种类复杂、数据实时性要求等一系列问题，为了帮助医疗行业IT架构师解决以上问题，并为企业建设医疗大数据平台提供思路、建设能够支持更多高级分析、建立更多大数据功能的IT基础架构，社区不久前邀请了在医疗大数据建设项目中实践经验丰富的专家，组织了相关交流活动。我们已经分享了由活动特邀专家崔哲根据活动中的分享总结的《医疗行业大数据项目建设中必须解决的的五个核心问题》（点击标题可阅读），作为行业同仁建设相关项目的参考。以下是活动中其他一些典型问题的总结梳理，也整理于此。

Q1、医疗大数据的建设，数据安全是如何保证的？

A1、数据的安全通过以下几个方面来保障：

1、主机、存储等硬件设备的高可用为数据安全提供基础保障

2、数据传输加密安全，日志审计

3、从系统底层设计至上层应用开发，均遵从保护病人的隐私信息

4、用户角色身份验证，授权和访问管理

5、数据导入/导出的去标志管理

Q2、实施医疗行业大数据项目时，对于项目参与人员，应该如何规划培训学习进行技能准备？

A2、明确培训目标：培训工作是项目建设实施的一部分，基于我公司的诸多大型实施项目中积累的经验，并结合用户的实际状况，将保证如下的用户培训目标：

1）培训关键用户（包括项目管理人员等）掌握系统的核心功能以及项目实施方法和步骤，具备配合实施并推进项目，以及系统上线后的运维能力。

2）培训IT人员，使其掌握日常运行和维护系统的技能，包括故障诊断、故障排除，寻求集成商支持等。

3）提供有效的、全面的和标准的文档（包括电子文档和纸质文档）提交给最终用户，做为业务系统后续稳定应用的保障。

确定培训人员：包括普通医护人员、主任医生，院领导和运维人员

Q3、数据标准化的建立，是否有好的建议？

A3、数据标准化的建立一般要注意以下几点：

1) 数据标准化涉及多个应用系统（包括数据提供方和数据消费方），协调接口改造进度和接口质量把控难度大，该问题处理不好易导致工期延迟，项目成本上升，需要协调好数据提供方和数据消费方的改造进度，把具体的进度目标落到纸面上，双方签字确认，严格按照进度表执行，双方的责任划分清楚，如需更改改造进度需要上会商议，商议通过按新进度执行，从而保障接口质量的把控。

2)数据标准化以消费方系统为建设起点，收集各消费方系统对数据标准化需求，先建立数据基本集和预留部分扩充字段，避免接口改造反复修改，提高接口稳定性；数据基本集和部分扩充字段的预留要充分的考虑现有的业务对应用系统的要求并且为业务的长期发展考虑，按照确定的目标执行。

3)数据标准化确认业务流程，通知相关科室（数据提供方）维护数据要求，给出必填字段及业务流程，以免维护数据错误或空缺而影响消费系统数据；

4)数据标准化采用双向（拉和取）接口模式，以拉（数据消费方提供服务，给数据提供方调用）为主，以取（数据提供方提供服务，由数据消费方调用）为辅，确保数据冗余访问机制。

Q4、医疗大数据的数据采集范围如何确定？

A4、收集哪些数据，大数据分析并不是对医院所有的数据都进行收集，而是相关的，有直接或者间接联系的数据，要知道哪些数据是对于战略性的决策或者一些细节决策有帮助的，分析出来的数据结果是有价值的，这也是考验一个数据分析员的时刻。例如哪些数据可以得出信息对于一个临床诊疗是有帮助，或者是更好的实现辅助诊疗目标。在进行大数据分析规划的时候，一般是针对一个业务的目标进行精确的分析，比较容易满足业务的目标。

Q5、大数据平台建立后，医院的原有数据如何迁入大数据平台？

A5、建设大数据平台后，医院原有的业务数据必须经过标准化处理后才能够迁入大数据平台。由于医院的大数据来自各个不同的业务系统，数据格式和标准不统一，很难对数据进行统一的管理和利用。一般大数据平台的建设都会针对结构化和非结构化数据建立不同的主索引数据，然后对源数据进行清洗后导入数据集。拥有或创造一个干净、结构良好的数据集是必须的。使用数据清洗软件工具可以帮助细化数据并将其重塑为可用的数据集。

Q6、区域性多医疗机构建设集中的大数据平台，是否可行？

A6、这是可行的，通过区域大数据服务平台的建设可以很好地支撑“各个医院的业务运营和管理的管控、疾病预测和防控、应急、公共服务平台（微信、掌上医疗等）”等这些方面的需要；并且还可以通过在卫生局中积累的数据进行挖掘和分析形成相应的医疗知识库，从而提高区域中各个信息化水平能力不高基层医疗机构的医疗能力以及让广大居民进行参考、保健等。

Q7、影像数据是每年增长最快的数据之一，如何有效提高影像数据的存储管理？

A7、实现数据的分级存储可以降低存储成本，将不常调用的历史数据进行归档处理，可以在院内建立私有云存储，不涉及隐私的数据也可以直接购买公有云的存储服务。