基于云计算的医疗质量控制体系建设(2)

　　3.2医院云架构建设
　　3.2.1云架构构成云计算是一种基于互联网的计算方式，通过这种方式实现共享的软硬件资源和信息可以按需提供给计算机和其他设备，云计算的资源是动态、易扩展虚拟化的，直接通过互联网提供。云计算普遍通常包含3个层次：基础设施即服务，平台即服务，软件即服务。医疗云的建设可以在这3个层次都做一些尝试，获得全方位的云计算体验[7_8]。从云医疗角度讲，复杂的云技术以及云概念让云医疗的普及受阻，云计算是一种思想，而不是一个时代或一种技术标准，需要认真论证和应用驱动。本文设计的云架构包含两个中心、1个接人层：数据中心和服务中心，数据中心包含HIS、电子病历、B超、心电等临床业务系统数据库，服务中心包含临床决策系统、综合运营管理系统等运营系统数据库，接人层指将医院各临床科室机构的客户机接人云端，实时获取云计算中心上的动态资源辅助业务操作。
　　3.2.2引入物联网应用在云架构的部署期，需注重引入物联网应用，医疗云是云计算与物联网的结合，一些医疗机构已经实采用便携式采集器及传感器收集个人生命体征信息，然后利用网络传到云端的医疗数据中心，通过云平台完成个人的综合健康监护、传染病跟踪及医院的日常管理。
　　3.3梳理业务系统，利用医疗云建设动态数据中心
　　3.3.1梳理业务系统医疗信息化发展至今，针对不同科室、部门需要，医院建立了大大小小几十种信息系统，将已有系统进行梳理，建设全院信息系统数据中心[9^]。云架构下的临床科研数据中心开发建设过程中，为了优化数据的质量，规范统计口径，实现最佳的建设效果，需要在全面梳理现有临床数据、建立临床数据集规范的基础上，对现有的临床业务信息系统进行改造，保障医院学科建设步人可持续性发展的正轨，形成动态知识库，保障医疗质控的有效全面进行。
　　3.3.2利用医疗云建设数据中心云端的数据中心是决策支持系统和联机分析应用数据源的结构化数据环境，用以研究和解决从数据库中获取信息的问题，其特征在于面向主题、集成性、稳定性和时变性。数据中心是联机分析处理和数据挖掘的基础，良好的数据质量是数据分析、挖掘成功的保证。按照相关标准构建全院级别的大数据中心，从而实现海量临床数据存储、抽取-转换-装载、整理、多维分析和挖掘等功能，满足医疗质量控制体系的建设需求。
　　3.4基于云计算架构进行大数据分析，实现智慧医疗质量管理
　　3.4.1智能平台智慧医疗是一套融合物联网、云计算与大数据处理技术的新型解决方案，智慧医疗以"感、知、行"为核心，旨在建立一个智能的远程疾病预防与护理平台[11_12]。"感"以物联网技术为基础，利用多种传感器实时跟踪各种生命体征数据并通过无线网络技术传送到医疗数据中心;"知"即利用大数据存储与处理平台，应用数据挖掘和知识发现理论对医疗历史数据进行建模与分析；"行"即将实时跟踪与历史数据的分析结果,通过云服务的方式提供给医务人员作为诊疗参考，或为终端用户直接提供医疗护理方案，从而保证医疗质量安全。
　　3.4.2临床决策支持系统在数据分析方面，建立临床决策支持系统（ClinicalDecisionSupportSystem，CDSS)，其目的是帮助临床医生提髙医疗服务质量[13_14]。将临床数据作为输入信息，形成实时的知识库，采取相关算法将推论结果输出，有效解决临床医生知识局限性的问题，减少人为疏忽、相对降低医疗费用等，从而为医疗质量提供了保证。CDSS辅助决策主要关注临床医生与CDSS之间的互动，以便于利用临床医生的知识和CDSS对医学知识的系统管理，更好地分析患者的信息。挖掘关键生理特征，可靠、快速、高效地发现早期疾病和预测健康风险，建立有效的数据模型以实现大规模复杂健康査询的快速和准确响应是大数据分析中的一个重点。CDSS实施可以评估和提高医疗质量，减少医疗差错,从而控制医疗费用的支出，提升医疗质量[15]。
　　4结语
　　医疗质量持续改进是一项长期复杂的系统工程，随着现代医疗卫生服务体系向数字化、网络化、智能化、综合化方向发展，医疗信息技术作为关键技术，有效推动了医疗质量体系建设。本文提出了一种基于云计算的简化工作流程、提高服务精准度的解决方案，建设高效医疗质控体系；动态数据中心实时存储医疗信息系统、临床信息系统及各类业务数据，使所有相关病人临床信息在任何地方、任何时间都能被访问到，这种全院级范围内的数据共享将有助于医院提高效率，有效促进"医联体"模式形成。医疗系统信息化是未来医疗服务发展的必然趋势，使用云计算技术实现医疗服务资源的优化整合和最大效应，改变传统医疗系统信息化发展的理念和建设模式，在推进医疗系统信息化建设中起到至关重要的作用，有巨大的应用前景。

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