朱承璋，劉梓汐，李文靜，肖亞龍，王晗

（1.中南大學(xué)計(jì)算機(jī)學(xué)院；2.中南大學(xué)文學(xué)與新聞傳播學(xué)院；3.移動(dòng)醫(yī)療教育部—中國(guó)移動(dòng)聯(lián)合實(shí)驗(yàn)室湖南長(zhǎng)沙 410083；4.湖南省人民醫(yī)院（湖南師范大學(xué)第一附屬醫(yī)院）湖南長(zhǎng)沙 410005）

0 引言

近年來(lái)，隨著信息技術(shù)飛速發(fā)展，醫(yī)療與醫(yī)學(xué)研究領(lǐng)域正步入大數(shù)據(jù)時(shí)代，醫(yī)療數(shù)據(jù)的日增長(zhǎng)量達(dá)到了TB級(jí)別。海量的醫(yī)療數(shù)據(jù)蘊(yùn)含著巨大的價(jià)值，構(gòu)建醫(yī)療數(shù)據(jù)存儲(chǔ)平臺(tái)，實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)的統(tǒng)一存儲(chǔ)與檢索，有利于不同醫(yī)療機(jī)構(gòu)之間共享數(shù)據(jù)。并且，在平臺(tái)上增設(shè)數(shù)據(jù)分析服務(wù)功能，有利于推動(dòng)輔助診療和疾病預(yù)測(cè)技術(shù)的發(fā)展。

醫(yī)療數(shù)據(jù)屬于大數(shù)據(jù)，具有數(shù)據(jù)來(lái)源復(fù)雜、結(jié)構(gòu)多樣、規(guī)模巨大、增長(zhǎng)迅速、多模態(tài)性等特點(diǎn)。其中，多模態(tài)性包括二維數(shù)據(jù)、圖像、視頻、文本文檔等。然而，在當(dāng)前醫(yī)療服務(wù)業(yè)務(wù)中，獲取數(shù)據(jù)的實(shí)時(shí)性、存儲(chǔ)設(shè)備的可靠性及數(shù)據(jù)分析的準(zhǔn)確性仍是亟待解決的三大問(wèn)題。

傳統(tǒng)關(guān)系型數(shù)據(jù)庫(kù)無(wú)法存儲(chǔ)非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)且受到單機(jī)性能限制，無(wú)法滿足數(shù)據(jù)存儲(chǔ)的需求。而分布式技術(shù)以其低成本、高可靠、大容量等優(yōu)點(diǎn)在存儲(chǔ)領(lǐng)域得到廣泛應(yīng)用，為存儲(chǔ)海量醫(yī)療數(shù)據(jù)提供了新思路。該技術(shù)通過(guò)連接多臺(tái)普通設(shè)備，分布式存儲(chǔ)、管理和處理海量數(shù)據(jù)，并支持存儲(chǔ)非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)。因此，醫(yī)療大數(shù)據(jù)通常存儲(chǔ)在分布式文件系統(tǒng)或非關(guān)系型（Not Only SQL，NoSQL）數(shù)據(jù)庫(kù)中，通過(guò)分布式并行計(jì)算模型提高系統(tǒng)數(shù)據(jù)分析的能力，以進(jìn)一步優(yōu)化存儲(chǔ)系統(tǒng)的查詢性能。

據(jù)統(tǒng)計(jì)，國(guó)內(nèi)外分布式醫(yī)療數(shù)據(jù)存儲(chǔ)系統(tǒng)的研究成果較多，但相關(guān)綜述文章較少。文獻(xiàn)［8］分析了不同NoSQL數(shù)據(jù)庫(kù)的特點(diǎn)與適用的醫(yī)療存儲(chǔ)場(chǎng)景，但并未總結(jié)基于分布式系統(tǒng)的醫(yī)療存儲(chǔ)研究現(xiàn)狀。本文通過(guò)分析醫(yī)療大數(shù)據(jù)的特點(diǎn)和存儲(chǔ)需求，回顧醫(yī)療數(shù)據(jù)存儲(chǔ)系統(tǒng)的發(fā)展歷程，梳理基于分布式技術(shù)的醫(yī)療數(shù)據(jù)存儲(chǔ)方案，并展望未來(lái)的研究方向，旨在探索醫(yī)療大數(shù)據(jù)存儲(chǔ)系統(tǒng)的創(chuàng)新發(fā)展前景。

