陳坦

（十堰市太和醫(yī)院湖北十堰442000）

當(dāng)代醫(yī)療設(shè)備的發(fā)展勢(shì)所趨是數(shù)字化，而目前移動(dòng)互聯(lián)網(wǎng)和計(jì)算機(jī)技術(shù)乃至云計(jì)算和人工智能的發(fā)展，使得目前眾多醫(yī)院數(shù)字化建設(shè)的步伐得到加快。目前醫(yī)院的數(shù)字化系統(tǒng)主要由以下3部分組成：醫(yī)療業(yè)務(wù)軟件、數(shù)字化醫(yī)療設(shè)備和醫(yī)療網(wǎng)絡(luò)平臺(tái)，這3個(gè)模塊是三位一體的不可分離整體系統(tǒng)，醫(yī)療系統(tǒng)數(shù)字化建設(shè)的核心之一是財(cái)務(wù)管理和決策軟件[1-4]。近年來(lái)，我國(guó)政府對(duì)醫(yī)療數(shù)字化的建設(shè)愈發(fā)重視，數(shù)字化財(cái)務(wù)管理系統(tǒng)成為了醫(yī)院數(shù)字化建設(shè)中的必備軟件系統(tǒng)之一，且在醫(yī)院日常運(yùn)營(yíng)之中發(fā)揮了不可或缺的作用[5]。

“創(chuàng)新驅(qū)動(dòng)、轉(zhuǎn)型發(fā)展”是我國(guó)經(jīng)濟(jì)社會(huì)發(fā)展和醫(yī)療等領(lǐng)域的重大戰(zhàn)略規(guī)劃，這離不開財(cái)務(wù)管理的作用。雖然目前醫(yī)療機(jī)構(gòu)中已經(jīng)有數(shù)字化財(cái)務(wù)管理系統(tǒng)，但某種程度上已經(jīng)成為醫(yī)院正常運(yùn)營(yíng)和循環(huán)的必要部分，且其還在不斷的改進(jìn)，朝著知識(shí)型、決策型以及高效服務(wù)型的數(shù)字化醫(yī)療系統(tǒng)發(fā)展[6-8]。但目前數(shù)字化醫(yī)療系統(tǒng)仍存在問(wèn)題，包括[9]：1）目前的數(shù)字化醫(yī)療系統(tǒng)缺乏統(tǒng)一的標(biāo)準(zhǔn)接口，使得其運(yùn)行效率低下；2）數(shù)字化醫(yī)療系統(tǒng)的海量數(shù)據(jù)并未得到有效利用；3）目前的數(shù)字化醫(yī)療系統(tǒng)的功能業(yè)務(wù)單一，不能起到?jīng)Q策作用。

在此背景下，針對(duì)傳統(tǒng)醫(yī)療機(jī)構(gòu)中財(cái)務(wù)管理系統(tǒng)存在的各種問(wèn)題，本文依托大數(shù)據(jù)和云計(jì)算的思想，根據(jù)數(shù)字化信息工作的發(fā)展趨勢(shì)，結(jié)合醫(yī)療機(jī)構(gòu)中數(shù)字化運(yùn)營(yíng)體系的基礎(chǔ)，開發(fā)了基于大數(shù)據(jù)的新型醫(yī)院財(cái)務(wù)管理系統(tǒng)。本系統(tǒng)可以使醫(yī)院內(nèi)部財(cái)務(wù)管理制度和資源配置得到大幅優(yōu)化，對(duì)于提高醫(yī)療機(jī)構(gòu)的整體管理效率與運(yùn)營(yíng)水準(zhǔn)，具有重要的現(xiàn)實(shí)意義。

1 系統(tǒng)需求分析

文中設(shè)計(jì)基于大數(shù)據(jù)的財(cái)務(wù)管理決策系統(tǒng)的核心功能是對(duì)信息流的分析和處理功能，通過(guò)數(shù)據(jù)與信息到知識(shí)的轉(zhuǎn)化而進(jìn)行實(shí)現(xiàn)的。從業(yè)務(wù)操作導(dǎo)向的軟件系統(tǒng)，向決策導(dǎo)向的綜合軟件系統(tǒng)進(jìn)行轉(zhuǎn)變[10-12]。本系統(tǒng)的目的在于完善財(cái)務(wù)分析的整體流程，利用最新的軟件設(shè)計(jì)理念和軟件設(shè)計(jì)技術(shù)，為了健全的財(cái)務(wù)管理體系而融入新的設(shè)計(jì)理念與技術(shù)，系統(tǒng)功能包含以下幾方面：1）利潤(rùn)分析與報(bào)表功能；2）財(cái)務(wù)狀況分析和報(bào)表功能；3）運(yùn)營(yíng)成本分析和報(bào)表功能；4）信息管理和報(bào)表功能；5）財(cái)務(wù)分析和報(bào)表功能。

