医疗数据存储方案范文

导语：如何才能写好一篇医疗数据存储方案，这就需要搜集整理更多的资料和文献，欢迎阅读由公务员之家整理的十篇范文，供你借鉴。

篇1

构筑统一数据平台的挑战

信息孤岛式的基础架构是当前许多医院的现状，如何构筑统一信息基础架构，实现统一数据存储平台建设，是决定着医院信息化能否进入2.0时代的关键。是实现从以业务为核心向以患者为核心的系统架构设计的基础。数据存储架构是否合理，不仅影响到医院IT系统的采购成本，而且关乎医院的运营成本。在构筑统一存储平台过程中，不断以新换旧、推倒重来的革命式数据存储平台建设思路，在实践中逐渐失去了吸引力；而基于存储虚拟化技术实现存储整合及统一管理的思路，在实践中逐渐为广大医院客户所接受。

数据存储平台的高性能挑战

信息孤岛式架构不便于管理及共享，但分散架构对数据存储系统性能要求不会太高，而且某个业务系统出现性能问题，其影响也是局限的。但是，一旦采用了基于虚拟化的统一存储平台，该存储平台一定要有极高的性能，其总体性能绝对不能低于原有存储系统性能总和。同时为保证关键业务获得足够资源，提供令人满意的服务能力，统一存储平台一定要具备分区功能。另外还需要考虑分区之后如果不能根据策略实现流动，就会产生新的信息孤岛。因此，一个具备分区功能的高性能存储系统，同时分区之间数据可以按策略流动，是实现统一存储平台建设的关键。是医院信息化迈入2.0时代的保障。

数据存储平台的高可用性挑战

医院业务系统需要不间断运行，信息基础架构，特别是存储系知，基于存储低层数据复制的解决方案是最成熟的。但是目前大多数医院采用的存储系统比较杂乱，在此基础上通过存储低层数据复制提升业务连续性，必须先通过虚拟化技术实现统一存储整合，因此高可用性的统一存储平台是提升医院服务质量的前提。PACS类大数据处理与管理

PACS类大数据以各种文件形式存在，该类数据具有明显的时效性，一个患者在院住院期间，其相关数据访问频率高，而一旦患者出院，其相关数据就会逐渐转为归档数据。因此PACS类大数据存储要解决两个问题：一个问题就是高性能访问，专用的高性能文件设备可以大大提升用户调片阅片效率；另一个问题是PACS类数据自动迁移归档，必须有一种行之有效的数据迁移方案，确保频繁访问的数据停留在快速存储介质上，归档数据自动迁移到廉价慢速的存储介质上。保证总体拥有成本（TCO）最低、性能最优。有效解决医疗“大数据”的检索、加工及管理是医院信息化面临的巨大挑战之一。医疗历史数据归档及优化检索

目前，医院数据大量保存在相互独立的存储中，医院技术人员疲于应付对这些历史数据的管理和再利用。统一的历史数据管理平台，必须满足标准开放、对象管理、法规遵从、指纹管理、多份存储、压缩和重复数据删除、扩展能力等一系列高级

功能。更为重要的是，必须能够支持对海量数据的联合搜索和模糊索引，使检索就像是医院内的“Google”，基于元数据创建索引，保证医生在统一的医疗内容池中快速检索到需要的信息和数据。对医院历史数据及时归档以及历史数据的日后检索回调解决方案，成为医院信息化的挑战之一。构筑统一数据平台的挑战

信息孤岛式的基础架构是当前许多医院的现状，如何构筑统一信息基础架构，实现统一数据存储平台建设，是决定着医院信息化能否进入2.0时代的关键。是实现从以业务为核心向以患者为核心的系统架构设计的基础。数据存储架构是否合理，不仅影响到医院IT系统的采购成本，而且关乎医院的运营成本。在构筑统一存储平台过程中，不断以新换旧、推倒重来的革命式数据存储平台建设思路，在实践中逐渐失去了吸引力；而基于存储虚拟化技术实现存储整合及统一管理的思路，在实践中逐渐为广大医院客户所接受。数据存储平台的高性能挑战

信息孤岛式架构不便于管理及共享，但分散架构对数据存储系统性能要求不会太高，而且某个业务系统出现性能问题，其影响也是局限的。但是，一旦采用了基于虚拟化的统一存储平台，该存储平台一定要有极高的性能，其总体性能绝对不能低于原有存储系统性能总和。同时为保证关键业务获得足够资源，提供令人满意的服务能力，统一存储平台一定要具备分区功能。另外还需要考虑分区之后如果不能根据策略实现流动，就会产生新的信息孤岛。因此，一个具备分区功能的高性能存储系统，同时分区之间数据可以按策略流动，是实现统一存储平台建设的关键。是医院信息化迈入2.0时代的保障。

数据存储平台的高可用性挑

医院业务系统需要不间断运行，信息基础架构，特别是存储系知，基于存储低层数据复制的解决方案是最成熟的。但是目前大多数医院采用的存储系统比较杂乱，在此基础上通过存储低层数据复制提升业务连续性，必须先通过虚拟化技术实现统一存储整合，因此高可用性的统一存储平台是提升医院服务质量的前提。PACS类大数据处理与管理

PACS类大数据以各种文件形式存在，该类数据具有明显的时效性，一个患者在院住院期间，其相关数据访问频率高，而一旦患者出院，其相关数据就会逐渐转为归档数据。因此PACS类大数据存储要解决两个问题：一个问题就是高性能访问，专用的高性能文件设备可以大大提升用户调片阅片效率；另一个问题是PACS类数据自动迁移归档，必须有一种行之有效的数据迁移方案，确保频繁访问的数据停留在快速存储介质上，归档数据自动迁移到廉价慢速的存储介质上。保证总体拥有成本（TCO）最低、性能最优。有效解决医疗“大数据”的检索、加工及管理是医院信息化面临的巨大挑战之一。医疗历史数据归档及优化检索

目前，医院数据大量保存在相互独立的存储中，医院技术人员疲于应付对这些历史数据的管理和再利用。统一的历史数据管理平台，必须满足标准开放、对象管理、法规遵从、指纹管理、多份存储、压缩和重复数据删除、扩展能力等一系列高级功能。更为重要的是，必须能够支持对海量数据的联合搜索和模糊索引，使检索就像是医院内的“Google”，基于元数据创建索引，保证医生在统一的医疗内容池中快速检索到需要的信息和数据。对医院历史数据及时归档以及历史数据的日后检索回调解决方案，成为医院信息化的挑战之一。构筑统一数据平台的挑战

信息孤岛式的基础架构是当前许多医院的现状，如何构筑统一信息基础架构，实现统一数据存储平台建设，是决定着医院信息化能否进入2.0时代的关键。是实现从以业务为核心向以患者为核心的系统架构设计的基础。数据存储架构是否合理，不仅影响到医院IT系统的采购成本，而且关乎医院的运营成本。在构筑统一存储平台过程中，不断以新换旧、推倒重来的革命式数据存储平台建设思路，在实践中逐渐失去了吸引力；而基于存储虚拟化技术实现存储整合及统一管理的思路，在实践中逐渐为广大医院客户所接受。数据存储平台的高性能挑战信息孤岛式架构不便于管理及共享，但分散架构对数据存储系统性能要求不会太高，而且某个业务系统出现性能问题，其影响也是局限的。但是，一旦采用了基于虚拟化的统一存储平台，该存储平台一定要有极高的性能，其总体性能绝对不能低于原有存储系统性能总和。同时为保证关键业务获得足够资源，提供令人满意的服务能力，统一存储平台一定要具备分区功能。另外还需要考虑分区之后如果不能根据策略实现流动，就会产生新的信息孤岛。因此，一个具备分区功能的高性能存储系统，同时分区之间数据可以按策略流动，是实现统一存储平台建设的关键。是医院信息化迈入2.0时代的保障。

