CN111125061A - 一种规范和促进健康医疗大数据的方法 - Google Patents

Abstract

本发明公开了一种规范和促进健康医疗大数据的方法，S1、现状与需求分析；S2、构架组成；S3、健康医疗大数据的平台建设与应用；S4、健康医疗大数据的安全与保障；S5、健康医疗大数据平台运行及维护。有益效果在于：通过建立健康医疗大数据平台，能够有效采集、管理健康医疗大数据，通过平台的统一采集和管理，能够使健康医疗大数据的采集管理更为规范，促进了健康医疗大数据的发展，通过大数据平台的运行，以方便整合和分析健康医疗信息，方便数据共享，加以利用后，能够服务于不同的用户群体，从而方便对医疗卫生***的服务进行规范，促进医疗卫生事业的发展和进步。

Description

一种规范和促进健康医疗大数据的方法

技术领域

本发明涉及大数据技术领域，尤其是涉及一种规范和促进健康医疗大数据的方法。

背景技术

随着我国人口老龄化的加剧、慢性病威胁的上升、城镇化的快速发展、老百姓医疗服务需求的不断提升等诸多问题，当前我国医改已进入深水区，在医疗资源配置、医疗服务模式转变、增强医疗卫生机构管理运营绩效等方面都面临新挑战。与此同时，随着信息技术的发展，以云计算、大数据、物联网、移动互联网为代表的新一代信息技术与传统产业的融合渗透，必将给人类生产生活带来深刻变革。

大数据处理在医疗行业的应用包含诸多方向，如临床操作的比较效果研究、临床决策支持***、医疗数据透明度、远程病人监控、对病人档案的先进分析；定价环节的自动化***、基于卫生经济学和疗效研究；研发阶段的预测建模、提高临床试验设计、临床实验数据分析、个性化治疗、疾病模式的分析；新商业模式的汇总患者临床记录和医疗保险数据集、网络平台和社区。

健康医疗大数据技术的战略意义不在于掌握庞大的数据信息，而在于对医疗健康领域有意义的数据进行专业化处理。传统的技术在采集方法、内容分类、采集标准等方面都已存在既有规则，并且分析标本多以个体或者少量群体为主，对于标本的外因内果关联性深度较弱，分析和预测的结果相对模糊，不够精确，仅能诠释宏观、整体的状况。

发明内容

本发明的目的就在于为了解决上述问题而提供一种规范和促进健康医疗大数据的方法。

本发明的技术方案是这样实现的：

一种规范和促进健康医疗大数据的方法，包括以下步骤：

S1、现状与需求分析：为了提升健康医疗服务效率和质量，扩大医疗卫生数据资源供给，不断满足人民群众多层次、多样化的健康需求，同时能够培育新的业态和经济增长点，主要分析的现状涉及各级医疗卫生机构互联互通网络建设情况、数据中心建设情况、应用***建设情况的分析结果，以及目前针对健康医疗的业务需求和信息化应用需求的分析结果，进行健康医疗大数据平台总体架构的设计；

S2、构架组成：规范和促进健康医疗大数据的总体架构包括大数据应用层、大数据平台层以及基础设施体系，所述大数据应用层包括惠民服务大数据应用、医疗业务协同大数据应用、综合业务管理大数据应用、医疗科研大数据应用、全民健康基础平台，所述全民健康基础平台包括平台服务组件、信息资源库、数据交换平台、数据质控平台以及业务***平台，所述平台服务组件包括主索引服务、注册服务、信息共享服务、全程健康档案服务，所述信息资源库包括全员人口库、健康档案库、电子病历库、服务资源库、健康扶贫库，所述数据交换平台包括数据采集、数据交换、全流程数据交换监控，所述数据质控平台包括数据校验、数据质量监管、数据质量控制报告；所述大数据平台层包括组件工具、医疗大数据分析挖掘、大数据基础内核、大数据ETL，所述组件工具包括算法模型开发、自主分析开发、自主报表开发、实时规则开发、知识自学习、内容及语义分析，所述医疗大数据分析挖掘包括数据探索、挖像建模、模型评估、数据散布质量、相关性数据分析、随机森林、评估图表，所述大数据基础内核包括流计算、批量计算、内存计算、元数据管理、医疗大数据模型、分布式文件存储、半结构化数据存储，所述大数据ETL包括数据抽取、数据交换清洗、数据加载、调度引擎；所述基础设施体系包括容量管理、资源调度、备份管理、安全管理、镜像管理、部署管理、监控管理、报表管理、可用性管理、使用计量、云计算中心、服务器集群；

S3、健康医疗大数据的平台建设与应用：根据健康医疗大数据平台总体架构组成进行平台的建设与应用，建立满足健康医疗大数据应用的机房环境需求、网络需求、处理及存储需求、安全需求的基础硬件平台，并使该平台应用于惠民服务、医疗业务、综合业务管理、医疗科研；

S4、健康医疗大数据的安全与保障：通过风险分析、需求分析以及总体分析，建立大数据安全体系，确立安全等级，保证人的安全和数据安全，设立安全技术保障体系，保障区域边界安全、通信网络安全，设立安全管理中心，实现隐私安全保护、物理安全保护、不同等级***互通互联；

S5、健康医疗大数据平台运行及维护：设立管理运行机制，确保***运行的安全性、稳定性和可靠性，设立运维管理小组，管理日常运行及维护工作，保证平台稳定运行。

进一步的，所述步骤S1中，针对所述应用***建设情况进行分析时，需要涵盖医疗服务领域、公共卫生服务领域、医疗监管服务领域以及数据交换与共享领域；针对所述业务需求进行分析时，需要涵盖居民个人、医疗卫生服务机构、公共卫生专业机构、卫生行政部门、其他卫生相关单位与部门；针对信息化应用需求进行分析时，需要涵盖中医领域、临床医疗领域、公共卫生服务领域、管理决策领域。

进一步的，所述步骤S1中，健康医疗大数据平台总体架构设计的大数据应用方向为：面向居民的惠民发数据分析应用服务、面向医疗机构的医疗服务大数据分析应用服务、面向卫生管理机构的综合业务管理大数据分析应用服务、面向科研人员的医疗科研大数据分析应用服务；健康医疗大数据应用发展中的要点：互联互通，强化大数据的采集、标准规范，强化大数据的共享、安全可控，强化大数据的应用、政策支撑，强化大数据的发展；健康医疗大数据平台总体架构设计的关键技术路线：HADOOP基础环境、算法模型开发、自助分析开发、自助报表开发、实时规则开发、知识自学习、内容及语义分析。

进一步的，所述步骤S3中，在进行所述基础硬件平台建设时，需要规划容灾备份体系。

进一步的，所述步骤S3中，在进行大数据平台应用时，惠民服务包括健康扶贫大数据服务、医养结合服务、健康评估服务、中医治未病服务、智能导诊服务、慢病管理服务、合理用药服务；医疗服务包括医疗业务协同大数据应用、医学影像大数据应用；综合业务管理包括公共卫生管理大数据应用、人口决策支持大数据应用、互联网大数据舆情监测预警应用；医疗科研包括临床科研大数据应用、中医养生发数据应用、医疗健康数据共享。

进一步的，所述步骤S3中，在所述平台建设时，还需要保证网络安全。

进一步的，所述步骤S4中，在设立安全技术保障体系时，需要确定保护对象，计算环境安全。

进一步的，所述步骤S4中，在所述平台运行及维护中，还包括权限管理。

进一步的，所述步骤S4中，在所述平台运行及维护中，还包括事件服务、事件管理、问题管理以及变更管理。

进一步的，所述步骤S4中，在所述平台运行及维护中，还包括监管监控。

有益效果：通过建立健康医疗大数据平台，能够有效采集、管理健康医疗大数据，通过平台的统一采集和管理，能够使健康医疗大数据的采集管理更为规范，促进了健康医疗大数据的发展，通过大数据平台的运行，以方便整合和分析健康医疗信息，方便数据共享，加以利用后，能够服务于不同的用户群体，从而方便对医疗卫生***的服务进行规范，促进医疗卫生事业的发展和进步。

附图说明

为了更清楚地说明本发明实施例或现有技术中的技术方案，下面将对实施例或现有技术描述中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本发明的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动性的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。

图1是本发明的总体架构框图；

图2是本发明的大数据平台层架构框图；

图3是本发明的全民健康基础平台架构框图；

图4是本发明的慢性病协同管理***总体架构框图；

图5是本发明的慢性病区域协同管理平台架构框图；

图6是本发明的区域人口健康信息平台架构框图；

图7是本发明的妇幼保健服务关系框图；

图8是本发明的中医知识数字化模型框图；

图9是本发明的中医药知识库***框图；

图10是本发明的元数据知识库逻辑关联性框图；

图11是本发明的自动预警架构框图；

图12是本发明的数据架构框图。

具体实施方式

下面将结合本发明实施例中的附图，对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅仅是本发明一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例，本领域普通技术人员在没有作出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本发明保护的范围。

