做数据分析也有年头了，好的坏的工具都用过了，推荐几个觉得很好用的，避坑必看！PS：一般比较成熟的公司里，数据分析工具不只是满足业务分析和报表制作，像我现在给我们公司选型BI工具，是做全平台全方位的数据处理，外源数据更新、实时抽取、性能优化等等都是非常关注的点，所以Excel这种适合个人分析的就不推荐了，不适合专业的数据分析师。数据存储层：Access、SQL Server、DB、Oracle等数据处理层：Python、Hadoop数据报表层：Finereport、简道云数据展示层：Tableau、Powerbi、Finebi再啰嗦一句，如果你是数据分析小白，掌握工具前应该先有数分思维和底层逻辑，推荐先看知乎知学堂官方的数据分析入门课程：一、数据存储层面这一方面主要是数据库和数据仓库的一些知识点，企业要想做数字化转型，把原先的一些数据系统，如ERP、OA、CRM、Excel等，必须得进行数字打通，不然整个企业就相当于在进行烟囱式开发，数据东一块，西一块，根本不能成为体系。具体的，就是一些数据库的使用，不要说这方面的知识不想学，有运维替你管着。一个好的大数据体系，数据仓库和数据库、数据湖、数据集市的建立是非常重要的，建模的维度就决定了你后面分析的维度，如果维度不够全面与准确，那你的工具再好也就没有意义了。二、数据处理层面python、hadoop可以闪亮登场了，但是hadoop是一个非常复杂的平台，需要的技术很多，所以这里我们暂时不讨论。我做了很多年的大数据技术了，所以最早我开始做分析的时候都是希望通过编程来实现，使用Python的好处是自由度非常高，能够灵活运用模型和算法，并且从数据采集到数据清洗到数据分析，一种语言就可以全部搞定。现在很多人都在说不学python会怎么怎么样，但其实不是这样，归根结底只是一个底层语言，需要混合使用。Python是有一定门槛的，而且学习的时间成本不低，往往一次分析需要花较多的时间，如果不是大型分析项目，有点大材小用。但是对于大型的项目，尤其是涉及到数据挖掘类的，我建议用python。还有一些可以数据抓取的工具，我就不说了，本质其实都差不多。三、数据报表层面可能提到报表，很多人脑子里的想法就是Excel，这其实是完全不对的，excel的短板是很明显的：Excel会导致企业信息化程度不够数据口径不一致，浪费人力去核对数据采集困难，更改不能实时显示数据如果需要处理上百万行的数据，我推荐使用简道云，简单介绍一下：可视化模板>>https://www.jiandaoyun.com 适用群体：更适合职场各种业务端的数据分析，可在线使用，替代Excel偷懒的神器！这是一款我用了4年多的数据分析偷懒神器，模板一共提供10+基础数据分析图表，一般业务上的数据分析我用它就够了。可以先看看效果：像上面这种数据看板，放在excel里面做起来是很复杂的，但用简道云做可视化看板，就能轻松达到四两拨千斤的效果。示例：导入简道云>新建仪表盘>点击数据组件-统计表>添加刚刚的表格数据-订单管理比如：想要在仪表盘中显示“订单总额”，即把“订单总额”字段拉入指标处，选择图标类型即可。制作完成之后的可视化看板如下图：我选择用它来做业务数据分析的另一个重要原因是——它能做的不止数据分析图表，基本上能够高效辅助完成所有业务数据的收集、处理、分析、展示、以及流程管理：可以用它的在线表单来做数据收集收集好的数据可以导入数据工厂自动处理分析处理好的数据可以生成各种分析图表流程引擎能够配合做好各业务环节之间的流转......不足：由于简道云本身就是偏向企业层面的，所以更适合一些偏业务端的数据分析。如果是想要做一些非常专业复杂的数据分析大屏，它是不如哪些专业做数据大屏的工具的。4、数据展现层面我上一家公司用的是SAS，可现在流行R语言来训练模型，作为数据分析工具，今年已经没有采购SAS了预算了，预算都给大数据平台产品了。你们以为的数据展现，可能就是所有数据都处理好了，然后直接生成可视化就行，其实远不是这样，那数据变动怎么办呢？数据量太大，宕机了怎么办呢？所以一个实时的可视化工具就显得非常重要，我觉得Tableau、PowerBI、FineBI都是一个不错的选择，（1）TableauTableau我更倾向于将他定义为数据可视化工具，而不是数据分析工具，因为tableau的数据可视化能力确实非常强，他的交互式的可视化体验在业内是被人津津乐道，但是在数据建模和数据分析功能上，略输pbi与finebi一筹。其实我用的是Tb prep+Tb desktop，因为tableau一直以来就被数据处理能力差而诟病，prep就是千呼万唤始出来的数据清洗工具，2018年才刚刚面世，主要是为了弥补tb在数据清洗工作上的欠缺，我用过一两次，接触的不深，风格还是一贯的tb清新风格，基本可以实现数据清洗、数据整理、数据合并等etl操作，但是理论上任何产品都需要一定的生长曲线，我相信tb prep也同样是如此，未来还有更大的空间可以优化。另外就是prep+desktop两款工具协同工作的方式，太过于麻烦，这也算是tb的一大与生俱来的缺点。此外Tableau是国外的工具，一是服务体系不够全，出了问题要解决很久，这是不能接受的；二是价格实在是太高，动不动就上百万。（2）FineBI所以我推荐FineBI，一款web级的敏捷数据工具，不仅直接拖拽就能生成可视化，而且还能做复杂报表，BI报表就是企业的新方向。其实数据展现类的工具，靠不靠谱还得看引擎，FineBI引擎的两种模式可以支持大数据量分析，这一点我是非常推崇的：抽取模式：提供基于索引的高效计算引擎，通过数据预加载，支撑前端快速数据分析，适用于实时性要求不高的分析。实时模式：直接对接读取企业的数据库表进行分析，适用于对实时性要求较高的数据分析场景。可视化能力嘛，比tableau弱一点，不过好处就是简单一点，很好上手：（3）PowerBI首先powerbi我将其定义为适合个人多联机的数据分析与挖掘工具。PBI可以说是微软的一次偶然尝试和偶然的产品，在tableau出现之前，微软对于数据分析领域的布局其实非常简单，只有针对企业用户的sql server analysis service和excel里的power pivot，后来微软将这两个工具进行结合，开发出了Powerbi所以与其说powerbi是微软开发出的数据分析工具，不如说是微软依靠对BI业务模型多年的研究总结后得出的一套解决方案，也就是DAX所代表的的数据分析理念。这一点与tableau提倡的理念是相反的。Power的数据可视化能力怎么说呢，一言难尽吧，powerbi真的有种工科风，能力强悍但是颜值不高，可视化展现能力方面，PoweBI内置的图表种类相对较少,例如一些常用的玫瑰图,多层饼图,词云图,热力地图,流向地图等都不支持(需要进行市场图表拓展下载使用).图形属性方面还算丰富,可以由用户自定义进行图表样式属性的设置调节。先推荐到这里，待更新.......更新一下，永远要记住，不要太过于依赖于工具，使用好工具的基础一定是你拥有扎实的知识基础，如果你连数据分析是什么？怎么做数据分析这些都不懂，那说实话，选择再好的工具也没什么用。推荐一些数据分析的书籍和课程，可以书籍+视频课程结合来学习，就不会那么枯燥了。《深入浅出数据分析》《深入浅出统计学》《赤裸裸的统计学》《利用Python进行数据分析》《精益数据分析》《数据科学实战》《决战大数据》其他视频课程看这篇：哪里有免费的 Excel 教程？ - 知乎 (zhihu.com)更完整的学习路径可以看我这篇回答： 怎样用 Excel 做数据分析？ - 知乎 (zhihu.com)}

