資料庫整合至高效能系統 馬偕醫院資訊效率激增

三台資料庫系統的總資料量大約有三十億筆,全數集中整合的移轉作業茲事體大,所幸經過四個多月實際轉換資料的程序測試後,處理效能可說超乎想像,才消除所有疑慮,而DBA也從一開始的反對,到最後全力的支持,終於決議導入建置。

自國家政策推動電子病歷發展以來,醫療體系已是高度資訊化的產業之一,平日於門診、掛號、批價、住院、醫藥等作業程序,莫不仰賴核心的醫療資訊系統(Hospital Information System,HIS)協助整合資訊以提高效率,進而提升醫療品質。

隨著資訊技術邁向巨量資料(Big Data)分析應用,本土大型醫療院所皆陸續納入研究領域,馬偕醫院也實際投入資源與人力,朝向Real-time Management System發展,馬偕醫院行政副院長張文信說明,諸如財務報表、醫師的抗生素使用量、開刀次數等,如今院長及高階主管均可直接透過iPad隨時點選查看台北、淡水、新竹、台東等四個院區的分析資訊。

資料庫系統整合 提升分析基礎運算能力

「只是欲進一步將巨量資料分析從接近即時(Near-time)推展到即時(Real-time),若缺乏完善的資料倉儲運算基礎,勢必無法達成。」張文信指出。尤其自今年起,健保署開始實施健保特約院所的門診、住院皆須依據ICD-10-CM/PCS(國際疾病傷害及死因分類標準第十?版)進行疾病分類,影響所及像是心臟手術記錄範圍須包含過程中所有牽動的血管名稱,必須較舊版的定義更詳細、描述更清楚。

但如此一來,醫師對於病人的問診、需記錄的項目將因此增多,勢必會增加系統操作時間,因此加快醫療資訊系統的回應速度,協助醫師提升工作效率可說是當務之急,於是馬偕醫院在2013年起,即已開始評估Oracle 9i資料庫系統的升級與整合作業。

原本架構在三台Sun Sparc Enterprise M4000環境的Oracle 9i資料庫系統已運行五年,馬偕醫院資訊室主任湯進聖發現,隨著資料量逐年增加,效能、儲存空間其實已逐漸呈現不敷使用的狀態。在評估期間,甲骨文提供Oracle Exadata Database Machine進行概念性驗證(Proof of Concept),只是原本的作業系統環境是Unix,而Exadata則為Linux,且醫療業界又幾乎沒有建置參考案例下,確實經過一番討論。


▲馬偕醫院台北院區率先導入Oracle Exadata Database Machine,增強大量資料運算處理能力,縮短醫療資訊系統等待回應時間,提升整體醫療工作效率。

畢竟三台資料庫系統的總資料量大約有三十?億筆,全數彙整到單一台Exadata的移轉作業茲事體大,過程中一旦出現問題,對整體醫療工作、病人照護等方面皆會帶來相當大的影響。「所幸基於甲骨文台灣團隊出借的測試機,在經過四個多月實際轉換資料的程序測試後,處理效能可說超乎我們想像,才消除所有疑慮,而DBA也從一開始的反對,到最後全力的支持,於是才決議導入建置。」湯進聖說。

異質平台資料轉換工具 大幅降低移轉難度

馬偕醫院台北院區於日前已完成醫療資訊系統的資料轉移,以及資料庫系統升級至Oracle 11g版本的程序,共30 TB的儲存空間,卻只用到Exadata的八分之一櫃,預計至少尚可滿足未來五年應用所需。至於實際整體切換作業,湯進聖估計,總共只耗費一個半小時,之所以能在短時間內順利切換,最主要是仰賴GoldenGate的協助。

他進一步提及,就以往系統轉換的經驗,考量醫療業是24小時運作,大多會選擇凌晨切換上線,但資訊部門仍無法避免接收到些許抱怨聲。而本次執行的資料庫系統升級,不僅資料轉移作業相當順利,停機時間也在掌握之內,皆須歸功於GoldenGate進行異質平台資料同步轉換,約有99%的資料量是經由GoldenGate轉移,剩下1%才是採取人力匯出、匯入方式處理,大幅降低資料搬遷、問題排除、確認核對等複雜的工作程序。

甲骨文台灣區總經理張永慶指出,甲骨文近來推廣的正是即時企業(Real-time Enterprise)概念,運用先進IT系統即時地進行資料蒐集、處理,乃至於決策分析。

以馬偕醫院專案來看,目標是順利遷移至新的系統環境,藉此大幅提升資料存取效能。除了Exadata資料庫主機外,搭配Oracle Data Integration中的GoldenGate工具,能在實體與虛擬環境,及各種異質平台之間,實現即時資料整合、複製交易資料,可支援涵蓋IBM Informix、Microsoft SQL、MySQL Community Edition等資料庫系統。

發揮大量資料處理能力 縮短等待回應時間

「實際上線運行後發現,平常執行的最大量批次處理作業,也就是每月的健保請款,以前需花費二十?多個小時,而在Exadata環境不到八小時即可完成。」湯進聖說。由於健保的請款,必須將一個月以來所有看病的患者資料統整後交給健保局,平均大約是二十?多萬人次的資料,可說是非常大量資料的處理,過去至少需要耗費一天時間才能執行完畢,如今在運算程式完全未經修改、資料也不經過壓縮處理之下,即可省下超過一半以上的時間,充份體會到Exadata針對大量資料的搜尋與運算處理能力。

從病人等候時間來看,相關的線上作業例如批價,實際計算後發現病患站在櫃台時間,從四十?秒縮短為二十?秒,平均每人等候排隊時間可縮短約五分鐘。另外,儲存住院資訊的資料庫系統,資料量相當多且繁雜,以往不論如何調校、優化,遇到大型模組存取資料時,往往需要數分鐘的回應時間,如今已可縮短為數秒鐘,不再耽誤醫師看診速度。至於護理系統交接班,由於必須在同樣時間內、同時存取相同的資料,因此以往系統執行時間需等候近二十?秒才會出現回應,如今也得以縮短,幾乎即時回應。

至於下一步,馬偕醫院已準備將台北與淡水院區兩地利用兩條300M網路連接,同時為了避免網路斷線使得資料無法正常存取,在淡水分院亦會建置Exadata備援機,兩端透過DataGuard傳輸。湯進聖強調,如此一來,不管是設備、空間、維運管理人力,將可因此降低成本支出。


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