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特辑 | 北医三院：信息化十年，迈向新高度


"医疗信息化十周年”专题

第9篇文章

全文字数：1800余字

特辑 | 北医三院：信息化十年，迈向新高度_第1张图片 特辑 | 北医三院：信息化十年，迈向新高度_第2张图片

医院信息化的水平已是衡量医院现代化程度的重要指标。一直以来，加强信息化整体设计，统筹规划、分步实施是信息为医院的各个业务保驾护航的重要支撑。

特辑 | 北医三院：信息化十年，迈向新高度_第3张图片

计虹

北京大学第三医院

信息管理与大数据中心主任


从1998年HIS系统起步建设，到2008年进入以电子病历为核心的CIS 建设，再到2015年以平台化协同的集成互联信息时代，北京大学第三医院（以下简称“北医三院”）整体信息化从单建业务系统目前进入到业务集成交互、数据整合应用的平台化运行规模。

 

成果一：明确信息化总体架构


信息整体框架是医院的总体发展与建设目标，基于机房建设、网络建设、虚拟化建设、云计算等为重要保障基础。我们发展了两大集成架构，即集成平台做业务协同交互，数据中心作为数据的归集与存储。强化安全、标准、管理构成的三大保障体系，面向公众、临床、管理、资源4大主线应用服务，形成支持临床、科研、教学、管理、外联的五大数据利用领域。

 

成果二：夯实安全管控建设


建立不同楼宇容灾备份主备机房。双活数据存储平台和集群保护，虚拟化体系降低单点宕机故障，实现了存储、传输、隐私保护安全管控；基于角色进行相应的准入和授权控制，系统软件和应用软件具有用户授权控制功能，统一身份认证对用户权限进行控制；借助CA的可信签名对各类医疗文书、检验检查报告等进行电子签名和可信时间戳处理，保证电子医疗文书的合法性有效性。使医院业务连续性和高可用性得到进一步加强。

 

成果三：提升标准化建设


依托国家颁布的规范标准进行建设。基于集成平台构建了患者主索引管理、主数据管理系统、统一通讯服务实现患者统一身份管理、术语及字典的标准化和规范化；标准化的交互服务和共享文档，基于消息标准模型和CDA标准规范，实现信息集成交互共享，选择消息机制与WS同步事务处理机制相结合的方式，提升平台接口复用率，达到交互互操作的松耦。参考HL7 RIM模型，遵循国内外医疗信息化规范，进行数据元的标化处理，构建独立的共享文档数据库，提升了医院整体信息交互共享利用水平。

 

成果四：便民惠民信息化应用


推广自助多功能一体机充分利用医院有限的空间，实现了门诊全流程自助服务。利用移动技术和互联网应用，以患者就诊流程为主线、移动支付为特色建设服务平台，实现挂号、支付、导诊、提醒、报告查询到住院登记、预交金、随访等服务功能改善就医服务流程。“互联网+医疗应用”为患者打造线上服务，微信、App、企业号移动办公等多方式结合的移动应用。从家庭到医院，从窗口到床旁的全方位线上服务，简化线下就诊流程，增强公众人群的获得感。实现平台化互联互通和信息共享与交互。

 

成果五：统一数据管理中心


建立了将多源异构业务通过集成平台协同，基于大数据技术数据实时归集进入数据中心。完成集成平台和数据中心的建设，使本院从传统的基础建设和业务应用阶段，迈入了标准集成与互联共享的平台化、一体化、智能化的新阶段。医院数据中心创新采用基于Hadoop的列式数据库Hbase 进行数据集中存储， 并行计算采用Spark并行计算框架，医院数据中心通过数据服务工具将现有业务系统数据进行整合和集中存储和清洗，涵盖医院运营、临床、管理等所有业务， 开展运营决策、临床支持、质量控制等数据融合应用。

 

成果六：数据科研服务


创立基于私有云建立的院级科研大数据云平台，以临床数据中心为基础，电子数据采集平台、微信随访平台、生物样本库系统等科研业务系统形成科研资源库，实现对科研数据的一体化管理。利用自然语言处理技术（NLP）、搜索引擎技术等，降低临床科研的数据利用壁垒，使临床医生可以高效地利用高质量的临床数据，从而提高科研产出的速度和质量，全面支持临床科研建设。

 

成果七：智能化临床应用


持续优化临床行为监控管理，基于数据中心提供全景数据展现，实现所有临床诊疗数据的整合与集中展现，使临床医生快速获取患者信息，有效地提高临床效率，提升医疗质量。建成基于大数据真实病历学习与权威专业BMJ临床知识体系双引擎驱动打造的临床决策支持系统。

 

未来展望


未来基于AI和大数据技术为公众服务、临床应用、科研教学等提供智能化的服务具有广袤的空间。结构化数据应用起来比较容易，对于自然语言的数据，难度在数据的清洗、有效的收集和清洁数据，也是AI用于医疗的一个重要方向。目前AI在医疗上的应用主要基于深度神经网络用于大数据上，建立模型和训练方式，学习人类专家经验与智慧，使用先验知识，辅助诊断与治疗方案，比人更快地做事，提高诊断的精准度。另外，图像处理用于深度学习，推荐影像筛查诊断，减少人力有限，诊断费时等局限性，用以提高工作效率。AI 通过大数据分析在预测应用也有巨大潜力，使医院信息化从IT应用进入以数据为导向、数据驱动研究的DT时代。





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    其实最先朋友让我就这个题目写篇文章的时候，我是拒绝的，因为觉得苹果就是在炒冷饭， 把已经流行了数十年的OOP中的“面向接口编程”还拿来讲，看完整个Session之后呢，虽然还是觉得在炒冷饭，但是毕竟还是加了蛋的，有些东西还是值得说说的。 通常谈到面向接口编程，其主要作用是把系统设计和具体实现分离开，让系统的每个部分都可以在不影响别的部分的情况下，改变自身的具体实现。接口的设计就反映了系统
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    应用场景，在方法级别对本次调用进行鉴权，如api接口中有个用户唯一标示accessToken,对于有accessToken的每次请求可以在方法加一个拦截器，获得本次请求的用户，存放到request或者session域。 python中，之前在python flask中可以使用装饰器来对方法进行预处理，进行权限处理 先看一个实例,使用@access_required拦截： ?
按字母分类： ABCDEFGHIJKLMNOPQRSTUVWXYZ其他