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医院数据中心平台的建设和应用方案在当今数字化医疗的时代，医院数据中心平台的建设成为了提升医疗服务质量、优化医疗资源配置以及推动医院管理现代化的关键举措。
一个高效、稳定且安全的数据中心平台能够整合医院内各类信息系统的数据，实现数据的共享与交换，为医疗决策提供有力支持，为患者提供更优质的医疗服务。
下面将详细阐述医院数据中心平台的建设和应用方案。
一、建设目标与需求分析（一）建设目标1、实现数据的集中存储与管理，确保数据的完整性、准确性和一致性。
2、打破信息孤岛，促进各业务系统之间的数据流通与共享。
3、提供快速、准确的数据查询与分析功能，支持医院的决策制定和管理优化。
4、保障数据安全，符合医疗行业的法规和标准。
（二）需求分析1、业务需求：了解医院各科室的业务流程和数据需求，包括门诊、住院、医疗影像、检验检查等。
2、性能需求：根据医院的业务量和数据增长速度，评估数据中心平台的处理能力、存储容量和响应时间等性能指标。
3、安全需求：确定数据的访问权限控制、数据加密、备份与恢复策略等安全要求。
4、兼容性需求：考虑与现有信息系统的集成和兼容，以及对未来新系统的扩展支持。
二、技术架构设计（一）数据存储架构1、采用分布式存储系统，如 Hadoop 分布式文件系统（HDFS）或对象存储，以满足海量数据的存储需求。
2、建立数据仓库，用于整合和存储结构化数据，便于数据分析和报表生成。
（二）数据处理架构1、引入大数据处理框架，如 Spark 或 Flink，实现对大规模数据的快速处理和分析。
2、利用数据清洗和转换工具，对原始数据进行预处理，提高数据质量。
（三）数据接口与集成1、制定统一的数据接口标准，确保各业务系统能够与数据中心平台进行无缝对接。
2、采用中间件技术，如 ESB（企业服务总线），实现数据的交换与共享。
（四）安全架构1、部署防火墙、入侵检测系统等网络安全设备，保障数据中心平台的网络安全。
2、实施用户身份认证和授权管理，控制数据的访问权限。
医院数据中心建设一、引言医院数据中心是一个关键的信息技术基础设施，它为医院提供数据存储、处理和管理的能力，支持医院的各项业务和决策。
本文将详细介绍医院数据中心建设的标准格式，包括数据中心的规划、建设、运维等方面的内容。
二、数据中心规划1. 数据中心位置选择：根据医院的实际情况，选择离主楼近、交通便利、通信网络良好的地点作为数据中心的位置。
2. 数据中心面积要求：数据中心的面积应根据医院的规模和需求来确定，普通来说，应具备足够的空间容纳服务器机架、网络设备、存储设备等设备，并预留未来扩展的空间。
3. 数据中心安全性：数据中心应具备严格的安全措施，包括物理安全和网络安全。
物理安全方面，应设置门禁系统、监控系统、防火系统等设备；网络安全方面，应采用防火墙、入侵检测系统、数据加密等技术手段保护数据安全。
4. 数据中心电力供应：数据中心应具备稳定可靠的电力供应系统，包括备用发电设备、UPS（不间断电源）系统等，以保证数据中心的持续运行。
三、数据中心建设1. 服务器机架：根据医院的需求和规模确定所需的服务器机架数量和规格，选择可靠的供应商进行采购，并按照标准的布局和安装要求进行安装。
2. 网络设备：医院数据中心的网络设备应包括交换机、路由器、防火墙等，根据医院的网络需求进行选型，并按照标准的布局和安装要求进行安装。
3. 存储设备：医院数据中心的存储设备应具备足够的容量和性能，以满足医院的数据存储需求。
根据医院的需求进行选型，并按照标准的布局和安装要求进行安装。
