博客 - 宜昌市中心医院：EMR 重构、数据库“踩坑”与历史数据一致性问题

编者按：

2023 年，宜昌市多家医院战略整合，催生了宜昌市中心人民医院这个拥有 5400 张床位、年门诊量超 300 万人次、业务系统多达 120 余个的医疗机构。IT系统的融合是摆在信息科主任桑野面前最棘手的难题。

在近期 TiDB 社区活动武汉站的分享中，桑野坦率地复盘了团队如何从零开始自研核心系统、如何在数据库选型中“踩旧坑”，以及在解决了问题后，又如何直面“历史数据一致性”这一全行业的新挑战。

医疗是一个极其特殊的行业。桑野提到，一个 5000 人规模的医院，IT应用系统至少有80套起步。放射科、康复科、检验科……几乎每个专科的行为都有自己独立的系统。而所有系统的核心，是医生发起医疗的起点——电子病历（EMR）系统。

在两院合并的背景下，统一 EMR 是绕不过去的坎。但桑野面临着一个棘手的“用户问题”。

“医生这个看上去职业特别高端，但平时工作真的跟牛马一样。”桑野在分享中直言，“一个医生一个上午可能要接诊50个病人，他们对系统的操作完全形成了‘肌肉记忆’。”

这种“肌肉记忆”导致医生对系统变更极度敏感。桑野甚至开玩笑说：“医院里什么时候系统满意度最高？就是这个系统马上要被换掉的时候。”

这种“众口难调”的管理，如果依赖外部厂商进行系统改造，流程缓慢而又难以满足个性化需求。宜昌市中心人民医院做出了一个在业内相对少见的决定：“自研”核心的 EMR 系统。

为此，医院信息科组建了一支 30 人（20 人自研+ 10 人外包）的敏捷开发团队。采用云引入、容器和微服务架构，决心从头构建一套能够适应未来发展的新系统。

自研微服务架构，就必须选择匹配的数据库。加上国产化的要求，选型范围进一步明确。

桑野团队的选型过程堪称曲折。他们测试了当时的主流国产数据库，包括平凯数据库（TiDB 企业版）等多个产品。

测试中，一些数据库厂商的问题暴露无遗：

“我们看他就是一个‘缝合怪’，”桑野回忆道，“就是把一个开源组件完全，什么 ES、MySQL、开源监控工具拼成在一起，作为一个商业产品去卖。”

更糟糕的是，这个“缝合怪”产品的实测性能“还不如一个单库的 MySQL 高” 。当团队提出疑问时，对方厂商的回复是：“你们医院的数据模型设计不好，……我们建议你们一个表最好不要超过十列。”

桑野对此哭笑不得：“这在医院里很难，医疗上报、财务的宽表，可能一张表有100 多列。”

相比之下，平凯数据库（TiDB 企业版）经受住了考验。实测性能“完全不输 Oracle” ，其重构架构与自研的云原生技术栈过去完美匹配。更重要的是成本优势：彻底告别了昂贵的小型机、成本呈现“指数增长性”的“堆小机”模式，转向了可通过普通 x86 服务器即可线性扩展的架构。

基于平凯数据库，新的自研 EMR 系统解决了“新业务”的运行问题。但桑野团队过去还面临一个更棘手的“账”——首先解决医院在旧十几年独立发展中，积累了完全不同、标准不一的海量历史数据。

“同样医院信息化建设路径不同，导致历史数据存储分散且标准不一”。桑野在演讲中提到，比如药品、耗材、诊断编码，同一项目在这医院的编码体系都不同，这些“主数据差异”是信息化融合的仓储技术难题。

如果无法有效继承和清理这些数据，医生在新系统上就查不到患者的既往病史，EMR 系统就失去了意义。

为此，团队在 EMR 系统上线之前，就已先行建设了“数据中台”，其核心使命就是“拉平”这些历史数据孤岛。桑野分享了他们的数据中台三层架构：

ODS 层（操作数据存储）： 通过 CDC 工具，将类似于老医院的几十套顶层系统（面向 Oracle、SQL Server、MySQL 等）的生产数据，“原封不动”地实时同步过来。在这一层，数据仍然是存在的，比如会同时两组来自不同医院的、结构不同的“老挂号表”。
DW 层（数据仓库/数据合并层）： 这是解决“不同”的关键。团队重新定义了一套统一标准的数据模型。然后使用 Flink 流计算，将 ODS 层那四个不同的“老挂号表”数据，经过清理和转换后，统一存入 DW 层这套“标准挂号表”中。
ADS层（应用数据服务）： 同样基于Flink，将DW层合并后的标准数据，进一步聚合成面向应用的最终模型，例如“患者 360 视图”或 BI 报表。

这个架构的成功解决了多院区历史数据融合的问题，但也带来了新的技术挑战。桑野提到，由于中台（目前使用 Doris）承载了大量的数据清洗、转换和查询任务，在白天生产业务集中时，团队都不敢运行大批量的大查询，因为担心会影响到生产系统的查询效率。

宜昌市中心人民医院的实践，是一个极具价值的“技术演进”样本。他们通过“自研业务系统+平凯数据库”，成功解决了医院合并、系统高效、性能扩展和“堆小机成本”大幅提升的“旧问题”。

他们也因此走上了技术的前沿，开始直面“历史数据一致性”和“真假 HTAP”的“新问题” 。桑野分享的最后一个思考是，未来是否能用平凯数据库来解决这个一致性问题，甚至替换现有的 Doris 方案，以实现一个真正能兼顾分析与交易（AP 与 TP）的 HTAP 场景。