医疗信创标杆实践：浙人医 LIS 系统异构多活容灾架构深度解析（附 KingbaseES 实战）

作为浙江省卫健系统信创 “领头雁”，浙江省人民医院（浙人医）直面多院区集团化运营的复杂挑战，以 LIS 系统为突破口，联合电科金仓打造国内首个 LIS 国产化异构数据多院区多活改造案例。本文深度拆解项目背景、四大核心技术创新、全栈信创落地路径及性能优化成果，结合 KingbaseES 数据库实战操作代码，为医疗行业多院区信创建设提供可复制、可落地的技术参考。项目最终达成 RTO≤10min、RPO=0 的 6 级灾容标准，数据调用效率提升 60%，业务连续性达 99.99%，为自主可控的医疗信息化体系建设树立了行业标杆。

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目录

一、概述

二、信创破局：多院区医院的核心痛点与 LIS 系统选型逻辑

2.1 医疗信创的政策与业务双重驱动

2.2 多院区信创的三大核心挑战

2.3 LIS 系统成为信创突破口的三大考量

三、技术攻坚：四大创新构建异构多活容灾架构

3.1 异构组网：双轨并行保障业务平滑过渡

3.2 多活容灾：多院区互为灾备实现极致可用性

3.3 多写同步：KFS 工具保障环状数据一致性

3.4 卫星方案：小型院区应急能力升级

四、全栈落地：富阳院区的信创实践与性能验证

4.1 全栈信创生态部署

4.2 业务系统云化部署优势

4.3 性能验证数据：效率提升显著

五、KingbaseES 在医疗场景的实战操作示例

5.1 数据插入：检验标本信息录入

5.2 数据查询：临床检验结果检索

5.3 数据更新：检验结果修正与状态变更

5.4 数据删除：过期无效数据清理

六、项目价值与行业启示

6.1 探索了多院区信创的 “浙江路径”

6.2 验证了国产数据库的医疗场景适配能力

6.3 树立了 “自主可控 + 效率提升” 的双重标杆

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一、概述

在数字经济与医疗改革深度融合的背景下，医疗信息化已成为提升医疗服务效率、保障数据安全的核心支撑。然而，多院区集团化医院的信创建设面临着数据互通难、业务连续性要求高、异地协同复杂等多重挑战。长期依赖国外数据库不仅存在 “卡脖子” 风险，更难以满足医疗数据隐私保护的合规要求。

浙人医作为浙江省规模最大的综合性三甲医院，横跨杭州、绍兴两地，拥有 4 个已运行院区、2 个在建院区及 8 家托管分院，其信创实践具有典型的行业代表性。项目以 LIS（检验信息系统）为切入点，依托金仓数据库搭建异构多院区多活数据底座，通过异构组网、多活容灾、多写同步、卫星方案四大技术创新，实现了从单系统突破到全栈国产化的跨越式发展。本文将从项目背景、技术架构、落地成效、实战操作等维度全面解析该案例，为医疗行业信创建设提供技术借鉴。

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二、信创破局：多院区医院的核心痛点与 LIS 系统选型逻辑

2.1 医疗信创的政策与业务双重驱动

近年来，国家信创战略持续深化，《“十四五” 全民医疗保障规划》明确提出要 “推进医疗保障信息平台国产化适配”，医疗行业作为关键民生领域，信创建设已进入 “硬着陆” 阶段。对于浙人医这类集团化医院而言，核心信息系统的国产化改造不仅是政策要求，更是业务发展的必然选择：

• 数据安全风险：长期依赖 Oracle 等国外数据库，医疗数据的存储、传输存在不可控风险，难以满足《数据安全法》《个人信息保护法》对医疗隐私数据的严格要求；
• 业务连续性压力：多院区跨城市运营，患者转诊、检验结果互认等场景对数据实时同步要求极高，传统单中心架构无法应对网络中断、硬件故障等突发情况；
• 运维成本高企：国外数据库的 license 费用、技术服务成本逐年攀升，且定制化适配能力不足，难以匹配医疗行业复杂的业务逻辑。

