摘要：文章從數(shù)據(jù)湖的定義出發(fā)，根據(jù)數(shù)據(jù)湖的特點探討數(shù)據(jù)湖技術在醫(yī)療設備管理方面的應用，結(jié)合醫(yī)療設備管理現(xiàn)狀分析其面臨的挑戰(zhàn)和發(fā)展趨勢，優(yōu)化管理策略，為海量的醫(yī)療設備數(shù)據(jù)管理提供更好的方案。

關鍵詞：數(shù)據(jù)湖；數(shù)據(jù)治理；醫(yī)療設備；運營管理

中圖分類號：TP301" 文獻標志碼：A

0 引言

隨著科技的不斷進步，高效的醫(yī)療設備管理的重要性愈加凸顯。國務院于 2016 年印發(fā)《國務院辦公廳關于促進和規(guī)范健康醫(yī)療大數(shù)據(jù)應用發(fā)展的指導意見》^［1］ ，提出通過大力發(fā)展健康醫(yī)療大數(shù)據(jù)提升服務效率和質(zhì)量。國家衛(wèi)生健康委于2018 年印發(fā)《國家健康醫(yī)療大數(shù)據(jù)標準、安全和服務管理辦法（試行）》^［2］ ，明確要求對醫(yī)療數(shù)據(jù)治理過程中的多個環(huán)節(jié)規(guī)范數(shù)據(jù)安全和管理策略。數(shù)據(jù)湖的引入為醫(yī)療設備的管理帶來了新的機遇與挑戰(zhàn)。

數(shù)據(jù)湖是一種存儲、管理和分析大規(guī)模非結(jié)構化和結(jié)構化數(shù)據(jù)的架構，最早在2011年由美國大數(shù)據(jù)公司提出^［3］，數(shù)據(jù)湖倡導以“任何數(shù)據(jù)、任何時間、任何方式”為理念，將多源數(shù)據(jù)以原始、未加工的形式存放在數(shù)據(jù)湖存儲層中，其優(yōu)勢在于它能夠解決傳統(tǒng)數(shù)據(jù)倉庫架構的約束和成本問題，同時也能更快、更靈活地利用各種數(shù)據(jù)源。

利用數(shù)據(jù)湖可以對醫(yī)院各類醫(yī)療設備和信息系統(tǒng)產(chǎn)生的海量數(shù)據(jù)進行高效管理，為醫(yī)院提供完整、一致、可靠的且為全院級別的統(tǒng)一數(shù)據(jù)源，簡化數(shù)據(jù)共享關系^［4］。它猶如一個廣闊的湖泊，匯聚了來自不同設備的信息溪流，為醫(yī)療設備管理提供了豐富的數(shù)據(jù)源。

1 數(shù)據(jù)湖技術的特點

1.1 數(shù)據(jù)類型多樣

數(shù)據(jù)湖可以存儲結(jié)構化數(shù)據(jù)，如關系型數(shù)據(jù)庫中的表數(shù)據(jù)；半結(jié)構化數(shù)據(jù)，如XML、JSON格式的數(shù)據(jù)；非結(jié)構化數(shù)據(jù)，如圖片、音頻、視頻等。

1.2 海量存儲

在大數(shù)據(jù)時代，數(shù)據(jù)量呈指數(shù)級增長，傳統(tǒng)數(shù)據(jù)庫的架構難以應對數(shù)據(jù)量呈指數(shù)級增長的情況，存儲空間有限^［5］。數(shù)據(jù)湖技術能夠容納海量的數(shù)據(jù)量，可以滿足醫(yī)院不斷增長的數(shù)據(jù)存儲需求。

1.3 數(shù)據(jù)靈活性

數(shù)據(jù)湖不需要對數(shù)據(jù)進行預定義的模式處理。這與傳統(tǒng)的數(shù)據(jù)倉庫不同，傳統(tǒng)數(shù)據(jù)倉庫在存儲數(shù)據(jù)之前需要先定義數(shù)據(jù)結(jié)構，而數(shù)據(jù)湖可以先存儲數(shù)據(jù)，再根據(jù)需求進行分析和處理。

2 數(shù)據(jù)湖建設的架構設計

2.1 數(shù)據(jù)攝入層

常見的攝入方式包括批量導入（如使用ETL工具定期將數(shù)據(jù)從源系統(tǒng)導入數(shù)據(jù)湖）和實時攝入（例如使用消息隊列來實時傳遞和攝入數(shù)據(jù)）。