4. 数据中心布线：数据中心的布线应按照标准的布线要求进行，包括数据线、电源线、空调线等，确保布线整齐、稳定、安全。
5. 空调系统：数据中心应配备稳定可靠的空调系统，以保持数据中心的适宜温度和湿度，确保设备的正常运行。
6. 灭火系统：数据中心应配备灭火系统，包括自动喷水系统、气体灭火系统等，以应对火灾等突发事件，保护设备和数据的安全。
四、数据中心运维1. 设备监控：数据中心应配备设备监控系统，实时监测服务器、网络设备、存储设备等的运行状态，及时发现并解决问题。
医院数据中心建设方案一、简介随着信息技术的发展，医院数据中心的建设变得越来越重要。
数据中心是医院内部管理和运营的核心部门，承担着存储、处理和管理大量医疗数据的重要任务。
本文将详细介绍医院数据中心的建设方案，主要包括设备选型、网络架构、安全措施等方面。
二、设备选型医院数据中心的设备选型是建设的关键环节，主要包括服务器、存储设备、网络设备等。
在选型过程中，需要考虑以下几个方面：1. 服务器服务器是数据中心的核心设备，负责处理和存储医疗数据。
在选型时，需要考虑处理性能、存储容量以及可靠性等因素。
建议选择具有较高性能的服务器，例如采用多核处理器和大容量内存。
同时，还应考虑冗余配置，以提高系统的可靠性。
2. 存储设备存储设备用于保存医疗数据，包括患者病历、影像资料等。
在选型时，需要考虑存储容量、数据可靠性和访问速度等因素。
建议采用高性能的存储设备，例如企业级存储阵列（SAN）或网络附加存储（NAS），以满足医院日益增长的数据存储需求。
3. 网络设备网络设备是数据中心的传输基础设施，负责数据的传输和通信。
在选型时，需要考虑带宽、可扩展性和稳定性等因素。
建议采用高速交换机和路由器，确保数据中心内部的高效通信和互联。
三、网络架构医院数据中心的网络架构应该是安全、稳定且高性能的。
在设计网络架构时，应考虑以下几个方面：1. 内部网络内部网络是数据中心内部各设备之间的连接，主要用于服务器、存储设备和网络设备的通信。
建议采用冗余网络拓扑结构，例如双机房架构、双核心交换机架构等，以提高网络可靠性和稳定性。
2. 外部网络外部网络是数据中心与其他部门和外部网络之间的连接，主要用于数据的传输和访问。
建议采用防火墙和入侵检测系统等安全设备，提供对外部网络的安全防护，并配置虚拟专用网（VPN）等安全通信协议，保证数据的安全传输。
3. 网络监控网络监控是数据中心运维的关键环节，用于实时监测网络的状态和性能。
建议使用网络监控工具，例如SNMP、Ping等，实时监测网络设备的运行状态、带宽利用率等指标，及时发现和解决潜在的问题。
医院数据中心建设引言概述：医院数据中心是现代医疗机构不可或者缺的重要组成部份。
它承载着医院的各种信息系统和医疗设备的数据传输、存储和管理任务。
医院数据中心的建设对于提高医院的信息化水平、优化医疗服务、保障患者数据安全具有重要意义。
本文将从五个方面介绍医院数据中心的建设。
一、设备选型1.1 服务器选型：根据医院的实际需求，选择适合的服务器类型和配置。
考虑到数据中心的稳定性和可靠性要求，建议选择高性能的服务器，如双路或者多路服务器，并配置高容量的存储空间和内存。
1.2 网络设备选型：医院数据中心需要构建稳定、高速的网络环境，因此，在选型时应考虑到网络设备的可靠性和带宽要求。
建议选择具备冗余功能的交换机和路由器，以及支持高速数据传输的光纤网络设备。
1.3 机房设备选型：医院数据中心的机房设备包括空调、UPS电源、防火墙等。
选型时应考虑到设备的稳定性和安全性，确保数据中心的正常运行。
