本文旨在介绍区域医疗信息系统建设和大数据分析技术的发展，并总结出健康云上的大数据分析面临的特殊挑战和提出初步解决方案。

　　一、健康云的兴起

　　随着我国经济持续稳定的发展和现代科技的日益进步，越来越多的人们开始重点关注自身健康。在满足日常工作和生活的需求之外，规律的健身休闲活动、年度体检、健康饮食已经成为越来越普遍的想象。与此同时，随着国家新医改政策的颁布和实施，与健康直接相关的医疗行业也正在迅猛发展。这里重点介绍一下我国医疗行业IT解决方案市场呈现的发展趋势：

　　1、 渐增的多样医疗数据源：医疗数据的生成和采集已经不再仅局限于医院这个单一环境。它还可以来自于体检中心、社区/乡镇卫生院、私人诊所、实验室检验中心、急救中心、家庭，随着物联网(IoT, Internet of Things)相关技术的发展，我们甚至可以说：个人医疗数据可以采自于任何适合的地方。

　　2、 医疗数据的高度集中化：区域医疗信息系统(RHIS, Regional Health Information System)将逐步取代现有的基于医院的信息系统。并且，它将更广泛的覆盖一个特定区域内的所有医院、社区、急救中心、体检中心、实验室检验中心、社会保险机构等。居民个人来自各个数据源的全周期医疗数据将集中保存在统一的区域数据中心中。医疗数据将不再只是某家医院独享的资源，而是与整个区域中的所有医疗机构共享，甚至可以与更上层的大区域级、国家级信息系统进行数据交换。

　　3、 从医疗信息系统到医疗信息服务：区域医疗信息系统的逐步建立将使先进的医疗信息服务的设计和开发变得更加便捷。例如：流行病分析、公共卫生事件预测、临床决策支持、慢性病管理、个性化的健康照护计划、日常卫生保健管理等。其原因是因为这些信息服务必须建立在数据集中化的基础上。这些服务的受众群体将是整个社会。

　　正是如上所述的发展趋势使得“健康云(Healthcare Cloud)”的建立才会成为可能。试想一下：在不久的将来，我们可以通过手机统一查询在不同医院的就诊记录、生化检验结果、处方和收费清单;慢性病患者在家中可以自测血压、血糖等指标并通过无线网络上传到区域医疗数据中心，医生也可以远程分析患者自测数据判断其病情发展;大量的知识和规则从海量数据中自动提取出来，并用来协助社区及基层卫生机构的初级医生对患者作出准确的诊断和用药决策;各个社区居民的医疗数据将会自动汇总，并进行统计分析，用以进行流行病、慢性病的自动筛查、趋势分析和爆发预警，为公共卫生机构制定防治干预计划和行动提供有力的依据和参考;患者的症状、生命体征、检验检测结果、医疗影像、诊断、处方、医嘱、手术、住院和账单等全周期数据将会进行全方位的跟踪和分析，为新药开发、新治疗方案的设计提供支持。上述这些事例都将是我们通过健康云可以逐步实现的。

　　当然，健康云不是一天就可以建成的，这将是个阶段性的工程。除了国家政策和地方支持等外围因素之外，云计算和大数据技术将会起决定性作用。从构建底层云基础架构、云存储方案，到中层的云计算平台，最后到上层的云应用服务设计和开发，至少需要3~5年的长期规划。其中，大数据分析部分更是纵向贯穿于云基础架构、云平台和云服务三层，需要整体设计和逐步实施。基于现有技术和需求，在本文中，我们暂且把健康云简化定义为：基于区域医疗信息系统的医疗信息服务，并重点关注1~3年的市场需求。

二、大数据分析技术的发展

　　区域医疗信息系统中的医疗数据是典型的大数据。我们知道所谓的“大数据”并不只是数量上的“大”。在此，我们简单套用一下大数据的4V(Volume，Velocity，Variety，Value)定义：

　　1、 Volume：区域医疗数据通常是来自于拥有上百万人口和上百家医疗机构的区域，并且数据量持续增长。按照医疗行业的相关规定，一个患者的数据通常需要保留50年以上。我们可以想象这是多么巨大的数据量。