2.2 數(shù)據(jù)存儲層

存儲格式：可以選擇多種存儲格式，如Parquet（列存儲格式，適合分析型工作負載，有較好的壓縮比）、ORC（也是列存儲格式，性能較好）以及文本格式（如CSV可以方便簡單地查看數(shù)據(jù)）。

分布式存儲系統(tǒng)：通?；诜植际轿募到y(tǒng)，如Hadoop Distributed File System （HDFS） 或者云存儲（如Amazon S3、Azure Blob Storage），實現(xiàn)數(shù)據(jù)的大規(guī)模存儲和高可用性。

2.3 元數(shù)據(jù)管理層

元數(shù)據(jù)存儲：存儲數(shù)據(jù)湖中的數(shù)據(jù)的相關信息，如數(shù)據(jù)的來源、數(shù)據(jù)的格式、數(shù)據(jù)的語義等。

元數(shù)據(jù)管理工具：用于管理和查詢元數(shù)據(jù)，幫助用戶理解數(shù)據(jù)湖中的數(shù)據(jù)結(jié)構和關系。

2.4 數(shù)據(jù)處理與分析層

批處理：利用框架如Apache Hadoop MapReduce或Spark來對大規(guī)模數(shù)據(jù)進行批量處理和分析。

流處理：對于實時數(shù)據(jù)，采用流處理框架（如Apache Flink、Spark Streaming）進行實時分析和處理。

交互式分析：提供工具（如Presto、Apache Drill），使用戶能夠以交互的方式查詢數(shù)據(jù)湖中的數(shù)據(jù)，快速得到分析結(jié)果。

2.5 數(shù)據(jù)安全與治理層

安全訪問控制：定義不同用戶和角色對數(shù)據(jù)湖數(shù)據(jù)的訪問權限，確保數(shù)據(jù)的安全性。

數(shù)據(jù)質(zhì)量治理：監(jiān)控數(shù)據(jù)質(zhì)量，如數(shù)據(jù)的完整性、準確性和一致性等，并進行數(shù)據(jù)清洗和修復操作。

3 數(shù)據(jù)湖在醫(yī)療設備管理中的應用

當今醫(yī)療領域，醫(yī)療數(shù)字化轉(zhuǎn)型中新模式不斷涌現(xiàn)，傳統(tǒng)醫(yī)療信息化架構難以應對數(shù)字化轉(zhuǎn)型的需求與挑戰(zhàn)，亟須構建新一代數(shù)據(jù)底座，支撐創(chuàng)新型醫(yī)療健康服務體系^［6］。高效的醫(yī)療設備管理對于提升醫(yī)療服務質(zhì)量、確?；颊甙踩陵P重要。數(shù)據(jù)湖的應用可多角度提高醫(yī)療設備管理效率。

3.1 設備數(shù)據(jù)整合與存儲

醫(yī)療設備管理會產(chǎn)生多種類型的數(shù)據(jù)，如設備的基本信息（型號、生產(chǎn)廠家、保修日期等）、使用記錄（使用時間、使用頻率、常用操作參數(shù)等）、維護記錄（維修時間、故障部位、配件信息等）、設備記錄的患者生命體征數(shù)據(jù)（如血壓、心電波形、腦電數(shù)據(jù)等），這些數(shù)據(jù)可能來自不同的信息系統(tǒng)、醫(yī)療設備存儲模塊或人工記錄。數(shù)據(jù)湖可以將這些分散的、多源的數(shù)據(jù)整合起來，統(tǒng)一存儲，方便后續(xù)的分析和管理。

醫(yī)療設備的全生命周期數(shù)據(jù)對于設備的評估、改進和決策非常重要。數(shù)據(jù)湖能夠長期保存這些歷史數(shù)據(jù)，無論是多年前的設備采購信息，還是近期的設備故障記錄，都可以隨時被調(diào)用和分析，為醫(yī)院的設備管理提供全面的數(shù)據(jù)支持。

3.2 設備運行監(jiān)測與預警

通過與醫(yī)療設備的連接可以將設備運行過程中的實時數(shù)據(jù)傳輸?shù)綌?shù)據(jù)湖中，以實現(xiàn)實時數(shù)據(jù)監(jiān)控。例如，手術室內(nèi)的麻醉機、呼吸機等設備的運行參數(shù)可以被實時采集并存儲，設備管理人員可以隨時查看設備的當前狀態(tài)，及時發(fā)現(xiàn)設備的異常情況。

