一种人机协同分工的医疗数据运维自动化实践

来源：HIT专家网 作者：张谦

在医疗数据运维的日常场景中，以下痛点已成为团队效率和数据价值释放的桎梏：数据接口变更频繁，手工配置繁琐易错且耗时冗长；跨系统日志排查如同“捉迷藏”，故障定位效率低下；标准化重复操作消耗大量精力，却挤占了处理真正复杂问题的宝贵资源。

当大比重的运维人力被束缚在事务性操作中、无法有效支撑日益增长的数据应用需求时，寻求转变迫在眉睫。

运用自动化技术，精准区分人机职责，可以帮助医院信息部门或医疗信息化项目团队实现数据运维效率的跃升。

洞察规律与明确分工​

解决上述数据运维问题的关键在于两点：识别可被自动化的操作模式，以及清晰界定人机协同的工作边界。

1.洞察操作规律，实现自动替代

（1）数据接口自动化

频繁的数据对接场景，如增量同步、主键更新（UPSERT）操作，其底层SQL脚本模式高度固定。通过预先定义字段映射规则并开发解析引擎，可以自动生成所需的SQL脚本，替代人工逐一手动编写和配置的过程。

（2）问题定位自动化

日常故障排查往往需要穿梭于多个分散系统的日志界面。通过建立统一的日志接口采集机制，集中汇聚关键信息，能够自动生成综合性的异常监控视图。这种集中化的视图显著减少了人工在各个界面间点击、翻查原始日志数据的时间消耗。

2.划定人机职责，提升专业效能

（1）机器执行标准化操作

对于高度可预测的流程，如数据处理失败后的重试，可以设定明确的自动化规则，如自动重试≤3次，并辅以高效的轻量级验证，如记录总数比对、关键数值求和比对、关键字符串哈希校验。仅在超出预设规则的异常情况下，如连续重试失败，才会触发人工介入。

（2）人力聚焦复杂性任务

由机器标准版操作释放出的专业人力资源，可集中解决那些依赖经验判断、需要深度分析的难题。如：不同系统间数据映射规则可能存在的冲突如何调和；对复杂异常的根因进行深度剖析；制定数据质量提升策略等。

这种人机分工优化的方式，可显著提升整体运维资源的利用价值。

分层构建数据运维的自动化体系

自动化能力的构建，需要体系化支撑，贯穿数据运维的不同层面。

1.基础层面：元数据标准化与自动化引擎开发​

自动化实施的根基，是规则的标准化和工具化。

（1）沉淀规则为结构化元数据

将各种业务规则（如：字段“入院时间”在本地系统特指“挂号完成时间”，而非“进入病房时间”）、数据清洗转换逻辑、任务调度依赖关系等，转化为结构化的配置信息，存储于中央化的元数据库。这是实现后续一切自动化的先决条件。

（2）开发关键自动化引擎​

重点构建能够自动识别变化源、执行增量同步或主键更新操作的核心脚本生成引擎。同时开发流程引擎，确保自动化任务（如预定的数据同步作业）能够按照既定规则可靠执行。

2.局部层面：流程监控闭环与场景化能力沉淀​

在特定流程或业务科室范围内，深化自动化应用：

（1）流程闭环与自愈能力

针对数据同步等关键流程，实现端到端监控。不仅实时追踪状态，还能对常见中断（如网络闪断）实施自动恢复策略（重试），并执行预定义的验证检查（对账），只有存在严重异常时才上报人工。

（2）场景化知识的固化

将处理某个科室特定数据类型（如检验报告）过程中积累的有效方法和解决路径，提炼、固化为科室级的标准操作流程（SOP），并存入共享知识库。这将为处理类似问题提供高效参照。

（3）统一监控看板提效​

整合流程日志与资源状态信息，提供定制化的可视化监控界面。这能使得问题定位不再需要在多个独立系统间频繁切换，大大缩短问题诊断时间。

3.全局层面：跨域协同与战略价值释放​

在更广泛（全院级或跨机构平台级）范围内，发挥自动化的效应。

（1）跨域调度与监控整合​

部署统一的调度系统，实现对所有自动化任务的集中调度、执行状态监控与报警管理，提供全局作业运行的“上帝视角”。

（2）资产目录自动同步

制定并实现自动化接口规范，确保医院内部数据平台的核心数据资产目录能够与上级平台的标准目录自动同步对齐，大幅提升跨机构协作效率和数据共享能力。

（3）资源优化助力新领域​

通过基础性运维操作的大规模自动化，显著降低整体运维人力投入占比，使团队能够将更多精力和资源转移到更高价值的活动中，如支撑AI模型训练数据的供给、加速临床科研平台建设等。

这三个层面相互支撑，基础层的规则精确性保证了局部层流程执行的可靠性，局部的效率提升和知识积累，又为全局范围的协同优化和价值释放奠定了基础。

落地路径与可度量效果​

明确了策略和体系后，如何有效落地？可通过以下步骤推动实践：

1.统一规则库建设​

这是自动化的起点。花费必要时间梳理业务含义、明确字段规则（避免歧义，如“入院时间”的定义）、映射关系，并将其结构化录入配置库。​

效果：以笔者过往的项目经验来看，规则的清晰化和统一存储，可以使得跨系统接口对接周期从平均1周缩短至1天，配置导入错误率下降90%以上。

2.工具链深度集成

（1）调用调度系统API实现任务配置自动化，替代人工在调度界面中逐个录入作业节点和依赖关系的繁琐操作。

（2）集成日志聚合与可视化工具，生成涵盖关键节点日志、资源状态、告警信息的全景监控视图。​

效果：以某区域平台项目为例，构建数据运维的自动化体系后，典型故障的平均定位时间从47分钟降至8分钟；得益于可靠的重试机制和统一监控，关键夜间批量任务（完成率直接影响次日业务）准时完成率从76%提升至99.5%以上。

3.持续分析迭代机制

（1）日常优化：定期（如每日）分析自动化执行的日志，识别重复性报错任务，优化脚本规则或引擎逻辑。

（2）周期性评审：按季度回顾整体流程效率、SOP适用性、知识库有效性，进行版本更新与内容迭代。​

效果：这种持续改进可以使得自动化覆盖面和成熟度不断提升，运维人力持续向价值活动转移（基础运维人力占比稳定在10%的低比例）。

小结

建立数据运维可自动化的操作模式，关键在于“观察-抽象-封装-移交”。因此，应持续记录人工高频操作；从中抽象出共性模式和规则；将其封装为可被程序或工具调用的功能模块；最终移交给自动化系统执行。

建议医疗机构信息部门或医疗信息化项目团队坚定地将具有明确规则、可重复性强、复杂度低的数据运维任务交由机器处理，而将依赖经验、需要创造性判断、处理非标准情况的复杂任务留给专业人才。

数据运维自动化能力的建设，不能只停留在技术层面，需要确保最底层的规则能够有效支撑起局部流程的效率，并最终服务于顶层业务目标。在自动化实施过程中，每一层级都应有相应的效能指标验证其价值创造。

【作者简介】

张谦，高级工程师，研究方向：数据治理、数据资产、大数据、人工智能。就职于某医疗科技公司，任研发经理，以“数据让百姓更健康，数据让生活更美好”为座右铭。

【责任编辑：陈曦 版式：明超】