　　2、 Velocity：医疗信息服务中可能包含大量在线或实时数据分析处理的需求。例如：临床决策支持中的诊断和用药建议、流行病分析报表生成、健康指标预警等。

　　3、 Variety：医疗数据通常会包含各种结构化数据表、非(半)结构化文本文档(XML和叙述文本)、医疗影像等多种多样的数据存储形式。

　　4、 Value：医疗数据的价值不必多说，它不仅与我们个人生活息息相关，更可用于国家乃至全球的疾病防控、新药研发和顽疾攻克。

　　近年来，在卫生部的领导下和国家财政支出的支持下，绝大多数的三甲医院和部分二级医院已经先后建立了先进的数字化信息系统和电子健康档案系统。但至今为止，大部分系统和数据仍然只限于内部使用。据了解，2010年底，卫生部完成了“十二五”卫生信息化建设工程规划编制工作，初步确定了我国卫生信息化建设路线图，简称“3521工程”，即建设国家级、省级和地市级三级卫生信息平台，加强公共卫生、医疗服务、新农合、基本药物制度、综合管理5项业务应用，建设健康档案和电子病历2个基础数据库和1个专用网络建设。由此可看出，今后的几年，随着云计算技术的成熟和实用化，大规模区域医疗信息系统和大型数据中心的建立将逐步展开。然而，随着海量医疗数据被保存下来，一个棘手的问题出现了：我们如何通过高效的分析这些数据来提供有价值的服务?

　　让我们先回顾一下大数据分析的发展史。我们知道，大数据分析技术最初起源于互联网行业。网页存档、用户点击、商品信息、用户关系等数据形成了持续增长的海量数据集。这些大数据中蕴藏着大量可以用于增强用户体验、提高服务质量和开发新型应用的知识，而如何高效和准确的发现这些知识就基本决定了各大互联网公司在激烈竞争环境中的位置。首先，以Google为首的技术型互联网公司提出了MapReduce的技术框架，利用廉价的PC服务器集群，大规模并发处理批量事务。

　　利用文件系统存放非结构化数据，加上完善的备份和容灾策略，这套经济实惠的大数据解决方案与之前昂贵的企业小型机集群+商业数据库方案相比，不仅没有丢失性能，而且还赢在了可扩展性上。之前，我们在设计一个数据中心解决方案的前期，就要考虑到方案实施后的可扩展性。通常的方法是预估今后一段时期内的业务量和数据量，加入多余的计算单元(CPU)和存储，以备不时只需。

　　这样的方式直接导致了前期一次性投资的巨大，并且即使这样也依然无法保证计算需求和存储超出设计量时的系统性能。而一旦需要扩容，问题就会接踵而来。首先是商业并行数据库通常需要各节点物理同构，也就是具有近似的计算和存储能力。而随着硬件的更新，我们通常加入的新硬件都会强于已有的硬件。这样，旧硬件就成为了系统的瓶颈。为了保证系统性能，我们不得不把旧硬件逐步替换掉，经济成本损失巨大。其次，即使是当前最强的商业并行数据库，其所能管理的数据节点也只是在几十或上百这个数量级，这主要是由于架构上的设计问题，所以其可扩展性必然有限。

　　而MapReduce+GFS框架，不受上述问题的困扰。需要扩容了，只需增加个机柜，加入适当的计算单元和存储，集群系统会自动分配和调度这些资源，丝毫不影响现有系统的运行。如今，我们用得更多的是Google MapReduce的开源实现，即Hadoop。除了计算模型的发展，与此同时，人们也在关注着数据存储模型。传统的关系型数据库由于其规范的设计、友好的查询语言、高效的数据处理在线事务的能力，长时间地占据了市场的主导地位。

　　然而，其严格的设计定式、为保证强一致性而放弃性能、可扩展性差等问题在大数据分析中被逐渐暴露。随之而来，NoSQL数据存储模型开始风行。NoSQL，也有人理解为Not Only SQL，并不是一种特定的数据存储模型，它是一类非关系型数据库的统称。其特点是：没有固定的数据表模式、可以分布式和水平扩展。NoSQL并不是单纯的反对关系型数据库，而是针对其缺点的一种补充和扩展。典型的NoSQL数据存储模型有文档存储、键-值存储、图存储、对象数据库、列存储等。而比较流行的，不得不提到Google提出的Bigtable。

　　Bigtable是一种用于管理海量结构化数据的分布式存储系统，其数据通常可以跨成千个节点进行分布式存储，总数据量可达PB级(10的15次方字节，106GB)。HBase是其开源实现。如今，在开源社区，围绕Google MapReduce框架，成长出了一批优秀的开源项目。这些项目在技术和实现上相互支持和依托，逐渐形成了一个特有的生态系统。这里我们借用Cloudera所描绘的架构图来展现Hadoop生态系统。这个系统为我们实现优质廉价的大数据分析提供了坚实的技术基础。

　　综上所述，面对大数据分析的挑战，不管是计算模型还是存储模型技术都有了超前的进步。然而，仅凭借当前的技术，我们准备好面对健康云上的大数据分析的挑战了吗?下一节，我们将重点分析医疗数据的特有性质为大数据分析带来的挑战。