二、网络架构设计2.1 网络拓扑设计：根据医院的规模和需求，设计合理的网络拓扑结构。
常见的网络拓扑结构包括星型、环形和树状结构。
在设计时应考虑到数据中心的可扩展性和冗余性，确保网络的高可用性。
2.2 网络安全设计：医院数据中心存储着大量的患者信息和医疗数据，因此，网络安全设计至关重要。
应采用防火墙、入侵检测系统等安全设备，确保数据的机密性和完整性。
2.3 网络性能优化：为了提高数据中心的工作效率，需要对网络进行性能优化。
可以采用负载均衡、带宽管理等技术手段，保证数据的快速传输和响应。
三、数据存储与管理3.1 存储系统选择：医院数据中心需要存储大量的医疗数据和影像资料，因此，存储系统的选择至关重要。
可以选择传统的存储设备，如硬盘阵列，也可以考虑采用云存储等新技术。
3.2 数据备份与恢复：为了保障数据的安全性，医院数据中心需要建立完善的备份与恢复机制。
可以采用定期备份和增量备份的方式，确保数据的可靠性和完整性。
3.3 数据管理与共享：医院数据中心需要提供数据的管理和共享功能，以满足医院内部各部门和外部合作火伴的需求。
智慧医院临床数据中心CDR建设方案一、数据整合1.数据来源数据整合是CDR建设的基础。
我们需要将医院现有的各类临床数据来源进行梳理，包括：电子病历系统医院信息系统（HIS）实验室信息系统（LIS）影像归档和通信系统（PACS）心电图系统其他各类临床信息系统2.数据清洗数据清洗是确保数据质量的关键环节。
我们需要对原始数据进行筛选、清洗和转换，确保数据的准确性、完整性和一致性。
3.数据存储选择合适的存储技术，如关系型数据库、NoSQL数据库、大数据平台等，以满足不同数据类型的存储需求。
二、数据展示1.数据可视化通过数据可视化技术，将临床数据以图表、热力图、趋势图等形式展示，便于医护人员快速了解数据背后的信息。
2.个性化定制为满足不同科室、不同角色的需求，提供个性化数据展示界面。
医护人员可以根据自己的需求，自定义展示内容、样式和布局。
三、数据分析1.统计分析通过统计分析，了解医院临床数据的整体情况，如病种分布、诊疗过程、治疗效果等。
2.智能分析利用机器学习、自然语言处理等技术，对临床数据进行深度挖掘，发现潜在规律和趋势。
3.决策支持基于数据分析结果，为医院管理层提供有针对性的决策建议，提高医院管理水平。
四、数据安全与隐私保护1.数据加密对临床数据进行加密存储，确保数据安全。
2.访问控制实施严格的访问控制策略，确保只有授权人员才能访问相关数据。
3.隐私保护对涉及患者隐私的数据进行脱敏处理，确保患者隐私不受泄露。
我们要制定详细的实施计划：一、项目启动1.组建项目团队2.明确项目目标3.制定项目计划二、需求分析1.调研现有系统2.分析业务需求3.确定数据来源三、系统设计1.设计数据模型2.确定技术方案3.编制技术文档四、系统开发1.开发数据清洗模块2.开发数据存储模块3.开发数据展示模块五、系统集成1.与现有系统集成2.进行数据对接3.验证系统功能六、系统部署与培训1.部署系统2.培训医护人员3.确保系统正常运行我们要关注项目管理和风险控制：一、项目管理1.制定项目进度计划2.实施项目监控3.处理项目变更二、风险控制1.识别潜在风险2.制定风险应对策略3.实施风险监控完成这个方案，我长舒了一口气。
医院数据中心建设方案医院数据中心建设方案1. 引言随着医疗信息化的发展和医疗数据的快速增长，医院数据中心的建设成为了一个必要的步骤。
医院数据中心作为医院信息化建设的核心部分，承担着医院数据存储、管理和分析等重要功能。
本文将介绍医院数据中心建设方案，包括基础设施建设、数据安全保障和管理体系建立等内容。
