假设系统很好，也可以做点对点的对接，但随着系统越来越多，超过百个系统时，点对点的交互给信息人员，包括安全性、工作量都带来很大的困扰，这时候就得变成平台。
再举个例子，以前没有短信的时候，开会需要点对点一个一个打电话去通知每一个人，说几点在哪里开会，这其实就如同医院点对点的一个个去接系统一样。
而现在大家开会不需要点对点去对接，而是有群发功能。同样，现在的集成平台就是这个道理，基于消息发送，我只发送一次，需要的消费系统我就要订阅一下，所有的数据一致性，以及信息工作人员以前上线首先就要跟HIS接，上线一个新系统先要获取病人的信息，HIS的业务量是最繁忙的，上了平台以后发现的确减压最大的就是HIS，上哪个系统都要跟HIS接一遍，接HIS，接EMR，接LIS、RIS等，一切系统都要接一遍才能上线。
而且现在上线一个新系统非常快，就问一下平台，说平台上有这消息吗？说有，就订阅，订阅完就可上线。
它内部的订阅分发机制，整体的设计确实是技术人员该干的活，另外消息服务的标准要订。上了平台，对整体对接口的标准梳理，对信息工作人员所有系统的规范性，都是一个提高。
北京大学第三医院梳理了424个接口，发现只有275个是有效的。因为上线将近20年，很多无效的接口还残存着，通过数据接口，其实那些可以不用的，通过上线很多接口都停掉了。
所以以前的接口方式有很多种，比如说
存储过程、示图、中间库、AIP、Web页面等，一系列简化为两种，非常简单干净。
平台上它是塔台，要有监控。平台解决什么问题？一个是病人主索引问题。
以前没平台，不知道它的数据不连续，本来是一个人，分段存储不是连续的。所以上了平台首先解决的患者主索引问题，主数据的管理。
以前分散业务系统每个都用自己的字典，数据管理不统一，数据报送不一样，所以要有监控，会监控所有平台的运转性能以及消息交互。
以前上系统，都会凭经验说最好周三上，为什么？看右下角峰值周四就证明医院周四的门诊量，服务量最高，这么高不能换。
因为要换系统，首先要找一个峰值比较低的更安全，一旦出问题解决受众人群要更少一点，所以相对低，那六日是半天低，但是六日只有值班的，人员也不足，就选择相对低的周三。
通过图上数据立刻就能看出来这么大的交互量，什么时间是峰值，什么时候相对少一些，即使看起来少，但其实也不很少，也是突破万级以上。
基于集成平台的数据一致性
集成平台解决数据一致性的问题，首先
HR人力资源系统它的机构代码，人工、人事，原来都是在各个业务系统里。目前它首先要上平台，通过集成平台发送信息，一但有新员工、新机构，他同时发送的消息需要的就订阅下来。
另外这种平台数据的一致性有很多需要规范的地方，消息工具的监控预警，应急调用等，要有保障。
除了数据一致性，平台还需要高可靠性，服务量大，这对于平台的服务要求很高，高可靠性方面，做监控刚才说做预警，以及消息补发。
拿数据中心来讲，一天一个科的门诊量是2500，所以它的消息量非常高，监控出一旦有挤压就要调整，因为消息要排队去发送，包括跟工程师的短线联动，一出现问题，短线都会提醒工程师要做相应的调整，预警的峰值是多少，这都是专业技术人员要做的事情。
基于平台之上，通过平台路由存在数据中心里的数据，这件事是不同的。
为什么采用基于Haddoop的实时数据中心
因为其他传统型数据中心不能够满足这种大数据的处理，北京大学第三医院也第一次尝试在医疗、医院建立基于Hadoop这种大数据技术的实时数据中心，通过集中平台实时传送存储数据中心。至于为何选择Hadoop，主要出于它可高效处理海量数据。
当时尝试的时候，同时搭建传统型平台和Hadoop平台，最终发现大数据处理技术的确要比传统型的快20倍，满足了需求。
包括现在手机上的应用，需要随时刷新了解院内情况，只有它是满足的，秒级的传送数据。
这是一个比较，传统关键数据库在处理上有很大的劣势：
所以当时选择大数据的架构进行尝试，并且尝试成功了。目前现在应用一年应用了，总体觉得还是很不错的。
数据中心也要有监控，各类业务系统67个在数据中心里，汇总的条目数已经超过16亿这么大的一个数据量，数据量已经40TB。
从2008年到现在，CIS上线以后所有数据都在里面，这样提供给下面的应用，不是为了建而建，而是为了用而建。