数据存储平台的高可用性挑

医院业务系统需要不间断运行，信息基础架构，特别是存储系知，基于存储低层数据复制的解决方案是最成熟的。但是目前大多数医院采用的存储系统比较杂乱，在此基础上通过存储低层数据复制提升业务连续性，必须先通过虚拟化技术实现统一存储整合，因此高可用性的统一存储平台是提升医院服务质量的前提。PACS类大数据处理与管理

PACS类大数据以各种文件形式存在，该类数据具有明显的时效性，一个患者在院住院期间，其相关数据访问频率高，而一旦患者出院，其相关数据就会逐渐转为归档数据。因此PACS类大数据存储要解决两个问题：一个问题就是高性能访问，专用的高性能文件设备可以大大提升用户调片阅片效率；另一个问题是PACS类数据自动迁移归档，必须有一种行之有效的数据迁移方案，确保频繁访问的数据停留在快速存储介质上，归档数据自动迁移到廉价慢速的存储介质上。保证总体拥有成本（TCO）最低、性能最优。有效解决医疗“大数据”的检索、加工及管理是医院信息化面临的巨大挑战之一。医疗历史数据归档及优化检索/目前，医院数据大量保存在相互独立的存储中，医院技术人员疲于应付对这些历史数据的管理和再利用。统一的历史数据管理平台，必须满足标准开放、对象管理、法规遵从、指纹管理、多份存储、压缩和重复数据删除、扩展能力等一系列高级

功能。更为重要构筑统一数据平台的挑战

信息孤岛式的基础架构是当前许多医院的现状，如何构筑统一信息基础架构，实现统一数据存储平台建设，是决定着医院信息化能否进入2.0时代的关键。是实现从以业务为核心向以患者为核心的系统架构设计的基础。数据存储架构是否合理，不仅影响到医院IT系统的采购成本，而且关乎医院的运营成本。在构筑统一存储平台过程中，不断以新换旧、推倒重来的革命式数据存储平台建设思路，在实践中逐渐失去了吸引力；而基于存储虚拟化技术实现存储整合及统一管理的思路，在实践中逐渐为广大医院客户所接受。数据存储平台的高性能挑战信息孤岛式架构不便于管理及共享，但分散架构对数据存储系统性能要求不会太高，而且某个业务系统出现性能问题，其影响也是局限的。但是，一旦采用了基于虚拟化的统一存储平台，该存储平台一定要有极高的性能，其总体性能绝对不能低于原有存储系统性能总和。同时为保证关键业务获得足够资源，提供令人满意的服务能力，统一存储平台一定要具备分区功能。另外还需要考虑分区之后如果不能根据策略实现流动，就会产生新的信息孤岛。因此，一个具备分区功能的高性能存储系统，同时分区之间数据可以按策略流动，是实现统一存储平台建设的关键。是医院信息化迈入2.0时代的保障。数据存储平台的高可用性挑战.

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引言

随着计算机技术的发展,信息管理作为企业管理的一个重要方面被广泛重视,医药作为一种特殊的商品,在医院等医疗单位中作为主要经济收入来源,因此药品管理的现代化、科学化能对整个企业的发展起举足轻重的作用.药品种类繁多,加之一药多名,数据量大而又繁杂,数据更新频率较高,要求响应迅速等诸多因素决定了医药管理的复杂性.笔者有幸作为某医院信息管理系统的开发者,参与了所有医药管理模块的设计开发工作,对医药管理系统设计与实现的关键技术进行总结分析.

1关键技术

本系统采用C/S(Client/Server)模式,前台采用PowerBuilder8.0设计,后台使用SQLServer2000数据库管理系统.系统设计包括数据库设计和功能模块设计两个方面.系统设计实现中采用了一些关键性技术.(1)编码技术构建汉字编码表是进行编码的基础,数据表主要数据有汉字(包括各种全角字符和半角字符)以及其全拼编码和四角号码编码,分别取其编码的第一码(即汉语拼音声母的第一个字符和四角号码的左上角编码).如果遇到编码表中没有的汉字或符号时可由管理员在后台按规则添加.用户在进行数据维护时,所输入的药名、产地、货源单位等信息名称会由系统自动生成声码和四角码,根据实际需要可设定编码长度,如果遇到同音字用户可以对编码进行修改.采用自动编码,避免了人为干预产生的偏差,能有效保证编码规则的统一和一致.在对药品数据信息维护时,除自动生成的标准名称及编码外,还可通过增加简称或别名以解决一药多名的问题,并为录入信息增加更多的选择,也可降低重码率.另外,数据的存取使用统一的内部流水码,既保证了数据的唯一性,又能有效降低数据冗余,同时也为编程提供了方便.(2)录入技术利用PowerBuilder的动态数据窗口技术实现的录入方案为用户提供简单实用、方便快捷而又灵活多样的录入途径.本录入方案贯穿整个系统,统一的操作方式,一致的界面形式使用户一通百通.该录入方案类似于许多编程语言开发环境中的自动生成代码功能,通过文本编辑框的按键动作触发弹出数据选择窗口,该窗口会跟随编辑焦点调整位置,同时数据内容也会因录入数据不同和编码的切换而动态改变.设计时采取按编码左匹配自动识别选定条目的思想,以实现快速准确地录入信息.该录入方案支持三种编码,即声码、四角码和汉字码(即标准名称或别名),以适应不同用户习惯.编码的切换不需要特定的切换键,只需利用实际有效编码的第一码即可实现灵活切换,英文字母对应声码,数字对应四角码,其他字符和汉字对应汉字码.另外,在进行数据条目的选择和确认时鼠标和键盘同时支持,该方案按一般习惯设定键盘按键及鼠标动作.(3)数据存取技术数据存取基于后台SQLServer数据表及视图设计.利用PowerBuilder的数据库接口能直接创建应用于程序设计的数据窗口(DataWindow)和数据存储(DataStore).编码实现上为了提高效率也在某些代码段直接使用了SQL命令来访问底层数据库.存储日期、时间数据时采用服务器时钟,保证了多客户端日期时间的一致.为了减少内存的占用和降低CPU的负荷,在以下几方面进行控制:数据视图的设计在字段的选择上避免冗余;尽可能少的使用全局数据存储;在使用数据窗口还是数据存储的选择上,能用数据存储实现尽量不用数据窗口;数据窗口或数据存储的数据尽量共享使用;数据窗口或数据存储的数据对象(DataObject)动态加载;数据检索时尽量使用多参数检索,把数据量降到最低.(4)打印技术数据报表及业务单据的打印多采用宽行针式打印机,为适应需要,本系统采用了自适应的变长打印技术.为了保证打印数据的准确性,增加了打印预览的功能,并能根据设定进行缩放预览.同时为适应打印纸的层数而设计了打印份数的设定和修改功能,不同的报表和单据都可独立设置.利用PowerBuilder的保存报表格式文件的功能,在打印报表或单据时将打印内容以报表格式文件的形式存储到磁盘中,在需要补打报表时可以将报表格式文件作为数据对象加载到数据窗口中进行打印,避免再次访问数据库.系统对报表格式文件会定期自动清理.