2.2 多院区信创的三大核心挑战

相较于单一院区医院，浙人医的信创改造面临更为复杂的场景考验：

• 数据兼容互通难：各院区建设时间不同，业务系统、硬件设备差异较大，数据格式、接口标准不统一，形成 “数据孤岛”；
• 业务连续性要求高：信创改造期间需保障各院区正常诊疗服务，不能出现系统中断、数据丢失等问题，对改造方案的平滑性要求极高；
• 容灾能力要求苛刻：跨院区、跨城市的异地协同需求，要求数据库具备异构同步双写、多院区互为灾备、负载均衡等高级容灾能力，传统灾备架构难以满足。

2.3 LIS 系统成为信创突破口的三大考量

在反复论证与风险评估后，浙人医最终选择 LIS 系统作为信创建设的首个攻坚目标，背后蕴含着科学的选型逻辑：

• 业务重要性突出：LIS 系统是连接检验科室与临床科室的核心数据桥梁，直接影响检验结果传递效率、临床诊断及时性，患者体感明显，改造价值显著；
• 数据规模可控：LIS 系统支撑全院日均 2 万余个标本的处理需求，业务体量适中，应用场景集中，改造影响范围可控，便于快速验证方案可行性；
• 可复制性强：LIS 业务覆盖面广，与 HIS、EMR、PACS 等系统及各类检验仪器均有对接，其迁移经验可形成 “先易后难、逐步推广” 的良性循环，为全栈信创奠定基础。

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三、技术攻坚：四大创新构建异构多活容灾架构

浙人医联合电科金仓，针对多院区信创的核心痛点，打造了一套 “异构兼容、多活容灾、平滑迁移” 的技术方案，实现了四大关键技术创新，最终达成 6 级灾容标准（RTO≤10min、RPO=0）。

3.1 异构组网：双轨并行保障业务平滑过渡

异构组网是解决 “旧系统迁移与新系统稳定运行” 矛盾的核心方案。信创完成后，金仓数据库（KingbaseES）成为新的业务承载主力，原 Oracle 数据库依旧保持活跃，双轨同步运行，确保改造期间业务不中断。

异构组网的技术原理

• 采用 “主 - 备并行” 架构：KingbaseES 承担主要业务读写操作，Oracle 数据库通过数据同步工具实时接收增量数据，作为备用节点；
• 语法兼容无缝衔接：依托 KingbaseES 的多语法原生兼容能力和 SQL、PLSQL 反向兼容服务，无需大量修改原有应用代码，降低迁移成本；
• 切换逻辑灵活可控：通过统一的调度平台实现双轨系统的状态监控，遇有突发情况可一键切换回 Oracle 系统，保障业务连续性。

异构组网配置示例（KingbaseES 侧）

-- 配置异构同步数据源（Oracle）
CREATE SERVER oracle_dblink FOREIGN DATA WRAPPER oracle_fdw
OPTIONS (dbname '//192.168.1.100:1521/orcl', driver 'oracle.jdbc.driver.OracleDriver');-- 创建用户映射
CREATE USER MAPPING FOR kingbase SERVER oracle_dblink
OPTIONS (user 'oracle_user', password 'oracle_pass');-- 同步表结构与数据（增量同步任务）
CREATE FOREIGN TABLE lis_test_foreign (id INT,sample_no VARCHAR(50),test_time TIMESTAMP,result VARCHAR(100)
) SERVER oracle_dblink OPTIONS (schema 'ORCL_SCHEMA', table 'LIS_TEST');-- 建立增量同步触发器
CREATE TRIGGER sync_to_oracle AFTER INSERT OR UPDATE OR DELETE ON lis_test
FOR EACH ROW EXECUTE FUNCTION sync_lis_data_to_oracle();