如图1-12所示，一种规范和促进健康医疗大数据的方法，包括以下步骤：

S1、现状与需求分析，目前网络建设的情况为：卫生行业的接入单位涵盖卫生(含应急办、合管办等)、疾控中心、卫生监督所、各类医疗机构(公立医院、私立医院、乡镇卫生院、社区卫生服务中心、村卫生室、诊所等)、120急救中心(站、分站)、血液中心(站，分站，采血点)、妇幼保健机构(院、所、中心)等至少7大类接入单位，横向和人社、党委、政府、统计、财政、发改、银行等各类机构对接，目前的数据中心建设情况为：卫生和计划生育委员会现数据中心承载着全民健康信息平台、城乡居民健康档案***、基层医疗卫生机构管理信息***、新型农村合作医疗平台(简称“新农合***”)、全员人口信息***、药品集中招标采购平台、医用耗材及检验试剂交易***、突发公共卫生事件应急指挥***、医院预约挂号管理平台、疾病谱排序***、医疗机构综合督查***、卫计委OA***、卫生信息统计直报***等多个卫生计生***；目前应用***建设情况为：在医疗服务领域中，医院陆续完成了基础网络、数据中心、HIS***的建设，部分医院正在实施电子病历***、LIS***、PACS***等应用***的建设，在公共卫生服务领域中，建设了居民健康档案***，基本实现了疾病预防、医疗服务，以及社区卫生服务机构对居民保健、康复、健康教育、计划生育技术服务、疾病监测、医疗服务业务协同和信息共享，满足居民个人使用健康档案信息、识别健康危险因素、改变不良行为和增加自我保健意识的需要，在医疗监管服务领域中，实现了基本药物的采购、配送、使用、结算和库存管理的信息化，在数据交换与共享领域中，建设了以居民健康档案数据库和电子病历数据库为核心的全民健康信息平台，针对目前网络建设情况、数据中心建设情况、应用***建设情况的分析结果，以及目前针对健康医疗的业务需求和信息化应用需求的分析结果，进行健康医疗大数据平台总体架构的设计；

S2、构架组成，基于全民健康信息平台的健康医疗大数据分析平台，在实现健康医疗大数据整合共享的基础上，不断深化各类健康医疗大数据应用，逐步形成健康医疗大数据产业体系，健康医疗大数据平台面向居民、医护人员、卫生行政管理人员、其他相关机构人员、卫生行政部门、综合医院、基层医疗机构、其他相关机构，通过卫生信息专网、互联网为居民、卫生计生机构提供数据服务、应用服务和管理支撑，健康医疗大数据平台总体架构包括大数据应用层、大数据平台层以及基础设施体系，所述大数据应用层包括惠民服务大数据应用、医疗业务协同大数据应用、综合业务管理大数据应用、医疗科研大数据应用、全民健康基础平台，所述全民健康基础平台包括平台服务组件、信息资源库、数据交换平台、数据质控平台以及业务***平台，所述平台服务组件包括主索引服务、注册服务、信息共享服务、全程健康档案服务，所述信息资源库包括全员人口库、健康档案库、电子病历库、服务资源库、健康扶贫库，所述数据交换平台包括数据采集、数据交换、全流程数据交换监控，所述数据质控平台包括数据校验、数据质量监管、数据质量控制报告；所述大数据平台层包括组件工具、医疗大数据分析挖掘、大数据基础内核、大数据ETL，所述组件工具包括算法模型开发、自主分析开发、自主报表开发、实时规则开发、知识自学习、内容及语义分析，所述医疗大数据分析挖掘包括数据探索、挖像建模、模型评估、数据散布质量、相关性数据分析、随机森林、评估图表，所述大数据基础内核包括流计算、批量计算、内存计算、元数据管理、医疗大数据模型、分布式文件存储、半结构化数据存储，所述大数据ETL包括数据抽取、数据交换清洗、数据加载、调度引擎；所述基础设施体系包括容量管理、资源调度、备份管理、安全管理、镜像管理、部署管理、监控管理、报表管理、可用性管理、使用计量、云计算中心、服务器集群；

S3、大数据的平台建设与应用，根据健康医疗大数据平台总体架构组成进行平台的建设与应用，建立满足机房环境需求、网络需求、处理及存储需求、安全需求的基础硬件平台，并使该平台应用于惠民服务、医疗业务、综合业务管理、医疗科研，机房环境需要：布局合理、有现代感、功能完备、安全可靠、可持续发展、设施先进，绿色环保、投资合理的现代化计算机中心机房，切实为主机服务器等设备提供一个安全、可靠、温湿度及洁净度均符合要求的运行环境，同时为相关工作人员提供方便、快捷的工作环境，并为管理人员提供安全、高效的管理手段；网络需求：1、网络接入类型：数据中心接入的网络类型增多，接入类型主要有卫生信息专网、电子政务专网、电子政务外网、医保专线、银行专线等；2、业务***间的安全隔离：数据中心网络中包括多种业务***，需要网络层面的安全隔离。因此数据中心不同业务***间的安全隔离是数据中心业务中的重要需求；3、业务的负载均衡和动态优化：数据中心的内部网络设计：内部网络需要具备高可靠性、高可用性，避免单点故障，网络架构和设备选型方面需要具备高扩展性，满足未来业务扩展需求；数据中心和外部网络的对接设计：满足卫生信息专网、电子政务专网、电子政务外网、医保专线、银行专线、互联网专线和数据中心的安全对接，并实现网络隔离，需要支持不同用户类型使用不同外部接入访问方式；满足用户远程访问的网络传输质量；4、处理及存储需求：根据不同业务***对计算资源的差异化需求，选择合理的虚拟化和硬件平台；采用云计算虚拟化技术实现对业务资源需求的动态调配；计算平台需要满足业务***对计算存储高可用性的要求，实现关键部件的冗余配置；计算平台需要和IT管理平台联动实现对虚拟计算资源的自动部署和分配；根据不同的业务特点，计算资源池划分成数据中心内网资源池和数据中心外网资源池，两个资源池之间相互独立，同时，满足一定数据交互的需求；5、安全需求：数据中心与专网、内网、外网之间的网络连接安全、数据中心中业务***自身安全、访问安全和***间安全隔离、数据中心的数据安全保障、数据中心需要保障其管理安全、数据中心的应用***需要保障安全、数据中心内网资源池与数据中心外网资源池之间的安全隔离；

S4、大数据的安全与保障，通过风险分析(1、信息和信息***分析；2、安全风险分析；3、资产分析；4、威胁分析——自然灾害、身份假冒、口令窃取威胁、计算机病毒威胁、***漏洞威胁、通讯业务传输侦听威胁、电力中断)、需求分析(安全需求——实体安全、网络安全、***安全、信息安全、安全管理)以及总体分析(安全管理、安全基础设施)，建立大数据安全体系，确立安全等级，保证人的安全和数据安全，设立安全技术保障体系，保障区域边界安全、通信网络安全，设立安全管理中心，实现隐私安全保护、物理安全保护、不同等级***互通互联；

S5、平台运行及维护，设立管理运行机制，确保***运行的安全性、稳定性和可靠性，设立运维管理小组，管理日常运行及维护工作，进行硬件及***平台的维护、应用***和软件的维护、数据的维护，保证平台稳定运行，维护时需保证：1、终端设备检测通过本工程所建***的应用功能实现，发现故障后，5个工作日内完成维修或更换工作；2、硬件设备检测频率每月一次；3、***运行性能指标测试每周一次；4、***软件测试每月一次；5、错误、丢失数据更新每周一次。

本实施例中，所述步骤S1中，针对所述应用***建设情况进行分析时，需要涵盖医疗服务领域、公共卫生服务领域、医疗监管服务领域以及数据交换与共享领域；针对所述业务需求进行分析时，需要涵盖居民个人、医疗卫生服务机构、公共卫生专业机构、卫生行政部门、其他卫生相关单位与部门；针对信息化应用需求进行分析时，需要涵盖中医领域、临床医疗领域、公共卫生服务领域、管理决策领域。

