近些年，各家醫院均采用多種措施推進醫療數據的開發和利用，希望從數據服務的層面提升醫院運營效能、改進醫療質量、提升患者服務。不過，由于醫療數據是在HIS、LIS、PACS、EMR等醫院信息系統中產生的，這些異構系統越建越多，存在數據標準不統一的現象，這就導致了醫院的數據共享能力差、數據利用成本高、數據使用效率低，甚至數據無法使用的問題。要解決這些問題，必須進行全面的數據治理。

劉慈欣在《三體》里描述人類地球的未來城市是樹狀的。在小說中，作者生動描繪了未來人類在樹狀城市里活動的高效率、快捷和方便，這讓我們不禁思考，能不能將醫療異構系統中的數據看成“樹狀”，然后按看圖說話的全視圖方式進行方便快捷的訪問查詢呢？

IT領域確實就有這樣的數據挖掘工具，而且正被FaceBook、淘寶、騰訊等擁有恐龍級用戶群、每天生產海量數據的公司使用著。這就是GraphQL技術，只是目前在醫療領域還比較少見。它能幫助開發人員進行數據挖掘，節約大量的精力和成本，使得用戶可以快速、敏捷地挖掘數據并進行賦能應用。

云南省紅河州滇南中心醫院信息中心軟件開發組經過學習和探索，在微服務數據中臺的基礎上，創新地應用GraphQL技術進行醫療數據挖掘與治理。具體方式是以圖狀數據結構進行存儲和查詢，實現醫療數據的全聯接集成，構建醫療數據全聯接服務新模式。

本文旨在闡述通過結合醫院醫療場景和信息化特征，探索如何應用GraphQL新技術在醫療數據開發中起到關鍵核心作用，從而高效率、低成本地推進醫療數據服務工作，希望總結一套可復制、可推廣的經驗，供醫院信息部門、醫療信息化系統提供商及醫院大數據部門參考。

醫院數據服務中存在的問題

1.數據接口開發問題

對于醫院信息部門而言，提供信息系統數據接口服務是最常見的一項工作。有的醫院必須由第三方提供此項服務，接口費非常昂貴，而這些接口提供的數據其實大同小異。對于有一定技術開發能力的醫院而言，由信息科自主開發接口也是一件較為困難的事情。因為從技術角度來看，負責數據接口的開發人員往往處于被動一方，需要由接口調用方整理具體需要開發數據的接口文檔，再根據需求文檔進行定制化開發，往往難以復用。

實際上，這些接口存在很多共性數據。基于集成平臺提供數據接口服務的醫院，開始使用RESTful等微服務工具來構建統一的數據接口平臺，一般是由開發方自行擬定醫院業務常用的數據字段，不管對方是否需要，都進行統一提供。

這種方式的弊端是：業務需求增多后，應用通過接口返回的字段會越來越多；而具體到某個應用的前端頁面或第三方調用者而言，可能需要的只是其中一小部分數據而已。這種臃腫的接口解決方案會增加額外的網絡傳輸量，導致接口越來越慢，這也是很多醫院信息系統“跑不快”的主要原因之一。

2.數據集成及利用問題

要實現醫療數據的利用，首先要解決數據集成的問題，醫院需要對兩方面數據進行集成：一是針對醫療服務對象（患者）進行診療信息收集，將分布在醫院各異構系統中的診療數據進行統一集成，構建實時聯通的臨床數據中心，即CDR；二是圍繞醫療質量和科研管理進行數據集成，構建對實時性要求不高的運營及科研數據中心，即ODR、RDR等。

其次要基于集成數據，快速、實時、智能、安全、清晰、定向地提供給數據服務對象，也即具體的應用程序或數據接口進行數據使用。目前醫院的常規思維是建設集成平臺進行數據集成后，完成患者360度視圖和BI應用，分別配置給臨床醫生工作站和部分管理者使用。