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关键词： FatFs； MSP430； Micro SD； 数据存储

中图分类号： TN911?34； TP274.2 文献标识码： A 文章编号： 1004?373X（2015）12?0129?03

0 引 言

近年来，出现了腕表型的血氧监测仪、睡眠生理监护仪等各式各样的可穿戴健康监护设备[1]。使用者通过这类穿戴式设备可方便有效地对自身日常健康、亚健康状态进行监护，从而达到预防疾病、治未病的目的。为了便于长时间观测记录，对健康状态变化趋势进行定期的分析，需要对日常监护数据进行长期、快速、低功耗的存储，这已成为此类医疗设备的必备功能。以低功耗为主要特点的MSP430微处理器是此类穿戴式设备应用较为广泛的开发平台。由于已有的其他平台上集成的工具包通常针对大数据量，高数据存储率的数据存储[2?3]，设计过程中对功耗的考虑较少，往往难以满足低功耗的要求。因此针对MSP430开发平台，对日常监护过程中长期的、存储量相对较小的数据存储，实现功耗与速度的平衡，是目前穿戴式设备开发过程中亟待解决的问题。

本文以具有超低功耗的MSP430单片机为主控制单元，讨论在MSP430控制下如何实现Micro SD卡的读/写功能，并提出了在MSP430平台下Micro SD卡读/写功能的测试方案，对不同条件下的读/写速率进行了评估，本文结果为基于MSP430的数据存储方案的设计提供了实际参考。

1 硬件设计

主控芯片选用MSP430系列中MSP430F5438，因其RAM容量达16 KB，具有处理数据量较大任务的能力。MSP430的工作电压为3.3 V与Micro SD卡的工作电压一致，可以避免使用额外的电压转换模块，降低了功耗和成本。由于日常监护是长期的、存储量相对较小的过程，使得单片机更多是处于低功耗运行的状态，与AVR、STM等单片机相比，MSP430的多时钟系统使功耗管理更为灵活[4?5]。

数据存储选用2 GB容量的Micro SD卡，Micro SD卡支持SDIO（Secure Digital Input and Output）访问和SPI（Serial Peripheral Interface）访问[6]，考虑到MSP430

F5438内部已集成了SPI端口，故Micro SD卡与单片机的连接配置为SPI模式。卡槽与MSP430F5438的连接如图1所示。

2 软件设计

本系统利用双缓冲区的设计来保证在将一个缓冲区的数据写入Micro SD卡的同时顺利接收数据采集模块上传的新数据，并将新数据写入另一个缓冲区以等待被写入Micro SD卡，调整缓冲区大小即可改变读/写速度。为了保证写入Micro SD卡与数据具有一定的可读性，需要在Micro SD卡与电脑间建立一座沟通的桥梁，Fat（File Allocation Table）文件系统即是这种能方便电脑读出卡内数据的数据组织方式。因此软件部分主要包括有FatFs模块和Micro SD卡操作模块，并在对Micro SD卡操作前配置好单片机的SPI工作方式。

2.1 FatFs的移植

FatFs是一种已经被广泛使用的、开源的文件系统模块，通过接口函数可以被方便地移植到不同的微控制器平台中[7]。由于本系统只涉及Micro SD卡的读取和写入，因此在配置时裁剪掉一些无关函数以进一步缩小代码和工作区所占空间。图2为读/写文件时的一般流程。

2.2 Micro SD卡操作

图3所示为Micro SD卡初始化过程。Micro SD卡初始化过程主要包括复位、识别2个过程。复位过程包括Micro SD卡上电延时并保持至少74个时钟周期；拉低卡片选线CS；发送CMD0使卡进入空闲状态。识别过程包括判断支持的SD协议版本；区分SD卡和MMC卡；若是SD卡还需进一步识别标准容量卡（SDSC）或者高容量卡（SDHC）；获取卡工作电压范围。由于本系统采用Micro SD卡槽，并且单片机资源有限，因此简化MMC卡识别和获取工作电压范围的步骤，只识别协议版本和卡容量。在初始化的最后，将数据块长度设置为512 B。

3 系统测试

在完成以上移植后，利用单片机计数器计时对移植后的读/写速度进行了一系列测试，分别测试了不同缓冲区大小，FatFs不同配置对读/写速度的影响。测试环境：选用Kingston的2 GB容量Micro SD卡为测试对象；以10 MB大小的文件作测试文件；SPI时钟设定为12 MHz；IAR v5.5软件平台；ITECH的IT6302型稳压电源。图5所示为测试程序流程图。

3.1 全功能FatFs配置测试

表1为FatFs全功能配置时读/写速度的测试结果。向卡内读出/写入10 MB大小数据后，从定时器中获得一次读/写用时，并如此重复执行50次后，取每次读/写平均用时，以及在编译器map文件中观察到的程序占用空间大小。

流的差值。

3.2 TINY_FatFs配置测试

TINY模式通常被用在内存较小的设备上，以牺牲读/写速度和一些API函数来降低内存占用。在ffconf.h中修改配置选项：

#define _FS_TINY 1

开启TINY模式，并重复3.1中测试步骤，表2为TINY模式下的测试结果。

从以上2个实验可知，读/写速度的快慢与缓冲区大小直接相关。表1中出现缓冲区512 B时速度快于1 024 B，可能是因为Micro SD卡在读/写数据时是以数据块为单位的，每次读取两个数据块内容时的执行效率并没有单块读取时高。当缓冲区大于1 024 B后，多块读的效率才能真正体现出来。所以，在内存较大的设备上，可以选择较大的缓冲区以获得较高的读/写速度；而在内存较小的设备上，则需考虑缓冲区对内存的影响。从电流消耗方面看，在进行读/写操作时的电流消耗差别不大，要进一步降低功耗有必要从缩短读/写时间、减少读/写次数两个方面考虑，从侧面印证了缓存区越大读/写效率越高。

流的差值。

4 结 语

实现基于MSP430单片机的Micro SD卡存储功能可以使穿戴式健康监测设备以更低的功耗、更小的体积实时记录更大量的数据。读/写速度测试结果表明FatFs文件系统能被灵活地移植到各型号MSP430单片机上，适应不同数据量的应用，应当注意的是Micro SD卡的读/写速率受到缓冲区大小的影响，在大数据存储时应选择较大的缓冲区以获得较高的读/写速度。读/写Micro SD卡本身是能耗较高的执行动作，要实现系统低功耗运行还依赖于更高效的程序设计。本文的测试结果也适用于其他数据采集和存储的应用领域。

参考文献

[1] 腾晓菲，张元亭.移动医疗：穿戴式医疗仪器的发展趋势[J].中国医疗器械杂志，2006，30（5）：330?340.

[2] 田茂，鲜于李可，潘永才.SPI模式下SD卡驱动的设计与实现[J].现代电子技术，2009，32（14）：195?199.

[3] 张恒.基于AT89S52和FAT16的SD卡读写系统设计[J].单片机与嵌入式系统应用，2009（8）：53?58.

[4] 焦冰，叶松，温雅婷.MSP430低功耗原理及其在海温测量中的应用[J].现代电子技术，2011，34（10）：189?192.

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关键词：医院；PACS；实现与应用

1 PACS系统简介

医学影像存储与传输系统，简称PACS，是应用于现代化医院的各种数字医疗设备所产生的数字化医学图像信息的采集、存储、诊断、输出、管理、查询、信息处理的综合应用系统。具体是把不同地点每个成像设备通过数字技术产生的图像，通过计算机网络存储到中央数据管理系统，然后由不同的显示工作站，患者房的医生和其他医务人员的计算机网络发送。其目标是取代现有的模拟医疗成像系统，高速传输的数字图像存储和管理。PACS是实现医学图像信息管理的重要条件，改变着医院影像科室的运作方式，在节省存储空间、胶片、显影剂和套药的同时，实现医院的高效化管理。

2 PACS的建设

2.1系统构成 PACS系统由中心服务器数据存储系统、网络交换系统、预约登记系统、技师操作系统和报告诊断系统构成。中心服务器数据存储系统用于存储系统的所有影像数据；网络交换系统用于传输所有图像数据，实现数据中心与所有终端的数据交换；预约登记系统用于登记患者人检查信息；技师操作系统用于记录技师操作患者人检查项目的完成情况；医生通过报告诊断系统完成阅片诊断工作，可打印诊断报告和胶片。

PACS系统所有设备经过快速以太网接人影像系统，并在中心存储系统中实施基于硬盘阵列柜的直连存储（DAS）和基于IP网络的NAS存储设备（NAS），以及基于光纤通道技术的存储网络系统（SAN）。报告诊断工作站配备专业的双屏影像图形显示器，使影像显示更加清晰、细腻，更有利于医生做出准确、快速的诊断。为了保证整个系统的高度安全性，建设了异地容灾机房，日常工作时备用服务器实时备份影像数据保持与主机房数据同步，在主机房停机时可以自动切换到备用服务器，备用服务器替代主服务器功能保证PACS系统连续安全稳定运行[1]。