居民个人需求为：可及的卫生信息共享服务：通过提高医疗机构的医疗服务质量和服务效率，降低医疗成本，通过医疗机构开展专家门诊预约、远程咨询会诊、转诊、转检、慢性病跟踪监控等服务，使居民就医更方便，建立区域性健康档案，实现健康信息共享，改变城乡居民的就医观念；优质的卫生服务：居民在进行诊疗时，可以让就诊医生查阅自己的健康档案及诊疗信息，从而使就诊医生更好的为自己服务，并可以通过治疗安全警示、药物过敏警示等有效减少医疗事故，并可对不必要的检验/检查进行提示；连续的健康信息：按照标准，收集整理各卫生机构的健康信息，通过居民贯穿整个生命周期健康档案，居民可以查询自己的健康资料，或使用全区域统一的标识在各医疗机构中进行就诊，享受便捷的、全方位的疾病诊治、医疗咨询、健康教育、医疗保健等健康服务，从而进行自我医疗管理、制定自我疾病防范及维护自己的健康信息；全程的健康管理：各医疗机构可运用信息平台为居民提供主动的、人性化的健康服务，一方面为城乡居民提供方便、快捷、全面、科学的健康服务和保障，另一方面将有助于增强居民的健康保健意识，极大地提高居民的健康水平与生活质量。

医疗卫生服务机构需求：医院：医生可以调阅到当前患者的历次诊疗信息，及当前患者相关家属的健康信息，能够查询个人健康档案与患者在其他医院的就诊资料；医生在为患者诊治时可以获得治疗安全警示、药物过敏警示、重复检验/检查提示，有效减少医疗事故发生、降低重复检查费用；在进行远程会诊时，所有专家都可以调阅到当前患者的检查报告、医学影像，全区域范围内病人检验单，检查报告的共享和互认；医院减少信息重复录入的工作量，可从电子病历中自动获取并提交疾病控制、妇幼保健、精神卫生等公共卫生业务单位或部门需要的数据和信息；社区卫生服务中心：社区全科医生在进行社区卫生服务时可以调阅到管辖居民的所有诊疗信息(急诊、门诊、住院、健康等信息)及健康档案信息，全科医生作为社区居民的“家庭医生”，在远程医疗和会诊时可以调阅居民的所有诊疗信息及健康档案信息，可以通过查询、分析特定时间与特定范围内人群的健康或疾病状况，诊断确定社区的主要卫生问题、优先考虑的问题、危险因素，为制定社区卫生规划、合理分配利用有限资源、最大限度地促进人群健康、实施有效管理、进行科学评价提供依据；社区医生可以将公共卫生各业务条线(疾病控制、卫生监督、妇幼保健、精神卫生)需要的数据通过平台上传到公共卫生***中，并且获得公共卫生下发的数据，完成相应社区服务，避免数据重复录入；妇幼保健院：妇幼各业务工作量大，需建立与其他机构和卫生行政部门的横向网络体系，完成妇幼保健信息与其他信息***数据的共享与交换实现妇幼保健业务与医疗业务，做到数据一处录入，多处利用。

公共卫生专业机构需求：疾病控制中心：疾病预防控制中心希望实时从各医院、社区卫生服务中心(站)获取疾病个案信息，智能分析出区域群体疫情信息，与医疗机构联网完善传染病的上报流程和模式，提高上报效率和质量，实现传染病、慢病、精神病等疾病的实时监控和预警报告，方便、实时的疾病预防控制信息和方案发布服务，让整个区域所有卫生机构紧密结合在一起，将该体系纳入全区域应急联动体系和卫生信息网络体系，实现业务联动；卫生监督机构：建立起管理对象档案，通过管理对象档案实现不同机构，不同业务业间的信息共享，通过管理对象档案和居民健康档案和关联，实现将个人的健康管理和人群管理统一起来，通过信息共享，加强执法力度，杜绝人工管理的弊端，实现卫生监督的实时、动态的高效管理，覆盖到全省各地州市各卫生监督所，医院，娱乐场所，食品加工，餐饮，公共卫生，学校等，形成集卫生监督信息收集、加工、存储、检索、分析、研究、传输为一体的综合信息网络体系；急救中心和突发公共卫生事件处置机构：及时、准确进行社会急救医疗信息资料、声像、业务档案的收集、分类等级和归档，完成各类院前急救医疗数据、报表的统计工作，实现急救业务的日常受理，派车，医疗救助及应急事件急救的指挥和调度，及相应的信息统计；通过医疗大数据应用，建立疾病电子监测机制，收集媒体网络信息和交通通报等信息，进行突发公共卫生事件监测和突发公共卫生事件相关预警处理；在疫情和突发公共卫生事件等重大危害时期，需进行医疗资源统一调度、院前急救、医疗救治、过程跟踪与反馈等医疗救治信息服务和管理职能；卫生行政部门：建立涵盖全民诊疗信息、预防保健信息、公共卫生信息等全面的卫生数据中心，利用平台采集到的海量数据，就可以实现对业务、管理有效的数据支持，同时由于对区域的在运行***的数据有了跟踪能力，及时关注，避免管理上的被动，政府可以利用突发公共卫生事件应急指挥大数据应用，结合社会各方的资源，加强对突发公共卫生事件的监测和预警；当有突发公共卫生事件发生时，可以按照应急预案及其启动程序要求，应对各种突发公共卫生事件，保证突发公共卫生事件应急处理工作能有力、有效、有序地进行，维护正常的社会秩序和生活秩序，政府通过网络可以随时查阅区内医疗卫生行业各种最新的统计数据，加强宏观管理，优化卫生资源的配置，为城乡居民提供更加便捷的健康服务，保障各类人才的健康需求，增强竞争能力，可以通过网络全面掌握全区医疗卫生服务体系、救助体系、保障体系等方面的详细资讯，为制定公共卫生政策提供准确依据，利用医疗大数据平台对各种医疗卫生数据进行采集，归并与挖掘分析，提供业务监督与决策支持；其他卫生相关单位与部门：医保、药监、计生、公安、民政等相关部门希望各相关部门加强沟通，密切配合，提高业务能力，增强服务功能，实现卫生机构和相关机构信息互联互通，如：药监部门可获得丰富的药品使用有关数据，可以进行实时在线的不良药物事件的监测，提供用药分析服务等；社会保险部门可掌握区域内大量健康数据，对这些数据进行统计分析，了解医疗整体面貌，进一步辅助和推动医保/新农合业务的开展，并完成审核监督、定点医疗机构布点、医保政策制定或更新等辅助管理；民政***可获取女性人群的婚姻信息，并将划定年龄段的已婚女性作为孕产妇保健预备管理对象；从民政***获取残疾人群信息，在健康档案的建设中，为该类人群建立残障专项档案、提供残疾康复管理；公安***可获取出生人口信息、户口迁入人口信息，触发新增人群(出生、户口迁入)的健康档案建档工作，可从公安***获取户口迁出的人口信息，触发户口迁出人群所对应的健康档案的封存和转档；商业保险公司可以借助该信息惠民工程获得更全面、更准确的健康档案，为居民提供更加丰富更加便捷的健康服务。

中医领域需求：一方面，医者在临床实践中通过与患者的交互，采用“继承创新”的方法，践行着自己的诊疗实践；另一方面，通过临床科研信息共享***，将实践数据化、规范化、数字化，海量临床数据经过整理、清理、装载、转换等过程，被放在了以“证—治—效”紧密相关模型为主题的数据仓库中，在医者“思维”的组织下，通过查询检索、统计分析以及数据挖掘等，从中发现中医临床的经验，揭示诊疗规律，评价临床疗效等，从而产生新的知识，再去更加有效地指导中医临床实践，使中医临床诊疗把握度不断提高，治疗范围不断扩大，服务能力与服务质量不断提升。

临床医疗领域需求：首先，通过海量文献的学习和不断的错误修正，临床决策支持***能够协助医师给出最适宜诊断和最佳治疗；其次，通过建立电子病历库和区域临床数据中心，可以获取大量的健康医疗数据；对数据进行分析和挖掘，能够获取疾病的治疗过程，形成初始临床路径，辅助医务人员制定标准的临床路径模型，依据模型，可以根据输入对应的症状信息，自动诊断患者所得的疾病概率，并对所患疾病进行分析，推荐治疗方案。

公共卫生服务领域需求：通过互联网大数据分析，卫生监管部门可以将地区差异作为重要变量，针对每个城市分别建模，形成区域健康与传染病的实时分析和展示，民众可以实时了解到自己所面临的疾病风险，有针对性地进行预防，降低染病的几率；医疗机构可以根据流感等病情的爆发时间和力度，提前预判数量，及时做好预防措施和医疗资源的储蓄和分配；医药公司根据疾病预测结果，尽早准备药品以便解决患者的用药需求；老百姓根据特定环境、时间内疾病的发病量分布，趋势等信息做到提前的预防，并且通过对老百姓个性的生活习性、饮食实习、工作环境、身体状况、家族病史等数据的整理，建立慢性病疾病风险预测模型、慢性疾病诊断模型、疾病关联的并发症分析、用药模型分析及诊疗项目关联关系分析等，为慢病患者制定个性化的疾病防治与干预计划，及时改变不良生活习惯，降低疾病风险，通过对慢性病患者远程监控，采集和分析数据，实现生理指标实时监控，对病情变化进行预判，及早处理。同时基于本体与规划，建立规则与案例推理模型，通过规则和案例相似推理分析获得推荐结果，实现个性化智能推荐。