本发明涉及医疗数据分析技术领域，特别涉及一种医疗大数据云服务分析平台。背景技术：随着医疗信息技术的快速发展，国内越来越多的医疗机构正加速实施基于信息化平台的整体建设，以提高医院的服务水平与核心竞争力。医院信息系统长期持续地运行以及大众对医疗卫生需求的日益增加，使得医院信息系统数据库中的数据量愈来愈大。如何运用科学的技术手段从大量的数据中发现医院运作的基本规律，预测医院发展的趋势，从宏观上把握医院科学地发展，更好地为广大患者服务，这是医院管理者企盼解决的深层问题；如何通过比较患者的健康记录来评估不同诊疗方案的效果，这对于那些针对各种人群进行长期研究的人员来说非常有用。2009年是转折之年，新医改启动，大数据应用爆发。当快速增长的多元化医院数据遇到了大数据技术，医疗大数据应用快速受到医疗机构的欢迎。大医院基本上都有上百个系统在线运行，这些系统可能来自几十个厂商，由于缺乏信息表达、交换、处理方面的统一标准，医院数据体量庞大，类型复杂，传输速度快且价值大，完全符合大数据的特征。所以，大数据技术同样适用于医院数据应用，为挖掘医院数据价值提供可能。从医院角度来看，临床业务对于医疗质量控制、科研分析研究以及运营管理的需求更加迫切。技术实现要素：本发明的目的旨在至少解决所述技术缺陷之一。为此，本发明的目的在于提出一种医疗大数据云服务分析平台。为了实现上述目的，本发明实施例提供一种医疗大数据云服务分析平台，包括：医院大数据中心、医院大数据分析系统、医疗科研分析系统和医疗质量管理模块，其中，所述医院大数据中心用于对来源不同的医疗数据进行数据归集，并采用分布式大数据方式进行存储，并根据医疗数据的应用构建运营管理数据库、临床数据库和电子病历文档库，根据数据库中存储的医疗数据提供多项数据服务；所述医院大数据分析系统用于对医疗数据进行数据分析，包括：病人费用构成分析、同期费用对比分析、病人结构分析、病人流动转况分析、医疗工作量影响因素分析、单病种分析、病人就诊时间分析、科室综合评价的分析和成本效益分析，并将数据分析结果以可视化视图形式向用户呈现；所述医疗科研分析系统用于建立基于术语知识库的语义本体数据结构，对整合后的数据进行后结构化处理，将患者信息进行语义分词和结构化存储，并将数据统一存储到分布式数据库中；数据的关键词、同义词、语义化及结构化快速检索；针对课题研究进行单病种挖掘分析，数据导出及审批，调阅患者全息视图，科研随访以及科研队列管理；所述医疗质量管理模块用于对提供的医院的基础质量管理、环节质量管理和终末质量管理，为管理员提供数据分析、评价、质控的信息化模式。进一步，所述运营管理数据库用于支持决策，面向分析型数据处理，对多个异构的数据源有效集成，集成后按照主题进行重组，用于为数据挖掘及分析提供准确数据，以支持管理层的决策；所述临床数据库用于存储各种临床中得到的患者数据，以实现对患者数据的标准化管理；所述电子病历文档库用于将电子病历中的所有文档归集，采用分布式文件存储的数据库，支持结构化和非结构化的快速存取，为临床、科研病历调阅提供统一数据源。进一步，所述医院大数据中心提供的多项数据服务，包括：(1)搜索引擎服务，用于以搜索引擎为平台，利用搜索引擎的算法，将关键词推至搜索引擎中的目标位置，实现在搜索引擎上的特定展示；(2)数据填报平台，用于建立医疗数据的多维度指标体系、表格体系、表格扩展功能、自动审计及检查功能、预览打印报表、填报方案管理、填报节点的级次管理、统计和合并数据功能、数据排名功能、建立标准成员认证和权限管理、分析表的模版建立和分析表查询、数据的多维度查询、多维度数据录入，建立录入模版功能；(3)闭环管理服务，用于对医疗数据进行闭环数量、闭环效率、闭环差值和耗时节点的统计。进一步，所述医院大数据分析系统用于根据数据分析结果提供医院运营决策服务，并将分析结果以可视化形式呈现给用户，包括：日常运营基本监测、住院患者医疗质量与安全监测、合理用药指标、医疗质量管理与控制、门诊情况、手术情况、住院情况、人事管理、医疗科室、护理部相关指标、质量管理。所述医院大数据分析系统用于提供数据接入引擎、报表工、存取安全控管机制、多维查询操作模式、多维数据的比较方式、多种关联式分析功能多维度组合、公式设定界面、对数据属性的归类管理、报表数据列的元素化管理、统一的数据搜索平台、统计图形产生方式、图形中数据展开与钻取的操作、医院各指标数据相关系数分析工具。所述医院大数据分析系统还用于根据目前指标数据的情况，查找目前影响该业务流程最高权重的影响因素，对影响因素进行权重排序，将此业务流程进行阶段化，在可视化界面上向用户提供建议内容。所述医疗科研分析系统通过采集病案信息、临床诊疗信息、检查检验报告等信息并进行整合，根据数据变化建立起用户的健康数据模型，并采用360全息视图进行呈现。所述医疗科研分析系统还用于实现crf表单生成、多科研项目共享机制、科研随访管理、建立单病种数据库、临床辅助功能、支持跨系统、多维度式数据监测、对临床量化数据进行表达式检索、自由文本的语义分析。所述医疗质量管理模块提供基础质量管理，包括人员、时间、技术、设备、物资和制度的管理；所述医疗质量管理模块提供环节质量管理，包括：对各环节的具体工作实践所进行的质量管理，包括病人从就诊到入院、诊断、治疗、疗效评价及出院的各个医疗环节的管理；所述医疗质量管理模块提供终末质量管理，包括：诊断质量、诊疗质量、工作效率指标。进一步，所述诊断质量包括：入院与出院诊断符合率、手术前后诊断符合率、临床诊断与病理诊断符合率；所述诊疗质量包括：单病种治愈好转率、急诊抢救成功率、住院病人抢救成功率、无菌手术切口甲级愈合率、单病种死亡率、住院产妇死亡统治、活产新生儿死亡率；所述工作效率指标包括：病床使用率、病床周转率、出院病人平均住院日、医院感染、经济效益。本发明附加的方面和优点将在下面的描述中部分给出，部分将从下面的描述中变得明显，或通过本发明的实践了解到。附图说明本发明的上述和/或附加的方面和优点从结合下面附图对实施例的描述中将变得明显和容易理解，其中：图1为根据本发明实施例的医疗大数据云服务分析平台的结构图；图2为根据本发明实施例的数据采集流程的示意图；图3为根据本发明实施例的门急诊患者同步流程图；图4为根据本发明实施例的出院患者同步流程图；图5为根据本发明实施例的其他数据同步流程图；图6为根据本发明实施例的cdr技术的示意图；图7为根据本发明实施例的医院大数据中心提供的数据服务的架构图；图8为根据本发明实施例的建设元素级仓库的界面图；图9为根据本发明实施例的单病种数据库的界面图；图10为根据本发明实施例的医疗环节质量管理功能模块的界面图；图11为根据本发明实施例的医疗质量控制管理系统的架构图；图12为根据本发明实施例的医疗大数据云服务分析平台的架构图。具体实施方式下面详细描述本发明的实施例，所述实施例的示例在附图中示出，其中自始至终相同或类似的标号表示相同或类似的元件或具有相同或类似功能的元件。下面通过参考附图描述的实施例是示例性的，旨在用于解释本发明，而不能理解为对本发明的限制。针对现有技术中数据过量与信息不足之间的矛盾，本发明充分利用强大的数据挖掘方法和分析技术，对数据进行有效的采集处理、清洗过滤、整合加工、分析预测，以便挖掘分析出更深层次、更有价值的信息，帮助医院管理者快速、准确地获得所需的决策信息。参考图12，本发明实施例的医疗大数据云服务分析平台的软、硬件架构说明如下：1、体系结构采用b/s结构：系统的体系结构与软、硬件平台的选择是关于到系统成败的大问题。医院是要实现一个具有相当规模的，全国先进，地区一流的大数据医疗平台，它应该是一项高水平、高质量、高效率的大数据医疗平台。2、系统设计原则1)管理信息与临床信息并重，不仅包括医院信息系统建设，更要涵盖管理信息系统。2)完全支持系统功能需求，支持7天*24小时连续运行，足够的磁盘容量，足够快的支持大量实时业务处理的运行速度，管理复杂关系中数据库表的能力，安全性，容错，支持用户界面的友善性设计等。3)能很好地与第三方产品集成。4)系统开发环境及工具的选择要易于程序员学习、掌握，支持程序编制的高效率，解决客户化的问题，减低程序维护的难度，支持完全面向对象的程序设计。5)系统运行环境和体系结构要有较强的灵活性，可伸缩性，可扩展性和开放性，不仅要充分考虑和满足当前的需求，而且要便于以后的扩充与扩展，要能长期保护已有的投资。6)系统软、硬件平台的选择要充分考虑其计算机技术领域的先进性，要符合计算机技术的发展潮流，要选择主流的有前途的、蒸蒸日上的先进产品，同时还要照顾其市场领域的成熟性，选择成熟的先进技术是的目标.先进性保证的选择符合计算机技术的发展方向，有利于系统的进一步开发，不会早的面临落后与淘汰的被动局面，成熟性则保证所选择的环境是可靠的，无论开发和运行均较少受到系统不稳定性的损害。如图1所示，本发明实施例的医疗大数据云服务分析平台，包括：医院大数据中心、医院大数据分析系统、医疗科研分析系统和医疗质量管理模块。(一)医院大数据中心具体的，医院大数据中心用于对来源不同的医疗数据进行数据归集，并采用分布式大数据方式进行存储。1.数据归集与存储基于分布式大数据技术实现分布式的数据存储，为复杂的医疗数据分析构建了多个分布式数据计算节点，它更适用于医疗数据多维表达。