3.2 多活容灾：多院区互为灾备实现极致可用性

传统灾备架构多为 “一主一备” 或 “一主多备”，存在切换慢、资源利用率低、跨院区协同差等问题。浙人医引入多活容灾架构，让朝晖、越城、富阳三大中心站互为灾备，实现多院区负载均衡与快速故障恢复。

多活容灾的核心优势

• 负载均衡：将各院区的 LIS 业务请求分散到不同中心站，横向拆分系统压力，避免单院区主系统过载；
• 自动切换：故障发生时无需手动干预，系统通过心跳检测自动识别故障节点，快速将业务切换至备用院区，实现 RTO≤10min；
• 数据零丢失：依托实时数据同步技术，各院区数据保持一致，达成 RPO=0 的零错误丢失目标。

多活容灾架构拓扑说明

• 中心站：朝晖院区（Oracle 机房）、越城院区（KingbaseES 机房）、富阳院区（KingbaseES 机房），三者通过高速网络互联；
• 数据同步：采用环状同步机制，各中心站之间通过 KFS 工具实现数据实时互通，确保任一院区故障不影响整体数据完整性；
• 负载调度：通过 DNS 轮询 + 应用层负载均衡策略，根据各院区服务器负载情况动态分配业务请求。

3.3 多写同步：KFS 工具保障环状数据一致性

多写同步是多活容灾架构的核心支撑，浙人医基于业务存量数据校验技术和增量数据校验技术，通过电科金仓自主研发的 KFS（Kingbase File Sync）工具实现环状数据同步，进一步提升容灾能力。

KFS 工具的核心特性

• 多模式同步：支持全量同步、增量同步、实时同步三种模式，适配不同业务场景需求；
• 一致性校验：内置数据校验算法，自动对比各院区数据一致性，发现差异后自动触发数据修复；
• 高可靠性：支持断点续传、故障重试机制，网络中断后恢复连接可继续同步，避免数据丢失；
• 低延迟：同步延迟控制在毫秒级，满足医疗数据实时互通的业务要求。

KFS 工具同步配置示例（核心配置文件）

<!-- KFS环状同步配置文件：kfs_sync.xml -->
<kfs-config><!-- 同步节点配置：三大中心站 --><nodes><node id="node_zhaohui" ip="192.168.2.10" port="8080" db-type="oracle" db-name="orcl" user="kfs_user" password="kfs_pass"/><node id="node_yuecheng" ip="192.168.2.20" port="8080" db-type="kingbase" db-name="lis_db" user="kfs_user" password="kfs_pass"/><node id="node_fuyang" ip="192.168.2.30" port="8080" db-type="kingbase" db-name="lis_db" user="kfs_user" password="kfs_pass"/></nodes><!-- 同步规则：LIS核心表 --><sync-rules><rule table="lis_sample" sync-mode="real-time" check-consistency="true"/><rule table="lis_test_result" sync-mode="real-time" check-consistency="true"/><rule table="lis_instrument" sync-mode="incremental" sync-interval="60s"/></sync-rules><!-- 环状同步策略 --><sync-strategy type="ring" retry-count="3" retry-interval="10s"/>
</kfs-config>

3.4 卫星方案：小型院区应急能力升级

针对望江山、滨江、萧山等小型院区或在建院区，浙人医采用轻量化卫星站方案，在重要工作位置布置小型化节点，保留核心业务功能，减少对主干网络的依赖，提升应急处置能力。

卫星方案的部署逻辑

• 硬件轻量化：采用小型服务器或边缘计算设备，无需搭建复杂机房，降低部署成本；
• 功能核心化：仅保留标本接收、检验结果录入、数据本地缓存等核心功能，满足应急诊疗需求；
• 异步同步：卫星站与中心站采用异步数据同步机制，网络恢复后自动上传本地数据，确保数据不丢失；
• 自主运行：网络中断时，卫星站可独立运行，保障本地诊疗业务正常开展。