管理决策领域需求：首先，基于健康医疗大数据，通过各种统计和分析，可以让决策者从基本运营情况、医疗质量、人力资源、可教研、绩效管理等多个角度全局性的掌握医疗机构运营的总体情况，为管理者进行科学化、合理化决策提供强有力的支持，进而推动医院对外服务水平，不断提升服务质量，例如分解住院、不合理医疗检测项目或者不合理高值医用耗材、诊断和处方药品指征不匹配、药品计量超标等，通过对大量数据的分析，能够轻松研究医疗保险的支出情况，如分析医疗保险支出的区域分布，每个患者的平均医疗保险支付差异，不同保险公式的价格差异及地区差异，不同保险申请人最可能患的疾病以及治疗费用等，为保险精准定价奠定基础；其次，基于健康医疗大数据，能够开展更加精确的分诊诊疗监测评估，为***门进一步完善分级诊疗政策和优化医疗资源配置提供科学的依据；最后，基于健康医疗大数据，医院可有效地进行成本控制，依托医院科室、项目和病种等成本数据，以及电子病历库和医院信息化***中的数据，通过统计分析清晰了解医院的实际成本状况以及医院实际运营存在的问题，然后提供相关的测算及临床成本控制等服务。

本实施例中，所述步骤S1中，健康医疗大数据平台总体架构设计的大数据应用方向为：面向居民的惠民发数据分析应用服务、面向医疗机构的医疗服务大数据分析应用服务、面向卫生管理机构的综合业务管理大数据分析应用服务、面向科研人员的医疗科研大数据分析应用服务；健康医疗大数据应用发展中的要点：互联互通，强化大数据的采集、标准规范，强化大数据的共享、安全可控，强化大数据的应用、政策支撑，强化大数据的发展；健康医疗大数据平台总体架构设计的关键技术路线：HADOOP基础环境、算法模型开发、自助分析开发、自助报表开发、实时规则开发、知识自学习、内容及语义分析。

HADOOP基础环境：Hadoop是一个由Apache基金会所开发的分布式***基础架构。用户可以在不了解分布式底层细节的情况下，开发分布式程序。充分利用集群的威力进行高速运算和存储。Hadoop得以在大数据处理应用中广泛应用得益于其自身在数据提取、变形和加载(ETL)方面上的天然优势。Hadoop的分布式架构，将大数据处理引擎尽可能的靠近存储，对例如像ETL这样的批处理操作相对合适，因为类似这样操作的批处理结果可以直接走向存储。Hadoop的MapReduce功能实现了将单个任务打碎，并将碎片任务(Map)发送到多个节点上，之后再以单个数据集的形式加载(Reduce)到数据仓库里。

Hadoop由许多元素构成。其最底部是Hadoop Distributed File System(HDFS)，它存储Hadoop集群中所有存储节点上的文件。HDFS(对于本文)的上一层是MapReduce引擎，该引擎由JobTrackers和TaskTrackers组成。通过对Hadoop分布式计算平台最核心的分布式文件***HDFS、MapReduce处理过程，以及数据仓库工具Hive和分布式数据库Hbase的介绍，基本涵盖了Hadoop分布式平台的所有技术核心。

算法模型开发：主要的算法模型包括：

1、关联规则分析

关联规则分析算法容易理解，能够用简单的if-then规则描述数据之间的完备关系；得出的规则具有可读性；能处理连续和离散的数据数据间可能不存在强规则；由于要查找整个数据库中的所有可能规则，可能会出现组合***问题数据形式规范，分组容易；零售业和时间序列分析，电子商务中的产品推介。

2、决策树

决策树最容易理解，当求解基于多个复杂属性的特定目标值时其性能较佳，可以产生相互独立的规则预测连续属性值时性能较差；不能分析和时间有关的属性变量用于进行分类的场合；要求模型具有较强的解释性的时候。

3、神经网络

神经网络通用性强，对非线性、有噪音的复杂数据分析效果良好；能处理规模较大的数据库，能预测连续数据，分类或聚类离散数据；能处理有噪音或属性值有缺失的数据无法直观解释得到的规则，结果较难解释；算法收敛得太早，容易出现局部最优解或者过拟合现象用于进行分类预测的场合，并且变量之间线性关系难以解释的情况下。

4、聚类

聚类应用简单，无需先验知识，能处理分类型数据，数字型数据和字符型数据聚类的个数需要人为事先定好，难以选择适当的距离函数和属性权值对数据按照属性进行归类，发现离群数据和不符合预测模型的数据。

自助分析开发：通过各类数据业务和技术元数据信息，将数据仓库中各类数据信息视图通过图形设计建立灵活、多数据表模型互通访问机制，实现数据灵活提取和查询的功能。以医院经营分析为例，将各种数据标签表，进行关联分模型建立模式，通过条件自动筛选设置，提供数据表查询的机制，提供相关的数据自主分析，缩短开发周期，灵活部署各种汇总信息视图结果，提高数据随时访问效率和能力。针对个性化数据分析，可根据数据模型表提供机制随时进行相关信息查询和提取。提高数据共享应用及分析效率。形成一套面向对象的自助数据提取、分析等功能平台。为业务部门提供数据及时分析工具。

自助报表开发：提供可视化的在线报表设计工具，用于制作展现的报表。报表设计应采用WEB方式，可直接在浏览器中完成报表设计工作。用可配置化界面代替编码过程，减少重复劳动，最大程度降低开发难度，提高开发效率，利用数据优势和工具优势，面向生产一线分析人员和业务人员，提供更加及时，更有针对性的分析应用，实现对医疗经营、管理、临床等活动的快速支撑。主要由报表配置模块、报表数据获取模块、报表格式展现模块和报表数据展现模块四部分组成。报表配置模块通过图形化操作界面实现报表名称、参数、参数据可选值、报表格式、权限分配、数据源等一系列配置工作，并将所有相关信息存入通用数据库，允许用户访问并修改。报表格式展现模块：报表前台展现通JAVA程序读取报表配置库，解析报表配置参数，生成标准HTML语言，生成前台报表格式。通过JAVA类链接动态执行数据库存储过程实现报表数据提取，通过在数据库存储过程的SQL语言中嵌套特定格式的JAVA函数，将需要传递的参数和打开的子报表定义好，就能实现多级报表钻取功能。

实时规则开发：实时规则引擎是一种根据规则中包含的指定过滤条件，判断其能否匹配运行时刻的实时条件来执行规则中所规定的动作的引擎，大量的数据上应用复杂规则时，特别有效。负责将应用程序中的业务规则(业务逻辑)抽取出来，使用预定义的语义模块编写业务决策。是一种嵌入在应用程序中的组件，它的任务是把当前提交给引擎的数据对象与加载在引擎中的业务规则进行测试和比对，激活那些符合当前数据状态下的业务规则，根据业务规则中声明的执行逻辑，触发应用程序中对应的操作。

规则引擎执行步骤如下：

1，将初始数据输入至工作内存。

2，使用模式匹配将规则库中的规则和数据比较。

3，如果执行规则存冲突，即同时激活了多个规则，将冲突的规则放入冲突集合。

4，解决冲突，将激活的规则按顺序放入议程。

5，执行议程中的规则。重复步骤2至5，直到执行完毕议程中的所有规则。

知识自学习：知识自学习又称“机器学习”，研究主旨是使用计算机模拟人类的学习活动，它是研究计算机识别现有知识、获取新知识、不断改善性能和实现自身完善的方法。这里的学习意味着从数据中学习，它包括有指导学习——有结果度量的指导学习过程、无指导学习——只能观察特征，没有结果度量和半指导学习三种类别——已得的观察量中一部分是经由指导者鉴认并加上了标识的数据，称之为已标识数据；另一部分观察量由于种种原因未能标识，被称为未标识数据。需要解决的是如何利用这些观察量(包括已标识数据和未标识数据)及相关的知识对未标识的观察量的标识做出适当合理的推断。

内容及语义分析：语义分析法是运用语义区分量表来研究事物的意义的一种方法。支持中文句子级的自动分词、词性标注、命名实体识别、组块识别、成分句法分析、依存句法分析和语义角色标注七大语言分析技术。可以被广泛应用于研制基于深度计算的文本分析和文本挖掘等商业应用***。