1 傳統(tǒng)醫(yī)療數(shù)據(jù)存儲(chǔ)系統(tǒng)

目前，國(guó)內(nèi)成熟的醫(yī)院系統(tǒng)建設(shè)主要包括HIS（醫(yī)院信息系統(tǒng)）、EMRS（電子病歷系統(tǒng)）、RIS（放射科信息管理系統(tǒng)）和PACS（影像歸檔和通信系統(tǒng)）。院內(nèi)醫(yī)療存儲(chǔ)系統(tǒng)建設(shè)示意圖如圖1所示。傳統(tǒng)醫(yī)療數(shù)據(jù)存儲(chǔ)系統(tǒng)底層多使用關(guān)系型數(shù)據(jù)庫(kù)，例如MySQL和SQL Server。該數(shù)據(jù)庫(kù)通過(guò)關(guān)系模型組織數(shù)據(jù)，將每條記錄數(shù)據(jù)以行的形式存儲(chǔ)在二維表中，但關(guān)系型數(shù)據(jù)庫(kù)需要滿足預(yù)先定義的關(guān)系模式，并且每條記錄都具有固定的數(shù)據(jù)長(zhǎng)度。由于院內(nèi)系統(tǒng)僅針對(duì)醫(yī)院?jiǎn)我粯I(yè)務(wù)或單一數(shù)據(jù)類(lèi)型，存儲(chǔ)和管理的數(shù)據(jù)量相對(duì)較小，因此關(guān)系型數(shù)據(jù)庫(kù)即可滿足需求。

Fig.1 Schematic diagram of medical institution storagesy stem construction圖1 醫(yī)療機(jī)構(gòu)存儲(chǔ)系統(tǒng)建設(shè)示意圖

隨著網(wǎng)絡(luò)和信息技術(shù)不斷發(fā)展，醫(yī)療數(shù)據(jù)規(guī)模越來(lái)越大、復(fù)雜性越來(lái)越高，導(dǎo)致使用關(guān)系型數(shù)據(jù)庫(kù)對(duì)于大規(guī)模醫(yī)療數(shù)據(jù)的存儲(chǔ)存在以下局限性：

（1）醫(yī)療數(shù)據(jù)中包含較多非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)，然而關(guān)系型數(shù)據(jù)庫(kù)結(jié)構(gòu)相對(duì)固定，無(wú)法適用于非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)的存儲(chǔ)。

（2）關(guān)系型數(shù)據(jù)庫(kù)受單機(jī)存儲(chǔ)容量限制，無(wú)法適用于醫(yī)療大數(shù)據(jù)的存儲(chǔ)場(chǎng)景。雖然關(guān)系型數(shù)據(jù)庫(kù)支持分布式擴(kuò)展，但由于分布式關(guān)系型數(shù)據(jù)庫(kù)分片規(guī)則復(fù)雜，安裝和維護(hù)成本較高。

（3）關(guān)系型數(shù)據(jù)庫(kù)可擴(kuò)展性較差，難以實(shí)現(xiàn)不同醫(yī)療機(jī)構(gòu)的數(shù)據(jù)共享。

（4）關(guān)系型數(shù)據(jù)庫(kù)的讀、寫(xiě)必須經(jīng)過(guò)SQL解析，在大規(guī)模數(shù)據(jù)上并發(fā)進(jìn)行讀、寫(xiě)的性能較弱。

（5）數(shù)據(jù)量太大會(huì)導(dǎo)致數(shù)據(jù)分析軟件難以有效、準(zhǔn)確地分析數(shù)據(jù)。

綜上所述，傳統(tǒng)關(guān)系型數(shù)據(jù)庫(kù)已無(wú)法滿足大數(shù)據(jù)時(shí)代TB、PB級(jí)醫(yī)療數(shù)據(jù)的存儲(chǔ)需求。為此，接下來(lái)將討論基于分布式技術(shù)存儲(chǔ)醫(yī)療數(shù)據(jù)的解決方案。

