深信服EDS存储助力第三方医检大数据平台建设

　　核酸检测，这个在之前还较为陌生的词汇，由于疫情的突然爆发，迅速走进到人们的视野。为积极应对疫情突发状况，国家卫健委在2020年1月22日发文，允许各省通过购买服务的方式，将可开展新冠病毒核酸检测的第三方机构纳入病毒检验工作中，从而加速对新冠肺炎患者的确诊。各大第三方医学检测机构的迅速加入，为疫情防控提供了有力支撑。

　　透过目前我国强大的核酸检测服务承载能力，可以看到第三方医检机构背后的医检信息化“实战”。对于第三方医检机构而言，核酸检测只是众多医学检测业务的冰山一角，在数字时代的背景下，面对不断增大的业务数据量，医检机构需要全面实现数字化转型，保障对数据具备充分的驾驭能力，助力业务的发展。

　　想要实现从传统业务模式向数字化业务模式转型，数据管理平台建设是实现数字化、智能化建设的关键所在。一般包括数字化前台、中台、后台建设。

　　如果说医检数字化前台是面向患者的服务界面、面向医护人员的诊疗业务界面、面向管理人员的行政业务管理界面；那么医检数字化中台的作用就是整合多业务系统，建立数据标准，实现医疗数据沉淀和流转，沉淀多种数据能力；最后再通过数字化后台，形成医检大数据，进行医学研究以及医疗诊断辅助，实现医疗数据应用闭环，形成基于数据采集、数据管理、数据分析、数据驱动业务的完整体系。

　　医检数据管理平台的建设，最终目的实现数据价值的最大化，助力于业务的发展。那么在这个过程中，如何保障海量医检数据的妥善存储，并确保数据安全？如何以过硬的存储性能，确保数据在使用过程中的高效调用？如何对涵盖各种复杂信息的医疗检验数据，进行合理化管理？如何合理对接各种接口应用系统？这些都是在数据管理平台建设中必须面对的问题。

　　一、第三方医检机构推进医检大数据平台建设

　　以某第三方医疗检测机构为例，其年检验标本数量超7000万例，面对的医检数据量是不言而喻的。该医检机构需要基于医检大数据平台的逐步建设，结合社会环境、内部业务发展、外部合作机会，推动医检大数据的应用和治理的不断优化，让深耕行业多年积累下来的数据发挥更大的价值，为医学检验诊断事业的发展提供助力。

　　目前，该医检机构的大数据管理和应用，主要沿以下技术路线进行建设：

　　1.根据前期公司战略规划和IT规划，规划数据中台，逐步建设数据底座。

　　1）医检数据中心化，实现历史数据的集中存储，规划并逐步实施数字病理切片等非结构化数据的集中存储。

　　2）检验数据标准化。对异构的检验数据进行梳理，建设标准化的统一数据结构，并以此形成数据字典，其中具备受检者、临床信息、检验信息等关键字段。

　　2.逐步推进数据治理工作，为检验生产运营提供数据服务支持。

　　1）将检测结果信息结构化，向内部用户提供查询与下载接口，向医院用户提供WEB自助查询服务。

　　2）对检测TAT时间实现标准化管理，以分析检测产品属性，服务生产运营。

　　3）按业务发展和科研的需要，聚焦特定疾病，结合临床专家意见，以疾病线为维度对数据进行清洗、标准化与结构化工作，并且推出对应的数据分析、知识管理等服务，反馈生产运营。

　　二、数据平台建设基础设施环节挑战不断

　　明确整体建设路径后，更重要的是着眼于业务数据的存、管、用等具体细节。医检机构需要对不同病理切片医检业务数据进行统一采集存储，对异构的检验数据进行梳理，建设标准化的统一数据结构，将检测结果信息结构化，提供给大数据服务进行分析或对外服务方案支持，以优质数据服务能力为业务运营决策提供参考。

　　然而，该医检机构在构建数据中台时发现，在基础设施环节，有很多关键且无法自我满足的场景痛点，比如如何解决多个分支机构的数据自动搜集上收，如何提高海量数据的检索效率等。主要问题如下。

　　1.病理数据手工搬运效率低，数据采集过程不安全

　　检验器械在做完病理切片检验后，生成相关数字化的病理信息文件，传统的医学检验器械不支持数据自动采集上收到总部数据中台的功能， IT人员通过传统的人工搬运、拷贝等流程进行数据采集，耗费大量的人力和时间。采集过程也存在安全隐患，容易出现数据泄露、盗取等风险。

　　2.业务数据半自动化入库，人机配合效率低速度慢

　　当数据完成收集并存储到相应的数据中台存储后，因为老存储对新增的数据不支持自动推送数据新增清单，开发人员需要进行额外的编程开发去监控数据的增减变化，业务分析和入库速度极慢，影响生产效率。