本实施例中，所述步骤S3中，在进行所述基础硬件平台建设时，需要规划容灾备份体系。

容灾备份体系：1、本地数据备份：针对部署在健康医疗大数据应用发展云平台数据中心的业务***，在人口健康大数据云平台数据中心内、外网存储资源区各部署一套虚拟带库作为备份存储介质，使用备份软件工具，备份健康医疗大数据应用发展云平台数据中心的业务***数据、基础数据和应用数据，防止数据意外损坏和丢失的风险，保障业务***的数据的安全。云平台数据本地备份主要实现对全省基础资源数据库、健康档案数据库、电子病历数据库、全员人口数据库、双向转诊数据库、药品监管数据库、妇幼管理数据库、综合管理数据库等数据库以及对应的应用***文件进行备份；2、异地数据备份：建立同城容灾备份和异地数据备份***，租用第三方运营商IDC数据中心基础设施资源和数据备份服务的方式，实现人口健康大数据云平台数据同城容灾备份。

本实施例中，所述步骤S3中，在进行大数据平台应用时，惠民服务包括健康扶贫大数据服务、医养结合服务、健康评估服务、中医治未病服务、智能导诊服务、慢病管理服务、合理用药服务；医疗服务包括医疗业务协同大数据应用、医学影像大数据应用；综合业务管理包括公共卫生管理大数据应用、人口决策支持大数据应用、互联网大数据舆情监测预警应用；医疗科研包括临床科研大数据应用、中医养生发数据应用、医疗健康数据共享。

医养结合服务：通过以平台数据为支持，利用大数据手段实现对社区内医疗护理服务与养老服务资源进行整合，需求评估、服务资源调配。生命体征检测服务：利用穿戴设备，使用大数据分析，完成对老人呼吸、体温、脉搏、血压，进行持续多方面的监测，根据所得的资料，进行综合分析；健康检测服务：健康监测包括健康指标监测如血压、血糖、血氧、心电等智能健康预警查看健康档案查看健康常识与健康指导等、远程医疗协助包括用药指导、膳食指导、运动指导、慢病病例等，实现对个体健康的全程监控；健康综合评估服务：老年人通过平台推送的健康行为执行消息，选择填写自己的计划执行情况，来实现健康行为评估数据的收集管理，平台通过老年人制定的健康行为计划对收集到的计划执行数据进行分析比较，形成健康评估结果，为老年人提供科学合理的健康行为指导计划，以帮助老年人不断的去改善自己的日常行为***台自动匹配健康状况。如果老年人检测结果存在异常结果，平台会及时向管辖社区的签约医生推送一条预警信息，提示签约医生老年人的健康状态可能存在异常，从而让签约医生能够及时开展治疗工作；综合数据统计分析：充分利用平台的数据资源，根据业务和管理需要汇总统计各类数据。

健康评估服务：健康管理是指对个人或人群的健康危险因素进行全面监测、分析、评估以及预测和预防的全过程，对于健康管理的理解，其中的内涵可以用教育、调查、体检、分析、评估来归纳；可以利用大数据技术可以实现对健康体质监测、早期疾病的预防、亚健康诊断、诊疗评估、数据库实时对比监控疾病的发展。健康评估服务包括健康体质监测、早期疾病预警、亚健康诊断、疗效评估、数据库实时对比监控疾病发展。

中医治未病服务：通过利用互联网技术把中医药理论和专家的经验按规范化、标准化的格式组建成中医知识数字化模型，包括中医药知识库、中医处方知识库和中医疾病专题库，通过大数据技术从数据角度为中医说话，实现对中医的服务。主要通过与医疗机构、医学院等相关单位合作，把中医药学所有的诊疗过程数据化，把中医诊疗的结果数据化，把中医与患者的沟通过程数据化，推动中医诊治模式的创新，从而提高中医诊疗水平。中医知识资源的获取和提取：针对互联网上的资源，采用框架方式来提取互联网中结构化的中医知识；针对公开文档中的资源，采用基于条件随机场的术语识别技术来获取中医资源。知识库数据的存储与计算：采用Hadoop分布式基础架构实现对数据化中医知识库中数据的存储与计算。中医药知识库：该知识库的设计是实现中医药知识的获取和知识的检索。中医药知识库包括知识展示模块、知识检索模块和知识获取模块，用户可以根据关键字对中医药基础知识进行相关知识的检索。中医疾病专题库：该专题库主要是以疾病为中心，包括疾病相关的症状信息、诊疗信息，以及治疗信息等内容，以及数据来源文献的原文图片。通过对各科疾病进行专题分类、汇总，使用户可以利用中医疾病专题库获得相应疾病的一系列信息。用户可以利用中医疾病专题库，通过简单搜索、高级搜索和统计等方式，实现疾病相关数据的检索、统计与数据挖掘。中医处方知识库：该知识库的设计以传承医学经验，拓展学习途径为目的，面向医护人员，提供智能化的中医诊疗和丰富的学习资源，将科学研究文献数据融合到大数据模式中，并形成常态化。通过对科研文献数据进行汇总，使用户可以在中医处方知识库中找到需要的思路、信息、结果。用户可以利用中医处方知识库，通过查询检索、统计分析以及数据挖掘等，从中发现中医临床的经验，揭示诊疗规律，评价临床疗效等，从而使中医临床诊疗把握度不断提高，诊疗范围不断扩大，服务能力和服务质量不端提升。

智能导诊服务：智能导诊可以利用大数据实现采取集中控制、统一管理的方式将视音频信号、图片和滚动字幕等多媒体信息通过网络平台传输到显示终端，以高清数字信号播出，能够有效覆盖医院大厅、住院部、候诊区、就诊区、药房、电梯间等通道等人流密集场所。利用大数据可以实现导诊排队叫号、取药引导等。利用大数据可以实现对包括车位信息、各科室排队等候信息、手术进程信息的即时通报等，车位信息即时通报有利于间接疏导交通、人流；科室排队等候信息即时通报让病患随时了解各科室排队等候状况，以便自主安排时间选择就诊次序；手术进程信息的即时通报可让手术病患家属可即时了解手术进程。利用大数据实现现对检验、影像等取报告的通知，让患者第一时间获得检验报告领取通知，不需要病人频繁到窗口咨询，同时也减轻了医护人员的工作强度。实现信息分类资讯和即时信息发布。

慢病管理服务：慢性病的治疗是一项长期并随病程的进展不断调整的管理过程。行为方式的干预贯穿全程，从认知到行动；从饮食到药物；从监侧到治疗；从心理到生理，都需要改变不健康的行为方式，树立科学的整体健康观，实施多因素行为干预综合治疗。利用大数据，可以将各地的多家权威医院的专家、知识库等资源直接与基层医疗机构进行共享。对于重大疾病、慢性病等疑难疾病直接可以进行远程会诊和诊疗、康复指导。基层患者可以通过***直接由上级权威医院的专家直接进行慢性病的管理。根据患者自身的实际情况、各种检验检查结果等信息，结合慢性病专业防治方案以及专家自身的诊断和治疗方案。为慢性病患者制定出个性化、切实可行的诊疗、康复和回访计划。对患者今后一段时间内的慢性病干预进行具体的指导。定期自动提醒患者和专家，及时完成相应的工作；提高患者的治疗效果。利用***根据专家的方案定期对慢性病患者进行服药、锻炼、检查、复诊、病情等多种短信提醒。患者根据需要，将自己的体检结果如实的在***中进行记录，利用大数据的统计分析，***自动生成相关身体检查指标的曲线图。通过用户录入的生命体征，问卷调查，采用大数据分析，为用户的健康风险进币予评估，充分考目险模型危险因素，分析后得出评估结果。利用大数据手段，从用户的提问中提取出关键词，在知识库搜索引擎，对包括典型案例库、健康教育库、营养处方库、血糖指标库、运动处方库、并发症库等的慢病知识库进行关键词搜索，反馈给用户健康解答。针对用户病情和健康数据，给出科学的饮食、运动等健康计划二涌讨阵接智能监控设备，随时随地记录而压、血糖、饮食量、运动量等健康数据数据；根据用户自我设置，实现智能服药提醒。

合理用药服务：用药统计；药品信息查询。

医疗业务协同大数据应用：突发公共卫生事件应急指挥协同；监测预警：监测预警是贯穿于整个医疗业务管理过程的，包括平时管理和应急管理。实现监测预警信息的配置功能，使得相关人员可以根据业务需要进行配置，***根据配置的实际情况发布预警信息；利用多维分析报表平台及GIS平台，对预警信息的相关数据做多维分析展示；共享疾控中心的监测预警结果：目前疾控中心正在开发相关的监测预警信息***，应急指挥***要实现与疾控中心的监测预警信息***的接口，使得在应急指挥***上能够查看由疾控监测预警信息***产生的预警消息。指挥调度：实现对应急指挥的过程管理，对事件的发展全貌进行综合展示，使应急决策者可以对事件的发展态势进行整体把握、指令管理、指挥监控、指挥调度、评估及优化；预案管理：实现对预案信息的分类、分级维护，各机构可维护自己的预案，并可将预案进行流程化的拆分及管理，制定过程管理模型。提供方便的预案查询功能，支持预案文本以附件的形式上传，并可直接对该附件的内容进行查询检索(全文检索)。使用者可根据“关键字”来检查预案已便选用。当发生了某一疫情要选择应对预案时，若不知道预案的具体名称，则可根据预案的内容进行检索。智能化预案辅助决策：实现对预案的流程、过程管理，制定预案执行的过程管理模型，关联资源的调配需求。这样就可以利用预案对事件进行研判，可根据事件的伤亡人数、发生区域等，判断事件级别、事件相关处置机构、所需资源等信息。支持对预案进行评估及优化。多维分析：对卫生应急信息进行分析汇总，并利用报表工具进行展示，展示内容包括报表、图表、文字描述、钻取分析等；疾病监测业务协同；慢性病管理业务协同；卫生计生监督应用协同；食品安全防控与监管协同。