2 分布式醫(yī)療數(shù)據(jù)存儲(chǔ)系統(tǒng)

2.1 通用分布式存儲(chǔ)系統(tǒng)

數(shù)據(jù)存儲(chǔ)系統(tǒng)經(jīng)過(guò)長(zhǎng)期發(fā)展，已由單機(jī)存儲(chǔ)系統(tǒng)逐步演變?yōu)橹С址植际綌U(kuò)展的存儲(chǔ)系統(tǒng)。隨后，關(guān)系型數(shù)據(jù)庫(kù)的分布式方案和原生支持分布式存儲(chǔ)的NoSQL數(shù)據(jù)庫(kù)也應(yīng)運(yùn)而生。本節(jié)分別介紹了Hadoop分布式存儲(chǔ)系統(tǒng)和NoSQL數(shù)據(jù)庫(kù)。

2.1.1 Hadoop分布式存儲(chǔ)系統(tǒng)

Apache Hadoop是一款主流支持海量數(shù)據(jù)存儲(chǔ)與處理的分布式系統(tǒng)，包括Hadoop File System（HDFS）、Map Reduce、Hadoop Data Base（HBase）等重要組件。其中，HDFS是Hadoop系統(tǒng)數(shù)據(jù)存儲(chǔ)和管理中心，具有高容錯(cuò)性、高效寫(xiě)入等特點(diǎn)。其集群包括Name Node和Data Node兩大組成部分，Name Node負(fù)責(zé)管理文件系統(tǒng)的元數(shù)據(jù)和Data Node節(jié)點(diǎn)，Data Node是文件系統(tǒng)的實(shí)際工作節(jié)點(diǎn)，負(fù)責(zé)存儲(chǔ)和檢索數(shù)據(jù)，并定期將存儲(chǔ)的塊信息發(fā)送給Name Node。HDFS架構(gòu)圖如圖2所示。

Fig.2 Architect urediagram of HDFS圖2 HDFS架構(gòu)圖

Map Reduce是一種處理和生成大規(guī)模數(shù)據(jù)集的模型，該模型以一種可靠性高、容錯(cuò)性強(qiáng)的方式實(shí)現(xiàn)海量數(shù)據(jù)集的并行處理。Map Reduce在處理大數(shù)據(jù)集時(shí)，將任務(wù)分解給多個(gè)Hadoop運(yùn)行節(jié)點(diǎn)處理，提高了集群處理海量數(shù)據(jù)的能力。

Fig.3 Structure diagram of HBase圖3 HBase結(jié)構(gòu)圖

對(duì)于有隨機(jī)讀取需求的應(yīng)用請(qǐng)求，將數(shù)據(jù)存儲(chǔ)于HBase中。HBase是一款面向列的非關(guān)系型數(shù)據(jù)庫(kù)，其底層數(shù)據(jù)存儲(chǔ)在HDFS中，可保證數(shù)據(jù)的可靠性，將其與Map Reduce集成可確保在分析海量數(shù)據(jù)時(shí)系統(tǒng)的高效性。如圖3所示，HBase由HMaster、HRegion Server、HRegion和Zoo keeper組件構(gòu)成。其中，HMaster是HBase集群的主控服務(wù)器，負(fù)責(zé)為HRegion分配HRegion Server；HRegion Server負(fù)責(zé)為客戶端提供數(shù)據(jù)寫(xiě)入、刪除、查找服務(wù)；HRegion是按行鍵劃分的子表，是HBase中存儲(chǔ)和處理的最小單位；Zoo Keeper為HBase集群提供應(yīng)用協(xié)調(diào)服務(wù)，檢測(cè)并淘汰失效的Master，選舉新的活躍狀態(tài)的Master。