本文提出的軟件系統(tǒng)無(wú)需改變?cè)嗅t(yī)療機(jī)構(gòu)的運(yùn)營(yíng)系統(tǒng)，且在此基礎(chǔ)上引入了批量處理的功能（batch processing）和實(shí)時(shí)線上處理功能（online processing）進(jìn)行海量數(shù)據(jù)的采集。對(duì)于已采集到的數(shù)據(jù)，文中將其存儲(chǔ)在數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)中。該數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)采用了MongoDB（MongoDB是一種文檔型數(shù)據(jù)庫(kù)），以上做法可以使財(cái)務(wù)系統(tǒng)中的相關(guān)信息得到共享，并高效運(yùn)行。

本系統(tǒng)在實(shí)現(xiàn)上的難點(diǎn)主要有：1）醫(yī)療信息來(lái)源多樣，缺乏統(tǒng)一格式，使得醫(yī)療信息資源整合難度較大；2）如何有效進(jìn)行財(cái)務(wù)數(shù)據(jù)的采集和存儲(chǔ)；3）醫(yī)療大數(shù)據(jù)技術(shù)的隱私保護(hù)；4）高效的系統(tǒng)運(yùn)行和穩(wěn)定性的實(shí)現(xiàn)。

在進(jìn)行了合理的系統(tǒng)設(shè)計(jì)規(guī)劃后，再進(jìn)行系統(tǒng)的建設(shè)構(gòu)架并設(shè)計(jì)出財(cái)務(wù)系統(tǒng)運(yùn)營(yíng)和信息平臺(tái)系統(tǒng)的大體架構(gòu)。由此，可以保證系統(tǒng)本身具有良好的后向兼容性和擴(kuò)展性。在平臺(tái)搭建的過(guò)程中，應(yīng)同時(shí)對(duì)相應(yīng)的邏輯規(guī)則予以制定，比如數(shù)據(jù)采集、交換和共享的標(biāo)準(zhǔn)，以及信息調(diào)度與數(shù)據(jù)審查等邏輯規(guī)則的標(biāo)準(zhǔn)。如何有效地進(jìn)行醫(yī)療機(jī)構(gòu)財(cái)務(wù)系統(tǒng)的開發(fā)和數(shù)字化進(jìn)程的系統(tǒng)建設(shè)，總體原則包含了以下幾方面：1）開放性原則；2）可靠性原則；3）易用性原則；4）系統(tǒng)可管理；5）安全性原則。

以上所提出的系統(tǒng)開發(fā)和整合需求，包含了長(zhǎng)遠(yuǎn)規(guī)劃的后向兼容性。

2 系統(tǒng)設(shè)計(jì)

2.1 系統(tǒng)整體架構(gòu)

本系統(tǒng)基于大數(shù)據(jù)技術(shù)，實(shí)現(xiàn)了醫(yī)療財(cái)務(wù)系統(tǒng)中的商務(wù)智能和決策管理等核心應(yīng)用。系統(tǒng)主要功能集中于財(cái)務(wù)信息管理、信息采集、信息萃取和信息分析等領(lǐng)域。通過(guò)本系統(tǒng)，醫(yī)療結(jié)構(gòu)可以實(shí)現(xiàn)一個(gè)擴(kuò)展性良好的財(cái)務(wù)信息管理平臺(tái)。從技術(shù)上實(shí)現(xiàn)的科學(xué)性出發(fā)，在總體系統(tǒng)的設(shè)計(jì)上采用了基于面向服務(wù)技術(shù)架構(gòu)（Service Oriented Architecture，SOA）的實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)以及其分析方法[13-14]。系統(tǒng)架構(gòu)從業(yè)務(wù)需求著手分析，進(jìn)而深入到邏輯架構(gòu)、技術(shù)架構(gòu)和部署架構(gòu)等垂直細(xì)分的架構(gòu)細(xì)節(jié)。系統(tǒng)的總體架構(gòu)設(shè)計(jì)利用了SOA的核心思想，從業(yè)務(wù)架構(gòu)體系、技術(shù)架構(gòu)體系和數(shù)據(jù)架構(gòu)體系3個(gè)方面進(jìn)行切入，建立了一系列的規(guī)則和邏輯來(lái)約束系統(tǒng)架構(gòu)的過(guò)程與結(jié)果。