通过在应用中对比实体机和虚拟机的运算，发现实体机堆叠式的运算方式更适合大数据的运算，要比虚拟化服务器性能高。当然，虚拟化对于前台应用的安全性的确大大提高，但是就大数据这种分布式运算来说，用实体机堆叠式方式来说更好。1.1医院大数据中心应用技术如下：oracle12c：用于存储结构化数据信息，承载依赖强计算关系需求功能的数据源。mongodb：主要用于存储非结构化数据信息和索引信息，承载包括半结构化的病历文书、办公文档和类似病案首页等任何需要即时查询等非结构或半结构化物理文件或文本信息。hdfs：hadoop分布式文件系统，适合运行在通用硬件上的分布式文件系统，承载着大量非结构化医疗数据的存储功能。hbase：和mongodb一样，为存储非结构化数据的架构。hbase集群建立在hadoop集群基础之上，虽然hdfs可随机读取，但是效率差，hbase则良好的弥补了hdfs不能随机访问数据、随机读写数据。1.2数据归集数据归集是各种来自不同数据源的数据进入大数据系统的第一步。这个步骤的性能将会直接决定在一个给定的时间段内大数据系统能够处理的数据量的能力。数据归集过程基于对该系统的个性化需求，但一些常用执行的步骤是-解析传入数据，做必要的验证，数据清晰，例如数据去重，转换格式，并将其存储到某种持久层。其性能技巧主要有：来自不同数据源的传输应该是异步的。可以使用文件来传输、或者使用面向消息的中间件来实现。由于数据异步传输，所以数据采集过程的吞吐量可以大大高于大数据系统的处理能力。异步数据传输同样可以在大数据系统和不同的数据源之间进行解耦。大数据基础架构设计使得其很容易进行动态伸缩，数据采集的峰值流量对于大数据系统来说算是安全的。如果数据是直接从一些外部数据库中抽取的，确保拉取数据是使用批量的方式。如果数据是从feedfile解析，须使用合适的解析器。例如，如果从一个xml文件中读取也有不同的解析器像jdom，sax，dom等。类似地，对于csv，json和其它这样的格式，多个解析器和api是可供选择。选择能够符合需求的性能最好的。优先使用内置的验证解决方案。大多数解析/验证工作流程的通常运行在服务器环境(esb/应用服务器)中。大部分的场景基本上都有现成的标准校验工具。在大多数的情况下，这些标准的现成的工具一般来说要自己开发的工具性能要好很多。类似地，如果数据xml格式的，优先使用xml(xsd)用于验证。即使解析器或者校等流程使用自定义的脚本来完成，例如使用java优先还是应该使用内置的函数库或者开发框架。在大多数的情况下通常会比自行开发任何自定义代码快得多。尽量提前滤掉无效数据，以便后续的处理流程都不用在无效数据上浪费过多的计算能力。大多数系统处理无效数据的做法通常是存放在一个专门的表中，须在系统建设之初考虑这部分的数据库存储和其他额外的存储开销。如果来自数据源的数据需要清洗，例如去掉一些不需要的信息，尽量保持所有数据源的抽取程序版本一致，确保一次处理的是一个大批量的数据，而不是一条记录一条记录的来处理。一般来说数据清洗需要进行表关联。数据清洗中需要用到的静态数据关联一次，并且一次处理一个很大的批量就能够大幅提高数据处理效率。数据去重非常重要，这个过程决定了主键是由哪些字段构成。通常主键都是时间戳或者id等可以追加的类型。一般情况下，每条记录都可能根据主键进行索引来更新，所以最好能够让主键简单一些，以保证在更新的时候检索的性能。来自多个数据源接收的数据可以是不同的格式。有时，需要进行数据移植，使接收到的数据从多种格式转化成一种或一组标准格式。和解析过程一样，建议使用内置的工具，相比于从零开发的工具性能会提高很多。数据移植的过程一般是数据处理过程中最复杂、最紧急、消耗资源最多的一步。因此，确保在这一过程中尽可能多的使用并行计算。一旦所有的数据采集的上述活动完成后，转换后的数据通常存储在某些持久层，以便以后分析处理，综述，聚合等使用。图2为数据采集流程图，图3为根据本发明实施例的门急诊患者同步流程图，图4为根据本发明实施例的出院患者同步流程图，图5为根据本发明实施例的其他数据同步流程图。1.3数据存储所有的数据整合步骤完成后，将进入持久层。数据存储性能相关的技巧包括物理存储优化和逻辑存储结构(数据模型)。这些技巧适用于所有的数据处理过程，无论是一些解析函数产生的或最终输出的数据还是预计算的汇总数据等。首先选择数据范式。对数据的建模方式对性能有直接的影响，例如像数据冗余，磁盘存储容量等方面。对于一些简单的文件导入数据库中的场景，也许需要保持数据原始的格式，对于另外一些场景，如执行一些分析计算聚集等，可能不需要将数据范式化。大多数的大数据系统使用oracle数据库处理数据。不同的oracle数据库适用不同的场景，一部分在select时性能更好，有些是在插入或者更新性能更好。数据库分为行存储和列存储。具体的数据库选型依赖于具体需求(例如，应用程序的数据库读写比)。同样每个数据库都会根据不同的配置从而控制这些数据库用于数据库复制备份或者严格保持数据一致性.这些设置会直接影响数据库性能。在数据库技术选型前一定要注意。压缩率、缓冲池、超时的大小，和缓存的对于不同的oracle数据库来说配置都是不同的，同时对数据库性能的影响也是不一样的。数据sharding和分区是这些数据库的另一个非常重要的功能。数据sharding的方式能够对系统的性能产生巨大的影响，所以在数据sharding和分区时需谨慎选择。并非所有的oracle数据库都内置了支持连接，排序，汇总，过滤器，索引等。如果有需要还是建议使用内置的类似功能。oracle内置了压缩、编解码器和数据移植工具。如果这些可以满足部分需求，那么优先选择使用这些内置的功能。这些工具可以执行各种各样的任务，如格式转换、压缩数据等，使用内置的工具不仅能够带来更好的性能还可以降低网络的使用率。许多oracle数据库支持多种类型的文件系统。其中包括本地文件系统，分布式文件系统，甚至基于云的存储解决方案。如果在交互式需求上有严格的要求，否则还是尽量尝试使用oracle本地(内置)文件系统。如果使用一些外部文件系统/格式，则需要对数据进行相应的编解码/数据移植。它将在整个读/写过程中增加原本不必要的冗余处理。十多个不同业务系统的数据分别由关系型数据库、文本文件、二进制文件、xml文件等多种方式存在。大数据中心将其统一转化为基于hl7rim模型的标准化存储。标准化后的临床数据通过基于事件、主数据相关的唯一索引进行面向临床事件逻辑的索引化时间序列存储。(1)结构化数据的组织与存储涉及窗口业务的大量临床数据均存储于关系型数据库中，大量临床过程中的相关事件数据集中存储在同一表的行记录中，如挂号记录、挂号计费记录、医嘱申请、医嘱生成、医嘱执行等。临床数据中心的数据适配器组件中将源系统数据完整整合到数据中心后，进行标准rim模型适配，完成rim模型的标准化转化，同时参照业务逻辑进行术语的标准化映射与转化，建立参数者与主数据间的映射。(2)文档数据的组织与存储电子病历系统、护理系统、手术麻醉系统存在大量基于文档的数据，各个不同系统分别采用了文本文件、xml文件、cda文件或关系型数据库进行文档的存储。如病程记录、手术记录、护理记录等，并在各个业务系统中存在大量不同使用场景下产生的文档，涉及到文档类型大概达58种之多。临床数据中心在整合过程中按照hl7cda的标准，根据来源系统的实际情况按照不同级别进行cda文档转换进行文档标准化，实际过程中二进制文件被转换为level1，文本文件转化为level2，而xml文件和符合cda规范的文档按照cdalevel3进行标准化后进行存储。同样需要按照上文提到的建立参与者与主数据之间的映射。基于hadoop分布式大数据技术实现分布式的数据存储，为复杂的医疗数据分析构建了多个分布式数据计算节点，它更适用于医疗数据多维表达。通过在应用中对比实体机和虚拟机的运算，发现实体机堆叠式的运算方式更适合大数据的运算，要比虚拟化服务器性能高。当然，虚拟化对于前台应用的安全性的确大大提高，但是就大数据这种分布式运算来说，用实体机堆叠式方式来说更好。hadoop是一種基于java的分散式数据处理框架。它可以提供对储存在多个硬件设备上的数据进行高吞吐率的读写。更重要的是，它对大数据具有高容错性和对并行应用程序的高可用性。hadoop框架结构由若干名字节点(namenode)和数据节点(datanode)组成。一份数以万计，百万计的大数据文件会被分割成更小的文件信息块储存在多个数据节点里，可以是任何计算机硬件设备。