另外，利用數(shù)據(jù)湖中的大量設備數(shù)據(jù)和分析算法，可以建立設備的異常預警模型。當設備的某些參數(shù)超出正常范圍或出現(xiàn)異常趨勢時，系統(tǒng)可以自動發(fā)出預警，提醒維護人員及時進行檢查和維修。通過對歷史數(shù)據(jù)的分析還可以預測設備可能出現(xiàn)故障的時間和部位，提前安排保養(yǎng)計劃，降低設備故障發(fā)生率，提高設備的可用性和可靠性。

3.3 設備使用效率分析

數(shù)據(jù)湖可以對醫(yī)療設備的使用情況進行詳細的統(tǒng)計分析，包括設備的使用時間、使用頻率、使用科室等信息。通過這些數(shù)據(jù)，醫(yī)院可以了解不同設備的使用需求和使用強度，為設備的采購、調(diào)配和更新提供依據(jù)。例如，對于使用頻率高、負荷大的設備可以優(yōu)先考慮更新或增加配置；對于閑置或使用頻率低的設備可以進行調(diào)配或減少采購。

通過分析相關數(shù)據(jù)，可以發(fā)現(xiàn)設備使用流程中的瓶頸和問題，并進行優(yōu)化。例如，通過分析患者在不同檢查設備之間的等待時間和流轉(zhuǎn)過程，可以優(yōu)化檢查流程，提高患者的就診體驗。

3.4 設備質(zhì)量評估與管理

通過收集醫(yī)療設備的質(zhì)控數(shù)據(jù)、驗收數(shù)據(jù)、不良事件報告等信息到數(shù)據(jù)湖并進行分析，可以衡量評估設備的質(zhì)量狀況。例如，分析設備的故障發(fā)生率、維修次數(shù)、維修時間等指標，評估設備的可靠性和穩(wěn)定性；分析設備的檢測精度、誤差范圍等指標，評估設備的性能和準確性。

數(shù)據(jù)湖依據(jù)醫(yī)療行業(yè)數(shù)據(jù)需求，覆蓋數(shù)據(jù)集成、數(shù)據(jù)治理、數(shù)據(jù)應用全生命周期的治理，形成醫(yī)院標準化、規(guī)范化的數(shù)據(jù)池，這是后續(xù)各類數(shù)據(jù)需求的基礎^［6］。

4 數(shù)據(jù)湖在醫(yī)療設備管理中面臨的挑戰(zhàn)

4.1 數(shù)據(jù)安全與隱私問題

醫(yī)療設備管理涉及大量患者的健康信息，如診斷數(shù)據(jù)、生理參數(shù)等隱私數(shù)據(jù)，需要對患者數(shù)據(jù)進行保護。這些數(shù)據(jù)存儲在數(shù)據(jù)湖中時，需要采取嚴格的安全措施以防止數(shù)據(jù)泄露。

因此需要設置設備數(shù)據(jù)訪問權限控制，不同人員對醫(yī)療設備數(shù)據(jù)的訪問權限不同，確保只有授權人員能夠訪問特定的數(shù)據(jù)。例如，維修人員可能需要設備的運行參數(shù)數(shù)據(jù)，而醫(yī)生需要患者的檢測數(shù)據(jù)，如何精細地設置訪問權限是一項難題。

4.2 數(shù)據(jù)質(zhì)量問題

一方面醫(yī)療設備產(chǎn)生的數(shù)據(jù)來源廣泛、格式多樣，數(shù)據(jù)的準確性難以保證。例如，設備故障可能導致數(shù)據(jù)記錄錯誤，人工錄入數(shù)據(jù)時也可能存在失誤，低質(zhì)量的數(shù)據(jù)會影響數(shù)據(jù)湖的分析和決策。另一方面要完整地收集醫(yī)療設備從采購到報廢全生命周期的數(shù)據(jù)并不容易。部分設備可能由于兼容性問題或者網(wǎng)絡故障，無法將所有數(shù)據(jù)傳輸?shù)綌?shù)據(jù)湖，數(shù)據(jù)的缺失也會影響對設備全面的評估和管理。

4.3 數(shù)據(jù)集成與互操作性挑戰(zhàn)