2.2 PACS的工作流程 PACS系统下的总体工作流程为：检查申请->执行检查->图像进入主服务器->图像生成科室医生写诊断报告->临床科医生调阅图像和报告。具体流程如

患者患到影像科检查时，将患者人基本信息输入到预约登记系统，进行预约登记操作并扫描申请单到预约登记系统，登记完到各技师操作科室等待技师检查。技师通过技师操作系统登记各个患者人的检查情况，检查完成后，由技师将影像信息发送到PACS存储服务器。然后影像科医生利用RIS系统患者人检查列表信息，通过诊断报告系统调用PACS系统中的影像信息进行阅片、诊断、审核。最后由护士打印诊断报告和胶片完成整个流程。

2.3影像科的工作模式 充分考虑各图像生成科室不同设备、设备所有地点、工作特点、工作习惯，PACS系统的工作流程兼顾原有的工作习惯和全院的图像流程。

2.3.1 PACS系统执行检查并确认 PACS系统自动获取临床医生的检查申请预约信息，对于支持WORKLIST的DICOM设备，系统可将申请单直接送入影像设备，在影像设备中不需要做任何患者人信息输入工作，直接选择患者人进行影像检查，检查后的图像数据自至PACS服务器数据存储系统中。

2.3.2图像的获取 中心服务器数据存储系统接收支持WORKLIST功能的影像设备的影像，信息匹配后直接送给PACS主服务器入库管理。

2.3.3图像的分发 新的图像入库后启动图像自动分发任务，发送的时机和目的可在主服务器上通过修改调度策略来实现。通过图像的分发和转发功能，在最短的时间内到达申请科室工作站和相应诊断医生工作站。

2.3.4电子阅片 进行电子阅片，可使用系统中各类图像处理功能，在PACS诊断工作站中对图像进行调窗、测量等处理。

2.3.5书写报告诊断 在PACS诊断工作站上书写诊断报告，之后报告送往PACS主服务器，支持三种报告状态（初步报告、待确认、确认报）。

2.3.6图像调阅 各诊断工作站调阅图像时，直接从本地硬盘中调阅；若无，从主服务器硬盘和磁盘阵列或磁带库中获得，整个过程点击后自动完成。

2.4 PACS系统应用情况 目前我们医院已经实现影像科所有影像设备的联网，影像信息的数字化存储和共享，形成了完整的图象存储和报告归档，建成了放射科内初具规模的PACS系统；PACS系统的上线不但减少了患者人等待结果时间，而且丰富的影像信息使得以往难以察觉的患者变，变得清晰可见大大提高了医生的诊断水平。

3全院PACS系统升级

为了实现全局的业务过程自动化，我们医院后期PACS系统采用基于面向服务架构的 SOA应用集成开发方案，采用这种方案可以在不改变原有应用程序基本架构的基础上很好的解决各个系统之间的数据交换问题，这样初期的PACS放射科内影像存储传输系统）就可以很容易过渡到全院性PACS系统，从而实现医院管理信息系统（HIS）、医院办公自动化系统（OA）、实验室系统（LIS）、医学影像系统（PACS）等各个信息孤岛的数据共享与传输。

4总结

21世纪的现代综合医院信息化系统中PACS系统将占据医学诊断分析、数据传输存储和数据共享的主导地位[2]。它正在改变着传统灯箱式影像诊断模式，信息化的工作流程为医生提供了网络化的协同工作平台，这极大提高了影像诊断效率和水平，不但降低了医疗成本，而且整体上提高了医院临床诊断水平，这些改变在PACS的实际应用中清楚的体现出来。

参考文献：

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关键词：云存储；区域医疗卫生信息化；SAAS

中图分类号：TP302文献标识码：A文章编号文章编号：16727800（2013）0010001002

作者简介：马金凤（1981-），女，硕士，徐州医学院医学信息学院讲师，研究方向为医学远程教育；赵强（1958-），男，徐州医学院医学信息学院教授，研究方向为医学信息技术。

1云存储

1.1云存储概念

云存储的概念与云计算类似，它是指通过集群应用、网格技术或分布式文件系统等功能，将网络中大量的各种不同类型的存储设备通过应用软件集合起来协同工作，共同对外提供数据存储和业务访问功能的一个系统。

云存储作为云计算服务的一种，即“存储即服务”（Storage as a Service，SaaS），是云计算中较为活跃并且发展颇为迅速的一个分支。由于云存储的技术可行性，相比传统的数据存储更廉价，而且也正在变得更加安全，因此云存储已经成为代表网络化存储领域的发展趋势，也为海量数据提供了可扩展的、安全可靠的存储解决方案[2]。

1.2云存储结构模型

与传统的存储设备相比，云存储不仅仅是一个硬件，而是一个系统，是一个多设备、多应用、多服务协同工作的集合体，它的实现需要多种技术的支持，以宽带网络、WEB2.0技术、应用存储、集群技术、网格技术和分布式文件系统、CDN内容分发、P2P、数据压缩、重复数据删除、数据加密、存储虚拟化、存储网络化管理等多种技术的发展为前提。

云存储系统由存储层、基础管理层、应用接口层和访问层四部分组成。存储层是最基础的部分，它由数量庞大且分布广泛的SCSI、SAS等存储设备借助于互联网或者FC光纤通道连接在一起，在此之上有统一的存储设备管理系统，通过存储设备的逻辑虚拟化管理、多链路冗余管理，对硬件设备的状态进行监护和故障维护。基础管理层是最核心的部分，不仅要实现多个存储设备之间的协同工作，还需要保证授权用户安全访问，以及维护云存储自身的安全和稳定性。应用接口层是非常灵活多变的，依据运营单位不同的业务需求，提供不同的应用服务和访问类型以及手段。整体云存储系统的结构模型如图1所示。

1.3云存储分类

1.3.1公有云端

公有云端，又称为外部云端（External Cloud）。其服务供货商能提供极精细的IT服务资源动态配置，并通过Web应用或Web服务，提供网络自助式服务。对于使用者而言，完全不需知道服务器的确切位置，或什么等级服务器，所有IT资源皆由远程方案商提供。

1.3.2私有云端

私有云端又称为内部云端（Internal Cloud），相对于公有云端而言，此概念较新。许多企业由于对公共云端供货商的IT管理方式、机密数据安全性与赔偿机制会有信任上的疑虑，所以纷纷开始尝试通过虚拟化或自动化机制仿真建置内部网络中的云运算。内部云端的建置，不但提供更高的安全掌控性，同时内部IT资源不论在管理、调度、扩展、分派、访问控制，还是在成本支出上都更具精细度、弹性与效益。

1.3.3混合云端

所谓混合云端（Hybrid Cloud），指企业同时拥有公共与私有两种型态云端。这种云存储把公共云和私有云（内部云）结合在一起，主要用于按客户要求的访问，特别是需要临时配置容量的时候。从公共云上划出一部分容量配置一种私有或内部云可以帮助公司面对迅速增长的负载波动或高峰时很有帮助。尽管如此，混合云存储也无疑带来了跨公共云和私有云分配应用的复杂性。

2区域医疗卫生信息化

区域医疗通常是指区域卫生信息化平台建设，是指连接规划区域内各机构（医疗卫生机构、行政业务管理单位及各相关卫生机构）基本业务信息系统的数据交换和共享平台，是让区域内各信息化系统之间进行有效信息整合的基础和载体，是多元化子系统整合的一个综合业务平台。

区域医疗卫生信息化是在信息网络基础上，借助电子商务、电子支付、物流等现代服务技术，对传统医疗服务模式的创新，建立新的数字医疗卫生服务模式和业务流程，全面优化、整合区域医疗卫生资源，建立区域医疗信息系统，实现区域内医疗卫生系统信息在线交流，以及区域内医疗卫生信息统一存储、管理和共享资源，提高卫生服务的效率和质量，降低医疗服务成本。[3]