2.1.2 No SQL數(shù)據(jù)庫(kù)

NoSQL數(shù)據(jù)庫(kù)存儲(chǔ)的數(shù)據(jù)不受固定結(jié)構(gòu)限制，數(shù)據(jù)組織簡(jiǎn)單，可擴(kuò)展性好，適合存儲(chǔ)海量數(shù)據(jù)。該數(shù)據(jù)庫(kù)可分為列式數(shù)據(jù)庫(kù)、文檔數(shù)據(jù)庫(kù)和鍵值數(shù)據(jù)庫(kù)等。其中，以MongoDB為代表的文檔數(shù)據(jù)庫(kù)支持存儲(chǔ)多種結(jié)構(gòu)數(shù)據(jù)，并且具有強(qiáng)大的查詢功能、索引能力，適用于讀、取操作頻繁的海量數(shù)據(jù)應(yīng)用場(chǎng)景。

2.2 基于Hadoop的醫(yī)療數(shù)據(jù)存儲(chǔ)系統(tǒng)

國(guó)內(nèi)外專(zhuān)家針對(duì)醫(yī)療數(shù)據(jù)存儲(chǔ)系統(tǒng)的業(yè)務(wù)需求和Hadoop系統(tǒng)的局限性，進(jìn)行了大量的研究和改進(jìn)。通過(guò)對(duì)現(xiàn)有文獻(xiàn)的研究，可將基于Hadoop的醫(yī)療數(shù)據(jù)存儲(chǔ)系統(tǒng)的改進(jìn)方法歸納為以下幾點(diǎn)：

（1）提升系統(tǒng)性能。HDFS使用數(shù)據(jù)塊作為數(shù)據(jù)讀寫(xiě)單位，將元數(shù)據(jù)保存在Name Node的內(nèi)存中，但由于醫(yī)療數(shù)據(jù)中包含大量的檢驗(yàn)數(shù)據(jù)、影像數(shù)據(jù)等小文件會(huì)占用大量的內(nèi)存資源，使得系統(tǒng)處理效率降低。此外，Hadoop副本存儲(chǔ)策略使得讀、寫(xiě)操作頻繁的節(jié)點(diǎn)容易達(dá)到負(fù)載閾值，多次觸發(fā)系統(tǒng)的負(fù)載均衡操作。因此，通過(guò)優(yōu)化小文件處理策略，改進(jìn)Hadoop的副本選擇策略，可實(shí)現(xiàn)基于Hadoop的醫(yī)療數(shù)據(jù)存儲(chǔ)系統(tǒng)的性能優(yōu)化。

（2）優(yōu)化查詢性能。Hadoop分布式系統(tǒng)具有成本低、擴(kuò)展性強(qiáng)、可靠性高等優(yōu)點(diǎn)，適用于存儲(chǔ)時(shí)效性較差的醫(yī)療數(shù)據(jù)，但無(wú)法滿足實(shí)時(shí)存儲(chǔ)需求。HDFS旨在以高延遲為代價(jià)實(shí)現(xiàn)高吞吐，不適合低延遲讀取請(qǐng)求，但醫(yī)療數(shù)據(jù)讀、取操作較多，響應(yīng)時(shí)間過(guò)長(zhǎng)會(huì)影響用戶體驗(yàn)，可通過(guò)構(gòu)建索引優(yōu)化醫(yī)療數(shù)據(jù)存儲(chǔ)系統(tǒng)的查詢性能。

（3）數(shù)據(jù)分析。如何結(jié)合Map Reduce、Spark等大數(shù)據(jù)分析技術(shù)對(duì)數(shù)據(jù)集進(jìn)行并行處理，是分析數(shù)據(jù)價(jià)值的關(guān)鍵。

目前已有大量基于改進(jìn)Hadoop存儲(chǔ)系統(tǒng)的醫(yī)療數(shù)據(jù)存儲(chǔ)解決方案，在系統(tǒng)存儲(chǔ)性能優(yōu)化、高效檢索和數(shù)據(jù)分析等方面均取得了較好的研究成果。具體概括如表1所示。

Table1 Medical data storages cheme based on improved Hadoop表1 基于改進(jìn)Hadoop的醫(yī)療數(shù)據(jù)存儲(chǔ)方案