有关这些文件的数据属性资料信息称作metadata则被存储在名字节点里(namenode)。namenode主要管理文件系统的命名空间和客户端对文件的访问操作记录。当访问和操作数据文件时，客户端会联系名字节点提取文件信息块的属性信息比如位置，文件名等。然后根据这些属性信息，客户端直接从相应的数据节点同时读取数据块。hadoop本身具有冗余和复制功能，保证在单个硬件储存设备出现故障时数据仍旧能被恢复而没有任何损失，比如每个数据节点默认拥有3个备份之类。此外，在有新数据节点添加到框架中时，hadoop还可以自动平衡每个数据节点的数据载有量。同样，名字节点也可以拥有冗余和复制功能，用于在单个储存数据属性信息的名字节点出现故障时可以恢复相应的数据属性信息。mapreduce则是一种可以用来并行处理大数据的编程模型。同一程序在hadoop的框架下可以用各种不同的语言(java,ruby,python等)按mapreduce的编程模型进行编写和运行。其关键就在于三个词：map,reduce,和并行处理。2.数据库建设医院大数据中心根据医疗数据的应用构建运营管理数据库、临床数据库和电子病历文档库，根据数据库中存储的医疗数据提供多项数据服务。2.1运营管理数据库运营管理数据库用于支持决策，面向分析型数据处理，对多个异构的数据源有效集成，集成后按照主题进行重组，用于为数据挖掘及分析提供准确数据，以支持管理层的决策。管理信息的处理类型主要是对管理信息的处理类型，主要有事务型处理和信息型处理两大类。事务型处理，也就是通常所说的业务操作处理。这种操作处理主要是对管理信息进行日常的操作，对信息进行查询和修改，目的是满足组织特定的日常管理需要。在信息型处理中管理者关心的是信息能否得到快速的处理，信息的安全性能否得到保证，对信息作进一步的分析，为管理人员的决策提供支持。例如，为决策支持系统、院长查询系统等提供信息分析的支持。这种类型的信息处理在三甲医院中的应用越来越广泛，越来越引起管理人员的重视。管理信息的信息型处理，必须访问大量的历史数据才能完成；而不像事务型处理那样，只对当前的信息感兴趣。因此，在信息型处理中，产生了与操作性处理所采用的传统数据库有很大差异的数据环境要求。系统建设提升医院整体管理水平，满足医院加强管理和提高工作效率的要求。病人(客户)关系管理系统采集、分析、利用和管理信息，提供个性化医疗服务，取得竞争优势；有效控制医疗成本，减轻病人医疗负担，提高病人满意度。运营管理数据库是一个面向主题的、集成的、相对稳定的、反映历史变化的数据集合，用于支持管理决策。运营管理数据库用于支持决策，面向分析型数据处理，它不同于企业现有的操作型数据库；是对多个异构的数据源有效集成，集成后按照主题进行了重组，并包含历史数据，而且存放在数据库中的数据一般不再修改。数据获取层把决策主题所需要的数据(当前的、历史的)，从各种相关的业务数据库或数据文件等外部数据源中抽取出来，进行各种必要的清洗、整合和转换处理，再将这些数据集成存储到仓库中。数据获取层在数据库的整体系统应用中占有非常重要的地位。数据存储层以一定的组织结构存储各种主题数据。数据库包括多个主题，一个主题的数据通常存储在一个数据库中，包括该主题的一些综合性表，如主题中选择的事实表、维表，还有为数据挖掘生成的中间表等。数据挖掘层集成各种数据挖掘的算法，包含具有很强功能的数据挖掘工具，可以提供灵活有效的任务模型、组织形式，以支持各项决策的数据挖掘任务。数据挖掘与数据库的概念是密不可分的，数据挖掘要求有数据库作为基础，并要求数据库已经存有丰富的数据。数据挖掘比本文后面谈到的多维分析更进一步。举例，假如以某类产品的销售情况为例，如果管理人员要求比较各个区域某类产品销量在过去一年的情况，可以从多维分析中找答案。但是，如果管理人员要问为何一种产品销量在某地区的情况突然变得特别好或不好，或者问该产品在另一地区将会怎样，这些是用多维分析工具难以简单解决的问题，就需要利用数据挖掘工具寻找回答。运营管理数据库为数据挖掘机及分析提供准确数据，用于支持管理层的决策。2.2临床数据库临床数据库用于存储各种临床中得到的患者数据，以实现对患者数据的标准化管理。临床数据库，是一个实时数据库，专门收集从各种临床中得到的患者数据，以实现对患者数据的标准化管理。如图6所示，cdr是实时的将各种来源的临床数据信息组织在一起，并为每个患者提供统一的病历视图进行展现。它是医院为支持临床诊疗和全部医、教、研活动而以病人为中心重新构建的新的一层数据存储结构。它应该是物理存在的，而不仅仅是概念存在或者是逻辑存在。它是医院电子病历系统的核心构件。它与直接支持医疗操作的前台业务数据库不同，其数据来自这些业务系统，但与前台业务流程无关。它也不是通常意义上的数据仓库，因为它的内容是随着医院业务活动动态变化的，并且直接支持医生/护士对病人临床记录的实时应用。临床数据库建设的主体部分：1)存储因为cdr是物理存在的另一层架构，因此其应该是基于数据库进行数据管理，由于需要集中存储各类临床数据信息，这些信息来源于各业务系统数据库，因此其存储空间要求较大。当然，个别数据类型如pacs图像信息可以仍然保持分散存储。此外，为了便于后期对于数据的分析利用，可以在cdr中建立相关的主题数据库，如患者信息库，慢病库、医学术语库等等。从实际业务来看，就是将所有检查、检验、用药、医嘱、医护文书等临床数据集中存储和管理。2)信息模型应具备标准化、结构化、适应知识动态更新的信息模型。采用分层建模方法以满足新的信息类型持续增加、新的信息细节特征持续增加、各种信息间关系的持续增加。可以参照hl7v3及openehr的建模方法，数据组和数据元按照卫生部制定的《电子病历基本架构与数据标准》来制定。3)服务cdr需要从各临床数据源中提取数据，但不该影响各业务系统的正常应用。这就要求cdr必须对外提供一些服务。利用这些服务可以使各业务系统在其自身的业务处理过程中，隐性的将临床数据信息按先前的信息模型约定注册到cdr中，同时，业务系统也可以通过cdr提供的访问服务，对cdr中的数据信息进行解析、检索。这些服务可以通过api、webservice等方式提供，并通过门户管理实现业务系统的访问、注册权限。4)组件可定制一系列单独的可视化组件，可以供用户选择使用。例如电子病历视图组件、lis报告组件、pacs视图、心电图组件、麻醉记录组件等。这些组件不同于日常的文档样式，而是基于某种标准(如cda、dicom等)提供的gui界面。也不同于现在的业务系统提供的报告浏览插件，其元数据信息来源于cdr，而不是从各个业务数据库中临时组织。2.3电子病历文档库电子病历文档库用于将电子病历中的所有文档归集，采用分布式文件存储的数据库，支持结构化和非结构化的快速存取，为临床、科研病历调阅提供统一数据源。电子病历是医院信息系统的核心，电子病历是高度集成共享的医疗数据。为了使医疗活动可以准确、快速地进行，医疗服务者不但要接收到清晰的医疗指令信息，还需要掌握服务对象相关各方面信息、记录服务对象在医疗活动中的情况及结果；因此要保证数据信息的高效利用，达到一处采集多处利用；使用电子病历是实现医疗数据得到最大限度共享的手段。以病人为主线，将病人在医疗机构中的历次就诊时间、就诊原因、针对性的医疗服务活动以及所记录的相关信息有机地关联起来，并对所记录的海量信息进行科学分类和抽象描述，使之系统化、条理化和结构化。建设以电子病历为核心的医院数据中心，通过数据中心实现不同信息系统、组织机构间信息资源整合，实现业务数据实时更新，确保信息同步；满足管理决策、临床决策、科学研究、对外信息共享；实现统一的数据仓库的设计及技术文档、元数据管理等功能。建设医院集成平台需制定信息交换标准，统一卫生信息标准与数据字典。电子病历系统是以临床医务工作者和患者信息为双中心的信息工作平台，将网络所及范围内信息系统的数据与信息进行集成是至关重要的。电子病历辅助临床医务工作者进行有效的临床逻辑分析与判断，为临床医疗行为在信息应用环节提供有力的保障。电子病历文档数据中心，将电子病历中的所有文档归集其中，采用分布式文件存储的数据库，支持结构化和非结构化的快速存取，为临床、科研病历调阅提供统一数据源。3.数据服务医院大数据中心提供的多项数据服务。如图7所示，多项数据服务的架构图。3.1搜索引擎服务，用于以搜索引擎为平台，利用搜索引擎的算法，将关键词推至搜索引擎中的目标位置，实现在搜索引擎上的特定展示。