圖1所示為設(shè)計(jì)的財(cái)務(wù)管理和決策平臺(tái)的整體系統(tǒng)架構(gòu)圖示。次架構(gòu)利用批量數(shù)據(jù)采集和在線數(shù)據(jù)采集框架作為數(shù)據(jù)采集模塊，且與大數(shù)據(jù)技術(shù)OLAP以及財(cái)務(wù)數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)合并為系統(tǒng)架構(gòu)的主體。系統(tǒng)形成一個(gè)始于數(shù)據(jù)收集、經(jīng)歷數(shù)據(jù)整合、分析、挖掘到展示的信息流處理系統(tǒng)。系統(tǒng)的數(shù)據(jù)源存放于多個(gè)關(guān)系型數(shù)據(jù)庫(kù)，將多個(gè)數(shù)據(jù)源進(jìn)行了整合之后存放于數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)之中。根據(jù)系統(tǒng)業(yè)務(wù)邏輯需求和用戶需要，將整合好的數(shù)據(jù)集抽取出來(lái)進(jìn)行數(shù)據(jù)的分析與挖掘，從而發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)中的潛在規(guī)律。

2.2 系統(tǒng)體系架構(gòu)設(shè)計(jì)

首先要明確的是，業(yè)務(wù)架構(gòu)中的系統(tǒng)功能接口以及抽象的業(yè)務(wù)功能模塊之間的耦合依賴關(guān)系。數(shù)據(jù)是本系統(tǒng)的重點(diǎn)，而不同的業(yè)務(wù)對(duì)數(shù)據(jù)類型的需求是不同的，進(jìn)而生成的業(yè)務(wù)信息和處理結(jié)果也是各異的。各個(gè)子模塊按照業(yè)務(wù)規(guī)則和需求產(chǎn)生業(yè)務(wù)信息的處理結(jié)果，業(yè)務(wù)架構(gòu)決定了技術(shù)和數(shù)據(jù)架構(gòu)的體系。

上述分析為本系統(tǒng)的業(yè)務(wù)架構(gòu)奠定了基礎(chǔ)，可以設(shè)計(jì)出業(yè)務(wù)架構(gòu)圖，如圖2所示。

圖1 醫(yī)療機(jī)構(gòu)財(cái)務(wù)系統(tǒng)和決策平臺(tái)系統(tǒng)架構(gòu)圖

從業(yè)務(wù)架構(gòu)的角度劃分，本系統(tǒng)可分為3層：

1）財(cái)務(wù)數(shù)據(jù)層。對(duì)不同數(shù)據(jù)源的數(shù)據(jù)進(jìn)行批量和在線的采集、交換、整合和存儲(chǔ)功能，根據(jù)數(shù)據(jù)的粒度及維度進(jìn)行數(shù)據(jù)分析，對(duì)原始數(shù)據(jù)進(jìn)行ETL并加載到相應(yīng)的事實(shí)表和維度表中。

2）外部接入層。在相應(yīng)的區(qū)域范圍內(nèi)，對(duì)相關(guān)醫(yī)療機(jī)構(gòu)進(jìn)行本系統(tǒng)的快速建設(shè)、部署和接入的模塊層級(jí)。依據(jù)最小數(shù)據(jù)集的方法，使得醫(yī)療機(jī)構(gòu)可以快速的采集、管理、使用財(cái)務(wù)數(shù)據(jù)的相關(guān)信息。其中，包括了門診/急診費(fèi)用數(shù)據(jù)、藥品庫(kù)存和流通數(shù)據(jù)、醫(yī)療器械管理數(shù)據(jù)等。

圖2 系統(tǒng)技術(shù)架構(gòu)圖

據(jù)此，可以整理出業(yè)務(wù)架構(gòu)的主要建設(shè)內(nèi)容，包括：1）財(cái)務(wù)數(shù)據(jù)采集；2）醫(yī)院人員信息采集；3）運(yùn)營(yíng)日志信息采集；4）數(shù)據(jù)交換平臺(tái)建設(shè)；5）數(shù)據(jù)庫(kù)建設(shè)；6）數(shù)據(jù)資源規(guī)劃；7）數(shù)據(jù)中心應(yīng)用支撐建設(shè)。

本系統(tǒng)的技術(shù)體系架構(gòu)主要囊括了6層，分別是：1）信息技術(shù)基礎(chǔ)環(huán)境層；2）數(shù)據(jù)庫(kù)資源層；3）應(yīng)用程序支撐層；4）數(shù)據(jù)平臺(tái)交換層；5）信息服務(wù)平臺(tái)應(yīng)用層；6）外部系統(tǒng)接入層。

