随着医院信息化水平的不断提升，医院信息平台的受关注程度也一路攀升，但从本质上来看，近几年我国医疗领域出现的各类医院信息平台大多都是以集成平台为基底衍生出来的新品类，InterSystems售前经理乔鹏在2016西部医院信息化大会的主题演讲上表示：“这样一个医院信息平台，首先是一个集成平台，同时也是一个复合应用开发平台，需要具备很多驱动开发的能力和高性能的数据库，此外还需要有实时商业智能能力和门户的开发能力。”

常见的集成平台主要有三种类型，第一种是平台内部的点对点的集成方式，在这种方案里，所有信息系统都是通过点对点的方式，跟其他的平台做信息的共享，使用适配器连接各个系统，对业务进行简单封装。但是缺少对业务流程的梳理，缺少一致的交换数据模型，各个系统只能用户要什么就给什么，需要借口引擎的技术，是目前比较主流的方式。

第二种是基于标准协议的集成，这种方式简单借鉴了国外现有医疗行业的协议和规范，最常见的是HL7 v2、v3版本。这种方案对临床的业务已经梳理过，在国内实施的时候，会针对医院挑选其中有用的部分。然而这种方式有一个特点，基本上不使用适配器，所有的信息系统都需要改造，平台基本只起到消息路由的功能，因为各个系统可能都需要进行现场改造，改造成本和风险相对来说就比较高。此外，还有未来业务需求超出协议标准的风险，乔鹏提到：“现在使用比较多的是HL7 v3，v3只是临床部分，但是当我们需要一些基因组数据或者其他的数据的时候，这些该怎么进行交换呢？”

第三种是通过面向服务对业务和数据进行抽象与封装的方式，这是目前比较成熟的方案，跟第一种方案类似，使用适配器，利用其现有信息系统接口能力连接各个系统，但其目标是尽量不改造或者是少改造业务系统，以保障安全、稳定的连接。根据现有临床业务，对临床信息系统的服务在平台上进行封装，乔鹏介绍：“这个封装注意不是在原来的业务系统里封装，也就是说这种集成平台的方案是基于一个医疗服务总线的技术，在总线上对各个系统进行封装。这种方式的优势在于，所有的信息传输到平台上会形成事件驱动，适合在平台上做复合应用建设，比如临床数据中心和临床决策支持，比较适合于做医院信息平台的建设方案。成本在于需要充分理解医院的业务与流程，即使不能满足医院所有的需求，也可以进行参考。当有业务系统需要做替换的时候，因为已经把想交换的业务和数据在平台上做封装，所有的业务驱动都是由医疗服务总线驱动，当业务系统被替换掉的时候，不需要考虑对其他业务系统造成的影响，只需要更换相应的接口，替换成本同时也会降低。”

医疗信息平台发挥出来的价值大概有四个层面，第一个层面是获取数据，第二个是对数据进行梳理，建立相应的关联，创建好相应的信息，在共享的基础上实现共享交换，即对数据进行相应的封装，两个层面都做好之后就进入到第三个层面，对信息进行解读，最重要的一步是第四个层面，根据对信息的理解采取行动。

InterSystems的所有产品都是一体化的单一架构方案，最下面是全球医疗行业最大的数据库Caché，上面是集成开发平台Ensemble、统一医疗信息系统TrakCare和全球战略医疗信息平台HealthShare，在这个金字塔的结构上，上一层都拥有下一层的特性，可以满足医疗行业不同的需求和特性。“我们通过数据库起家，所有的平台都内嵌我们的数据库。在这样一个统一架构下，基于我们的多维存储的引擎，我们的数据库并非是万能的数据库，因为是多维的数据库，支持各种各样的语言，在上面有自己的开发和执行环境，也支持高级索引，医院信息平台在这个基础上增加数据协调、消息管理、业务协奏、数据转换、工作流、业务规则等等，组成新的平台。”乔鹏介绍道。

建设医院信息平台需要的所有东西都接在Health Connect（新一代Ensemble）统一技术开发平台上，这一平台的性能是非常重要的。基于数据库技术的医院信息平台对于医院的信息共享和交换的意义重大，乔鹏说：“所有数据共享的消息，可以保证消息永不丢失，并确保消息发送，而且消息可以在系统断点恢复后从断点继续运行，由于是基于数据库的技术，所以同样具有备份、恢复、冗余机制，可以使用多种高可用方案，通过平台上的数据管存，具有更加丰富的数据利用可用性。通过平台数据库缓存数据（如患者信息），降低对业务系统的频繁访问，提高性能。与此同时，通过单一的Web管理页面，来管理一个或者是很多个医院信息平台，通过端到端的管理工具，可以监控、回顾整个业务。此外，业务流程和工作流的建模，做了非常多的图形化，引擎设定好了规则可以嵌入到业务流程里。基于实时的消息数据，简单拖拽实现分析，可将分析公式和结果嵌入业务流程，对正在信息平台上共享交换的数据进行分析。”

医院信息平台作为医院信息临床系统的核心，它应该支撑其未来医院临床信息系统的业务，比如临床数据中心（CDR）和临床决策支持（CDS），集成平台共享交换的数据可以按照一个模型数据组织在一起，这个数据模型具有强大的实用性和可用性，利用数据可以创建患者统一视图、实时的BI、指标管理体系、临床决策支持和科研工作。以临床决策支持为例，现有临床信息系统都有各自的临床决策支持，比如危机值，然而现在的问题是目前的决策值是不连续、不完整的，每个系统里面都有，但是无法整合，所以无法实时利用，决策效果差，医院层面无法充分利用。如果建立一个基于集成平台的决策支持体系，基于规则的决策知识构建，可以根据用户的事件自定义临床信息事件，由此来触发试验。

乔鹏说：“如果说这个病人有一个心血管病的值超标，没有服用药物，可以给他一个临床提示，说他有一个非常高的心血管病的发病风险，建议服药。这个事件就会触发相应流程的处理，会检查这样一个检验结果，反馈给临床决策支持门户，通过这样的方式通知医生，让他来做相应的决策，最终的结果会被记录下来，并且会驱动下面的业务流程。所有的临床决策都会被记录下来，以备后来的分析利用。”对于科研来说，在这个信息平台上可以通过简单拖拽，就可以基于海量临床数据鉴别科研目标病历，经过一个简单的规则设定，过滤科研数据集，实现基于R的科学统计分析。（本文根据“2016西部医院信息化大会”现场速记整理）