2. 基础设施建设2.1 数据中心选址在选择数据中心的位置时，需要考虑到位置的安全性、可靠性和容量等因素。
建议选择地理位置相对稳定、配套设施完善的地区，同时要有充足的电力供应和网络接入能力，以满足医院数据中心的基础需求。
2.2 设备和网络医院数据中心需要配备高效可靠的服务器、网络设备和存储设备等硬件设施。
服务器要具备高性能、可扩展性和容错性，以适应医院大规模数据的存储和处理需求。
网络设备要具备高速、稳定的网络连接能力，以便医院内部各个部门快速访问数据中心。
2.3 空间规划数据中心的空间规划需要考虑到数据中心硬件设备的布局和散热要求。
合理规划机房、机柜、机架等空间布局，保证硬件设备之间的散热和通风良好，提高设备的可靠性和长期稳定性。
3. 数据安全保障医院数据中心中存储着大量的敏感医疗数据，数据安全保障是一个至关重要的问题。
3.1 访问控制与身份认证建议采用严格的访问控制机制，包括多重身份验证、访问权限管理等措施，以保证只有经过授权的人员才能访问敏感数据。
同时，还应建立完善的用户身份认证机制，确保用户的身份真实可靠。
3.2 数据加密与备份医院数据中心的存储和传输数据应采用加密的方式进行，以防止数据在传输和存储过程中被非法获取。
此外，医院数据中心还需要建立定期备份机制，以保证数据的安全性和可恢复性。
3.3 安全监控与预警医院数据中心应配备安全监控系统，实时监测数据中心的运行情况和异常事件，及时发出预警并采取相应措施。
同时，还需要建立安全事件管理机制，及时处理和应对各类安全问题。
4. 管理体系建立医院数据中心的管理体系是保证数据中心长期稳定运行和信息安全的关键。
医院数据中心方案一、需求分析1、医疗业务需求随着医院业务的不断扩展，各类医疗信息系统如电子病历、医学影像、检验信息、医嘱管理等产生了海量的数据。
这些数据需要快速、准确地存储、处理和传输，以支持临床诊断、治疗决策和医疗管理。
2、数据安全与隐私需求医疗数据涉及患者的个人隐私和敏感信息，必须严格遵守相关法律法规，采取有效的安全措施，确保数据的保密性、完整性和可用性。
3、系统性能需求医院业务具有实时性要求，数据中心需要具备高并发处理能力、低延迟响应，以满足临床业务的快速需求。
4、可扩展性需求考虑到医院未来的发展和业务增长，数据中心应具备良好的可扩展性，能够灵活地扩充计算、存储和网络资源。
二、总体架构设计1、计算资源采用服务器集群架构，包括高性能的物理服务器和虚拟化服务器。
物理服务器用于承载关键业务系统，如数据库服务器；虚拟化服务器则用于部署一般性应用，提高资源利用率。
2、存储资源采用SAN（存储区域网络）和NAS（网络附加存储）相结合的存储架构。
SAN用于存储高性能要求的业务数据，如医学影像；NAS用于存储文件型数据，如文档、报表等。
3、网络架构构建高速、稳定的网络环境，采用万兆以太网为主干，千兆以太网到桌面的网络拓扑结构。
通过划分VLAN（虚拟局域网）实现不同业务系统的隔离和安全访问控制。
4、安全防护体系部署防火墙、入侵检测系统、防病毒软件等安全设备，建立数据备份和恢复机制，采用加密技术保护数据传输和存储的安全。
三、数据管理与治理1、数据标准制定建立统一的数据标准和规范，包括数据格式、编码规则、数据字典等，确保不同系统之间的数据一致性和准确性。
2、数据质量管理建立数据质量监控机制，定期对数据进行清洗、校验和纠错，提高数据的质量和可用性。
3、数据集成与共享通过ETL（ExtractTransformLoad）工具实现不同数据源的数据集成，建立数据共享平台，促进医疗数据的流通和共享。
