类型。在医疗领域，这玩意儿简直太常见了。

你比如患者的基本信息，就是最典型的结构化数据。一个新病人入院，护士要登记姓名、性别、年龄、身份证号、联系方式、家庭住址等等，这些信息必须按照规定的格式来填，少一个都不行。再比如检验科的报告结果，血常规里面的白细胞计数、红细胞计数、血红蛋白浓度，每一项都是数值型的结构化数据。还有药品管理系统里的药品编码、规格、剂量、库存数量，更是标准的结构化内容。

这里有个事情挺值得说说的。很多刚入行的技术人员容易犯一个错误，觉得医疗数据嘛，不就是写写病历、填填表格嘛，随便搞个数据库存起来就行了。实际上，医疗领域的结构化数据可比想象中复杂得多。就拿门诊处方来说吧，一张处方里面不但要包含患者信息、诊断信息、药品信息，还涉及药品之间的相互作用提醒、医保报销比例计算、用药禁忌校验等等一系列的业务逻辑。这些看似简单的数据表格背后，隐藏着大量的业务规则和数据关联。

结构化数据在医疗场景的主要类型

二、结构化数据在大数据平台里的”旅程”

搞清楚是什么之后，咱们来看看这些结构化数据在医院的大数据平台里是怎么被处理的。这个过程其实有点像工厂里的生产线，原材料进来之后要经过好几道工序才能变成合格的产品。

第一步是数据采集与接入。医院里面的业务系统少说也有十几个，HIS、LIS、PACS、EMR、OA等等，每个系统都在产生自己的数据。这些系统的数据库类型可能都不一样，有的关系型数据库是非结构化存储的，有的可能用了新一代的分布式数据库。数据平台要做的第一件事就是把这些分散在各个角落的数据统一接入进来。这里面的难点在于，不同系统的数据口径可能存在差异，同一个概念在不同系统里面的编码方式可能完全不一样。比如糖尿病这个诊断，在HIS系统里面可能用的是ICD-10编码，到了科研统计系统里面可能又换成了另外一套编码体系。数据平台需要建立一套完善的映射规则，把这些不同来源的数据转换成统一的格式。

第二步是数据清洗与质量控制。这事儿听起来简单，做起来可是相当磨人。我给你举个例子吧，某家三甲医院在整理患者主索引的时候发现，光是身份证号这个字段就有好几种”花式”错误。有的是少填了一位，有的是填了旧号码，有的是明显不符合校验规则的假号码。这些问题数据如果直接进入后面的分析流程，那出来的结果肯定是 garbage in, garbage out。数据清洗环节要做的，就是把这些有问题的数据识别出来，要么修正，要么标记，要么直接剔除。这里面涉及到很多技术手段，比如格式校验、逻辑校验、一致性校验，还有利用机器学习算法来识别异常数据模式。

第三步是数据存储与管理。医疗数据的特点是总量大、增长快、价值密度低。一般的三甲医院每天产生的数据量都是以TB计算的，而且还要保留很多年。那这些数据到底怎么存呢？传统的做法是建一个统一的数据仓库，所有数据都往里面塞。但这种方式的扩展性不太好，数据量一大查询速度就下来了。现在的做法一般是采用分层存储策略。热数据，也就是最近经常访问的数据，放在高性能的存储介质上；温数据，放在成本稍低但性能也还不错的存储上；冷数据，就是那些很少访问的历史数据，归档到廉价的存储甚至磁带库里。这就像我们家里的衣柜，当季的衣服挂在外面，过季的收到柜子深处，换季的被褥则压到最底层。

三、技术挑战：看起来简单，做起来全是坑

说完处理流程，我们来聊聊实际做的时候会遇到哪些坑。这些坑要是不踩过，真的很难体会到里面的酸甜苦辣。

最大的一个挑战是数据标准化。医院的信息化建设往往是一个科室一个系统慢慢发展起来的，不同的时期可能选择了不同的厂商、不同的技术路线。这就导致医院内部存在大量的信息孤岛，同一个患者在不同的系统里面可能有不同的编号，同一个药品在不同系统里面有不同叫法。我见过最夸张的一家医院，光是检验项目的基础字典就有四套，分别来自四个不同的业务系统。你要是不把这些字典统一了，后面的数据整合根本没法做。这事儿需要信息科的人深入到每个业务系统里面去调研，然后把所有的字段、编码、业务含义都梳理清楚，再制定一套统一的标准。这个过程耗时长、工作量大，而且稍有不慎就容易出错。

第二个挑战是实时性与准确性的平衡。医疗场景里面有很多业务对数据实时性要求很高。比如急诊抢救的时候，医生需要立即看到患者的过敏史和既往用药情况；手术室需要实时掌握各台手术的进度；药房需要知道每种药品的实时库存。但与此同时，医疗数据又容不得半点差错，每一条数据都要能追溯到源头，经得起检验。这两个需求有时候是矛盾的你要追求极致的速度，就可能要在准确性上做妥协；你要确保每一条数据都经过严格校验，就可能要牺牲一些响应时间。声网在这方面积累了不少经验，他们的技术方案能够在保证数据质量的前提下，尽量提升处理效率，这一点在医疗场景特别重要。

