王浩：多院区模式下数据中心统一建设实践与思考

　　在医疗机构多院区协同化发展的大趋势下，面对信息互通与资源统筹的新挑战，建设高效统一的数据中心不仅是提升医院整体运营效率、优化医疗服务质量的关键之举，更是推动医院实现高质量发展的核心支撑。

　　政策与需求双驱动，数据中心统一建设势在必行

　　1.政策驱动

　　《"健康中国2030"规划纲要》《"十四五"全民健康信息化规划》明确提出推进跨机构、跨领域医疗数据共享，以政策力量破除数据壁垒，推动多院区医疗机构构建统一数据底座；《中华人民共和国数据安全法》《医疗卫生机构网络安全管理规范》明确提出医疗数据分类分级保护与合规管控要求，数据中心统一建设有助于构建系统性的安全防护体系；《电子病历系统功能应用水平分级评价标准》《医院信息互联互通标准化成熟度测评方案》对数据统一管理与系统高可用性设立了具体考核指标。

　　2.业务需要

　　一是多院区普遍存在系统异构、数据孤岛问题，导致跨院区业务协同难、运行效率低，需统一数据底座支撑高效协同；二是医疗数据呈高速增长态势，尤其影像等非结构化数据爆发式增长，分散存储模式难以满足数据一体化高效管理要求；三是各院区独立部署服务器、存储、网络等硬件设备，存在资源利用率低、运维人员分散、故障响应滞后等问题；四是随着医疗与人工智能的深度融合，需通过统一数据中心为AI在医疗领域的深度应用夯实底层支撑。

　　多院区数据中心统一建设面临的挑战

　　1.非结构化数据统一存储与管理

　　一是随着医疗设备不断升级，非结构化数据(如PACS影像数据)呈现爆发式增长，三甲医院年增数据量达几十TB至上百TB，对存储系统的容量与性能提出严峻挑战；二是传统集中存储在扩容时面临厂商绑定与扩容上限的瓶颈，难以满足长期数据增长需求；三是存储设备老化需定期更换，更换时海量数据迁移过程复杂、周期长、风险高。

　　2.结构化数据统一备份管理

　　结构化数据规模庞大，跨院区备份存在数据量大、备份周期长的问题，跨院区协同备份难度高、统筹管理复杂。

　　3.跨院区网络性能

　　跨院区的网络延迟、带宽瓶颈及单点故障等问题，直接影响医院业务的连续性与稳定性。

　　非结构化数据统一存储方案

　　1.在线集中存储 + 近线蓝光存储

　　蓝光存储具备寿命长、数据防删改、节能环保及成本低等优势，但其读写性能存在明显瓶颈：经实测，小文件写入速度仅为十几MB/s，且在清空缓存条件下，PACS系统调取影像数据耗时长达1分30秒至2分钟，极易因等候超时引发报错。“在线集中存储 + 近线蓝光存储”方案需对PACS系统与光盘存储系统进行改造，以实现数据统一调度和自动迁移。尽管部分厂商通过多光驱并发、直接调取光盘匣等方式优化读写性能，但整体读写速度仍较慢，适合归档数据存储。

表1 蓝光存储测试效果

　　2.分布式存储

　　分布式存储具备扩展性好、可靠性高、成本较低的优势，包含对象存储与文件存储两种类型。对象存储以扁平化命名空间和“对象”为基本单元，通过RESTful接口以HTTP协议访问；文件存储则采用树形目录结构，以文件和目录为单元，通过POSIX接口以NFS、CIFS、FTP等协议共享。两者均采用元数据与数据的分布式架构，无中心化瓶颈，在测试环境基本一致的条件下，读写性能接近，基本能满足在线高并发与低延迟访问需求。目前部分PACS系统尚不支持对象存储，需进行系统改造。

表2 分布式文件存储测试效果

表3 分布式对象存储测试效果

　　未来展望

　　随着AI在医疗领域的深度应用，多院区数据中心统一建设正面临更高层次的发展要求。当前数据中心建设不仅要满足数据的统一存储与共享，更需向“数据价值挖掘”转型。在数据中心建设过程中，需额外考虑以下几点：一是同步夯实供电、空调、承重等基础设施；二是构建在线、近线、归档相结合的分层智能存储体系；三是搭建统一的CPU与GPU资源管理平台，支持弹性扩容与动态调度；四是建立统一运维体系，依托智能监控与预测性维护提升运维效率；五是构建多模态数据服务与分析服务体系。

　　作者简介

　　王浩，重庆医科大学附属第二医院信息中心办公室副主任、高级工程师，中国医院协会信息专委会委员、重庆市卫生健康信息学会互联网医院专委会副主委、重庆市医院等级评审员、四川省医院等级评审员。主持重庆市科技局重点项目子课题1项、科协项目1项、校级智慧医疗项目1项，参与1项科技部重点项目和地方标准1项，发表1项发明专利、1项实用新型专利、申请4项软件著作权、发表论文10余篇。