四、系统运维与管理1、监控与预警建立全面的监控系统，实时监测服务器、存储、网络等设备的运行状态，设置预警阈值，及时发现和解决潜在问题。
临床数据中心建设技术方案V1.1撰写日期：2015年6月修订日期：2015年6月1.建设背景1.1 临床数据应用现状医院已经建立了包括HIS、电子病历系统（EMR）、实验室系统（LIS）、放射系统（RIS）、影像系统（PACS）、护理系统（NIS）、手麻系统（OAS）等信息应用系统，完成了包括：挂号收费、医嘱开立、检查/检验结果和影像记录、手术过建设临床数据中心，是目前公认的，提高数据服务能力，改善临床数据应用现状，解决不断增长的数据挖掘和分析等需求的最佳方法。
临床数据中心的建设不同于数据集成，它是通过对临床数据进行标准化、结构化地表达和存储，开放各种标准的、符合法律规范和安全要求的数据访问服务，为医院的各类数据应用提供统一的、完整的数据视图，实现辅助改善医疗服务质量、减少医疗差错、提高临床科研实力和降低医疗成本的主要目标。
1.2临床数据中心的应用分析经过临床数据中心的数据处理后，临床数据成为“机器”可识别的活动型数据，为各种纵深化应用提供数据开发和应用的支撑，向管理部门和临床业务人员提供高效的、大信息量的、数据集成平台无法实现的应用服务。
1）临床科研数据挖掘：构建科研目标信息原型，创建数据字典、专用词库和语义规则，建立病历综合资料的搜索引擎，为医护人员提供类型完备、数量众多、并且是完全结构化表达的高质量科研数据；2）医疗服务过程质量监测：通过提取和展示病人就诊路径过程数据，分析接诊、诊断、检查、检验、手术、输血、护理、医嘱执行、合并症处理、负性事件预防、预后结果、费用成本等过程行为缺陷，通过图形曲线，为医护人员提供直观的数据展现，便于医护人员全面掌握诊疗过程，提高效率，为患者医疗安全提供保障；3）实现闭环医嘱：闭环医嘱是对医嘱从开立、执行到结束整个过程监控管理。
按常规实现方法，必须在各系统执行与医嘱相关的过程中，将信息写入医嘱过程控制表，从而加大了各业务系统的存贮与维护负担。
建立临床数据中心后，可将闭环医嘱过程控制中产生的信息封装在数据中心系统中，设计出各类医嘱的执行流程。
对各业务系统处理医嘱的数据库日志进行分析，得到相关信息写入医嘱过程控制表。
实现不修改业务系统的基础上完成闭环医嘱信息的采集，同时通过消息推送，在医生工作站与PDA的医嘱表中显示每组医嘱的执行进程。
4）医生门户：对一个患者的多个孤立信息进行综合分析会对病人疾病诊断与治疗产生重大的意义。
通过医生可定制的医生门户，大信息量综合显示各系统有助于医生快速掌握患者病情。
医生门户可分为：科室门户、患者门户和专业门户，分别从不同角度展现诊疗服务全景数据。
5）院长决策：院长决策系统是建立在全院大数据量、大信息量综合分析结果展示，可以充分满足医院管理者对精细化管理的要求，医院管理者利用该系统，可以逐次梳理对医院管理至关重要的业务信息、流程信息、诊疗信息，从而为医院的科学管理提供分析与决策支持；1.3临床数据中心系统建设需求临床数据中心系统与数据集成系统有本质上的区别，传统的数据集成其主要目的在于完成将分离于各CIS系统的数据，通过主索引进行关联和集中存储，为用提供基于患者个人信息的统一查阅视图，俗称“数据迁移”。
临床数据中心则需通过应用需求设定信息模型，完成非结构化数据中信息实体的“机器”识别和提取，并转化为全结构化表达，成为可直接二次利用的数据，俗称“数据信息化”。
“数据迁移”可用传统的计算机技术实现，而“数据信息化”则必须借助于大数据处理技术实现。
医院在构建专科化、专病化的管理、科研等纵深应用实践中，临床数据中心已成为必不可少的数据支撑平台。