不同廠商生產(chǎn)的醫(yī)療設備使用不同的數(shù)據(jù)格式和通信協(xié)議，設備之間兼容性較低，將這些設備的數(shù)據(jù)集成到數(shù)據(jù)湖中存在困難。例如，心電圖機和CT的數(shù)據(jù)格式和傳輸方式可能完全不同，需要進行復雜的數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換和接口開發(fā)。此外醫(yī)療設備管理涉及多個信息系統(tǒng)，如醫(yī)院信息系統(tǒng)、醫(yī)學影像存檔與通信系統(tǒng)等，存在系統(tǒng)對接的問題，數(shù)據(jù)湖要與這些系統(tǒng)進行有效的對接和數(shù)據(jù)共享，需要克服技術和管理權限上的障礙。

4.4 人才與技術儲備不足

管理數(shù)據(jù)湖中的醫(yī)療設備數(shù)據(jù)需要既懂醫(yī)療設備知識又要熟悉數(shù)據(jù)管理技術的復合型人才，對專業(yè)知識要求較高，現(xiàn)階段此類人員相對匱乏。同時數(shù)據(jù)湖相關技術不斷發(fā)展，如大數(shù)據(jù)分析、人工智能算法等，醫(yī)療設備管理者需要及時更新相關技術知識，避免影響數(shù)據(jù)湖功能的充分發(fā)揮。

5 數(shù)據(jù)湖在醫(yī)療設備管理中的發(fā)展趨勢

5.1 數(shù)據(jù)集成與融合

未來會更加高效地整合醫(yī)療設備產(chǎn)生的多源數(shù)據(jù)，通過整合這些不同類型、不同來源的數(shù)據(jù)能夠建立更全面的醫(yī)療設備管理視圖，為綜合分析和決策提供更豐富的信息支持。例如，將醫(yī)療影像設備產(chǎn)生的圖像數(shù)據(jù)與患者的病歷信息、設備的使用記錄等進行融合，以便更準確地評估設備對診斷的支持效果以及設備的使用合理性。同時將進一步加強與醫(yī)院其他信息系統(tǒng)的數(shù)據(jù)集成，打破信息孤島，實現(xiàn)醫(yī)療設備管理數(shù)據(jù)與臨床診療數(shù)據(jù)、醫(yī)院管理數(shù)據(jù)的無縫對接和協(xié)同應用。這將有助于從醫(yī)院整體運營的角度對醫(yī)療設備進行管理和優(yōu)化，比如根據(jù)患者的就診量和疾病類型，合理安排醫(yī)療設備的調(diào)度和使用。

5.2 實時性與動態(tài)監(jiān)測能力

隨著醫(yī)療設備智能化程度的不斷提高，對設備數(shù)據(jù)的實時處理和監(jiān)測需求將日益增加?；趯崟r數(shù)據(jù)的動態(tài)數(shù)據(jù)分析將成為趨勢，能夠及時發(fā)現(xiàn)設備使用模式的變化、性能的波動等情況，并快速做出響應和調(diào)整。例如，根據(jù)醫(yī)療設備在不同時間段的使用頻率和負荷情況，動態(tài)調(diào)整設備的維護計劃和資源配置。

5.3 人工智能和機器學習算法

一方面，利用人工智能和機器學習算法對數(shù)據(jù)湖中的醫(yī)療設備數(shù)據(jù)進行深度分析，建立設備故障預測模型，提前預測設備可能出現(xiàn)的故障，并提供相應的維護建議和解決方案，這將大大減少設備停機時間，提高設備可靠性和可用性。例如，通過對醫(yī)療設備的歷史故障數(shù)據(jù)和運行參數(shù)進行分析，預測設備的關鍵部件何時可能出現(xiàn)故障，以便提前進行更換或維修，這對于CT、磁共振等大型設備或者不可替代設備來說，具有重要意義。

另一方面，通過機器學習算法對患者的診療數(shù)據(jù)和醫(yī)療設備的使用數(shù)據(jù)進行分析，優(yōu)化設備的使用流程和參數(shù)設置，提高設備的使用效率和診療效果。例如，根據(jù)患者的身體特征和疾病情況，自動調(diào)整醫(yī)療設備的參數(shù)，以獲得更準確的診斷結(jié)果。

