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引言
在医疗信息化建设中，医院信息系统(HIS)、电子病历(EMR)、检验系统(LIS)等各类医疗信息系统长期存在数据孤岛问题，系统间数据交换不畅，严重影响了医疗服务效率和质量。传统数据集成方案通常采用批处理方式，数据延迟大，难以满足现代医疗场景对实时数据同步的需求。本研究报告基于变更数据捕获（CDC）技术和流处理引擎，提出了一种实现医疗数据秒级同步的解决方案，通过整合HIS、电子病历、检验系统等30余个数据孤岛，构建实时临床数据中心，将患者缴费、处方、检查结果等数据更新延迟降至毫秒级，显著提升了医院的漏费管控能力和用药安全水平。
变更数据捕获（CDC）技术概述
变更数据捕获（Change Data Capture，CDC）是一种企业数据集成模式，通常用于将实时更新从关系数据库流式传输到其他使用者。它是一种经过验证的数据集成模式，用于跟踪数据更改，并向必须响应这些更改的其他系统和服务发出警报。变更数据捕获有助于确保所有依赖数据的系统都能访问最新的信息，从而提高数据一致性和系统间的协作效率[1]。
CDC技术的核心原理是通过监控数据库的事务日志，识别和跟踪对数据库中的数据所做的更改，包括插入、更新和删除操作。这些变更（表示为列表）通常称为"CDC源"。当源数据系统（例如SAP）中的数据发生变化时，目标系统（如大数据平台）不会修改现有记录，而是将更新后的信息添加为新记录[2]。为避免重复，需要之后应用合并操作。此过程称为变更数据捕获[3]。
变更数据捕获技术的主要优势在于其实时性和高效性。基于数据库日志API解析的CDC是一种常用的数据变更捕获技术，它通过读取和解析数据库的事务日志来捕获数据的增量变化。这种方法不需要在源数据库上创建额外的索引，也不会显著增加源数据库的负载，因此对源系统的影响很小[4]。数据变更捕获（CDC）是一种捕捉数据变更的技术。它能实时监控数据源（如数据库、应用系统等）中数据的增、删、改等变化，并记录下这些变更，以便其他系统可以及时获取并处理这些变化[4]。
在医疗信息系统中，CDC技术的应用尤为重要。医院通常拥有多个独立运行的医疗信息系统，如HIS、EMR、LIS等，这些系统各自维护着自己的数据库，数据更新往往不同步。通过CDC技术，可以实时捕获这些系统中的数据变更，并将这些变更实时传递到数据集成平台或数据仓库中，从而实现医疗数据的实时共享和分析。这不仅提高了医疗服务的效率，也为医疗决策提供了更加及时和准确的数据支持。
为了构建实时临床数据中心并实现毫秒级数据同步，以下是一个基于CDC和流处理引擎的Python技术方案，整合HIS、电子病历、检验系统等30+孤岛数据：