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四、全栈落地：富阳院区的信创实践与性能验证

LIS 系统的成功迁移为浙人医全栈信创建设奠定了基础，新启用的富阳院区作为全省首个医疗全栈信创样板间，集中展现了国产生态的成熟度与实战能力。

4.1 全栈信创生态部署

富阳院区构建了从底层硬件到上层应用的全栈国产化体系，核心组件包括：

• 服务器操作系统：涵盖麒麟、统信、龙蜥、欧拉等主流国产操作系统，适配不同服务器硬件；
• 桌面操作系统：以中科方德、统信为主，满足医护人员日常办公、系统操作需求；
• 数据库：KingbaseES 作为核心数据底座，支撑 HIS、EMR、LIS、PACS 等所有业务系统；
• 中间件：采用国产应用服务器中间件、消息队列中间件，确保系统架构自主可控；
• 云架构：与浙江省健康云深度合作，机房作为健康云的计算节点和容灾中心，按需购买云服务，实现弹性扩展。

4.2 业务系统云化部署优势

富阳院区的 HIS、EMR、LIS、PACS 等核心业务系统均实现云化部署，带来三大核心价值：

• 资源弹性伸缩：根据诊疗高峰低谷动态调整计算、存储资源，避免资源浪费；
• 运维效率提升：通过云平台实现系统统一监控、统一运维，降低多系统管理复杂度；
• 容灾能力强化：依托健康云的分布式架构，实现跨区域容灾备份，进一步提升系统可用性。

4.3 性能验证数据：效率提升显著

富阳院区试运行以来，系统性能表现优异，关键指标如下：

• 系统访问量：每小时访问量达 40 多万次，支撑日均大量患者诊疗需求；
• 数据库性能：IOPS（每秒读写操作数）达到 1 万以上，满足高频数据交互需求；
• 响应速度：数据调用时间平均缩短 0.8 秒，效率提升 60%；业务高峰时响应延迟≤0.3 秒；
• 稳定性：系统运行故障率低于 0.01%，业务连续性保持 99.99%。

性能对比表

指标	原系统（Oracle 架构）	新系统（KingbaseES + 云架构）	提升效果
数据调用平均时间	1.3 秒	0.5 秒	缩短 0.8 秒
数据调用效率	-	-	提升 60%
业务高峰响应延迟	0.8 秒	≤0.3 秒	降低 62.5%
每小时最大访问量	25 万次	40 万次	提升 60%
数据库 IOPS	6000 次 / 秒	≥10000 次 / 秒	提升 66.7%

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五、KingbaseES 在医疗场景的实战操作示例

作为项目核心数据底座，KingbaseES 数据库在医疗场景的适配性和易用性得到充分验证。以下为 LIS 系统中高频使用的数据库操作示例，供医疗信息化从业者参考。

5.1 数据插入：检验标本信息录入

-- 插入LIS标本信息（含患者基本信息、标本类型、采样时间等）
INSERT INTO lis_sample (sample_no, patient_id, patient_name, gender, age, dept_name, bed_no, sample_type, collect_time, receive_time, status
) VALUES ('S202510230001', 'P20250001', '张三', '男', 45,'心血管内科', '302床', '血液', TO_TIMESTAMP('2025-10-23 08:30:00', 'YYYY-MM-DD HH24:MI:SS'),TO_TIMESTAMP('2025-10-23 08:45:00', 'YYYY-MM-DD HH24:MI:SS'), '待检验'
),
('S202510230002', 'P20250002', '李四', '女', 32,'呼吸内科', '205床', '尿液', TO_TIMESTAMP('2025-10-23 09:10:00', 'YYYY-MM-DD HH24:MI:SS'),TO_TIMESTAMP('2025-10-23 09:20:00', 'YYYY-MM-DD HH24:MI:SS'), '待检验'
);