續(xù)表

2.3 基于MongoDB的醫(yī)療數(shù)據(jù)存儲(chǔ)系統(tǒng)

MongoDB文檔數(shù)據(jù)庫(kù)是一種重要的NoSQL數(shù)據(jù)庫(kù)，支持存儲(chǔ)多種數(shù)據(jù)類(lèi)型。根據(jù)醫(yī)療數(shù)據(jù)存儲(chǔ)格式，可將其分為文檔數(shù)據(jù)、二進(jìn)制小文件和二進(jìn)制大文件三大類(lèi)。MongoDB支持文檔數(shù)據(jù)的轉(zhuǎn)換和存儲(chǔ)，并能夠直接存儲(chǔ)二進(jìn)制小文件。對(duì)于二進(jìn)制大文件，MongoDB的GridFS機(jī)制可對(duì)其進(jìn)行切分和存儲(chǔ)。MongoDB存儲(chǔ)醫(yī)療數(shù)據(jù)的示意圖如圖4所示。

Fig.4 MongoD B-based medical data storage architecture圖4 基于MongoDB的醫(yī)療數(shù)據(jù)存儲(chǔ)架構(gòu)

如今，已有多名研究者使用MongoDB數(shù)據(jù)庫(kù)存儲(chǔ)醫(yī)療數(shù)據(jù)。例如，李偉等使用MongoDB存儲(chǔ)數(shù)據(jù)的流程如下：①根據(jù)疾病類(lèi)型建立疾病數(shù)據(jù)庫(kù)；②根據(jù)患者ID創(chuàng)建集合，存儲(chǔ)患者的小文件和文檔數(shù)據(jù)，并將患者的大文件數(shù)據(jù)存儲(chǔ)在與該集合同名的GridFS分區(qū)下；③將文件的描述信息以文檔形式插入集合中。此外，Ricardo等分別使用MySQL和MongoDB數(shù)據(jù)庫(kù)存儲(chǔ)電子健康記錄，實(shí)驗(yàn)發(fā)現(xiàn)MongoDB的吞吐量和查詢時(shí)間都優(yōu)于MySQL，證明MongoDB數(shù)據(jù)庫(kù)更適合存儲(chǔ)醫(yī)療信息和查詢數(shù)據(jù)。

Roshan等為了提升MongoDB的查詢性能，提出在數(shù)據(jù)處理階段創(chuàng)建和維護(hù)文檔或文件的元數(shù)據(jù)信息，以便在檢索數(shù)據(jù)時(shí)快速定位、高效檢索所需數(shù)據(jù)。Poly等提出了一種數(shù)據(jù)模型算法，該算法使用集合保存指定的查詢屬性，通過(guò)探索數(shù)據(jù)屬性的相關(guān)性、消除重復(fù)屬性、保存屬性序列等優(yōu)化措施，使其滿足醫(yī)療數(shù)據(jù)查詢頻率和查詢多樣化的性能要求。Silva等提出了一種PACS歸檔方案，通過(guò)GridFS和多字段索引機(jī)制優(yōu)化醫(yī)療影像歸檔的性能。Mr A等設(shè)計(jì)了一種查詢語(yǔ)言AQL，通過(guò)使用MongoDB的持久化子部分存儲(chǔ)和查詢電子健康記錄摘要，以提升系統(tǒng)的查詢性能。

綜上所述，通過(guò)建立文件描述信息庫(kù)、維護(hù)文件元數(shù)據(jù)信息、索引優(yōu)化等方式均可提升基于MongoDB的醫(yī)療數(shù)據(jù)存儲(chǔ)系統(tǒng)的響應(yīng)速度。

3 存在的問(wèn)題及分析

分布式技術(shù)可實(shí)現(xiàn)醫(yī)療數(shù)據(jù)的統(tǒng)一存儲(chǔ)與查詢，但目前研究仍然存在一些問(wèn)題。例如，醫(yī)療數(shù)據(jù)中包含大量患者隱私信息，而目前的存儲(chǔ)方案均未考慮數(shù)據(jù)隱私保護(hù)。由于醫(yī)療數(shù)據(jù)的高敏感性，各機(jī)構(gòu)通常使用中心化方式管理數(shù)據(jù)，然而該管理方式不夠透明，容易造成數(shù)據(jù)篡改、隱私泄露等問(wèn)題。這些問(wèn)題直接威脅著醫(yī)療領(lǐng)域的數(shù)據(jù)安全和用戶隱私，使各級(jí)機(jī)構(gòu)間的數(shù)據(jù)難以實(shí)現(xiàn)相互共享，無(wú)法充分利用醫(yī)療數(shù)據(jù)的價(jià)值。