5.4 數(shù)據(jù)治理與安全

（1）需要建立更加完善的數(shù)據(jù)治理體系，包括數(shù)據(jù)標準的制定、數(shù)據(jù)質(zhì)量的監(jiān)控、數(shù)據(jù)的分類和標簽化等。這將確保數(shù)據(jù)湖中的醫(yī)療設備管理數(shù)據(jù)的準確性、完整性和一致性，提高數(shù)據(jù)的可用性和價值。例如，制定統(tǒng)一的數(shù)據(jù)標準，規(guī)范醫(yī)療設備數(shù)據(jù)的采集、存儲和傳輸格式，便于數(shù)據(jù)的管理和分析。（2）加強數(shù)據(jù)湖的安全防護措施，保障醫(yī)療設備管理數(shù)據(jù)的安全性和隱私性。采用加密技術、訪問控制技術、數(shù)據(jù)備份與恢復技術等，防止數(shù)據(jù)泄露、篡改和丟失。同時需要滿足醫(yī)療行業(yè)相關的法律法規(guī)和數(shù)據(jù)安全標準的要求，確保數(shù)據(jù)合法使用。

5.5 云化與分布式部署

越來越多的醫(yī)療機構采用云計算技術部署數(shù)據(jù)湖，可以降低數(shù)據(jù)存儲和管理的成本，提高數(shù)據(jù)的可擴展性和靈活性。通過云服務提供商的專業(yè)技術和資源，醫(yī)療機構可以更專注于醫(yī)療設備管理的業(yè)務應用和數(shù)據(jù)分析，而無須過多關注底層的技術架構和運維管理。分布式數(shù)據(jù)湖架構將得到進一步發(fā)展，能夠更好地應對醫(yī)療設備管理數(shù)據(jù)的海量增長和高并發(fā)訪問需求。分布式數(shù)據(jù)湖可以將數(shù)據(jù)存儲在多個節(jié)點上，實現(xiàn)數(shù)據(jù)的分布式存儲和處理，提高數(shù)據(jù)的處理效率和可靠性。

5.6 可視化與自助分析

開發(fā)更強大的可視化工具，將數(shù)據(jù)湖中的醫(yī)療設備管理數(shù)據(jù)以直觀、易懂的圖表、圖形等形式展示，方便管理人員快速了解設備的運行狀況、使用情況、維護記錄等信息?？梢暬故灸軌驇椭芾砣藛T更直觀地發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)中的規(guī)律和趨勢，提高決策的效率和準確性。

自助式數(shù)據(jù)分析平臺的應用可使醫(yī)療設備管理人員、臨床醫(yī)生等能夠根據(jù)自己的需求，自主地對數(shù)據(jù)湖中的數(shù)據(jù)進行查詢、分析和挖掘。這將提高數(shù)據(jù)的利用效率，促進醫(yī)療設備管理的精細化和科學化。

5.7 邊緣計算與數(shù)據(jù)湖的協(xié)同

在醫(yī)療設備端引入邊緣計算技術，對設備產(chǎn)生的部分數(shù)據(jù)進行本地處理和分析，只將關鍵數(shù)據(jù)上傳到數(shù)據(jù)湖進行集中存儲和進一步分析。這樣可以減少數(shù)據(jù)傳輸?shù)膸拤毫脱舆t，提高數(shù)據(jù)處理的實時性和效率。例如，在一些移動醫(yī)療設備或遠程醫(yī)療場景下，邊緣計算可以對本地對患者的生理數(shù)據(jù)進行初步分析和處理，然后將分析結(jié)果上傳到數(shù)據(jù)湖進行綜合評估。

實現(xiàn)邊緣計算和數(shù)據(jù)湖的協(xié)同工作，形成“邊緣-云端”一體化的數(shù)據(jù)處理和管理模式。邊緣計算負責實時數(shù)據(jù)的處理和本地決策，數(shù)據(jù)湖則負責對海量數(shù)據(jù)的存儲、深度分析和模型訓練。兩者相互配合，共同為醫(yī)療設備管理提供更強大的技術支持。

6 數(shù)據(jù)湖的改良——設備湖

隨著科技的不斷進步，設備湖概念的引入為醫(yī)療設備管理帶來了新的機遇與挑戰(zhàn)。設備湖，即通過整合各類醫(yī)療設備的數(shù)據(jù)資源，形成一個龐大的數(shù)據(jù)存儲和分析平臺。