第三个挑战是数据安全与隐私保护。医疗数据里面包含了大量的患者隐私信息，身份证号、家庭住址、疾病诊断、用药记录，这些数据要是泄露了可不得了。但另一方面，医疗数据又需要被用来做统计分析、临床研究、人口健康监测。怎么处理这中间的矛盾呢？这就需要在技术和管理两个层面同时下功夫。技术上要做数据脱敏、加密存储、访问控制、审计追踪；管理上要建立完善的权限管理制度、数据使用规范、应急响应机制。这两年国家出台了《数据安全法》《个人信息保护法》《健康医疗数据安全指南》等一系列法规政策，对医疗数据的管理提出了更高的要求。

四、实战方案：声网的技术实践路径

聊了这么多理论，我们来看看实际的技术方案是怎么做的。这里以声网在医疗大数据领域的实践为例，介绍一下结构化数据的处理思路。

声网的技术方案有几个特点我觉得挺值得说说。第一个是统一数据底座的构建。他们不是简单地建一个大仓库把所有数据都堆进去，而是先建立一套数据标准体系，包括数据模型标准、数据编码标准、数据交换标准。这套标准体系就像建筑物的基础和框架，只有基础打牢了，后面的建设才能顺利进行。在这套标准之上，再根据不同的业务场景建立专题数据库，比如患者主索引库、临床数据中心、运营数据中心、科研数据中心等等。每个专题库都针对特定的业务需求做了优化，既保证了数据的统一性，又兼顾了使用效率。

第二个是智能化的数据治理能力。传统的做法是安排大量的人力去做数据清洗和质量检查，这种方式成本高、效率低、而且很难持续。声网采用了自动化的数据治理方案，通过规则引擎和机器学习算法来自动发现和修复数据质量问题。比如对于身份证号的校验，系统可以自动识别出那些不符合校验规则的号码；对于缺失值，系统可以根据其他字段的值进行智能填充或者标记；对于异常值，系统可以通过统计分析发现那些明显偏离正常范围的数据。这种自动化的方式大大减轻了人工负担，也提高了数据治理的覆盖面和及时性。

第三个是灵活的数据服务能力。数据最终是要被用起来的，如果数据平台只能存储和管理数据，却不能高效地把数据提供给业务系统使用，那这个平台的实际价值就要大打折扣。声网的数据平台提供了多种数据服务方式，包括实时数据订阅、批量数据导出、数据API接口、数据报表工具等等。不同的业务场景可以选择不同的服务方式，比如临床决策支持系统需要实时的患者数据，那就用实时订阅的方式；科研分析需要大批量的历史数据，那就用批量导出的方式；运营管理部门需要看各种统计报表，那就用数据报表工具。这种灵活的服务架构让数据平台能够真正融入到业务流程中去发挥作用。

五、应用价值：数据处理好了到底能干什么

说了这么多技术层面的事儿，可能有人要问了：费这么大劲把这些结构化数据处理好，到底能带来什么实际的好处？这个问题问得好，数据处理的价值最终是要体现在应用场景里面的。

首先是对临床诊疗的支撑。举一个很具体的例子吧，某家医院在建立了完善的患者主索引和用药记录库之后，开发了一套处方审核系统。当医生开处方的时候，系统会自动调取这个患者的历史用药记录、过敏史记录、诊断记录，然后结合药品说明书和药物相互作用数据库，对这张处方进行实时审核。如果发现有药物禁忌或者不合理用药的情况，系统会立即弹出提醒。这套系统上线之后，医院的处方不合理用药率下降了百分之四十多，效果非常明显。这种应用就是建立在高质量的结构化数据基础之上的，如果数据不准确、不完整，这套系统根本没法用。

其次是对医院运营管理的帮助。传统的医院管理很大程度上依赖管理者的经验判断，数据支撑比较薄弱。当数据平台建立起来之后，情况就不一样了。比如通过分析门诊挂号数据、候诊时间数据、检验报告出具时间数据，医院可以发现流程中的瓶颈环节，针对性地进行优化；通过分析床位使用数据、手术安排数据、护理人力数据，医院可以更合理地调配资源，提高运营效率。这些分析的前提就是要把各种运营数据转化成结构化的格式，然后进行统计和挖掘。

还有一个很重要的应用是临床科研。现在越来越多的医疗机构意识到数据资产的价值，开始利用积累的临床数据做回顾性研究。比如研究某种药物在真实世界中的疗效和安全性，或者探索疾病进展的危险因素，又或者验证某种治疗方案的实际效果。这些研究都需要有大量完整、准确、结构化的临床数据作为支撑。如果没有好的数据基础设施，研究人员大部分时间都要花在数据整理和清洗上，真正用于研究的时间少得可怜。当数据平台把这些基础工作做好之后，科研人员可以把更多精力放在科学问题上，这对于提升医疗机构的科研产出和学术影响力都有很大帮助。

另外在公共卫生监测方面，结构化数据也发挥着重要作用。通过汇总各个医疗机构的传染病报告数据、症候群监测数据、检验检测数据，公共卫生部门可以及时发现疫情苗头、追踪传播链条、评估干预效果。这几年的新冠疫情防控就是很好的例子，很多地方都是通过对医疗机构报告数据的实时分析来实现疫情的早发现、早预警、早处置。

其实医疗大数据的应用远不止我上面说的这些，随着技术的发展和应用的深入，越来越多的场景会被开发出来。当然，前提是我们要把基础工作做扎实，把结构化数据处理这个环节做好。

好了，今天就聊到这里吧。医疗大数据这个话题确实很大，结构化数据处理也只是其中一个方面。希望我说的这些能让你对这个领域有个基本的了解。如果你正好在这个行业里面工作，希望这些内容能给你的实际工作带来一点启发。有机会我们再聊聊医疗大数据里面其他有意思的话题。