2.3 數(shù)據(jù)體系架構(gòu)設(shè)計(jì)

本系統(tǒng)的關(guān)鍵環(huán)節(jié)是數(shù)據(jù)架構(gòu)的框架。數(shù)據(jù)架構(gòu)的框架由操作型數(shù)據(jù)源系統(tǒng)、數(shù)據(jù)聚集和分析環(huán)節(jié)、數(shù)據(jù)可視化環(huán)節(jié)、數(shù)據(jù)存儲(chǔ)與讀取工具這4個(gè)基本的模塊組成。

圖3所示為數(shù)據(jù)架構(gòu)體系的示意圖，采集數(shù)據(jù)的子系統(tǒng)之一為操作型源系統(tǒng)。該子系統(tǒng)所采集的數(shù)據(jù)稱為原始數(shù)據(jù)（raw Data），采集的數(shù)據(jù)來(lái)源主要有醫(yī)院財(cái)務(wù)系統(tǒng)和財(cái)務(wù)相關(guān)的系統(tǒng)。該子系統(tǒng)采用了Autosys Job Scheduling這項(xiàng)技術(shù)，來(lái)完成了批量數(shù)據(jù)處理和實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)采集的功能[15-16]。

圖3 數(shù)據(jù)架構(gòu)體系圖示

圖中的數(shù)據(jù)聚集構(gòu)建，也稱為所熟知的數(shù)據(jù)ETL過(guò)程-析取轉(zhuǎn)換加載。所謂數(shù)據(jù)析取，即數(shù)據(jù)萃取是將數(shù)據(jù)進(jìn)行聚集到數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)的一個(gè)預(yù)處理步驟。在系統(tǒng)中，這是將財(cái)務(wù)數(shù)據(jù)復(fù)制到聚集環(huán)節(jié)以進(jìn)行下一步的處理工作。

接下來(lái)進(jìn)行數(shù)據(jù)處理工作，具體包含數(shù)據(jù)清理、多源數(shù)據(jù)融合、倉(cāng)庫(kù)分配等，利用標(biāo)準(zhǔn)數(shù)據(jù)模型（Standard Data Model）來(lái)進(jìn)行該步驟的實(shí)現(xiàn)。

數(shù)據(jù)可視化組件對(duì)財(cái)務(wù)數(shù)據(jù)進(jìn)行相關(guān)的重組和存儲(chǔ)，并向用戶提供直接的查詢接口與數(shù)據(jù)支持。這一步驟是建立在標(biāo)準(zhǔn)數(shù)據(jù)模型和統(tǒng)一財(cái)務(wù)數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)的基礎(chǔ)之上衍生而出的。傳統(tǒng)的數(shù)據(jù)可視化稱為數(shù)據(jù)展示，這是從OLTP和OLAP中進(jìn)行的用戶數(shù)據(jù)查詢，此種方式存在查詢效率較低等嚴(yán)重問(wèn)題。而本系統(tǒng)依托于大數(shù)據(jù)技術(shù)，具體利用MapReduce進(jìn)行數(shù)據(jù)聚合，并將數(shù)據(jù)存儲(chǔ)到文檔型數(shù)據(jù)庫(kù)MongoDB中。MongoDB是NoSQL技術(shù)的典型代表，在大規(guī)模數(shù)據(jù)應(yīng)用的部署中相當(dāng)于Cache服務(wù)器（比如Oracle的Coherence Tangosol或者Gemfire Cache等）。該種數(shù)據(jù)存儲(chǔ)方式將數(shù)據(jù)存儲(chǔ)于內(nèi)存之中以空間換取時(shí)間，大幅提高了系統(tǒng)的反應(yīng)速度，且提升了實(shí)際運(yùn)營(yíng)效率。

3 系統(tǒng)開發(fā)

系統(tǒng)開發(fā)環(huán)境為Web服務(wù)器：Microsoft IIS 7.0；數(shù)據(jù)庫(kù)軟件：Microsoft SQL Server 2008；集成開發(fā)環(huán)境 ：Eclipse Indigo&Microsoft Visual Studio Profes?sional 2010；Java編譯器版本：JDK1.6；Autosys版本：CA Workload R11.3；R 語(yǔ)言編譯器版本：R 3.0.0；Weka數(shù)據(jù)挖掘工具版本：R 3.7.9；.Net Framework版本：V4.0；數(shù)據(jù)庫(kù)MongoDB版本：2.0.84.2系統(tǒng)部署示意圖。

