13日下午，智慧醫療院長峰會順利進行，此峰會由北大人民醫院院長助理劉帆主持，有孚網絡執行副總裁呂鑫以《互聯網+醫療云災備實踐》為主題，做了精彩的演講。以下為演講文字實錄：

各位領導、專家，大家下午好！聽了之前各位院長、行業領袖的一些演講，深受啟發。在整個平臺里面，從醫療行業來講，有孚網絡可能是一個后來者。但是在整個平臺里面，我們有從云計算服務的一些考量，希望給醫療行業帶來一些更底層的想法和思考。

在這個過程中，我會對有孚網絡做一個簡單介紹，有孚網絡從10年成立，一直致力于云計算平臺的研發和云計算的應用，我們針對醫療行業、教育行業有一些比較基礎的研究。最近從15年開始，我們對醫療行業的容災和備份有一些想法，有一些合作。從傳統平臺上講，我們更多看到金融行業、制造行業大家在積極擁抱移動互聯網，擁抱大數據平臺，擁抱云計算。在醫療行業我們看到很多APP廠商，很多醫院在做平臺級的研究，甚至很多醫療機構也在說我們怎么樣去把醫院的場景更多的轉向移動互聯網，但是在這個過程中，我們看到很多除了三甲以外的醫院，或者很多一線的三甲醫院，甚至連一個數據的災備平臺都沒有。在互聯網的今天是不能想象的，傳統的場景里面我們能看到的是說，互聯網平臺大家都在討論的是我一個醫療系統，我自己去建一個私有云，或者我找一個私有云的合作伙伴，去把我的整個生產環境云化。在這個過程中很多醫院做了很多積極的探索和考量，在云化的過程中，我們可以想象到的是在統一的一個平臺里面，數據都是在自己的數據中心。雖然大家都覺得數據在我手里面，但是可能沒有想到，在統一的一個數據中心，在傳統的備份場景里面，如果遇到天津的濱海事件，比如遇到汶川地震，在這種場景下我們怎么去考量我們數據的安全在什么地方，我們平臺安全在什么地方。

雖然整個場景大家都說是我們安全自主可控的，但是在未來一旦發生災難的時候，這個跟做保險是一樣的。在沒有任何災難發生的時候，大家都在說保險對我來講可有可無，但是真正一個企業的數據，醫療的數據在真正災難發生的時候，你的數據在什么地方，醫患數據在什么地方，這個可能要引起我們行業的考量和共鳴。

在傳統醫療架構里面，我們看到歷史上很多醫院在做的互聯網基礎架構就是這張圖。從最底層的數據中心開始，大家建一個數據中心，然后去建一個平臺，在上面做一層虛擬化，建一個數據平臺，再在上面把我們各種系統信息化技術放在里面，然后供全院醫患去使用。在互聯網+的今天，其實我們可以拿著這張圖來做一個舉例，這張圖是什么意思呢？二戰的時候，美軍要讓科學家分析我的飛機怎么樣去攻擊德國以后能安全的回來，大家在做這個考量。做這個考量的時候，很多科學家就在做一件事情，我去評估哪些地方被炸了回不來，哪些地方被炸了還是能安全的回來。統計結果統計出來的時候，是說我的飛機機身機頭被炸了以后回不來了，但是往往沒有考慮到其實飛機能回來是靠它的發動機的引擎。換句話說，針對醫療行業，我們可以把發動機的引擎當做我們既有的這些數據系統，我們各種各樣的系統等等這些數據，其實是每一家醫院針對未來，針對它行業領先的一個引擎。因為數據是在平臺里面，有些東西需要補充的時候，我拿一些互聯網的產品來補充我的漏洞，來補充既有應用場景的不足。但是這張圖其實可以清晰的告訴大家，我們最需要重視的就是這些既有的數據，這些既有的數據怎么能為醫院未來大數據挖掘也好，未來的應用場景也好，去提供一個安全穩定的保駕護航。

在既有這些系統里面，我們發現很多醫院的容災備份可能是在本地的數據中心去做容災管理，所有的數據還是依賴于本地數據中心的安全穩定。雖然你建了一個級別很高的數據中心，但是一旦發生災難，這個數據可能就完全沒有了。但是在未來我們去給用戶的一個考量，不僅僅是說數據的容災，在整個醫療行業我們現在走訪了一些三甲醫院，我們看到的一些痛點，數據增長過快，本地存儲空間不足，需要不斷采購新的硬件來去堆疊這個數據平臺。在堆疊過程中，還要看之前的硬件過期了，要買更多新的硬件去存歷史數據。第二個就是數據中心人才能力的不足，沒有異地容災的數據中心，像金融行業已經采用了兩地三中心異地容災的架構。再一個就是從互聯網APP的角度來講，很多新興的互聯網APP或者互聯網這樣的使用場景是需要大規模并發計算，需要全國甚至全球加速鏈路的支撐，往往醫院數據中心對這種支撐是不足的。