在國家衛生健康委互聯互通標準化成熟度測評、電子病歷系統應用水平分級評價等工作的推動下，借助集成平臺實現醫療數據的集成和開發服務已成趨勢。但這也導致醫院醫療數據開發工作普遍存在技術單一、效率不高、建設周期漫長、數據利用率不高、數據解耦度不足、完全依賴廠家等特點，而且還需要投入昂貴的建設費用。

基于GraphQL的醫院全聯接數據集成服務解決方案

為解決上述問題，可通過應用創新的GraphQL技術，構建醫院全聯接數據集成服務。

1.GraphQL的定義

GraphQL是Facebook開發的數據查詢語言，2015年開源，旨在提供微服務RESTful體系的更強大的代替方案，從而能在大數據領域進一步推進微服務數據中臺的技術應用，助力大數據的快速開發。

GraphQL是一種API查詢語言，類似于數據庫中的SQL，或集成平臺提供的數據接口服務。相對而言，RESTful API依賴于后端隱式的、被動的數據約定，GraphQL則在獲取數據和更新數據時更加主動，所見即所得。

2.GraphQL的特點

一是所見即所得。查詢的返回結果就是輸入的查詢結構的精確映射。

二是減少網絡請求次數。如果設計的數據結構是從屬的，直接就能在查詢語句中指定；即使數據結構是獨立的，也可以在查詢語句中指定上下文。只需要一次網絡請求，就能獲得資源和子資源的數據。

三是請求方在請求數據時不僅可以描述需要請求的數據，還可以對各個字段起別名，以適配預設的字段名稱。

3.GraphQL的應用方法

GraphQL的自身特點決定了其適用于醫院的業務場景和信息化場景。

一是將GraphQL技術應用到醫院數據接口服務中，發揮其優勢。

發送一條GraphQL查詢，可以精準捕獲第三方或前端期望得到的數據。GraphQL查詢不僅訪問一個資源的屬性，還可以平滑地跟蹤它們之前的引用。GraphQL API可以在一條單一請求中獲取到應用所需的所有數據，而典型的RESTful需要從多個URL進行加載。使用GraphQL的應用，即便在速度較慢的網絡下也依然能夠很快獲取數據。由于GraphQL API是基于類型和字段組織的，而非終結點，具有通過單一節點獲取數據的完整能力，這就能解決醫院因接口服務運行慢從而拖累HIS等業務系統的痛點問題。

二是將GraphQL技術和RESTful API融合。

通過使用傳統RESTful API請求方式，將GraphQL查詢語句當作請求參數傳遞，利用服務器端又是客戶端的方式，避免了GraphQL客戶端因依賴node.js造成部分第三方無法調用的問題；同時，前端不用重復輸入大量不同的URL請求數據，通過單一公共URL路徑請求即可，能讓前端更專注于描述需要的數據。

針對擴展性，單個RESTful接口的返回數據越來越臃腫；針對某個前端展現，實際需要調用多個獨立的RESTful API，才能獲取足夠數據。對于Web前端而言，由于Ajax技術的存在，這種請求數據的方式并不會造成太大的問題；但對于應用來說，由于渲染的方式不同，必須拉取全部數據之后才能繪制界面，這就導致這個界面必須要拿到所有RESTful接口返回的數據才能進行渲染繪制。

三是將數據結構抽象為圖，構建全新的醫療數據中臺。

在將HIS、LIS、PACS、EMR等異構系統實現數據全聯接的同時，將整個數據結構抽象為圖，可以將患者、科室、醫生等任意節點作為起始節點，獲取全關聯數據，使得醫療數據具有連續性，大大豐富了數據維度和廣度。此外，前端開發人員可以根據自己的需求，自行確定需要獲取數據的維度和深度。