3云存储在区域医疗卫生信息化建设中的价值

李包罗教授曾指出，区域医疗卫生信息化的核心是实现电子健康档案和电子病历的共享。而健康档案和电子病历在特定的两个医院间传输其实并不困难，通过系统间的接口即可实现，但是要实现区域中几十家医院和上百个社区之间的互联互通，通过点对点的接口方式基本是不可能的。因此，一个合理的方法是把点对点的问题变成多点对一点的问题，即建立一个集成平台，把所有的文档都传送到平台上，而所有的人在需要时再从平台上获取文档[4]。医疗机构各方提供的健康服务通过健康服务总线连接起来，协同完成医疗服务流程，医疗机构及病人通过基于标准的电子健康档案来共享和交换信息。

3.1更安全、可靠的数据存储中心

数据存储在云端，通过集群技术、分布式文件系统和网格计算等技术，多个存储设备之间不仅可以进行协同工作，还可以对外提供更强大更优质更安全的数据访问服务；专业团队进行信息管理，通过CDN内容分发系统、数据加密技术保证云存储中的数据不会被未授权的用户所访问，各种数据备份和容灾技术保证云存储中的数据不会丢失，提供了最可靠、安全的数据存储中心；同时，严格的权限管理策略，可以帮助用户与指定的人共享数据，用户不必担心数据丢失，病毒入侵等问题。

3.2更简易、灵活的用户终端

对于医生、护理人员和其他医疗支持者来说，通过云计算技术可以实时分享区域中医院的病人资料，不论其地理位置。用户只要有一台可以上网的电脑，有一个浏览器，就可以在浏览器中直接编辑存储在云端的文档。医务人员可以从互联网激活的设备上去获取这些信息，而不需要安装任何软件。病人的电子医疗记录或检验信息都存储在中央服务器中，可以全球索取，资源可以由一个医院群分享，这将形成各医院患者信息大联合的景象，提供一个无缝、集成计算及协作平台，解决信息“孤岛”的问题。

3.3更广泛的数据与应用共享

在云存储的网络应用模式中，数据保存在云端，所有符合权限的电子设备只要连接互联网，就可以同时、多人、不同地点地访问和使用同一份数据。避免重复创建数据，可以更合理地对已有数据进行管理、应用和共享，提高数据的有效使用率。

3.4更高的性价比

作为分布式计算技术，云存储具有比集中式系统更好的性能价格比，所提供的资源比各个医疗机构自己所能提供和管理的资源更廉价。医疗数据资源存放在云端，由云存储服务提供商帮助管理这些数据资源，并提供医疗机构所需的应用软件，从而节省了大量的花销。

云存储还可以为参与区域协同医疗的机构提供各种系统的集成与协作环境建设，不仅包括以医疗机构的业务信息为核心的信息功能，为病人方便获取医疗服务和健康知识提供工具，还可方便地扩展其它功能，这样可以有效避免系统的重复建设，最大化发挥现有资源的利用效率。

4结语

云存储不是存储，而是一种服务。云存储的核心是应用软件与存储设备相结合，通过应用软件实现存储设备向存储服务的转变。同时，云存储可以帮助医疗行业对海量数据进行管理、整合和处理。对于开发人员来说，云存储提供了更多的存储和处理能力来运行他们开发的应用。对于终端用户来说，云存储提供的好处更多，如方便、安全以及群组协作。基于云存储的区域医疗卫生信息化建设，可以真正实现“无缝覆盖、弹性应用、快速部署、降低投资”，充分满足不同机构的差异化需求。

参考文献：

[1]徐冠华.加快我国现代服务业发展的思考和建议[J].中国科学院院刊，2006，21（1）：34.

[2]张艳玲，徐海峰.浅谈云存储在医院信息化中的应用[J].医疗卫生装备，2012，33（8）：4041.

篇6

【关键词】海量数据；电力企业；存储

1 引言

在电力行业，坚强智能电网的迅速发展使信息通信技术正以前所未有的广度、深度与电网生产、企业管理快速融合，信息通信系统已经成为智能电网的“中枢神经”，支撑新一代电网生产和管理发展。目前，电网公司已初步建成了国内领先、国际一流的信息集成平台。随着各地集中式数据中心的陆续投运，一级部署业务应用范围的拓展，结构化和非结构化数据中心的上线运行，电网业务数据从总量和种类上都已初具规模。随着后续智能电表的逐步普及，电网业务数据将从时效性层面进一步丰富和拓展。电网业务数据将跨入海量数据时代，如何处理这些海量数据已成为电力企业信息管理首要解决的问题。而在海量数据的处理中，如何有效地保存和恢复数据就成了这些问题当中的首要问题。

2 海量数据特征

海量数据按照数据结构来进行划分，可以划分为结构化数据和非结构化数据两大类。

（1）结构化数据：简单来说就是数据库， 即行数据，存储在数据库里，可以用二维表结构来逻辑表达实现的数据。结合到典型场景中更容易理解，比如企业ERP、财务系统；医疗HIS数据库；教育一卡通；政府行政审批；其他核心数据库等

（2）非结构化数据：相对于结构化数据而言，不方便用数据库二维逻辑表来表现的数据即称为非结构化数据，包括所有格式的办公文档、文本、图片、XML、HTML、各类报表、图像和音频/视频信息等等。 非结构化数据库是指其字段长度可变，并且每个字段的记录又可以由可重复或不可重复的子字段构成的数据库，用它不仅可以处理结构化数据（如数字、符号等信息）而且更适合处理非结构化数据（全文文本、图象、声音、影视、超媒体等信息）

按照数据的时效性而言，海量数据又可划分为实时数据和离线数据两类。

实时数据：实时数据一般用于金融、移动和互联网B2C等产品，往往要求在数秒内返回上亿行数据的分析，从而达到不影响用户体验的目的。要满足这样的需求，可以采用精心设计的传统关系型数据库组成并行处理集群，或者采用一些内存计算平台，或者采用HDD的架构，这些无疑都需要比较高的软硬件成本。目前比较新的海量数据实时分析工具有EMC的Greenplum、SAP的HANA等。

离线数据：对于大多数反馈时间要求不是那么严苛的应用，比如离线统计分析、机器学习、搜索引擎的反向索引计算、推荐引擎的计算等，应采用离线分析的方式，通过数据采集工具将日志数据导入专用的分析平台。但面对海量数据，传统的ETL工具往往彻底失效，主要原因是数据格式转换的开销太大，在性能上无法满足海量数据的采集需求。互联网企业的海量数据采集工具，有Facebook开源的Scribe、LinkedIn开源的Kafka、淘宝开源的Timetunnel、Hadoop的Chukwa等，均可以满足每秒数百MB的日志数据采集和传输需求，并将这些数据上载到Hadoop中央系统上。

3 企业海量数据存储现状

3.1 海量数据导致存储成本、维护管理成本不断增加

大型企业都面临着业务和IT投入的压力，与以往相比，系统的性能/价格比更加受关注。GIGA研究表明，ROI（投资回报率）越来越受到重视。海量数据使得企业因为保存大量在线数据以及数据膨胀而需要在存储硬件上大量投资，虽然存储设备的成本在下降，但存储的总体成本却在不断增加，并且正在成为最大的一笔IT开支之一。另一方面，海量数据使DBA陷入持续的数据库管理维护工作当中。

3.2 海量数据缺乏快速备份与灾难恢复机制

传统的数据库备份技术，如通常采用的磁带备份方式，不能运用于海量数据，因为磁带备份将使备份时间增加，需要几小时-几天，不仅影响了生产，而且增加了备份的难度，使得备份/恢复变得缓慢而且不可靠，几乎无法在固定的时间窗口完成备份工作。另外，第三方备份软件隐含的成本代价如成本开销、复杂度、昂贵的实施等也是企业需要考虑的。因此海量数据安全显得异常重要，只有通过引入有效的备份、方便高效的备份恢复技术，才能满足海量数据安全的需要。

4 存储解决方案概述

在海量数据存储中我们主要考虑的是大数据的存储，虽然现行的商业平台也能满足非结构化数据的存储，但问题主要出在系统可扩展性和建设费用上。对于庞大的非结构化数据存储产生的I/O瓶颈问题和昂贵的服务器价格不得不使我们另谋出路。