搜索引擎服务是整合了目前所有与搜索引擎相关的项目，为实现在搜索引擎上的特定展示效果而围绕搜索引擎所开展的专业化、系统化并给客户带来更多核心价值的服务体系。以搜索引擎为平台，以搜索引擎中的展示位置为目标，利用搜索引擎的算法，使用相关的技术手段将关键词推至搜索引擎中的目标位置。3.2数据填报平台，用于建立医疗数据的多维度指标体系、表格体系、表格扩展功能、自动审计及检查功能、预览打印报表、填报方案管理、填报节点的级次管理、统计和合并数据功能、数据排名功能、建立标准成员认证和权限管理、分析表的模版建立和分析表查询、数据的多维度查询、多维度数据录入，建立录入模版功能。为了更好的保证医院评审统计工作的顺利进行、确保统计数据的真实有效，建设数据填报系统，以满足统计、分析、数据采集等统计工作的需求。3.3闭环管理服务，用于对医疗数据进行闭环数量、闭环效率、闭环差值和耗时节点的统计。(二)医院大数据分析系统医院大数据分析系统用于对医疗数据进行数据分析，包括：病人费用构成分析、同期费用对比分析、病人结构分析、病人流动转况分析、医疗工作量影响因素分析、单病种分析、病人就诊时间分析、科室综合评价的分析和成本效益分析，并将数据分析结果以可视化视图形式向用户呈现。医院业务管理系统繁多、形式多样，产生的数据量大而分散，且目前只能支持简单的数据查询和分析，无法从大量的数据中发掘出更深层次的有用信息，数据的利用率不高，难以满足医院对数据的运用与挖掘需求，从而影响了决策分析、临床科研的效率和有效性。系统需要运用科学的技术手段从大量的数据中发现医院运作的基本规律，预测医院发展的趋势，从宏观上把握医院科学地发展，更好地为广大患者服务，解决医院管理者企盼的深层问题；应用数据仓库和数据挖掘技术，可以把医院信息系统中大量非集成的数据集中起来，通过对数据进行更深层次的挖掘，得到更加丰富的辅助决策信息，使医院信息系统的信息资源由只面向医院的联机事务处理，变成了可以进行分析、挖掘以得到辅助决策信息的信息资源，拓展了医院信息系统信息资源利用的空间。数据处理和分析是一个大数据系统的核心。像聚合，预测，聚集，和其它这样的逻辑操作都需要在这一步完成。1、数据分析(1)病人费用构成分析病人费用由手术、治疗、检查、化验、药品等组成。分析医院、科室乃至各个病房内的病人费用构成，从而能有针对性地控制费用比例，探究医疗费用项目结构的合理性，使医院管理者有针对性的控制医疗费用。例如：国家对药品占医疗总收入的比例有严格的要求，利用数据仓库内的信息，可以分析在某段时间内，某科室开具处方的药品是否超过了合理的比例，从而为医院合理控制药品比例提供了决策依据。(2)同期费用对比分析按不同的时间维度(包括按年综合、按旬综合、按月综合)对各个科室或各个病房同期的各种费用进行对比分析，并以各种专业报表、视图的形式反映给医院管理者，找出收入增加或减少的原因。例如：各科室、各病房近五年药品收入时间变化趋势，寻找变化的原因，促进有利因素，减少不利因素。(3)病人结构分析对医院门诊住院病人的地区分布、性别分布、身份分布、职业分布、年龄分布等方面进行分析，从而得到不同地域、不同性别、不同年龄、不同身份、不同职业病人的经济状况、需求的主要医疗服务类型等信息，使医院管理者了解病人差异对医院收益的影响，能够针对不同类型病人采取一些措施来提高服务质量，增加门诊量和住院收容量。(4)病人流动转况分析分析门诊病人从挂号到取药再到离开医院的时间分布，以及住院病人从入院到出院各个就医环节的时间分布。分析出病人的就医瓶颈，掌握影响病人诊疗效率的因素，以便能针对这些因素采取措施来帮助医院管理者进行业务流程的更新和改进，提高病人的就诊效率。(5)医疗工作量影响因素分析科学合理地评价各种进行各种医疗工作量影响因素，找出影响医疗工作量变化的主要因素，是进行医疗工作量影响分析的目的，为医院管理决策提供了支持依据。例如:医院收治病人数是医院工作量的重要指标之一，它直接影响医院的经济效益和社会效益。利用数据挖掘技术中的灰色关联分析方法对医院收治病人数的影响因素进行分析发现：病床周转次数、住院病人手术人次、年收治病人人数、平均开放病床数和年平均医生人数与年收治病人数关联程度较高。(6)单病种分析以icd-10疾病分类标准,对单病种进行分析，包括对单病种的住院费用、住院天数、转归、病情、治疗方案等方面进行分析，为医疗质量管理提供依据，使医生能够及时总结经验，找出最佳治疗手段，即缩短了病人的就诊住院时间，减轻了病人的负担，同时医院也提高了工作效率，增加了经济效益。(7)病人就诊时间分析由于医院病人的入院季节性较强，可以通过分析每月、每季度的门诊人次、住院人次、床位周转率，利用数据仓库，通过时间维度分析，建立数据挖掘中的灰色预测模型，来预测下一时期的门诊和住院人次。根据预测信息，医院管理者可以提出有针对性的措施，确定最优的服务项目时间表，从而作出终止或开拓某种医疗服务项目的决定，以便对人力资源、医疗设施、医疗设备作出适当配置。(8)科室综合评价的分析利用数据挖掘技术对医院各科室进行综合评价分析，从数据仓库中选出代表性强、独立性好，能反映科室工作效率、治疗质量、经济效益、综合管理等方面的多项指标进行综合评价分析，从而可以找到科室的薄弱环节，并采取相应的措施进行调整,以提高科室的综合水平。(9)成本效益分析该功能可以把各个不同系统如信息系统、物流系统、财务系统等的数据汇总到数据仓库，然后对医院的成本效益情况进行全面分析，以便能真正把握医院的经营状况，提高医院的经济效益。例如：各药品库存量的时间动态趋势，通过分析来减少药品库存量，加快资金周转速度；按需要统计出医院各种药品、耗材的用量以及主要是哪些厂家的产品，这样可以保证合理存量，有效地规范医疗用品购销行为；对医院资金运转情况作财务分析，了解医院财务状况和资金流向，分析医院运营风险，利用数据挖掘中的环基比和定基比技术分析医院财务资金的增长速度，并用曲线拟合来预测未来的现金需求量，为投入决策和促进资源的有效配置提供依据。2、数据展现精心设计的高性能大数据系统通过对数据的深入分析，能够提供有价值战略指导，这就是可视化的用武之地。良好的可视化帮助用户获取数据的多维度透视视图。传统的bi和报告工具，或用于构建自定义报表系统无法大规模扩展满足大数据系统的可视化需求。结合bi功能，引进了元素的概念。本发明可以确保可视化层显示的数据都是从最后的汇总输出表中取得的数据。这些总结表可以根据时间短进行汇总，建议使用分类或者用例进行汇总。这么做可以避免直接从可视化层读取整个原始数据。这不仅最大限度地减少数据传输，而且当用户在线查看在报告时还有助于避免性能卡顿问题。重分利用大化可视化工具的缓存。缓存可以对可视化层的整体性能产生非常不错的影响。物化视图是可以提高性能的另一个重要的技术。大部分可视化工具允许通过增加线程数来提高请求响应的速度。如果资源足够、访问量较大那么这是提高系统性能的好办法。尽量提前将数据进行预处理，如果一些数据必须在运行时计算将运行时计算简化到最小。可视化工具可以按照各种各样的展示方法对应不同的读取策略。其中一些是离线模式、提取模式或者在线连接模式。每种服务模式都是针对不同场景设计的。同样，一些工具可以进行增量数据同步。这最大限度地减少了数据传输，并将整个可视化过程固化下来。保持像图形，图表等使用最小的尺寸，并可根据用户需求进行拖拉变大。大多数可视化框架和工具的使用可缩放矢量图形(svg)。使用svg复杂的布局可能会产生严重的性能影响。具体的，医院大数据分析系统用于根据数据分析结果提供医院运营决策服务，并将分析结果以可视化形式呈现给用户，包括：日常运营基本监测、住院患者医疗质量与安全监测、合理用药指标、医疗质量管理与控制、门诊情况、手术情况、住院情况、人事管理、医疗科室、护理部相关指标、质量管理。医院运营决策支持系统：包括日常运营基本监测、住院患者医疗质量与安全监测、合理用药指标、医疗质量管理与控制、门诊情况、手术情况、住院情况、人事管理、医疗科室、护理部相关指标、质量管理等，可在手机端或pc端进行展示。(1)提供数据接入引擎：系统提供数据接入引擎完成数据抽取、清洗、转换、装载、录入/导入、etl日志、警告发送等功能。(2)提供灵活的报表工具，实现数据的任意挖掘，通过对维度、度量的拖拉拽实现数据报表；通过选择性的图标显示模式实现图标报表；通过表单过滤、筛选、算法配置实现报表的挖掘光度和深度控制；通过报表工具的层层钻取和回溯实现报表的挖掘粒度控制。