医学影像大数据应用：构建具有统计学意义的医学影像大数据应用，揭示支气管、肺血管和肺实质结构与不同主要肺部疾病之间的关系，通过采用数据挖掘与量化分析技术，分析、处理和量化COPD、支气管哮喘、支气管扩张、肺间质性疾病、肺栓塞和孤立性肺结节的评价体系和诊断标准。大数据技术应用下，在健康成人支气管树不对称分叉特性的研究、低剂量CT扫描的对支气管定量测量的评价研究、吸烟对肺组织损伤的纵向研究、肺血管改变与肺气肿定量的动态评估。

公共卫生管理大数据应用：构建传染病知识库：1、传染病体系建模；2、知识库组织管理：(1)知识库分类；(2)知识采集；(3)知识标注；(4)知识编辑；(5)知识维护；(6)知识可视化；传染病监测预警体系：基于大数据研究传染病监测数据的统计分析，并构建传染病知识库，设计自动预警模型，逐步形成以大数据为支撑的传染病监测预警体系；慢性病保健模型：针对慢性病的全面***的管理方法，由卫生***、服务提供***、决策支持、临床信息***、自我管理支持和社区六大元素组成；健康风险监测体系：研究健康风险模型和健康风险评估方法，监测健康危险因素，评估健康状况，为疾病预警和健康干预提供技术支持。

人口决策支持大数据应用：1、人口预测和中长期规划的制定；2、人口政策与人口控制的各种模型；3、建立对现行的人口和计划生育政策进行评价模型；4、建立经济社会发展及政策对生育观念变化的作用模型；5、各类业务处理和决策模型；6、提供与人口有关的其他各领域的决策支持信息。

互联网大数据舆情监测预警应用：通过互联网大数据分析，卫生监管部门可以将地区差异作为重要变量，针对每个城市分别建模，形成区域健康与传染病的实时分析和展示。民众可以实时了解到自己所面临的疾病风险，有针对性地进行预防，降低染病的几率；医疗机构可以根据流感等病情的爆发时间和力度，提前预判数量，及时做好预防措施和医疗资源的储蓄和分配；医药公司根据疾病预测结果，尽早准备药品以便解决患者的用药需求；老百姓根据特定环境、时间内疾病的发病量分布，趋势等信息做到提前的预防，并且通过对老百姓个性的生活习性、饮食实习、工作环境、身体状况、家族病史等数据的整理，建立慢性病疾病风险预测模型、慢性疾病诊断模型、疾病关联的并发症分析、用药模型分析及诊疗项目关联关系分析等，为慢病患者制定个性化的疾病防治与干预计划，及时改变不良生活习惯，降低疾病风险。通过对慢性病患者远程监控，采集和分析数据，实现生理指标实时监控，对病情变化进行预判，及早处理。同时基于本体与规划，建立规则与案例推理模型，通过规则和案例相似推理分析获得推荐结果，实现个性化智能推荐。

临床科研大数据应用：1、临床科研大数据应用：疾病临床诊疗、远程病人监控、个性化医疗；2、基于大数据挖掘的临床路径模型研究与设计；3、基于大数据技术的临床诊断决策模型研究与设计。

中医养生发数据应用：一方面，医者在临床实践中通过与患者的交互，采用“继承创新”的方法，践行着自己的诊疗实践；另一方面，通过临床科研信息共享***，将实践数据化、规范化、数字化，海量临床数据经过整理、清理、装载、转换等过程，被放在了以“证—治—效”紧密相关模型为主题的数据仓库中，在医者“思维”的组织下，通过查询检索、统计分析以及数据挖掘等，从中发现中医临床的经验，揭示诊疗规律，评价临床疗效等，从而产生新的知识，再去更加有效地指导中医临床实践，使中医临床诊疗把握度不断提高，治疗范围不断扩大，服务能力与服务质量不断提升，建设“中医版”的医疗大数据中心，存储中医大数据知识库包括中医古籍、中药、方剂及中医药术语。希望借助这些信息，通过图像识别和文献挖掘，结合望闻问切的智能可穿戴设备，实现中医的智能问诊，通过互联网大数据方式建立中药材溯源数据库，建立“滋补中国追溯体系”，使得枸杞、虫草及三七等部分滋补品及中药材，消费者通过手机扫码的形式，就可得知药材的采摘、加工、生产等信息。

医疗健康数据共享：1、海量数据实时交换模型；2、引入海量实时交换技术；3、核心传输通道技术升级；4、优化提升数据交换性能；5、完善数据交换并发调度机制；6、完善数据交换监控能力；7、完善数据交换功能，扩展多种交换场景。

本实施例中，所述步骤S3中，在所述平台建设时，还需要保证网络安全。

机房采用七氟丙烷气体灭火***，高灵敏度的烟感探测与告警***，机房内和客户区内配备手提灭火器；在机房地板上、下均设烟感探头；机房墙壁、门、天花板采用防火建材；具备完备的安全走火通道和逃生门，并严格按照国家消防安全规范布置相关的安全指示，满足消防安全要求。

网络安全：建立网络安全机制，定期检查平台***软件漏洞，并实时修复。

本实施例中，所述步骤S4中，在设立安全技术保障体系时，需要确定保护对象，计算环境安全。

保护对象：计算环境：互联网接入区计算环境：包括互联网出口处网络设备等基础设施，完成单位内网与互联网的隔离；医疗专网接入区计算环境：实现医疗数据向区域卫生信息平台的上传共享等，可实现与区卫平台、疾控中心以及医保等的网络互连；外网服务计算环境：包含了为外部提供服务的服务器，包括对外的WEB服务等；内网服务计算环境：包括HIS、LIS、EMR等医疗机构业务***；数据中心计算环境：包括数据库服务器群以及数据备份等设备；终端计算环境：分为政务终端计算环境、业务终端计算环境、医疗保障终端计算环境、基层医疗终端计算环境以及公共卫生终端计算环境五个子计算环境；安全管理中心：实现对整个业务***的集中网络管理以及安全管理等。

区域边界：主要分为外部边界和内部边界两种区域边界，其中需要保护的外部边界包括：互联网接入域边界：该边界隔离了各个单位内部网络与外部互联网；专网接入区边界：实现与区卫各级平台、疾控中心等外部信息***的数据交换及通信；单位内部边界主要包括：外网服务区域边界：隔离了终端用户及外网服务区，以及服务区及数据中心，通过该边界来进行数据传输及调用；内网应用区域边界：重点隔离了终端区域与内部应用区域，医护人员工作站等终端进行后台业务时，将通过此边界实现对应用软件的访问；终端用户域边界：隔离了终端用户区域与内部业务服务区域，终端通过此边界完成对应用软件等的访问；数据中心区边界：隔离了数据中心与内、外服务区域。

通信网络：根据信息***描述，医疗领域信息化平台的通信网络中保护对象包括：互联网接入设施：路由器；外网接入设施：路由器；安全设备：防火墙等；交换设备：交换机。

计算环境安全：1、用户身份鉴别；2、访问控制；3、***安全审计(主机审计、应用审计)；4、数据保密性：a、防信息泄漏；b、磁盘和数据加密；c、设备控制；5、数据完整性；6、备份与恢复；7、恶意代码防范。

区域边界安全：1、边界访问控制：a、网络安全的基础屏障；b、强化网络安全策略；c、对网络存取和访问进行监控审计；d、防止内部信息的外泄；e、精确流量管理；2、边界安全审计；3、边界入侵防护；4、边界恶意代码防范；5、边界完整性保护：a、终端非法外联行为监控；b、终端非法外联行为管理。

通信网络安全：1、网络机构安全；2、网络安全审计；3、网络设备防护；4、网络设备防护；5、网络可信接入。

安全管理中心：1、统一数字身份管理；2、统一安全管理；3、集中日志审计。

物理安全保护：1、物理位置选择；2、物理访问控制；3、防盗窃和防破坏；4、防雷击；5、防火；6、防水和防潮；7、防静电；8、温湿度控制；9、电力供应；10、电磁防护。