Hadoop的分布式文件系统HDFS出现恰好解决了商业平台中的I/O瓶颈和服务器价格昂贵问题。Hadoop的优势体现在以下几个方面：

（1）Hadoop依赖于低端服务器甚至是普通计算机，相对于商业平台的高昂成本，它的成本要低得多，几乎可以说任何人都可以使用它，哪怕是信息化成本预算较少的小微企业；

（2）HDFS与Map/Reduce紧密集成是Hadoop分布式计算的存储基石。它有自己明确的设计目标那就是支持大的数据文件大至T级，并且这些文件以顺序读取为主，以文件存/读的高吞吐量为目标。在使用HDFS分布式文件系统存储非结构化文件后，将提高我们系统的存储文件速度；

（3）HDFS的数据恢复能力也保证了系统的安全可靠性，可靠性体现在它假设计算元素和存储会失败，因此它维护多个工作数据副本，确保能够针对失败的节点重新分布处理。

（4）同时支持存储节点的热插拔和可以在普通PC机上存储非结构化文件，这不但提高了系统的扩展灵活性，还大大降低了企业在硬件方面的投入

5 应用架构

在本存储解决方案中，我们选择了Hadoop作为数据文件存储机制，Hadoop中的HDFS存储数据可以选择普通的PC机器作为数据节点，这大大的降低了存储数据所需要昂贵存储设备价格，并且在数据存储过程中，HDFS拥有很好的数据容灾机制。

6 HDFS

Hadoop的存储主要使用HDFS来进行管理，HDFS是一个分布式文件存储系统。HDFS起源于Apache Nutch Web 搜索引擎项目。

对于HDFS分布式文件系统中的块进行抽象会带来很多好处：

（1）文件的大小可以大于网络中任意一个磁盘的容量，文件的所有块不需要存储在同一个磁盘上，因此他们可以利用集群上的任意一个磁盘进行存储。

（2）使用块抽象而非整个文件作为存储单元，大大的简化了存储系统的设计。简化是所有系统的目标，但对于故障种类繁多的分布式系统来说尤为重要。

（3）块非常适合用于数据备份，进而提高数据容错能力和可用性。

6.1 HDFS架构

6.2 HDFS文件存储方式使用大块的原因

HDFS的块比磁盘大，其目的是为了最小化寻址的开销。如果块设置的足够大，从磁盘传输数据的时间可以明显的大于定位这个块开始位置所需的时间。这样，传输一个由多个块组成的文件的时间取决于磁盘的传输速率，由此可见适当的设置磁盘块空间大小可以加快数据读写效率。

6.3 HDFS的集群管理模式

HDFS集群有两类节点，并以管理者――工作者模式运行，即一个namenode（管理者）和多个datanode（工作者）。管理者管理文件系统的命名空间，它维护着文件系统树及整棵树内所有的文件和目录。这些信息以两个文件形式永久保存在本地磁盘上：命名空间镜像和编辑文件日志。工作者也记录着每个文件中各个块所有在的数据节点信息，但它不永久保存块的位置信息，因为这些信息会在系统启动时由数据节点重建。

6.4 HDFS文件写入方式

客户端通过调用HDFS类DistributedFileSystem对象调用create（）函数来创建文件，在此时文件系统的命名空间中创建了一个新文件，但该文件还没有相应的数据块。管理者（namenode）执行各种不同的检查确保当前创建的文件不存在，并且客户端有创建该文件的权限，如果检查通过则创建新文件记录；否则，文件创建失败并抛出异常。在客户端写入数据时，数据被分成一个个的数据包，并写入内部队列，HDFS的DataStreamer处理数据队列，它的责任是根据工作者（datanode）的队列列表要求管理者（namenode）分配适合的新块来存储数据备份。如下图

7 实现功能

海量数据存储部分主要包含了三部分的功能：数据采集、数据存储与备份、数据分析，如图所示：

7.1 数据采集

海量数据存储采用开放上传接口的方式进行被动数据采集，各业务平台通过向上传接口传递业务平台标识、文件信息标识和文件信息的二进制流的方式将文件打包传送到非结构化数据管理平台，非结构化数据管理平台通过业务平台标识对传输过来的文件进行分类解码存储。

7.2 数据存储与备份

海量数据管理在接收到各业务平台发送过来的文件后，根据业务平台标识在HBASE中生成文件信息数据，同时将文件存储至HBase中。

7.3 数据分析

基于已存储的数据，可以分析各业务平台的数据量，数据高峰的周期，从而适时调整数据存储策略，为不同的业务应用制定不同的存储计划，充分体现系统存储的灵活性，提升海量数据的存储效率。

8 方案总结

篇7

江阴市区域卫生信息平台是江阴市区域卫生信息化相关业务系统的运行基础平台。区域医学影像信息系统是域卫生信息应用系统的重要组成部分，整个江阴区域PACS的总体实施方案和计划由深圳市蓝韵网络有限公司（以下简称“蓝网”）提供。蓝网于2013年4月中标江阴区域PACS项目，5月份进场实施，按照前期调研、试点医院的部署到全面上线、与中心其它系统集成的实施思路开展工作。

蓝网在该项目中使用了自主开发的医疗影像云存储系统，该系统使用分布式存储技术，在软件服务层面上实现数据归档及访问的高性能，该系统配有一体化监控平台，支持在线扩容，支持在线数据备份，可以实现1：2、1：3镜像数据容灾。

江阴区域PACS在数据中心部署了四台存储服务器。数据存储为双份，双份数据地位相等，都是热数据，既可以保证数据的安全性，又实现了数据访问的负载均衡。另外，临床影像阅片的云端影像数据处理服务也分布式地部署在这四台服务器上，这样通过多台服务器实现了更高的并发量和高性能计算功能。这样的架构很容易扩展，将来在现有环境下追加服务器就可以实现存储容量的在线无缝扩展，计算能力和并发能力也同时得到了提升。在国内，采用这种技术和思路的目前仅有蓝网一家公司。

根据江阴市卫生局的要求，各乡镇医院，各科室在使用平稳后进行签字盖章，然后进行整体验收。目前整个区域PACS运行状态良好，各医院反映使用情况良好。经过一段时间的磨合，已经越来越熟练使用该系统。整个系统功能齐全，特别是远程会诊功能，满足了目前具有此项业务往来医院的需求。

项目点评

江阴市卫生局副局长 钱大雁

随着国家医疗事业的发展，为了解决患者看病难和看病贵的问题以及个人医疗档案的建设，医疗信息的共享、医疗的的区域化将会是未来的一个大趋势。数字影像医疗设备的广泛使用，产生了大量的医疗影像资料， PACS系统需要存储的数据量越来越大。要支持各家医疗机构的数据集中提交到区域PACS的数据中心，并长时间完好保存这些数据，必然需要海量存储系统的支持。因此，稳定、高效、能够存储海量数据的存储管理系统必不可少。

2013年8月区域PACS项目开始正式实施，项目按照“前期调研-医院试点-全面上线-系统集成”的思路开展。江阴市卫生局发文并对各医院信息科进行了网络测试，初步调研后结合各乡镇医院综合实力，地理位置，江阴市卫生局给出了五家试点医院，蓝网的实施团队按照计划进行了试点医院的部署，一段时间后进行了全面的部署实施工作，最后进行了中心的系统集成。

江阴区域PACS项目建设中最大的挑战在于如何不改变医疗机构现有PACS产品的情况下，实现多个异构PACS之间的集成和数据共享。蓝网使用的VNA（Vendor Neutral Archive）技术架构方案解决了该问题。该厂商中立架构方案能在基本不改变医疗机构现有PACS产品的情况下，轻松实现多个异构PACS之间的集成和数据共享，与目前IHE规范中的XDS-I概念更进一步，将是区域PACS产品未来的发展方向。