系统必须提供成熟的医疗行业数据模型，能够根据医院需求将数据直接导入到数据模型，得到相应的指标内容。行业数据模型包含运营管理、门诊部、医务科、护理部、医技科等数据模型。(3)报表展示可实现基于维度和粒度的下钻报表展示要求能够基于业务流程的不同角度分析出该报表数据不规范的瓶颈所在，而非传统意义上将各种报表扎堆放在一起，没有基于业务流程进行维度梳理。要求能够实现基于维度的下钻，基于数据粒度，能够钻取到科室、医生等深层次数据。(4)可预测业务流程走向基于目前指标数据的情况，要求能预测出该业务流程的走向，找出目前影响该业务流程最高权重的影响因素，将此业务流程进行阶段化。在某阶段内又分出多种影响因素，此因素须以围绕该流程的走向为依据。如：跨业务域、跨指标分析主题等因素。并说明在该阶段时间内，该业务流程最大的瓶颈在哪，影响因素的排序是如何，最终给出文字形式的建议，为决策提供依据。(5)支持个人化设定使用者可在无须依赖信息人员的情况下，自行将个人需求的分析结果制作成精美报表，同时亦可节省以往开立报表规格与沟通往返的时间。可以自由进行上钻下钻，旋转，切片切块，以及过滤条件查询等操作。(6)支持自定义所需的数据分析画面以多重视窗模式(multi-parts)，让多数据表、多统计图、多数据源追踪等资讯可同时呈现在单一报表上。(7)支持拖拉式版面数据表与统计图皆可通过拖拉方式来轻易地调整大小及位置，轻松设计出最佳的呈现画面。(8)提供严谨的存取安全控管机制医院可在系统后台设置角色名称，并对角色定义查看权限。当用户被赋予某个角色后，则该用户只能查看到与自己权限相匹配的数据信息。(9)提供多维查询操作模式系统提供维度式、阶层式、成员式等不限阶层的多维查询操作模式，并可执行行、列、数值等三个轴的灵活弹性组合，亦包括行列旋转、数据分页、维度切片等多项功能。(10)提供多维数据的比较方式系统提供多维度数据内任何使用者需要的比较方式，比较结果可以数值或图形的方式来呈现。比较逻辑更可依照维度成员或数值的不同，来依照使用者的需求自由搭配。(11)可自行设定层级内及跨层级排序可自行设定层级内排序以及跨层级排序模式，以便找出区域性及全局性的数据统计结果。同时系统还提供自动产生名次栏位的功能，以透过名次栏位分析来观测不同量值间的因果关系。(12)提供多种关联式分析功能可模拟使用者的假设性推理思路，辅助使用者展开跳跃式与引导式的关联性分析流程。(13)提供多维度组合提供维度式、阶层式、成员式等不限阶层的多维查询操作模式，并可执行行、列、数值等三个轴的灵活弹性组合，亦包括行列旋转、数据分页、维度切片等多项功能。(14)提供操作简易的公式设定界面。(15)提供逐层分析功能提供使用者对维度内数据各阶层进行逐层分析(drill-down&drill-up)的功能，可在表格与图形中执行；另外亦提供drill-down后之同阶其它成员的快速切换机制。(16)数值数据可自由设定于行或列数值数据可自由设定于行或列。提供快速键切换功能，可满足使用者对数据呈现方式与不同分析思维角度的需求。(17)支持红绿灯号显示机制的快速设定支持红绿灯号显示机制的快速设定。提供灯号标注的直觉式管理辅助机制，还可依不同的达成率来设定不同的图示或灯号显示，方便管理者进行有效率的绩效管理。(18)支持拖拉查询方式使用者只要将希望追踪原因的数据资料拖拉至来源分析表上，即可执行追踪数据源的动作。(19)建设元素级仓库如图8所示，提供对医院管理数据和医疗数据后台归集工具，建设医院管理数据与医疗数据的元素级数据仓库。系统可实现对业务数据和临床数据的全面覆盖性搜索，让数据死角不复存在，让医院再没有难找的数据。系统可进行全面覆盖性的搜索(例如对his、lis、pacs系统的全面覆盖性的搜索)，并将搜索结果呈献给查看权限范围内的用户。(20)实现对数据属性的归类管理。(21)提供报表数据列的元素化管理：提供对医院业务系统的报表数据进行拆分功能，实现报表数据列的元素化管理。(22)二次加工计算系统支持从多个维度进行搜索，并将从不同维度搜索的数据信息再次进行整合，形成拥有一定规则的数据集合。系统对每一个维度的关键字进行搜索，并形成一个多维度的数据池。然后将数据池里的数据进行打碎、重组，能够精确定位到数据集合的某一个元素，各元素间可以重新组合、计算。(23)统一的数据搜索平台提供统一的元素数据搜索平台，最大限度提高系统的易用性，提高用户体验。对搜索结果中列值进行自由二次组合计算的功能，二次计算的列名可以由用户自由定义，转存为个人数据项。系统通过优化的逻辑结构和运算方式，使得系统在大数据面也有惊人的查找速度。通过快速的查找，也保障了医护工作的效率。(24)支持表达式搜索模式：即可以使用自由文本加运算符模式，快速定位数据项。(25)提供快速的统计图形产生方式，在交叉分析表中若有任意数据希望以统计图形的方式来呈现，都可以选用建立统计图形的功能，迅速产生出对应该数据的统计图形，且可以拖拉方式任意调整图形的位置与大小。(26)提供2d及3d等不同的统计图呈现方法，选择3d呈现方式时，使用者可自行调整图形观察的视角与x/y轴的角度，满足对于复杂之分析数据的呈现需求。(27)支持图形可选择是否与交叉分析表同步互动，当使用者设计好某个统计图形，需要随时保持当时的分析思维、并于往后随时观察新数据对于图形所产生的变化时，可以将统计图与交叉分析表的关联性冻结起来，如此当交叉分析表需要根据其它需求来分析并查询其它角度的数据时，该统计图并不会随着交叉分析表的操作而有所变化。(28)提供图形中数据展开与钻取的操作，可以在图形的任意位置进行展开子阶、或是drill-down与drill-up的动作。(29)提供医院各指标数据相关系数分析工具。(30)提供成熟的统计指标及相应算法。(三)医疗科研分析系统医疗科研分析系统用于建立基于术语知识库的语义本体数据结构，对整合后的数据进行后结构化处理，将患者信息进行语义分词和结构化存储，并将数据统一存储到分布式数据库中；数据的关键词、同义词、语义化及结构化快速检索；针对课题研究进行单病种挖掘分析，数据导出及审批，调阅患者全息视图，科研随访以及科研队列管理。医疗科研分析首先将医院现有的临床数据进行关联性集中管理，通过有效运用数据挖掘技术，为医院提供更高层次的数据分析；再次运用可扩展显示功能，逐级进行数据展示，从而建立医疗科研分析平台。临床医生充分利用平台服务，建立精准医疗分析评估模型，指导临床实践，缩短医生学习曲线，提高工作效率，将临床和科研更好的结合，完善的解决了临床医疗和科研业务之间的矛盾。同时也将医院所关心的数据和指标一一展示出来，从而更好地为医院管理部门的政策制定、管理评估、科研分析提供有力的数据支持。通过科研服务平台把cdr/emr及其它临床数据进行整合，包括门诊、住院、护理等数据，建立基于术语知识库的语义本体数据结构，实现数据的标准统一；对整合后的数据进行后结构化处理，将患者信息中的病历文本信息(入出院记录，手术记录，会诊记录等)、检查、病理、超声等重要信息实现语义分词，进行结构化存储，并将数据统一存储到分布式数据库中；通过互联网+搜索引擎技术，建立科研检索平台，实现对数据的关键词、同义词、语义化及结构化快速检索；针对课题研究，进行单病种挖掘分析，数据导出及审批，调阅患者全息视图，科研随访以及科研队列管理等；使用元数据绑定，实现crf表单的快速填写；通过人工智能技术以及原始高质量病历的模型训练，实现临床辅助决策(thinkgo)，提供临床高级智能解决方案，并结合多学科会诊，实现临床与科研的相互转化和效率的闭环。具体的，医疗科研分析系统通过采集病案信息、临床诊疗信息、检查检验报告等信息并进行整合，根据数据变化建立起用户的健康数据模型，并采用360全息视图进行呈现。医疗科研分析系统还用于实现crf表单生成、多科研项目共享机制、科研随访管理、建立单病种数据库、临床辅助功能、支持跨系统、多维度式数据监测、对临床量化数据进行表达式检索、自由文本的语义分析。本系统支持同时对一个或者多个科研项目进行实施和管理，不局限于一个临床科室或者一个科研项目，可以实现对整个医疗机构的临床科研的集中统一管理以及单个科研项目的个性化支持。基于规范的临床试验业务流程开发，提供内置的规范化流程，用户无需在制订流程方面花费精力即可开展规范的临床试验。(1)整合历史数据，提供术语服务系统整合历史数据实现疾病本体语义关联、知识图谱等，并提供术语服务，如检索词库等。