近年來(lái)，隨著區(qū)塊鏈技術(shù)的不斷發(fā)展，其已成為保障數(shù)據(jù)安全共享的有效手段，利用密碼學(xué)知識(shí)，可確保數(shù)據(jù)不被篡改、不可偽造和去中心化傳輸訪問(wèn)的安全。然而，作為一項(xiàng)新興技術(shù)，區(qū)塊鏈對(duì)于分布式系統(tǒng)架構(gòu)仍缺乏理論支持和高并發(fā)讀寫(xiě)業(yè)務(wù)的實(shí)驗(yàn)測(cè)試。未來(lái)可重點(diǎn)研究基于分布式架構(gòu)的區(qū)塊鏈技術(shù)，實(shí)現(xiàn)基于隱私保護(hù)的分布式醫(yī)療大數(shù)據(jù)存儲(chǔ)模型。

為更好利用醫(yī)療信息資源作出科學(xué)決策，需要深入挖掘醫(yī)療數(shù)據(jù)的價(jià)值。當(dāng)前醫(yī)療大數(shù)據(jù)分析技術(shù)都側(cè)重于統(tǒng)計(jì)分析和決策，尤其是基于MongoDB的醫(yī)療數(shù)據(jù)存儲(chǔ)系統(tǒng)，與數(shù)據(jù)分析相關(guān)的研究較少。知識(shí)圖譜在自然語(yǔ)言處理領(lǐng)域興起，已成為呈現(xiàn)數(shù)據(jù)知識(shí)的有效組織形式，使用該技術(shù)組織醫(yī)療數(shù)據(jù)有助于抽取醫(yī)療知識(shí)，實(shí)現(xiàn)醫(yī)療知識(shí)推理、遠(yuǎn)程會(huì)診、推薦用藥、疾病預(yù)測(cè)等輔助診療服務(wù)。

4 結(jié)語(yǔ)

大數(shù)據(jù)時(shí)代，醫(yī)療數(shù)據(jù)規(guī)模急劇擴(kuò)大，數(shù)據(jù)呈現(xiàn)多模態(tài)特征。傳統(tǒng)關(guān)系型數(shù)據(jù)庫(kù)已無(wú)法保證海量數(shù)據(jù)的高效存儲(chǔ)與快速響應(yīng)，為此分布式存儲(chǔ)技術(shù)為存儲(chǔ)海量醫(yī)療數(shù)據(jù)提供了新思路。基于Hadoop的醫(yī)療數(shù)據(jù)存儲(chǔ)系統(tǒng)在充分發(fā)揮HDFS、HBase和Map Reduce等組件優(yōu)勢(shì)的基礎(chǔ)上，進(jìn)一步優(yōu)化了存儲(chǔ)和查詢性能，實(shí)現(xiàn)了集高吞吐、快速定位和高效分析于一體的“智慧醫(yī)療”存儲(chǔ)系統(tǒng)。基于MongoDB數(shù)據(jù)庫(kù)的醫(yī)療數(shù)據(jù)存儲(chǔ)系統(tǒng)可滿足多模態(tài)醫(yī)療數(shù)據(jù)統(tǒng)一存儲(chǔ)和快速響應(yīng)需求，為后續(xù)的多模態(tài)數(shù)據(jù)分析和醫(yī)療數(shù)據(jù)挖掘提供了平臺(tái)支撐。面向隱私數(shù)據(jù)保護(hù)和醫(yī)療知識(shí)推理的分布式醫(yī)療數(shù)據(jù)存儲(chǔ)方案將可能成為未來(lái)的發(fā)展方向。