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近几年，医院的信息化建设速度不断加快，已基本实现了业务的数据化。院内的信息化系统越来越多，其中积累了海量的医疗数据。要真正发挥这些数据的价值，需对其进行采集汇聚、治理、计算和挖掘，从而实现数据的业务化。对医院而言，目前比较常见的平台包括集成平台、大数据平台和数据治理平台三类。通常，这三类平台不是完全独立的A、B、C关系，而是互有交集、彼此协同。
在本篇文章里，我们将重点介绍三大平台的起源、定位，以及各自解决的核心问题，帮助医院信息科选择最合适自己医院的平台产品。
01 三大平台因何而生？
集成平台的起源，并不是医疗行业，而是企业数据集成领域。随着企业内部系统数量的增加与业务的扩展，几乎所有行业的企业都面临着一大需求，即将散落在各个系统间的数据整合后做二次加工利用。作为一个技术概念，集成平台最初是为解决企业内复杂应用间的系统集成与异构数据间进行数据交换问题而生的中间件平台。由于业务系统烟囱林立的现象逐步加剧，医院也开始逐步采用集成平台来解决系统整合问题。
随着医院对数据集成的需求越来越高，大数据平台也应运而生。一开始，医院仅需要建设基于结构化数据的临床数据中心。但由于医学影像、音视频、历史纸质档案等非结构化数据集成、数据挖掘等需求的出现，大数据架构也被加入到医院数据平台的技术方案中。另外，国家也在2016年与2018年间，相继发布了一些健康大数据相关政策，对大数据平台在医疗行业的建设提供了指导与支持。
医疗数据经过了采集、整合、标准化之后，并不能马上被应用利用。数据治理平台的出现，可以有效解决数据集成后的治理问题。由于医院管理、医生个体的差异，以及数据应用对数据二次利用要求的变更，导致医院虽然通过了互联互通测评，但数据依难以利用。这时，通过数据治理平台对数据进行治理，产出高质量的数据，便能让医院临床数据真正发挥其价值。
图片来源：图虫创意
02 三大平台如何定位？
1、集成平台
医疗行业的系统集成相较其他行业起步较晚，采用的是总线式的集成方案。企业通常围绕集成引擎与医疗信息行业特有的信息交换标准（HL7、DICOM、IHE等）与信息内容标准（ICD、SNOMED、LONIC、C-DRGs、卫生信息数据元等）形成解决方案。
医疗行业的集成平台主要集中解决系统集成、数据集成、公共服务集成的问题。并且在建立数据中心的基础上，集成平台还提供数据分析服务，提供医院信息平台所必须的数据交换管道与数据标准化核心能力。
集成的方式总体分为以下两类：第一类，基于标准协议的集成。这种方式简单借鉴了国外现有医疗行业的协议和规范。其特点在于，基本上不使用适配器，所有的信息系统都需要改造，平台基本只起到消息路由的功能。因此，各个系统可能都需要进行现场改造，改造成本和风险相对较高。
第二类，通过面向服务对业务和数据进行抽象与封装，这是目前比较成熟的方案。跟第一种方案类似，使用适配器，利用其现有信息系统接口能力连接各个系统，但其目标是尽量不改造或者是少改造业务系统，
根据现有临床业务，对临床信息系统的服务在平台上进行封装，以保障安全、稳定的连接。一个独立的集成平台，通常包含的模块有：集成引擎、统一身份认证、公共服务管理、患者主索引管理、主数据管理、元数据管理、数据中心、统一患者视图与综合辅助决策分析系统。
2、大数据平台
如前文所言，医疗行业对数据的二次利用有着迫切的需求。但由于医疗行业的数据来源广、体量大、格式各异、结构化与非结构化数据掺杂，因此往往收集到的数据质量参差不齐。
在此情况下，如果想要进行二次利用，就必须考虑患者从出生至死亡的各类用药、诊断、病历、影像、个人记录、健康档案、生物组学等数据的整合，同时加以治理与清洗。这个过程，借助大数据平台来实现是目前的最佳路径。
大数据平台对于医院的价值不仅只是停留在数据整合、治理与清洗层面，它还是一些上层数据应用必要的基础。例如，对非机构化病历的医学自然语言处理与后结构化、临床科研数据应用、药品安全性评估与老药新用的开发、疾病风险预警、流行病趋势预测等等。
大数据平台对于医院信息平台以及整个医院/区域信息化体系而言，不仅仅是数据整合利用技术上的补足，它还能有效地解决数据整合后的“分析”难题。因此，它是推动医疗业务应用向智能化、精准化推进的重要引擎。有了大数据平台，医院的信息化应用才更能有的放矢。
通常，一个独立的大数据平台涉及到的模块有：数据采集与清洗、数据存储与资源调度、数据分析、数据应用与权限管理。
3、数据治理平台
数据治理平台是以数据资产的质量控制为抓手，以数据应用的需求是否满足为标尺，对数据进行加工、筛选与全生命周期管理的平台。对医院而言，数据治理平台通常可以为数据中心提供数据处理、质量核、数据资产可视化等能力，解决以下几个关键的数据质量问题：
1)关键数据以及应用所需数据的缺失问题；2)数据更新延迟问题；3)数据内容不标准问题，包括格式、长度、不符合值域约束；4)医学术语的语义不统一问题；5)非结构化数据后结构化问题。
一个独立的数据治理平台，通常由这些模块组成：数据采集管理、元数据管理、主数据管理、数据模型与约束管理、数据标准化治理、数据结构化治理、数据质量管理、数据资产检索、数据地图等。
03 三大平台相辅相成
总的来说，集成平台、大数据平台与数据治理平台，其中，集成平台主要解决的是系统集成、数据集成的问题；大数据平台主要解决的是数据二次利用的问题；数据治理平台主要解决的是数据质量不足的问题。三者互为交集，相辅相成，共同为医院大数据建设打下基础，推动医院数据业务化发展。
来源：森亿AI医疗
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