(2)调用360全息视图基于病人的主索引对临床数据进行全面搜索。以病人主索引为主线，可快速的定位到某一个病人，并实现对病人信息的逐级细化的查看。是临床信息集中展现平台，也是个人健康档案的重要组成部分。系统通过采集病案信息、临床诊疗信息、检查检验报告等信息并进行整合，根据数据变化建立起用户的健康数据模型，从而辅助临床医生完善治疗方案。(3)crf表单生成机制crf功能是临床试验中获取研究资料的重要手段，贯穿于临床试验始终，是收集数据的工具，是收集、记录和保存临床试验资料的载体。记录了试验方案中对受试者要求的所有信息，是研究方案(protocol)的准确体现方便记录和计算机整理、分析，是该研究统计、总结、报批的重要依据，是今后申办者和临床研究人员惟一能够有权保留的试验数据资料。在临床试验中，crf的设计，无论是书面crf还是e—crf的设计，属于cdm设计与计划阶段的一个程序步骤。因此，从cdm的角度出发考虑crf的设计，不仅设计的crf可用来获得正确、有效的数据，还能提高数据管理的其他程序步骤的效率，降低错误发生率。crf表单生成机制可以实现crf表单自动数据绑定，数据回填等，快速完成crf表单。(4)多科研项目共享机制系统支持多个中心进行科研项目，进行临床试验等，信息共享及多人编辑、协作。用户能够将已经做好的crf表单加入某个科研项目，或者停用某个表单。一个表单可以被多个项目使用，一个项目可以拥有多个表单。不同的项目之间可以进行表单的复制，便于快速建立与已有表单类似的新表单。用户能够指定crf数据进行查询。对crf数据进行查询的目的主要是取得有效的crf数据，以便进行统计分析。用户在查询结果中选中任意一条，能够查看该份病历此次数据采集的全部内容。能够按照个人、科研组两个级别保存查询条件和对应的结果列定义。能够导出查询结果为txt、cvs、xls格式的文件。(5)科研随访管理系统支持快速科研队列及科研随访，支持随访计划自定生产，数据回填等。随访俗称随诊，系指医疗、科研工作中，为了定期或不定期了解某些门诊病人或出院病人在院期间医疗处理的预后情况、健康恢复情况、远期疗效及新技术临床应用效果、采取的信函、电话、电子邮件以及门诊复查等方式了解病情的一种重要的手段。随访管理也就随诊管理，就是对随访工作全面、系统、规范的管理。随访管理系统(ecrm)就是利用医院信息管理资源，高效、便捷地访问出院病人。与以往随访的最大区别就是采用了数据库挖掘技术、网络技术、通讯技术，对所有出院病人进行跟踪随访和管理，跟踪建立病人随访健康档案,并联系医生指导出院病人康复。出院病人随访管理系统的应用进一步加强了医生与出院病人的沟通渠道，为医疗机构开辟了一种新的服务于病人的方式和服务渠道。(6)单病种数据库单病种数据库技术针对某种特定的疾病，记录所涉及患者的基本资料、诊断、治疗、预后、随访等情况，进行系统整理、归纳、分析，对相关疾病的诊断、流行病学分析、治疗方案的选择及治疗效果的提高具有重要的临床意义。随着医院信息化建设的不断深入发展和建设，医院信息系统中积累了大量宝贵的临床数据。为了提高医院数据在临床科研中的应用，在智能数据平台的基础上建立单病种科研数据库。通过对临床科研需求的深入调研和数据的深度解析，在数据中心提取出临床科研所关心的患者诊疗数据。利用多维度筛选、队列研究、维恩图对比等工具临床科研人员可以方便获取科研样本集合。单病种数据中心的建立使得医院系统中临床数据资源价值得到了极大提升。系统根据相关数据标准，快速实现病种入库及支持基于单病种库的数据分析及挖掘。如图9所示，基于智能数据平台的数据仓库已经汇集了emr、his、影像、lis等全员业务信息系统中的信息，并且以病人为中心进行数据存储。在数据仓库基础上基于单一病种数据模型通过对数据的转化加工进一步对数据进行解析，并且为每个单病种建立了一个单病种数据库。最后可在这些科研单病种数据库上建立临床数据仓库视图、队列研究、科研查询、随访登记等针对临床科研的相关应用。单病种管理，是医疗卫生机构的一组成员共同制定的一种照顾模式，它使病人从入院到出院按一定模式接受治疗护理.它是针对某种疾病(或手术)，以时间为横轴，以入院指导，诊断，检查，用药，治疗，护理，饮食指导，教育，出院计划等理想护理手段为纵轴，制定标准化诊疗护理流程(临床路径表)，其功能是运用图表的形式来提供有时间的，有序的，有效的医院服务，以控制诊疗质量和经费，是一种跨学科的，综合的整体医疗护理工作模式。根据临床科研规律，一般临床科研项目都是由多学科团队发起，而多学科团队一般都是以单病种划分。所以临床科研项目的样本集都属于一个单病种，而每个单病种都有自己的临床研究方向，各自关注的临床报告或指标也不尽相同。1)empi技术empi确保同一个病人在不同系统种数据的完整性和准确性。建立empi系统是现代医院信息化发展中不可缺少的部分，是实现医院内部信息系统集成、医院间资源共享的必要条件。它通过病人唯一标志在一个复杂的医院体系内将多个医疗信息系统数据有效地关联在一起，是实现医院内部信息系统集成、建立cdr医院内部临床信息及医院间资源共享的必要条件，同时为临床数据利用提供了基础。利用empi技术整合住院和门诊两个不同域中的病人，同时整合不同系统种的病人信息。2)临床数据库与单病种数据由于医院业务系统是在不同时期、不同背景、面对不同应用、不同开发商等各种客观前提下建立的，其数据结构、存储平台、系统平台均存在很大异构性。因此其数据难以转化为有用的信息，原始数据的不一致性导致决策是其可信度降低。按照行业标准hl7和临床文档结构建立了cdr。根据肿瘤信息学领域的一些特殊标准和单一肿瘤诊疗及科研的要求建立了单病种临床数据库。单病种数据库的建立不仅继承并提高了数据价值，完成了数据从数据源向目标数据仓库转化的过程，是实施数据仓库的重要步骤。标准化的数据结构为以后扩展和互联互通提供了坚实基础，对今后面向区域或多中心的解决方案构建了数据标准和技术框架。3)数据质量控制在数据接入时，采用基于消息驱动的方式，并且建立了数据核对机制。这种方式保证了数据的完整性、一致性和可追溯性。智能数据平台提供了完整的数据处理流程监控和日志，保证了数据接入和后处理异常时的及时响应。为每个单病种数据库建立一套独立的入库规则，对于不满足入库规则的数据将不进入科研数据库。数据入库前，根据icd-10和美国国立综合癌症网络诊疗标准，对于各种自然语言描述的病例数据进行分析归类。对不符合标准术语的内容，进行标准化转换。如原始资料数据严重缺失，这部分病例将不进入科研数据库。本发明中，单病种管理的优势在于：1)提高病人信息的检索效率在cdr的基础上建立单病种数据库，进一步提高病人信息的完整性。根据病种特点和临床科研的要求使得数据具有可见索性。通过制定相关检索条件来实现科研样本资料的快速检索2)验证和提高数据质量单病种数据库中的每个病人数据都可以根据其每次就诊事件关联所有治疗信息，如历次的门诊记录、检查记录、检验指标、手术情况、用药情况等、也可以通过一次配药记录来关联其他就诊信息。通过这种机制，可以有效的验证和提高数据质量。3)建立更加完善的随访机制，提高随访管理和随访率随访数据的质量和随访率直接影响临床科研的质量。通过随访可以详细记录病人愈合状态，并对诊疗方式和临床试验结果等做出正确判断和分析。由于医院病人数量庞大，病人来源地域广泛，希望通过建立统一的病人随访系统，自动对随访病人进行分组，完善病人的相关信息，提高随访管理水平和随访率。4)实现数据实时共享和数据的再利用提高医院信息系统中的数据利用水平、最大程度发挥现有数据对临床科研的价值是未来信息系统发展的重要课题。将正和临床科研相关数据，实现病人数据的实时共享以提高数据利用水平和数据再利用。不同的科研小组可以充分利用先前已整理完成的病人数据。这种功能可以有效的地避免多个科研小组同时对同一病人进行反复随访的问题，减少对病人生活的干扰，提高科研项目数据收集效率。本发明中，单病种管理的应用在于：1)数据收集与多维度筛选前期工作中汇集了大量的科研单病种病例数及检索条件数。单病种数据库为临床科研人员研究疾病分类、各种肿瘤病人生存率、肿瘤诊疗效果、新的诊疗方法评估等科研项目的前期课题筛选和后期结果分析提供了数据支持。它可以提供对病人资料和数据的多维度筛选，如病人就诊基本信息筛选、病人检验报告筛选、病人影像检查报告筛选等。2)多集合的比较科研人员可以通过韦恩图方式对多个集合进行队列研究，并且把对比的结果单独存为一个结果集。