构建临床数据中心应完成以下主要工作：1）通过应用需求定义数据边界，即创建信息模型；2）完成自由文本表达的数据项提取，生成“信息实体”并进行结构化表达；3）提供可定制的多元化数据检索应用，并针对检索结果提供基础统计；4）提供原始病历和临床数据中心中结构化病历数据项的统一视图，方便用户对照使用；5）针对不同临床纵深应用类型，可定义数据导出形式，实现与SAS、SPSS 等统计分析系统的平滑数据对接；6）实现基础的统计报表。
备注：以上工作内容中，第2项工作是临床数据中心的建设难点，本方案将重点阐述如何解决。
2. 系统结构2.1 系统技术架构5层架构组成，如图1所示。
图1 临床数据中心系统逻辑架构1）临床数据层（Clinical Data Layer）：医院已部署上线的各类临床信息系统（CIS）数据库，其中涵盖了医嘱、病历、检查、检验、手术麻醉、护理等主要临床数据，存储方式可以是依系统划分的分离式存储，也可以是基于院内数据集成平台的统一存储；2）数据访问层（Data Access Layer）：部属临床数据采集子系统，负责调度各类采集接口（根据医院需要，可使用：XML等平面文件、Web Service访问、数据表/视图、数据存储过程等），实现：数据源配置、采集范围自定义、数据字典管理、批量/增量采集配置等数据持久化功能，并提供原始临床数据的导出，采集结果形成临床数据记录（CDR）；3）数据预处理层：针对CDR中数据特点，完成：①结构化数据（如：医嘱、检验等）的清洗标化，实现字典对照、格式单位一致化、代码统一；②非结构化数据（临床自由文本记录）的结构化转换，形成具有代码化、结构化、一致化的临床信息提取结果，其中：●医学词库：由通用词库（百度）、辅助专业词库（SNOMED：医学标准术语集）、临床专业词库组成，其中对于临床自由文本分词结果的准确性影响最大的是临床专业词库，在临床表达上，各医院、各专科、各病种的不尽一致，尤其在专科间、病种间区别较大，所以临床专业词库将依据专科/病种进行逻辑划分，根据历史病历分别建立；●医学分词程序：结合医学词库，将临床自由文本分解成独立词语；●临床语义模式库：语义模式是对词语顺序、距离、结果表达的综合标注，临床文本一般采用半结构化的方式组织内容，语言模式化较强，有利于进行语义模式判别，即便如此，由于临床文本专业性强，不同专科和病种的语义模式不尽相同，，所以语义模式库的创建与临床专业词库类似，也依据专科/病种进行逻辑划分，根据历史病历进行语言特征分析，从而分别建立；●语义分析程序：在医学分词基础上，根据语义模式库中记录的语义模式，完成信息实体的提取，并通过字典对照、格式转换等处理，表达为规范结果并进入临床主题数据库存储；4）结构化数据层（Structured Data Layer）：以专科/专科为逻辑划分基础，存储数据预处理层的结果主题数据库--全结构化临床主题数据库（EDR）；5）应用层：该层分为两部分，第一部分为应用中间件，提供各临床纵深应用功能所需的逻辑处理，第二部分为应用子系统，提供用户功能视图；2.1 系统部署临床数据中心系统在院内部署结构如图2所示。
图2 临床数据中心系统部署架构其中：临床数据处理平台：由数据服务器及配套操作系统、数据库管理系统软件组成数据基础环境，并加载数据预处理层相应软件，完成从CIS和院内数据集成平台访问临床数据、信息提取和数据清洗，临床主题数据库部署和全结构化数据存储；应用平台：由应用服务器和配套操作系统组成应用基础环境，加载各临床纵深应用软件系统及相关应用中间件软件，为客户端提供应用服务，如临床应用系统是B/S架构，则在应用平台部署全部程序，如临床应用系统是C/S架构，则在应用平台部署以WebService组件构成的调用服务；3.系统目标“临床数据中心”系统应构建在临床数据处理与分析系统基础之上，实现以大数据架构为基础的医学语义分析、临床信息提取、多维数据检索、快速数据访问，以及满足效率要求的并行数据处理，本项目需要完成以下主要内容。