主要安全技术实现：1、边界访问控制；2、入侵监测措施；3、无线安全措施；4、病毒检测措施；5、日志审计措施；6、备份与恢复；7、认证与授权管理；8、资产与行为监控；9、安全登录管理；10、业务流量保护；11、物理安全措施。

不同等级***互联互通：明确等级划分之后，不同等级的***间面临着互联互通的问题，***间需要进行数据交换。不同安全等级的***互联互通，应遵循以下原则：不同等级安全域互联后各级***必须能够满足本级各项基本技术要求，高安全等级的***要充分考虑引入低安全等级***后带来的风险，不能因为互联而无法达到相应的基本要求，破坏本等级的安全边界。互联手段中重点是互联边界应采取相应的边界保护、访问控制等安全措施，防止高等级***的安全受到低等级***的影响。边界产品可有针对性的选择防火墙、入侵防护等边界安全设备。根据***业务要求和安全保护要求，制定互联互通安全策略，包括访问控制策略和数据交换策略等，严格控制数据在不同等级之间的流动。

本实施例中，所述步骤S4中，在所述平台运行及维护中，还包括权限管理，通过权限管理，实现大数据的安全与保障。

人的安全：1、医生隐私：2、患者隐私。

数据安全：1、数据处理安全；2、数据存储安全。

安全等级：第一级为自主保护级，信息***受到破坏后，会对公民、法人和其他组织的合法权益造成损害，但不损害国家安全、社会秩序和公共利益；第二级为指导保护级，信息***受到破坏后，会对公民、法人和其他组织的合法权益产生严重损害，或者对社会秩序和公共利益造成损害，但不损害国家安全；第三级为监督保护级，信息***受到破坏后，会对社会秩序和公共利益造成严重损害，或者对国家安全造成损害。

安全保障方法：1、身份保护和鉴别服务；2、身份管理服务；3、访问控制服务；4、加密服务；5、数字签名服务；6、应用审计服务；7、许可指令管理服务。

本实施例中，所述步骤S4中，在所述平台运行及维护中，还包括后事件服务、事件管理、问题管理以及变更管理。

后勤服务台(事件服务)：服务台的主要任务是受理客户的服务需求，尽快恢复客户***的正常运行。客户有问题可以通过热线电话、Email、Web网站、传真与技术响应中心联系，座席是第一响应人，记录客户需求建立事件申请，将事件申请分配给工程师，并且***自动用Email和短消息通知工程师，事件申请自动跟踪***开始跟踪事件申请处理直到事件申请关闭为止，事件处理完成后，征求客户意见，关闭事件申请，***自动发事件申请满意度表，并将事件记录送到历史库中。

事件管理：事件管理流程与服务台管理流程紧密相连，服务台作为与用户的单一联系点，负责受理事件报告和进行初步支持，对于无法解决的问题，进行事件升级，转交二线处理。

问题管理：1)发现和记录问题：将事故管理流程中所记录的那些影响严重或重复发生的事故归类为问题，并将事故症状、事故解决方法和应急措施等相关信息记录在问题数据库；2)问题归类：根据问题涉及的领域、影响度、紧迫度及优先级对问题进行归类；3)调查分析：以找到事故产生的根本原因为目的对IT基础架构进行调查分析，并对潜在原因进行分析测试，以确认其是否是问题产生的最主要和最根本的原因；4)制定应急措施或进行错误控制：如果未最终确认问题产生的根本原因，则应提出建议实施的应急措施，如果确认了问题产生的根本原因，问题就转化为知名错误，进入错误控制流程；5)制定解决方案：对解决错误的方法进行评估，根据评估结果制定最终的解决方案；6)提出变更请求：依据解决方案提出变更请求，在变更控制下进行解决方案的实施；7)问题解决评估：解决方案实施完成后，还需要进行评估，确认知名错误的解决效果；8)问题终止：在确认问题和知名错误得到较好的解决后，终止问题；9)主动问题管理：根据事故和问题报告所提供的信息进行趋势分析和制定预防措施，在事故发生前发现和解决有关问题和知名错误，实施主动性的问题管理。

变更管理：提交变更请求，变更委员会评估和授权，制定变更计划，实施变更和测试，也可启动应急变更流程，直接进行变更。

本实施例中，所述步骤S4中，在所述平台运行及维护中，还包括监管监控。

交换环境监控：交换环境的监控主要是指各个交换节点以及整个交换网络的监控，通过之前在配置管理中配置好的一个交换网络拓扑图可以很清晰的监控到整个交换网络及网络中各交换节点的状态是否正常；当发现交换节点有异常的显示后，可以查看此交换节点详细的监控，包括交换服务器资源占用情况、交换服务器上各交换流程的运行情况等信息。

交换业务数据监控：在数据交换中，用户最关心的是数据是否正确、完整的交换到指定的目的地，现有数据平台从多个角度去完成了数据交换的监控及告警：节点交换统计：可以统计某一个或者某几个节点在某一个时间段内的数据交换情况，包括那个流程(即那张表)，发送(中转或接收)成功数、失败数等信息。数据源交换统计：可以统计某一个或某几个数据库某一个时间段内的数据交换情况，包括那个流程(即那张表)，发送(中转或接收)成功数、失败数等信息。发布订阅统计：可以根据节点、数据源及其上的发布或者订阅的资源进行更细的定位来统计某一个时间段内的数据交换情况，包括那个流程(即那张表)，发送(中转或接收)成功数、失败数等信息。

节点监控：数据交换过程中，数据的主要传输由节点完成，节点的状态和服务也体现了数据交换的运行状态。节点监控将实时监控数据交换节点的运行状态。

容器监控：数据交换节点中分为不同的容器，来部署相应的数据交换流程，最终完成数据交换过程。一次容器的监控也是数据交换监控的重要环节。

数据源监控：数据库入库和出库，主要连接信息由数据源提供，数据源定义了数据库的核心信息，也定义了数据的出口和入口。数据源的状态将影响整个交换流程的源端和终端。

用户监控：用户对数据交换的管理和操作，会影响整个交换过程，因此实时记录和监控用户的操作，将可以对误操作甚至恶意操作追根溯源，也对误操作后***的恢复和维护提供了依据。

中间件监控：数据交换过程中用到的中间件主要是消息中间件，针对中间件的运行状态和传输过程监控，将保障数据传输的稳定性和安全性

数据采集管理：数据前置采集客户端是根据标准规范体系要求，通过多种通用接口方式，实现支持多种类型的输入数据源和采集平台需要的数据，为数据交换与共享提供统一、标准的数据来源。数据采集适配分标准规范体系和通用接口方式两个方面：

1、标准规范体系适配

支持多个业务表单通过相应的业务规则进行关联抽取，并能够通过设置过滤条件，只提取平台需要的数据。

可设定抽取数据的范围(指定字段)，并实现原表和目标表之间名称、类型、语义的转换和映射。

支持抽取业务***中提供的没有通过标准化处理数据的编码转换。

2、通用接口适配

支持通过二维数据表方式，抽取各种关系型数据库(如Oracle、SQLServer、DB2等)中的数据。

支持WebService方式：单条数据采用webservice SOA消息体传输，批量数据采用webservice附件形式传输。

支持通过文本文件、XML、Excel、JMS消息等方式，抽取非关系型数据库中的数据。

支持通过医疗文档共享(CDA)、XDS、HL7共享互联中间件软件。

数据交换管理：数据交换子***是市级数据交换与共享平台和各前置节点之间的信息交换通道，实现交换信息的打包、转换、传递、路由、解包等功能，满足各种数据信息在全市各个交换接入部门的数据传输需求。各种数据信息的存在形式主要分为异构数据库表和XML格式文件。数据交换采用XML作为数据交换的中间格式，同时***提供多种映射转换，包括数据库、文件、消息中间件、web服务等在内的大量传输通道，能够兼容各交换接入部门不同的数据传输要求。在平台监控子***中监控交换传输过程。***提供多种映射转换，主要分为前置库转换、消息队列、web服务交换、信息录入、离线数据导入等功能。其中前置库转换通过制定前置库规则，从交换节点的前置库中直接读取数据的方式交换数据。消息队列转换通过消息队列完成数据及文件的传输，采取数据加密传输等措施保证数据传输的安全性和可靠性。Web服务交换通过提供Web服务的方式，各交换节点进行服务接口调用传输数据。信息录入针对数据量少、对实时传输要求不高的部门，可以根据需要提供信息录入界面，通过人工录入的方式传递数据。离线数据导入提供离线数据导入功能，能够将电子资料直接导入到交换共享库。