例如，某大型綜合醫(yī)院在引入設備湖管理模式后，取得了顯著成效。通過實時監(jiān)測設備運行狀態(tài)，醫(yī)院能夠及時發(fā)現(xiàn)一臺重要的影像設備出現(xiàn)參數(shù)異常波動。系統(tǒng)自動發(fā)出預警，維護人員迅速響應，提前進行檢查和維修，避免了設備在高負荷使用時段出現(xiàn)故障，確保了影像檢查工作的順利進行。同時，該醫(yī)院利用設備湖對設備使用數(shù)據(jù)進行分析，發(fā)現(xiàn)某些科室在特定時間段對特定設備的需求極高，而有的科室設備使用率相對較低。基于此，醫(yī)院進行了科學的設備調(diào)配，將閑置設備合理分配到需求大的科室，提高了設備的利用率和服務效率。

6.1 基于設備湖的醫(yī)療設備管理能夠?qū)崿F(xiàn)實時監(jiān)測

通過連接各種醫(yī)療設備，管理人員可以隨時了解設備的運行狀態(tài)、使用頻率、故障情況等。這不僅有助于及時發(fā)現(xiàn)設備故障，減少設備停機時間，還能為預防性維護提供依據(jù)。

6.2 設備湖為設備的優(yōu)化配置提供了決策支持

通過對設備使用數(shù)據(jù)的分析，可以了解不同科室、不同時間段對各類設備的需求情況。這使得醫(yī)院能夠更加科學地進行設備采購和調(diào)配，避免設備閑置或過度使用。同時，也可以根據(jù)患者流量和疾病流行趨勢，合理安排設備的布局和使用，提高設備的利用率和服務效率。

6.3 設備湖的應用有助于提升設備的質(zhì)量管理

通過對設備的性能指標、檢測數(shù)據(jù)等進行分析，可以及時發(fā)現(xiàn)設備的質(zhì)量問題，并采取相應的措施進行改進。例如，如果發(fā)現(xiàn)某一型號的設備故障率較高，可以與廠家進行溝通，要求改進產(chǎn)品質(zhì)量或進行召回。此外，設備湖還可以為設備的校準和質(zhì)量控制提供數(shù)據(jù)支持，確保設備的準確性和可靠性。

6.4 設備湖的應用可以促進醫(yī)療設備管理的信息化和智能化

通過與醫(yī)院信息系統(tǒng)的集成，實現(xiàn)設備管理數(shù)據(jù)的共享和交互，提高管理效率和決策的科學性。同時，利用人工智能和大數(shù)據(jù)分析技術，可以對設備湖中的數(shù)據(jù)進行深度挖掘，發(fā)現(xiàn)潛在的問題和趨勢，為醫(yī)療設備管理提供更加智能化的解決方案。

總之，基于設備湖的醫(yī)療設備管理是一種創(chuàng)新的管理模式，為醫(yī)療設備的高效運行、優(yōu)化配置和質(zhì)量管理提供了有力的支持。在未來的醫(yī)療領域，隨著科技的不斷發(fā)展，設備湖的應用將越來越廣泛，為提升醫(yī)療服務質(zhì)量、保障患者安全發(fā)揮更加重要的作用。

7 結(jié)語

數(shù)據(jù)治理是一個長期必要的工作，數(shù)據(jù)湖的建設提供了數(shù)據(jù)治理的能力和思路，更好地體現(xiàn)了醫(yī)療大數(shù)據(jù)的價值。醫(yī)療大數(shù)據(jù)平臺作為基礎建設，數(shù)據(jù)湖作為數(shù)據(jù)治理的底座支撐，兩者相輔相成，為醫(yī)療數(shù)據(jù)的使用提供了便利，為數(shù)據(jù)的規(guī)范指明了方向，為提升醫(yī)院的醫(yī)療能力和醫(yī)院經(jīng)營管理的決策提供了更多的支持與參考^［7］。

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（編輯 沈 強編輯）

Improvement of existing medical equipment management scheme based on data lake principle

PENG" Peng， ZHU" Xinyi， XU" Xiang， HE" Wei*

（Clinical Engineering Department of the First Affiliated Hospital of Nanjing Medical University （Jiangsu

Provincial Hospital）， Nanjing 210029， China）

Abstract：" The article starts from the definition of data lake， discusses the application of data lake technology in medical equipment management according to the characteristics of data lake， analyzes its challenges and development trends， and puts forward optimization strategies to provide better solutions for the management of massive medical equipment data.

Key words： data lake; data management; medical equipment; operation management