蓝网的VNA架构系统拥有自己的云存储服务中心，将各家医疗机构的数据集中提交到其中心。而其客户端可以轻松通过不同医疗机构或不同患者等方式查询到所需的信息和数据资料。VNA架构的区域PACS服务将异构PACS系统集成在一起，其云存储架构决定了它的先天优势，另外，遵循DICOM和HL7标准，按照IHE的XDS-I规范使其与其它异构PACS系统的互联互通能够简单配置即可实现。

篇8

［关键词］区块链;大数据;医疗保健;人工智能

区块链是一个分布式数据库系统，充当存储和管理事务的“开放式分类账”。它可以创建数字化的交易块，而无须集中控制。区块链有三个关键部分:计算机网络、网络协议和共识机制。网络中的每台计算机都会记录分类账的副本，并且所做的任何更改都必须通过算法检查以确保建议的更改显示有效。通过网络节点授权批准后，新交易块将添加到数据链中。区块链技术相对现有的市场商业体系，具有巨大的应用优势。首先，区块链消除了对第三方交易清算的需求，节省了时间和金钱。其次，增加了网络的责任性和安全性，因为所有参与者都是已知和可信的。区块链不仅仅是技术和金融行业的宠儿，现在已经深入到经济生活的方方面面。医疗保健系统需要处理有关个人的私密数据，区块链可帮助确保患者数据的安全性、实时性和准确性。

1区块链技术的广泛安全性

2019年是区块链诞生10周年，以物联网(IoT)、第五代移动通信技术(5G)、人工智能(AI)、区块链(Block-chain)等为代表的智能科技将极大地拓展智能商业的边界，成为工业互联网时代的推动力。区块链带来的最大价值则是在万物互联的时代，用技术重构信任机制。这将对未来的金融和商业产生深刻影响。由于区块链上文件系统中固有的加密技术，区块链上的数据本质上是高度安全的。这意味着区块链非常适合存储高度敏感的个人数据，这些数据经过精心处理后，可以为生活带来许多的价值和便利。日常生活中，如果使用淘宝或亚马逊网站搜索引擎，它们会推荐我们想要购买的东西。当然，输入这些系统的数据是私密的。通常处理这些私人数据的企业必须投入大量资金来满足数据安全方面的标准。即便如此，大规模的个人数据泄露事件越来越常见。区块链数据库以加密状态保存，这意味着只要私钥安全，链上的所有数据就安全。AI在安全方面也有很多可以与区块链技术融合的领域。众所周知，数据处理过程中的任何一部分暴露了未加密数据，就意味着安全风险的存在。AI的发展使其网络算法能够在数据仍处于加密状态时进行处理或操作。

2医疗健康大数据与人工智能

当前大数据和人工智能的技术与医疗领域的结合日益紧密，使得各个国家的整体医疗技术水平在不断提高。我国已经开始制定相关政策，鼓励健康医疗健康大数据和AI发展。组织专家认证数据融合安全计算的技术可行性。各地政府明确机制，支持地方医院促进医疗AI发展。这些都为医疗AI数据创新提供了发展机遇。在互联网后时代，互联网价值的显著体现就是区块链技术。有了区块链技术，人们可以定义所有的资产，并且创建各式各样的去中心化应用，其中涉及物联网、云计算、大数据、互联网、医疗、保险以及银行等。由于区块链具有每个单个事务的数据库记录，因此它为机构提供了一种数据实时挖掘模式的方法。从另一个角度来看，区块链极大地提高了数据分析的透明度。与以前的算法不同，区块链的设计拒绝任何无法验证且被认为可疑的输入。因此，建立在区块链技术上的大数据分析算法只需处理完全透明的数据。这样意味着数据质量的优化，提高了AI分析计算的效率。

3区块链技术与人工智能大数据处理技术

自互联网技术出现以来，医疗行业一直在大量涌入数据。随着临床数据量的不断增加，医疗健康领域的区块链商业智能已成为巨大的需求。人工智能大数据处理技术是指利用互联网平台，通过AI技术简化某些过程，而无须人为干预来实现预期的数据处理方法。在医疗保健领域，AI技术可以融入广泛的治疗保健流程中，从而减少管理工作量，消除资金浪费，增强信息交换，并能提供实时数据分析以及患者监控。医疗健康数据AI技术，除了能减少医疗保健组织必须处理的大量数据处理工作外，还有助于提高运营效率和降低人员成本。区块链技术与AI大数据处理技术的结合将会使医疗健康机构获得巨大的效益。具体分析如下。

3.1改善医疗机构治疗水平

医疗保健组织依靠数字工具和技术来支持他们的日常运营，最终目标是改善医疗水平。建立在互联网上的区块链技术，提供完善的区块链商业智能服务，与医疗保健数据AI相结合。通过使用AI工具引入预测分析元素，确定患者生命安全、检查等待时间、满意度评估、疾病和复发风险、潜在治疗成本、再入院可能性等参数，从而系统自动给出患者护理方案，计算平均住院时间，帮助医疗保健专业人员对患者诊断做出明智的决定。

3.2更好分配资源

目前医疗机构以电子方式存储患者记录几乎已成为常态。医疗工作者可以从集中存储的患者数据库中精准挑选出相关的信息，以促进更好地预测和可操作的诊断方案。将医疗保健数据AI与区块链商业智能相结合的另一个关键优势是，通过跨部门分配基于需求的精确数据来更好地管理资源，从而减少浪费。例如，由于预测分析可以帮助确定患者何时准备好出院，因此它还有助于更好地分配病床、药品和员工等资源，以帮助减少浪费。区块链商业智能工具能够从健康应用程序以及可穿戴设备(如计步器和健身带)访问可下载数据。这使医疗保健专家能够利用互联网准确跟踪健康指标和信息。这些数据对于医疗保健从业者了解患者的生活方式和病史非常有用。

3.3促进数据挖掘技术广泛使用

大数据技术工具变得越来越便宜，不断增长的吸引力促使各种医疗健康机构有足够的驱动力去购买相应的技术。区块链商业智能非常适合这种模式，它提供经济而全面的解决方案，提高医疗机构的服务质量和运营质量。通过与AI技术的融合，区块链技术能够分析实验室结果和测试报告等临床数据，它可以协助护理人员，帮助他们制定更有效的患者护理计划，更多地关注需要额外关注和护理的患者。区块链商业智能工具的数据挖掘能力可以帮助医疗保健从业者更精确地评估治疗计划，确定选择的治疗方案。这些工具还可用于预测任何给定治疗程序的确切结果，通过帮助组织了解医疗方案的缺陷并采取纠正措施，有助于提高医疗质量。

4区块链技术在医疗健康机构的应用

互联网之所以发展迅速，同互联网一开始就有比较好的场景有关，无论是E－mail还是Web都是互联网信息交流非常自然的应用场景。区块链技术发展至今，存在一个较大的问题是应用场景的缺失，缺少能具体承载区块链技术的舞台和场景。目前，利用区块链商业智能和数据分析的最大障碍是:缺乏有效利用数据分析的资源，无法对分析性能进行基准测试，以及难以将分析结果引入可操作的决策中。随着互联网的蓬勃发展，世界各地的医疗保健机构正在快速转变为分布式数据存储库，这为区块链技术提供了广阔的应用场景。安全和隐私在医疗保健中至关重要。黑客对医疗健康数据的任何攻击都可能对医疗机构造成极大的破坏，因为它们不仅受到经济损失，而且自身声誉也会受到极大影响。最重要的是，在任何违反数据安全的情况下，最大的受害者是患者个人的私人信息，从付款的信用卡详细信息到医疗诊断的结果，隐私没有得到足够保护。医疗机构产生的数据由于需要长期保留而难以管理，这意味着医疗保健机构需要一种有远见的方法来确定数据的存储、访问和使用方式。此外，医学领域的数据管理软件通常具有建立定期访问权限的范围，该权限根据需要为来自不同部门的不同工作人员提供临时查看功能。这些因素使医疗机构更加迫切需要定期审查其数据，以便删除、修改或匿名化信息。同样，输入任何医疗健康机构记录的数据也需要格式化，描述特征和检查结果数据必须准确，然后才能为机构内的不同用户访问，以用于医疗、管理和计费目的。这种要求进一步加剧了在医疗保健领域管理数据的难度。为了应对这些挑战，医疗保健部门正在寻求在四个关键领域:临床、运营、管理和财务领域，使用区块链技术增强商业智能和数据分析工具。区块链技术将协助医疗组织设置中的最高领导者建立正确的部署策略，通过引入数据可视化和智能化，促进医疗技术人员技能升级，建立大数据AI分析技术等新概念，使员工熟悉使用区块链商业智能工具，从机构数据库中获取更多有效的资源。区块链技术针对医疗保健系统大数据进行精心设计，全面规划，通过最少的处理算法，精简数据输入和输出过程，从而形成一个去中心化、智能高效、面向未来的大数据系统。