系統(tǒng)所使用的服務(wù)器操作系統(tǒng)為：Red Hat En?terprise Linux；數(shù)據(jù)庫(kù)服務(wù)器操作系統(tǒng)為：Windows Enterprise 2008。下圖為系統(tǒng)部署的具體細(xì)節(jié)，在客戶端上利用ClickOnce動(dòng)態(tài)下載.Net Framework，提高了程序的可移植性及實(shí)時(shí)性。

本系統(tǒng)架構(gòu)設(shè)計(jì)圖及主要模塊關(guān)系，如圖4所示。

4 系統(tǒng)測(cè)試評(píng)估

4.1 系統(tǒng)測(cè)試

圖4 系統(tǒng)架構(gòu)設(shè)計(jì)及主要模塊關(guān)系示意圖

利用黑盒測(cè)試的方法來(lái)對(duì)系統(tǒng)功能進(jìn)行測(cè)試，在需求分析階段就必須要考慮系統(tǒng)功能測(cè)試的用例。按照功能的需求和測(cè)標(biāo)準(zhǔn)來(lái)分析模塊功能與需求的變更，來(lái)編寫測(cè)試用例、準(zhǔn)備測(cè)試輸入數(shù)據(jù)且搭建好測(cè)試的仿真環(huán)境。在測(cè)試過(guò)程中，需要給出測(cè)試的期望輸出和實(shí)際輸出結(jié)果。下面以利潤(rùn)功能模塊為例，對(duì)系統(tǒng)的功能進(jìn)行黑盒測(cè)試。

進(jìn)入系統(tǒng)并登陸之后，進(jìn)入動(dòng)態(tài)利潤(rùn)表的計(jì)算界面。在左側(cè)面板中選擇聚合類別粒度控制過(guò)濾條件，再點(diǎn)擊提交按鈕確認(rèn)返回結(jié)果。此時(shí)，可以按照財(cái)務(wù)人工計(jì)算的準(zhǔn)確性判斷輸出結(jié)果的正確性。分別檢查收入報(bào)表和支出報(bào)表，如圖5所示。

圖5 動(dòng)態(tài)利潤(rùn)表

之后進(jìn)入財(cái)務(wù)走勢(shì)數(shù)據(jù)分析功能頁(yè)面，首先選擇起始和截止日期、科室、部門，并提交查詢。在返回結(jié)果中檢查相關(guān)科室的財(cái)務(wù)趨勢(shì)分析結(jié)果，以及相關(guān)財(cái)務(wù)指標(biāo)信息和設(shè)備收益率跟蹤、未來(lái)增長(zhǎng)趨勢(shì)分析與成本管理趨勢(shì)分析，如圖6所示。

4.2 性能測(cè)試

本系統(tǒng)的數(shù)據(jù)寫操作為將MongoDB中的數(shù)據(jù)寫入到數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)中，首先將客戶端的數(shù)據(jù)在MongoDB中進(jìn)行查詢和檢索操作。因此，對(duì)MongoDB的性能有較高要求。針對(duì)MongoDB的特點(diǎn)進(jìn)行性能測(cè)試，這建立在MongoDB進(jìn)程Sharding情況下，測(cè)試了單線程大量輸入的寫入和單線程批量數(shù)據(jù)寫入。實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)結(jié)果如圖7所示，多線程測(cè)試結(jié)果如圖8所示。

5 結(jié)束語(yǔ)

文中將大數(shù)據(jù)處理的技術(shù)引入醫(yī)療機(jī)構(gòu)的財(cái)務(wù)系統(tǒng)設(shè)計(jì)之中，通過(guò)元數(shù)據(jù)管理實(shí)現(xiàn)了數(shù)據(jù)整合的操作，對(duì)多個(gè)數(shù)據(jù)源進(jìn)行了系統(tǒng)上的優(yōu)化和整合；在系統(tǒng)架構(gòu)與實(shí)現(xiàn)方面，采用了最新的設(shè)計(jì)理念和軟件設(shè)計(jì)思想，通過(guò)建立了統(tǒng)一的數(shù)據(jù)平臺(tái)和魯棒的數(shù)據(jù)框架，實(shí)現(xiàn)了財(cái)務(wù)數(shù)據(jù)的靈活處理。

圖6 趨勢(shì)分析功能頁(yè)面

圖7 MongoDB單線程性能測(cè)試

圖8 多線程數(shù)據(jù)讀取性能測(cè)試