我們醫院很多基礎設施，大家對互聯網應用的場景已經很熟悉了，有很多移動醫療的系統，但是往往原來傳統的桌面系統還采用標準的PC設備，這些PC設備它的安全信息，它的安全保障，甚至它的更換迭代是沒有考慮到的。最后一個，就是大家手里面有很多數據，都想去做大數據的挖掘和運算，現在有很多第三方很優秀的數據架構師或者數據挖掘的平臺來給大家提供服務。但是我們在這個過程中，其實發現很多醫院還有既有的一些應用系統、應用架構，需要大數據的平臺去做支撐。

在整個平臺行業里面，我們現在看到的醫療行業，我們規劃出來的有幾個點，是可以和云計算接觸的，是可以用互聯網+的方式去改變既有工作模式的。第一個就是容災備份，第二個就是傳統硬件架構的遠程容災和平臺的搭建，第三個就是高性能計算，第四個就是標準的PC桌面進行云化，第五就是醫療數據的分析平臺。這些平臺都用云計算的方式提供給醫療機構，而不需要重復去建設。

在典型三甲醫院的平臺里面，我們看到的數據量大概是這樣。信息化的年數據量從His系統是最少的，三十到五十個G，LIS是50-100G，KIS/PACS是10-30TB，這些數據列在這想體現什么意思？每個數據都有它的生命周期，對于歸檔的數據來講，門診的數據要在醫院里存十五年，十五年以上要去做歸檔處理的。住院的病例要長達三十年存在醫院的數據中心，甚至有些名人的數據要永久保存。對于整個數據的在線時間，醫療影像數據、HIS數據，醫院只要存三年就夠了，其他的數據可以交給容災平臺去做。對于容量的增長，現在整個醫療行業數據容量是爆發式的增長，根據IDC的分析，增量已經達到48%，硬件的更換率在兩到三年，為了存這樣大量的數據，每個醫院重復建設自己的基礎架構，同時采購新的硬件去存數據。在未來我們可以看到的是，醫院只要保存鮮活的數據，把原來容災備份，可能會十年以上的數據，五年以上的數據，符合法規的數據，其實都可以交給第三方的容災平臺去做容災歸檔和備份，在那里面你可以存儲時間更長，但是不用你做基礎設施、基礎架構的任何改變。

這些數據交付到第三方容災平臺的時候，醫院本身的數據中心壓力就會降下來，它硬件的更迭不會那么高。在云端存儲平臺里面可以按照你的要求，去分門別類存儲各種各樣的數據。在未來容災的平臺不要自己搭建，新的云容災系統已經達成了開成即用，但是這個平臺是完全獨立運行的。每個醫院每個醫療機構完全有自己獨立的容災平臺，它可以降低到我們傳統基礎建設成本的85%。沒有任何自建的壓力，北京、上海、深圳三地已經組建了異地容災的網絡和異地容災的平臺，也是開成即用。

在數據架構里面，我們去做了容災備份，在應用場景里面其實更要看到云計算的一個優勢。在應用場景里面，云計算可以做到的是異地的雙模式中心，在我們既有架構里面，一個醫療系統，一個APP平臺已經可以做到異地容災5秒鐘互相切換的架構。你既有的數據中心一旦發生災難性的問題，只要刷新你的瀏覽器，刷新你的應用，就可以直接使用五秒前的數據。每一塊平臺里面，我們都做到了架構的冗余、平臺的冗余，數據的冗余，可以給到企業一個統一的平臺，給醫療系統帶來的平臺，免維護，不用人去維護了，不用為了這些數據產生問題而擔憂了，完全在平臺自動化的完成。