篇9

另一方面，随着移动互联网和社交媒体的发展，人们的工作和生活都随之发生了很多变化，2012年，我们更加见证了微博的力量，从伦敦奥运到北京暴雨再到各种网络热词。社交媒体盛行背后的支撑便是信息技术的发展。而其随之也带来一系列问题，其中的最受关注的一个问题就是数据量的爆炸性增长，也就是业界热议的大数据。

宏观方面的改变和信息技术带来的挑战，让企业面临的挑战更加严峻。要应对大数据的挑战、获益于这些数据，数据存储和分析的技术和投资需要相应提高，而另一方面宏观经济增长放缓，又让企业面临成本控制的掣肘。企业该如何权衡？

步步为营，筑信息之源

曾经有人说21世纪的信息革新是人类社会经历的第三次产业革命，经过信息的洗礼，人类将正式进入信息的时代。我们不妨把目光放长远，互联网、云计算、电子商务、大数据都是这第三次产业革命的小浪潮。而存储、网络、软件等IT厂商正是这场信息革命的推动者。

一直以来，人们都希望让客户以最少的投资换来最优化的数据存储和处理解决方案。比如HDS提出的三步云战略：基础架构云、内容云和信息云。这一理念基于企业现有的IT设施，为企业的所有数据提供一个单一虚拟化平台。其中基础架构云战略旨在提供动态基础架构，以实现一个支持所有数据的单一平台。而内容云则基于单一平台，借助智能工具，实现对所有类型数据的索引、搜索和发掘。让数据可以更容易地被发现、共享并且重新利用，因而也会变得更有价值。在信息云中，各种信息分析工具和流程能够与底层基础架构完美集成。连接不同的数据集，揭示其中的规律，并为企业用户提供有价值的信息和商业洞察，帮助应对在医疗、生命科学、能源研究、社会基础设施等领域的紧迫挑战。

蓄势而发，领创新之力

2012年是HDS的一个多产年， HDS为客户带来了真正意义上的统一存储平台——HUS，将数据处理的方式和过程向简单化、统一化推进。在原有的高性能、具有三维扩展能力的高端存储平台VSP基础上，为中型企业推出了企业级应用入门级的统一存储平台HUS VM，业界首个可为所有类型数据（块、文件和对象）提供企业级虚拟化的统一存储产品，与非虚拟化系统相比，HUS VM能帮助客户提升90%的迁移速度，并降低30%的总体拥有成本（TCO），这使得它在同类产品中脱颖而出。HUS VM也是业内唯一能够提供100%数据可用性保证的统一存储平台。其强大的虚拟化优势和数据处理能力深得客户的青睐。

在引领集成、统一的数据处理趋势方面，HDS了多种组合的融合基础架构UCP，使客户能够快速部署和简便管理预测试云基础设施，无需繁琐的测试工作并节省集成成本，并给客户带来了杰出的灵活性和多种选择。这一平台将业界领先的服务器、网络架构和HDS的存储优势整合在一起，为用户带来极具高效性的整体数据处理解决方案。

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【关键词】心电信号 μC/OS-II STM32F429 MATLAB

1 引言

心脏疾病一直影响人类的身体健康甚至威胁人类的生命，因此对心脏疾病的预防和诊治是极为重要的。目前，心电信号的研究的频率主要是0.05～40Hz。心电信号具有频率低、随机性强和噪声干扰强等特点。而心电图则是检查和治疗此类疾病的主要依据，由于目前的心电采集设备普遍存在价格昂贵、不便携、体积大和高功耗等问题，使得病人的病情得不到实时监控，这对预防与治疗心脏疾病非常不利。

便携式心电采集分析系统不但扩大了心电信号的应用范围，而且可以让心电信号医疗诊断不受区域的限制并具有实时性。通过内置大容量SD卡能够对患者进行长时间的实时监护，并记录患者的心电数据，再将心电信号数据通过蓝牙模块与PC机进行数据传输，使用PC机上的MATLAB软件对心电信号进行处理与分析。

2 系统整体方案设计

便携式心电采集分析系统总体框图如图1所示。心电信号预处理采集模块由采集电极、滤波网络、AD8232和ADS1278组成。ADS8232芯片内部集成了放大、滤波和右腿驱动电路可以更好地抑制干扰信号。系统采用SD卡可以存储24h的心电数据并可以通过蓝牙模块与PC机进行数据传输，使用PC机上的MATLAB软件对心电信号数据做进一步的处理与分析。

3 设计主要模块

3.1 心电采集模块

心电采集模块由采集电路、滤波网络、AD8232和ADS1278组成，是整个便携式心电图的核心，直接决定整个系统性能的好坏。滤波网络由高通滤波电路和输入缓冲电路组成。A/D转换模块选用ADS1278，其具有微功耗、高精度和24位高性能模数转换器，达到0.5μV分辨率的精度要求。AD8232芯片一款用于提取、放大及过滤微弱的生物电信号的集成信号调理模块。它体积小，缩小了系统的PCB尺寸，以达到系统的便携化。

3.2 数据存储模块

SD卡有存储容量大、成本低、读写速度快的优点，用于存储采集到的心信号数据，通过按键可以选择任意时刻将数据上传到PC机。它有SPI模式和SDIO模式两种模式的接口，选用SPI模式。

便携式心电采集分析系统在存储设计上实现了两个功能：

（1）将24h心电数据存储在SD卡里；

（2）在数据存储程序计上采用FatFs文件协议保存心电信号进行A/D转换后的数据，把采集的心电数据存储为TXT文件格式，如图2所示。建立文件系统有两点好处：

（1）便于心电数据管理，可以方便的把心电数据拷贝到PC机上并通过MATLAB对心电信号进行分析处理；

（2）回读的时候可以方便的根据文件名找到需要回读的数据。

4 测试结果分析

将心电信号三个采集电极分别接到人体的左右臂和右腿，然后采集的心电信号经过心电信号采集模块，在模拟信号转换成数据信号时将ADS1278芯片的采样频率设置为500Hz，将心电信号数据进行IIR数字带通滤波器后如图3所示。利用MATLAB选用Harmming窗实现Welch算法对心电信号数据做进一步的频谱分析如图4所示。

5 总结

基于STM32F429和MATLAB的便携式心电采集分析系统具有实时性、便携性、精度高和低功耗等优点，满足本系统基本要求和预期效果。本STM32微处理器中添加了FIR数字滤波器对采集的心电信号进行了实时的处理已得到较为纯净的心电信号。本系统的蓝牙模块端口可以替换成一个无线模块，把采集的数据和处理的结果以无线的方式传送到服务器。

随着心血管疾病的发病率不断地逐年上升，这种便携式心电采集分析系统具有很高的应用价值和良好的市场前景。本系统达到了有效采集心电信号的预期目标，同时也为心电研究的后续工作奠定了基础。

参考文献

[1]马晓玉.基于STM32和蓝牙4.1的便携式心电采集分析系统研究[D].秦皇岛：燕山大学，2016.

[2]王艳艳.便携式心电图检测仪设计[D].杭州：浙江工业大学，2014.

作者简介

穆真（1994-），女，现为江苏师范大学电气工程及自动化学院工程硕士。主要研究方向为Android软件开发。