5.2 数据查询：临床检验结果检索

-- 医生查询患者近3个月的检验结果（按检验时间倒序）
SELECT s.sample_no, s.sample_type, t.test_item, t.test_result,t.reference_range, t.test_time, t.operator
FROM lis_sample s
JOIN lis_test_result t ON s.sample_no = t.sample_no
WHERE s.patient_id = 'P20250001'AND t.test_time >= CURRENT_DATE - INTERVAL '3 months'
ORDER BY t.test_time DESC;-- 统计某科室当日检验标本完成情况
SELECT sample_type, COUNT(*) AS total_count,SUM(CASE WHEN status = '已完成' THEN 1 ELSE 0 END) AS completed_count,SUM(CASE WHEN status = '待检验' THEN 1 ELSE 0 END) AS pending_count
FROM lis_sample
WHERE dept_name = '心血管内科'AND collect_time >= CURRENT_DATE
GROUP BY sample_type;

5.3 数据更新：检验结果修正与状态变更

-- 修正检验结果（需记录操作日志，保障可追溯）
UPDATE lis_test_result
SET test_result = '5.2 mmol/L',update_time = TO_TIMESTAMP('2025-10-23 10:30:00', 'YYYY-MM-DD HH24:MI:SS'),operator = '王医生',remark = '修正原始误差'
WHERE sample_no = 'S202510230001'AND test_item = '血糖';-- 批量更新标本状态为“已完成”
UPDATE lis_sample
SET status = '已完成',complete_time = TO_TIMESTAMP('2025-10-23 11:00:00', 'YYYY-MM-DD HH24:MI:SS')
WHERE sample_no IN ('S202510230001', 'S202510230002')AND status = '检验中';

5.4 数据删除：过期无效数据清理

-- 删除3年前的无效标本数据（需先备份至历史表）
INSERT INTO lis_sample_history
SELECT * FROM lis_sample
WHERE collect_time < CURRENT_DATE - INTERVAL '3 years'AND status = '无效';DELETE FROM lis_test_result
WHERE sample_no IN (SELECT sample_no FROM lis_sampleWHERE collect_time < CURRENT_DATE - INTERVAL '3 years'AND status = '无效'
);DELETE FROM lis_sample
WHERE collect_time < CURRENT_DATE - INTERVAL '3 years'AND status = '无效';

六、项目价值与行业启示

浙人医 LIS 系统国产化异构多活改造项目的成功落地，不仅解决了自身多院区运营的核心痛点，更为医疗行业信创建设提供了宝贵的实践经验，其行业价值主要体现在三个方面：

6.1 探索了多院区信创的 “浙江路径”

项目采用 “以点带面、循序渐进” 的策略，从 LIS 系统单点突破，逐步扩展至全栈信创，避免了 “大拆大建” 带来的业务风险。这种 “试点先行、经验复用” 的模式，为多院区集团化医院提供了可复制的信创建设框架。

6.2 验证了国产数据库的医疗场景适配能力

KingbaseES 数据库在医疗行业的成功应用，打破了国外数据库的垄断局面。其异构兼容、多活容灾、高可用性等特性，充分满足了医疗行业复杂的业务需求，证明了国产数据库在核心业务场景的可靠性。

6.3 树立了 “自主可控 + 效率提升” 的双重标杆

项目不仅实现了核心技术的自主可控，保障了医疗数据安全，更通过架构优化实现了 60% 的数据调用效率提升，为患者和医护人员带来了实实在在的体验改善，诠释了 “信创不是简单替代，而是技术升级” 的核心逻辑。

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浙人医联合电科金仓打造的国内首个 LIS 国产化异构数据多院区多活改造案例，是医疗信创领域的一次成功实践。项目通过四大技术创新构建了稳定可靠的异构多活容灾架构，以全栈信创落地实现了业务效率与数据安全的双重提升，为行业树立了标杆。

随着信创战略的持续推进，医疗行业的国产化改造将进入深水区。未来，多院区协同、云原生部署、人工智能融合将成为医疗信创的核心趋势。浙人医的实践表明，选择适配性强的国产技术产品、采用科学合理的改造策略、注重业务与技术的深度融合，是信创建设成功的关键。期待更多医疗机构借鉴这一经验，共同构建自主可控、高效便捷的医疗信息化体系，守护人民健康福祉。

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