3.1建立集成统一服务于纵深应用的临床数据记录（CDR）目前医院内运行的各类信息系统（HIS、EMR、LIS、PACS、NIS等）都是针对业务类型设计和实施的，在数据集成和统一服务上考虑并不完善，而这些数据之间从整体诊疗过程来看，在时间关系和因果关系上又有着千丝万缕的联系，所以，临床大数据分析分析的基础是必须将其首先集成，完成统一的主索引服务，具体可采用以下步骤完成：第一步：对医院现有业务系统数据接口交互方式进行分析；第二步：确定符合标准的接口实施规范；第三步：各业务系统按照统一接口标准和规范完成系统改造；第四步：在数据交换平台上完成全院统一的术语（值域代码）服务、业务共享服务的封装、注册和发布；第五步：在数据交换平台上实现全院统一的主索引应用；第六步：以数据交换平台为数据基础，以基于大数据处理模型的新型临床数据处理与分析方法为手段，采用相适应的大数据处理技术架构，构建临床应用。
3.2 依托大数据处理方法，完成大量非闭合、非结构化数据的结构化转换大量以EMR病历文书和检查报告等以自然语言表述为形式的临床数据，并不能构成后期数据挖掘的直接数据基础，能进入挖掘分析的数据应该是：“患者腹部B超结果是否正常”、“病理检查结果是否完整”、“患者是否有高血压家族史”等以0/1为表达形式，以数据项编码代表某数据项，由些构成了键/值对，形如：“A013502:0”、“B120950:1”，此类数据通过字典解释其含义，只有这样的数据才能成为构建数据仓库、进行数据挖掘的数据基础，但要完成这样的转换，必须3.3 建立专病化/专科化的临床数据仓库和数据挖掘模型临床数据仓库的建设应具备相应的数据边界和特殊表达，在临床实践中，由于病种/专科内部在治疗方法、药物类型、诊断评估、检查检验和结果表达、临床记录等方面的强耦合特征，以及病种/专科间的松散耦合特征，构建以专科/专病为逻辑划分标准的临床数据仓库是合理可行的，同时也可在此基础上规划相应的数据权限，并根据临床应用需求构建相应的数据挖掘模型。
3.4为临床数据服务建立合理的结果展现数据挖掘过程存在着方法选择和类型选择问题，挖掘结果存在着多维视角，比如，从患者和药品医嘱频次统计所构成的关联分析和偏差检测上，可能某类疾病的抗感染用药是合理的，但从时间序列分析上来看，可能在抗感染用药时间整体偏差会不符合要求，即一致性不好，对患者人群再进行疾病类型、严重程度、入院方式、体征、年龄、性别、既往史、家族史、检查结论、检验结果等多变量的聚类分析后，会发现影响抗感染用药时间整体偏差的主要因素在于某一特定类别患者，于是医院临床科室和相关管理部门可以针对该类患建立特定的管理措施，由此完成从杂乱数据到管理结论的映射。
本项目也旨在为这一过程建立界面友好的分析工具集和结果展现方式。
3.5为纵深临床应用建立统一消息机制数据挖掘会产生大量的数据挖掘结果，这些结果需要通过消息平台及时通知给消息应用方，以及原因点相关人员，并通过反馈机制及时回收应答消息，从而完成数据闭环和逐步改进，例如：当发现一例病理结果不完整的病例时，需要及时将该消息（病案号、病理检查单号、病理报告时间、缺失内容）及时通知临床科室、病理科相关医务人员，以便查缺补漏，病理科医务人员完成补充后，再及时通知临床科室接收新的报告，通过这种强化的提醒机制，病理科也可以在今后工作中减少或杜绝此类问题的再次发生。