已有實踐及取得效果

紅河州滇南中心醫院已基于GraphQL構建了醫院數據中臺。2020年，紅河州滇南中心醫院基于微服務架構，自主開發應用的多學科聯合會診MDT系統獲得2020數字中國創新大賽智慧醫療賽道暨第四屆智慧醫療創新大賽“最具發展潛力獎”、云南省智慧醫療創新大賽一等獎。該系統的構建基礎之一，正是GraphQL技術。

在實踐中，我們進行了以下探索與嘗試。

首先，為了避免調用方不可用或修改調用方式成本較高等問題，我們對GraphQL和RESTful進行整合，通過RESTful的調用方法實現GraphQL所見即所得、由調用方選擇所需數據的特性。

其次，我們通過GraphQL API和RESTful API融合構建數據中臺，對醫院數據進行全聯接與統一管理，向個人、醫院、政府機構等不同服務對象提供不同維度的全聯接數據查詢服務。在這種數據服務新模式中，實現了所見即所得，且盡可能地減少了數據接口的請求次數。

第三，我們對數據結構進行圖化抽象，由任意節點遍歷整個圖結構，實現數據的閉環全聯接。診療數據全聯接的范圍包括：門診就診信息，如診斷、處方、用藥、檢查、病歷等；住院診療信息，如診斷、醫囑、住院信息、患者檔案、病案、病程、護理記錄等；所有醫技科室的服務信息，如檢查項目、結果、危急值等；以及門診住院的歷次就診信息，內容涵蓋了診療數據的全部內容。

例如：可通過調用某患者的基本信息，遍歷到該患者的歷次就診信息，遍歷到每次就診的科室，遍歷到該科室信息以及在該科室就診過的所有患者，同時遍歷到這些患者的基本信息。或者通過調用醫生信息，遍歷到該醫生所屬科室信息或該醫生所診治過的所有患者信息。總之，可以將任何節點作為起始節點，僅需通過一次調用，就可遍歷整個圖。

在診療數據中臺的基礎上，我們完成了CDR的構建，實現了醫生電子交班、護理智慧交班、臨床大數據多學科聯合會診MDT系統、醫生移動查房醫企微系統等多個臨床應用的自主開發構建。

我們的切身感受是：給我一個支點（GraphQL），我能翹起地球（大數據）。有了全聯接的診療數據，就能源源不斷地為臨床提供更多的數據服務。

總結和思考

一個“全聯接醫療”的時代正在到來。個人就醫將變得更加主動，醫療信息系統將轉變為“以患者為中心”，患者、醫護、醫院之間將發生越來越緊密的聯接，新醫療也將顛覆傳統就醫模式。

為了跟上時代步伐，有效緩解看病難、醫療資源不均衡等突出問題，我們必須對醫療體系進行數字化重構，應對移動醫療、遠程醫療等帶來的新挑戰。通過對RESTful API、XML WebService等技術進行更替，無論是在接口復用，還是在數據傳輸效率、數據集成全聯接等方面，GraphQL API方式都具有極大的技術優勢，數據結構圖化更使得醫療數據具有連續性和復用性，能為個人、醫院、政府機構等不同服務對象提供不同維度的全聯接數據查詢服務。

從應用層面分析，目前國內醫療機構還鮮見基于GraphQL技術的數據開發。但在互聯網創新企業，因GraphQL敏捷、快速、低成本的大數據開發服務能力，已經得到了大批量的開發部署應用。

從開發技術角度分析，由于GraphQL將數據關系視為圖，所以在抽象數據時有一定難度，而且醫院信息系統采用的數據庫管理系統版本也各不相同，實現數據全聯接的復雜程度相對較高。如果想要實現根據任意字段條件查詢的接口，難度較高、工作量不小。不過，從紅河州滇南中心醫院的開發應用情況來看，該技術在醫療機構具有極佳的應用前景，不但能解決醫療數據的集成問題，還能解決臨床實際工作缺乏數據服務的痛點問題。和其他市面大數據產品相比較，基于GraphQL技術提供的醫療數據展示功能在全面性、實時性和流暢度等方面也具有較大優勢。

來源：HIT180