　　3.数据查询缓慢低效，影响整体工作效率

　　数据中台大量的病理数据、行政办公材料、业务数据规模增长很迅速，但是传统IT的解决方法通过Windows的搜索窗口或者采用linux find指令等方式去查找搜索文件很慢，经常影响业务的效率。

　　三、深信服EDS存储助力打造体系化解决方案

　　为了更好地解决基础设施建设中遇到的各类数据问题，该医检机构与深信服达成合作，通过深信服分布式存储EDS构建数据管理系统，为医检大数据平台提供底层存储能力支持。

　　在此次数据中台新型基础设施建设中，深信服分布式存储EDS提供了分支数据自动化收集、海量数据秒级查询服务、数据变化API主动推送服务，用户会持续将基因测序业务数据、病例切片业务数据等放置在EDS高性价比的海量存储统一平台上，用于服务更多数字化场景。

　　目前该医检机构使用EDS分布式存储应用于基因数据归档、核心数据库备份场景。使用aDMT数据上收服务，持续上收多分支数据300TB，用于数据中台构建和大数据分析服务。

　　1.实现医检数据全自动化采集

　　各医检分支机构数据采集流程安全可靠全自动化，帮助数据收集量从每日100GB提升到“无穷大”，实现RPA自动化采集业务流。

　　医检分支机构通过使用EDS aDMT数据采集工具，将采集工具安装在医检设备服务器上，完成采集策略配置后，当医检数据在本地服务器生成后，采集工具的探针会感知数据的生成，数据生成结束会自动通过https加密协议将医检数据自动采集到医检机构总部实验室的大数据对象存储资源池。

　　深信服研发团队为了帮助分析师更好地完成数据采集，对aDMT在下载安装、策略配置、一键采集等环节都做好了防护策略，并通过断点续传、服务器重启aDMT自启动等手段来满足数据采集服务的长期稳定运行，而不会影响医学分析师的日常工作效率。

　　一键触发自动上收服务

　　2.全面提升医检数据入库效率

　　深信服EDS是一款遵循Low-code原则的智能化存储平台，可以根据用户约定的数据格式和API规范，完成数字化订阅。传统的数据入库是将非结构化数据通过采集、转换、装载，一条一条地插入到用户的数据库中，在这个过程中，需要监控新增的数据增量变化情况，通过编写监控脚本完成数据变化的监控，然后将新增的数据再通过编写脚本完成数据、元数据信息的数据库录入。

　　采用EDS Low-code的数字化订阅服务，帮助大数据分析师制定好API格式、字段后，EDS数字化订阅服务会根据用户的API字段将需要的数据信息提取出来，自动推送给大数据分析平台，平台接收到信号后会自动完成相关数据信息的数据库入库。

　　相比传统方式，EDS帮助大数据分析节省了无效的编码工作，并且数据采集更加精确，根据实际统计EDS让数据入库效率进一步提高，日数据治理量从每日1万条提升到10万条，开发部门对数据入库和结构化的效率提高，整体业务流程更加顺畅高效。

　　3.全面提升数据检索效率

　　深信服EDS通过对象存储数据管理平台提供数据检索服务，面对医检机构上亿规模的医检非结构化数据，深信服利用自研Phxkv分布式数据库，降低元数据在I/O路径和资源等方面不必要的性能消耗与写入次数，提升整体性能，轻松承载百亿规模的元数据。在满足百亿级别元数据信息存储的同时，所消耗的空间仅占常用960GB SSD的50%，精准合理的元数据编排规划，能够帮助管理员日检索数据量从10条提升到“无穷条”，实现数据检索0等待。

　　截至目前，在深信服EDS服务下，该第三方医检机构的医检大数据管理存储系统已经完成5.84亿标本数据远程收集，相比原来传统方式手动上传，效率提升200%。EDS为其提供数据安全采集、存储管理和分析使用全流程数据服务，支持S3新型海量存储协议，使数据更好的流动起来，通过多终端安全管理，节约了50%空间和同时降低了数据泄露风险。

　　数字时代，医疗检测业务数据迸发，医检数据的存、管、用是各大医检机构基础性却又极为重要的能力。深信服EDS从技术出发提供的从数据收集、数据治理、数据调用的体系化解决方案，为医检机构的数字化转型以及数据管理平台建设提供重要的底层架构，让医检数据的价值得到更全面的发挥。

　　基于对数字时代复杂的数据类型以及业务数据使用需求的深刻洞察，深信服通过多年技术积累推出分布式存储EDS，帮助不同行业用户解决数据的存、管、用的问题。目前深信服EDS已经为医疗PACS影像调阅、测绘、法院电子卷宗、生物医学检测、人脸识别等场景提供充分的存储能力支持。

　　责任编辑：广汉