剛才我們講在傳統的醫院架構里面我們還有大量的PC，這種PC安全性、穩定性是有問題的。在未來的場景里面，所有的架構已經變成了這種盒子，這個盒子里不承載任何數據，數據在什么地方呢？數據在數據中心里面。操作系統完全隔離，獨立部署，怎么樣去使用這個桌面呢？可以通過PAD，可以通過任意的第三方的設備，直接去訪問這個桌面的場景。所有這些桌面離開了終端的設備是完全在云端運行的，它的安全性是統一的包圍在一個數據中心內部。在這個場景里面，非常適合于移動辦公、移動醫療。也就是說我一個醫生在這臺電腦上登錄了以后去進行操作，我換了一個辦公室進行操作，之前的操作可以延續上。這種就把依賴于醫生必須坐在辦公室里解決問題的這個場景完成變成了我可以變成移動醫療，對于醫療行業IT的架構來講，我可以簡化部署，簡化管理，甚至方便運維。

在傳統的平臺里面，現在很多有遠程醫療的場景，是適合于攝象頭，還有一些醫療的場景，比如醫生之間的溝通，醫患之間的溝通，傳統的這些語音的架構、視頻的架構，及時還是存在于很多醫療機構里面的。每個架構又完全獨立的分權分用戶去分層管理，在未來統一的平臺里面，其實只要同一套架構進行管理就可以了。對于醫生的溝通，醫患的溝通，遠程視頻這一塊，完全可以納入在同一個管理體系進行管理。

在未來針對大數據，我們要知道大數據計算是怎么樣計算的快，傳統的計算瓶頸是在什么地方？是在我們所有數據中心的硬盤里，很多醫療機構為了滿足大數據的研究，大數據的使用，去拼命采購最高端的存儲架構，去采用分布式的架構，去滿足我數據的計算。其實在未來，甚至是在不久的將來，大家可以想象到，它其實都可以納入到云計算平臺里面去。在內存里面去把數據進行計算，這個在業界做的數據平臺里面，有些已經滿足了內存計算的框架。內存計算的優勢，可以把傳統的his、lis等等系統的數據和表格進行聯合計算，不需要做任何的數據轉換。

未來的計算場景，我們可以看到這張圖，把his、lis的數據完全可以通過內存進行統一的計算，統一的使用。對于這種結構化、非結構化數據大量使用的場景里面，現在數據挖掘還有一些技術完全可以納在同一個平臺里進行數據挖掘和數據整理。但是同樣，這些用戶使用的場景可以和你的系統無縫對接，不需要進行重復的基礎建設。在醫療行業里面，針對這樣的場景，這樣的挖掘，在整個平臺里面已經有了一些精準的算法，而且這些算法都是行業的資深教授和數據專家去做的一些考量。在個性醫療、個性服務、慢性病管理、業績統計、疾病監控的分析等等這些平臺里面，我們真正做到了可以秒級交付。你查TB級、幾十個TB以上的數據，可以達到幾秒鐘反饋結果。

我們做了異地容災的考量，為什么說互聯網+醫療在做容災方面，不僅僅是可以做數據中心的容災，數據的容災，甚至可以做大數據平臺等等一系列的容災。在整個場景里面，現在的醫療環境目前是分模塊去部署的，我找A公司部署一套，找B公司部署一套，兩個接口一打通，兩家公司都要來做研發，做整理。在未來的場景里面，其實在同一套管理平臺里面就可以做到應用場景級別的打通，數據的打通，接口級別的打通。真正做到云就像水電一樣，你真正拿來用就可以了，不需要為了這個云，自己建一個水廠，自己建一個電廠，自己做一個私有云。

在未來的架構里面，剛才我們的場景串起來，我們可以以云桌面為入口，把所有的協同辦公、流程管理、業務平臺、生產制造平臺甚至是大數據分析平臺納到統一的一個運維體系來做管理，這個運維體系真正實現的是遠程異地容災。在互聯網+醫療的未來，我們能看到的是跟云計算公司，跟應用場景的云計算公司去做合作的時候，你可以用更低的成本，隨時隨地的訪問，得到的是高可靠性、高安全性的平臺和計算能力。這些計算能力你不用再像之前系統架構一樣，我需要去投一個很大的資金建設，而是真正即開即用，用多少付多少，按需付費，真正體現出云計算給醫療行業帶來的價值。同時，我們的運維，我們的維護，我們為這個平臺投入的服務能力，可以幾乎接近于零。因為這些基礎架構的維護服務，其實不需要醫院去關心。這是互聯網的事情，這是IT的事情，他應該關心的是怎么樣用好互聯網+給醫療行業帶來的便利，去做真正醫療要做的事。

在整個平臺里面，我們一直在建這樣一個生態圈，我們在做一個服務平臺，在做一個行業平臺，做一個真正的云計算平臺，然后跟很多醫療合作伙伴，跟很多醫生，跟很多醫院去把這個生態建立起來。我的演講到此結束。謝謝！