目前北京大学第三医院吞吐量的确日均接收55万这和总存储40个TB这么高的量级。
数据中心的6大特点
要建立数据中心，需突出这几方面：一个是实时性。如果还是传统的这种定时的，说到晚上抽提，那么这个时间差就没有。现在关注的，比如截止到目前差5分10点，目前的门诊量是多少，它会实时告诉我。如果你到晚上再去做任务定时来存储数据中心，那这个功能几乎就不能用，所以一定要实时。
其次是移动化，实时也要体现在移动方面，有些东西要在手机上看，不一定非得在办公室利用这些数据。
然后是集成与科研、领导决策、临床决策的支持。
说完建，再说用。
数据中心的应用以及它的优势
首先是流程的优化。
举个例子，人们一直说B超工作人员是检查数量最高的。
经过大数据分析后得出的结论，排在第一的检查科室确实是B超，这时候就可通过分析后优化流程。
以前的操作方式是B超医生写报告，而现在医生不用写报告，直接出来以后患者在自助机上刷卡自动打印，由患者来完成，减少患者的等候时间。这就是一个流程的优化，以前都是医生来做。
互联网+的应用，其实互联网+服务完全可以做到，通过数据中心从建卡、导诊、支付、分针、叫号、支付。数据中心目前的速度快到什么程度？数据中心秒级的推送，患者一下就能拿到报告了，然后去找分诊台要片子。
这时候发现信息的传递速度比腿要快很多，护士从洗印片子出报告之后传到你那里，都没信息快，后来故意把这一项给调慢了。
另外就是医疗质量，在消除信息技术孤岛集成展现，做了很多都在医生站上，以及在医生站上集成的病例检索、迅速定位，直接刷出来。
北大第三院外科做了全息情况，试图快速了解病人信息，做手术可减少差错，这种统一试图快速核对提高效率。
电子病例方面，北京大学第三医院从2008年上EMR电子病例，2010年上临床路径，2014年推移动，再到2015年集成平台数据中心，2016年数据平台挖掘应用，2017年是科研大年。
目前仅CDR就不够了，不仅是临床，而是全量，HDR数据协同。
移动层面，北大第三医院也做了很多移动端的应用，比如说移动医生站，麻醉医生站，会诊医生站。
麻醉医生非常喜欢移动端应用，术间有55个，移动应用让麻醉科医生觉得特别方便，所以麻醉科医生这边应用的最好。
另外也会进行医院决策分析，基于数据中心提供很多管理层实时多维的数据分析，管理着用手机也能看还目前的门诊、手术，科室之间的实时工作量，他能了解到整个全科、全院，从而来调整工作。
有一些病人、年龄、医保等大数据放在手机端也能很快呈现，为管理着的决策支持提供服务。
科研数据中心
最后一个就是科研，在数据中心之外同时要有一个科研数据中心。
大家知道临床数据和科研数据是交集，有些可以从临床数据产生，有些要外延，另外采集一些科研数据，所以要建立科研数据中心。
方式有很多种，一种是结合电子病例的模板改造，叫做临床科研演化，它从临床，从模板上采集就进来了。
另外一些的确是在模板、临床上不适合去采集，也扩大一些随访，在微信端，比如骨科用微信上传一些康复数据上来，结合EDC多中心的采集系统一起做，提高临床科研的智能化水平。
另外就是大家讨论比较多的分级诊疗，离不开远程优质资源共享，在平台进行线上远程分级诊疗系统。
总结下来就会发现，数据中心可提高医院整体的综合管理水平，让数据的集中存储、协同变得更加方便。对于决策支持也来得更及时，节约时间和运营成本。
对于任何一个医院的信息中心主任来说，他不希望去盯着每个人，也不可能跟孩子学习似的天天盯着效果看好不好。
北大三院也基于临床路径概念开发了一个项目追溯系统，从建系统立项开始，到验收全程追溯，在手机端可以看项目到底进行到了什么程度，数据来呈现。
医院软件信息化水平是需要持续改进的，但主要由于涉及的业务系统太多，改造数量难度很大，技术风险、管理风险、沟通风险也很高，因此医院应该全员配合，包括医院管理、临床、科研人员，通过积极配合的方式来消除一些孤岛。同时应该多利用
项目管理工具，并把其运用到
信息管理之中，里程碑都融入到PDCA项目管理中去。数据本身的应用要统筹有序，它是动态可持续发展的一个系统工程。
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