例如：可以确立所有乳腺患者病理fish报告中her-2(无扩增)的病人集合、所有乳腺患者病历免疫组化报告中er(-)、pr(-)、her-2不含(+++)的所有病人集合。通过韦恩图集合对比功能，得到共性集合，临床定义为三阴乳腺癌。之后将所获得的数据进行存储，用于临床科研分析。3)数据导出分析当完成某个病种的科研队列后就可以把数据导入医学统计软件spss进行数据统计分析。这些数据将为甲状腺癌的发生发展与年龄和性别等关系的流行病学研究、有效治疗方法、创新药物和治疗方法研究、癌症预防研究等提供了数据基础。(7)临床辅助实现临床与科研的相互转化，提供智能诊断，治疗方案，因子分析等临床应用。(8)支持跨系统、多维度式数据检索功能对于医院来说，查找数据的难点主要是因为各系统之间的数据杂乱无章、不成体系。医疗科研平台可跨越不同的系统并对不同系统之间的数据进行有效规整、形成体系，让数据查找变得简单可能。系统支持从多个维度进行搜索，并将从不同维度搜索的数据信息再次进行整合，形成拥有一定规则的数据集合。用户在搜索框内输入不同维度的关键字后，点击搜索按钮，系统开始对每一个维度的关键字进行搜索，并形成一个多维度的数据池。然后将数据池里的数据进行打碎、重组，能够精确定位到数据集合的某一个元素，各元素间可以重新组合、计算。(9)支持对临床量化数据进行表达式方式检索功能例如对体温、白细胞计数等数据进行表达式限定范围检索。(10)支持自由文本的语义分析系统以搜索引擎模式检索数据，并支持对用户输入的自由文本进行语义分析，自动转换为数据检索条件。(11)支持专业spss软件数据格式要求思维导图是一种将放射性思考具体化的方法，通过一个关键词或想法以辐射线形连接所有的代表字词、想法、任务或其它关联项目的图解方式，协助医生在做科研分析时获取想要的数据结果。提供临床数据相关性分析工具，用户可自定义每一步检索数据规则，检索数据集可直接转存为spss系统要求数据格式。(12)支持傻瓜式、高级检索和语义化检索支持傻瓜式(热词，常用词)、高级检索和语义化检索，历史常用条件检索，多条件自定义组合检索获取病例数据、国内外参考文献等。含ecrf、多中心项目管理、科研随访等。(四)医疗质量管理模块医疗质量管理模块用于对提供的医院的基础质量管理、环节质量管理和终末质量管理，为管理员提供数据分析、评价、质控的信息化模式。具体的，医疗质量管理模块提供基础质量管理，包括人员、时间、技术、设备、物资和制度的管理。医疗质量管理模块提供环节质量管理，包括：对各环节的具体工作实践所进行的质量管理，包括病人从就诊到入院、诊断、治疗、疗效评价及出院的各个医疗环节的管理；医疗质量管理模块提供终末质量管理，包括：诊断质量、诊疗质量、工作效率指标。在本发明的实施例中，诊断质量包括：入院与出院诊断符合率、手术前后诊断符合率、临床诊断与病理诊断符合率。诊疗质量包括：单病种治愈好转率、急诊抢救成功率、住院病人抢救成功率、无菌手术切口甲级愈合率、单病种死亡率、住院产妇死亡统治、活产新生儿死亡率。工作效率指标包括：病床使用率、病床周转率、出院病人平均住院日、医院感染、经济效益。下面针对医院的实际情况和组织结构，对其基础质量、环节质量、终末质量分别分析。本系统正是在基础质量具备的情况下，根据这个评价准则，对医疗质量的环节质量进行有效的监控，从而对终末质量产生影响。1、医疗环节质量功能需求：医院的管理模式以iso9000质量体系为核心标准，实现对该医院的各个质量管理因素进行有效的控制。通过对该医院日常工作流程，尤其是管理工作流程的调研，分析出该医院医疗环节质量管理分为门急诊管理，三级查房管理，处方管理，手术管理，会诊管理及合理用药管理六个模块。图10为根据本发明实施例的医疗环节质量管理功能模块的界面图。如图11所示，医疗质量控制管理系统涉及多个临床信息系统的集成，各系统采用的标准、架构不一，信息和数据相互独立，成为“信息孤岛”，无法实现互联互通与信息共享，更无法对诊疗、管理等信息进行汇总和处理。因此需要建立大数据中心层，从his、lis、pacs等系统中抽取相应的业务数据进行分析与展示。临床大数据中心整合分散在医院不同系统中的临床数据，以患者为中心，以诊疗为主线，通过对历史数据进行抓取与标准化转换，发挥数据价值。系统按多层架构进行开发设计，使系统易于扩展、便于维护，采用参数化构建方式，界面呈现和业务逻辑剥离。医疗质量管理是医院管理的核心，传统的质量管理办法不能及时、准确、客观地管理环节质量。医疗质量管理与控制指标管理模块实现了系统内置指标的实时监管，即按照医院等级评审标准，自动生成医疗质量管理和控制指标数据，并以图形的方式呈现给用户，为医院的医疗工作体和领导决策提供数据支持。质控指标值需要支持院级、科室级、医生级多级设定。需要支持医院对科室、科室对医生、医生对个体的逐级监测预警管理。质控指标项可由医院自行维护，实现指标自定义管理功能。医院可自行定义指标项的自动消息提醒：结合手机app功能，医院可自行定义指标项的自动消息提醒，实现特定指标对特定用户的消息推送功能，实现对任意指标项按指标关键字全文检索功能。用户可以用输入自由文本的方式对指标项查找，提高系统的易用性。对任意指标项进行同比、环比功能，提供图形化、表格化的多种展现方式。系统提供对仪表盘数据的统一后台管理功能，对敏感数据实现特别授权管理功能。通过对不同层级的用户授权，控制用户的查看权限，从而保证数据的安全。同时也为查看权限范围内的用户提供最全面的数据信息。医院可在系统后台设置角色名称，并对角色定义查看权限。当用户被赋予某个角色后，则该用户只能查看到与自己权限相匹配的数据信息。根据本发明实施例的医疗大数据云服务分析平台，以先进的计算机技术作为工具提高医院管理水平。以信息系统建设推动知识型管理。通过系统建设，合理控制费用、控制运营成本。通过系统建设，促进医疗质量的提高。通过系统建设，辅助医生临床诊断、规范化治疗。通过系统建设，助力医学科研、临床决策支持。本发明的总体架构是整个系统建设的灵魂和基础，医云e搜在搭建架构时就充分考虑到需要根据it技术和医院信息化发展趋势相适应的问题，使未来具有可持续发展的能力。标准性：产品源自国家八五公关课题，标准化程度高。系统数据字典优先遵循国际、国家和卫生部标准，为与第三方和区域医疗系统接口提供保障。安全性：用户密码全部采用密文格式存储与数据库中，保证登录用户的信息安全。医院敏感数据可以进行加密，存储于数据库中。前台应用程序升级全部通过后台数据库进行控制，不同版本程序统一存储与用户数据库中，可由用户控制进行程序版本升级。先进性：根据具体子系统特性，采用多层体系结构或b/s结构设计方式，充分保证系统的可移植性和二次开发的效率与质量。采取业务数据采集和数据挖掘策略，为院领导提供分析决策数据支持，从而保证在进行大数据量分析的同时，不影响前台业务系统的正常运转。易用性：采用面向对象的设计方法，程序界面友好，符合业务部门的使用习惯。充分考虑系统使用人群的特点，对于所有数据字典的查询，均提供拼音码、五笔码、院内自定义码、系统编码的快速查找方式。指导性：产品经过多家医院的成功应用，积累了大量的项目实施经验，产品具有非常好的兼容性，可以为医院项目的成功实施，提供宝贵的指导意见。遵循卫生部相应管理规范进行的系统设计与实现，为医院的管理、产品的规范应用提供建议。成熟性：产品已经经过大规模实际应用，不会拿医院项目做实验场，保护医院投资。产品内核成熟稳定，同时具有完善的二次开发策略，可以快速满足医院的客户化需求。集成性：拥有自主知识产权的his、emr、pacs等系统，充分理解系统间如何完全实现无缝集成，方便临床科室的使用，提高工作效率。以病人为中心，各系统以病人为主体进行建设，不存在信息孤岛隐患。在本说明书的描述中，参考术语“一个实施例”、“一些实施例”、“示例”、“具体示例”、或“一些示例”等的描述意指结合该实施例或示例描述的具体特征、结构、材料或者特点包含于本发明的至少一个实施例或示例中。在本说明书中，对上述术语的示意性表述不一定指的是相同的实施例或示例。而且，描述的具体特征、结构、材料或者特点可以在任何的一个或多个实施例或示例中以合适的方式结合。尽管上面已经示出和描述了本发明的实施例，可以理解的是，上述实施例是示例性的，不能理解为对本发明的限制，本领域的普通技术人员在不脱离本发明的原理和宗旨的情况下在本发明的范围内可以对上述实施例进行变化、修改、替换和变型。本发明的范围由所附权利要求及其等同限定。}