卫生资源管理：卫生资源是指在一定时间内，社会可用于卫生方面的各种有用要素的总称，是人类开展医疗卫生活动的人力和物质技术的基础。卫生资源包括硬资源和软资源两大类。卫生硬资源指卫生机构、卫生人力、卫生物力(医院床位和医用设备)等有形资源；卫生软资源指医学科技、医学教育、卫生信息、卫生政策与法规、卫生管理等无形资源。这里的卫生资源管理主要是指卫生硬资源的管理，通过卫生资源管理使卫生管理者对辖区的卫生资源能够有一个非常清晰的了解，方便领导进行资源配置。

数据交换功能：1、提供强大的***架构；2、提供更丰富的队列；3、提供高效的传输能力；4、保障传输可靠性；5、支持多种拓扑结构；6、不同传输可靠性的要求；7、提供多种数据交换方式；8、提供消息的同步通信、异步通信和会话通信模式；9、支持不同的网络环境；10、提供标准传输组件。

数据共享功能：1、提供元数据驱动的资源管理；2、提供数据自动同步功能。

应用集成整合：提供应用集成框架，可以实现从一个***采集数据，对数据进行加工处理，将需要的数据提交给另一个***使用。提供标准的***集成组件，减少程序员编码工作量，能够快速集成应用，现提供的标准组件包括：消息传输组件、数据读写组件、文件组件等形式，通过标准***集成组件的应用，可以达到缩短项目开发周期的效果。另外还提供应用集成组件的开发框架，程序员可以为特殊的应用开发定制的组件适配器，以集成自有的应用。

数据挖掘引擎：1、数据预处理：数据预处理指在主要的处理以前对数据进行的一些处理。电子病历的数据进行直接的数据挖掘效果较差或者挖掘的效果较差，为了提高数据挖掘的质量，本项目采取了数据预处理技术。数据预处理有多种方法：数据清理，数据集成，数据变换，数据归约等；2、特征工程：特征工程用目标问题所在的特定领域知识或者自动化的方法来生成、提取、删减或者组合变化得到特征；3、训练与预测：针对专家指导制定的特征工程，通过大量数据进行模型训练，采取逻辑回归、线性回归等多种算法进行训练，通过部分数据进行模型的评估，最终选出最有价值、最精准、匹配度最高的算法进行训练；4、模型评估与确定：通过训练与预测的结果，用最终数据结果选出最佳模型，通过模型确定后应用于疑难疾病的大数据深度挖掘。

全文搜索引擎：通过网络爬行器从相关的网站获取相关的网页并且保存它们的快照，然后通过索引器对网页内容进行分词，建立倒排索引文档，然后通过查询器提供一个用户搜索界面，解析查询条件，检索倒排索引文档，并且根据一定的评分策略，对匹配的结果进行排序，并且返回排序结果。

以上所述仅为本发明的较佳实施例而已，并不用以限制本发明，凡在本发明的精神和原则之内，所作的任何修改、等同替换、改进等，均应包含在本发明的保护范围之内。

Claims (10)

1.一种规范和促进健康医疗大数据的方法，其特征在于：包括以下步骤：

S1、现状与需求分析：为了提升健康医疗服务效率和质量，扩大医疗卫生数据资源供给，不断满足人民群众多层次、多样化的健康需求，同时能够培育新的业态和经济增长点，主要分析的现状涉及各级医疗卫生机构互联互通网络建设情况、数据中心建设情况、应用***建设情况的分析结果，以及目前针对健康医疗的业务需求和信息化应用需求的分析结果，进行健康医疗大数据平台总体架构的设计；

S2、构架组成：规范和促进健康医疗大数据的总体架构包括大数据应用层、大数据平台层以及基础设施体系，所述大数据应用层包括惠民服务大数据应用、医疗业务协同大数据应用、综合业务管理大数据应用、医疗科研大数据应用、全民健康基础平台，所述全民健康基础平台包括平台服务组件、信息资源库、数据交换平台、数据质控平台以及业务***平台，所述平台服务组件包括主索引服务、注册服务、信息共享服务、全程健康档案服务，所述信息资源库包括全员人口库、健康档案库、电子病历库、服务资源库、健康扶贫库，所述数据交换平台包括数据采集、数据交换、全流程数据交换监控，所述数据质控平台包括数据校验、数据质量监管、数据质量控制报告；所述大数据平台层包括组件工具、医疗大数据分析挖掘、大数据基础内核、大数据ETL，所述组件工具包括算法模型开发、自主分析开发、自主报表开发、实时规则开发、知识自学习、内容及语义分析，所述医疗大数据分析挖掘包括数据探索、挖像建模、模型评估、数据散布质量、相关性数据分析、随机森林、评估图表，所述大数据基础内核包括流计算、批量计算、内存计算、元数据管理、医疗大数据模型、分布式文件存储、半结构化数据存储，所述大数据ETL包括数据抽取、数据交换清洗、数据加载、调度引擎；所述基础设施体系包括容量管理、资源调度、备份管理、安全管理、镜像管理、部署管理、监控管理、报表管理、可用性管理、使用计量、云计算中心、服务器集群；

S3、健康医疗大数据的平台建设与应用：根据健康医疗大数据平台总体架构组成进行平台的建设与应用，建立满足健康医疗大数据应用的机房环境需求、网络需求、处理及存储需求、安全需求的基础硬件平台，并使该平台应用于惠民服务、医疗业务、综合业务管理、医疗科研；

S4、健康医疗大数据的安全与保障：通过风险分析、需求分析以及总体分析，建立大数据安全体系，确立安全等级，保证人的安全和数据安全，设立安全技术保障体系，保障区域边界安全、通信网络安全，设立安全管理中心，实现隐私安全保护、物理安全保护、不同等级***互通互联；

S5、健康医疗大数据平台运行及维护：设立管理运行机制，确保***运行的安全性、稳定性和可靠性，设立运维管理小组，管理日常运行及维护工作，保证平台稳定运行。

2.根据权利要求1所述的一种规范和促进健康医疗大数据的方法，其特征在于：所述步骤S1中，针对所述应用***建设情况进行分析时，需要涵盖医疗服务领域、公共卫生服务领域、医疗监管服务领域以及数据交换与共享领域；针对所述业务需求进行分析时，需要涵盖居民个人、医疗卫生服务机构、公共卫生专业机构、卫生行政部门、其他卫生相关单位与部门；针对信息化应用需求进行分析时，需要涵盖中医领域、临床医疗领域、公共卫生服务领域、管理决策领域。

3.根据权利要求1所述的一种规范和促进健康医疗大数据的方法，其特征在于：所述步骤S1中，健康医疗大数据平台总体架构设计的大数据应用方向为：面向居民的惠民发数据分析应用服务、面向医疗机构的医疗服务大数据分析应用服务、面向卫生管理机构的综合业务管理大数据分析应用服务、面向科研人员的医疗科研大数据分析应用服务；健康医疗大数据应用发展中的要点：互联互通，强化大数据的采集、标准规范，强化大数据的共享、安全可控，强化大数据的应用、政策支撑，强化大数据的发展；健康医疗大数据平台总体架构设计的关键技术路线：HADOOP基础环境、算法模型开发、自助分析开发、自助报表开发、实时规则开发、知识自学习、内容及语义分析。

4.根据权利要求1所述的一种规范和促进健康医疗大数据的方法，其特征在于：所述步骤S3中，在进行所述基础硬件平台建设时，需要规划容灾备份体系。

5.根据权利要求1所述的一种规范和促进健康医疗大数据的方法，其特征在于：所述步骤S3中，在进行大数据平台应用时，惠民服务包括健康扶贫大数据服务、医养结合服务、健康评估服务、中医治未病服务、智能导诊服务、慢病管理服务、合理用药服务；医疗服务包括医疗业务协同大数据应用、医学影像大数据应用；综合业务管理包括公共卫生管理大数据应用、人口决策支持大数据应用、互联网大数据舆情监测预警应用；医疗科研包括临床科研大数据应用、中医养生发数据应用、医疗健康数据共享。

6.根据权利要求1所述的一种规范和促进健康医疗大数据的方法，其特征在于：所述步骤S3中，在所述平台建设时，还需要保证网络安全。

7.根据权利要求1所述的一种规范和促进健康医疗大数据的方法，其特征在于：所述步骤S4中，在设立安全技术保障体系时，需要确定保护对象，计算环境安全。

8.根据权利要求1所述的一种规范和促进健康医疗大数据的方法，其特征在于：所述步骤S4中，在所述平台运行及维护中，还包括权限管理。

9.根据权利要求1所述的一种规范和促进健康医疗大数据的方法，其特征在于：所述步骤S4中，在所述平台运行及维护中，还包括事件服务、事件管理、问题管理以及变更管理。

10.根据权利要求1所述的一种规范和促进健康医疗大数据的方法，其特征在于：所述步骤S4中，在所述平台运行及维护中，还包括监管监控。

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