Akashi 阿卡西智能底座

Akashi 阿卡西智能底座®

Akashi 阿卡西智能底座是超星新一代智能医疗信息系统SupX的底层支撑平台，所有的系统微件化能力、通讯管理能力、中台的支持能力和前台的智能体能力都包含在该智能底座中。主要包括产品开发平台、MDP建模平台、运维监控平台、云原生管理平台、微架构管理平台、弹性伸缩管理平台、多语言管理平台、Atlas阿特拉斯集成平台服务器、Chiron凯隆集成引擎、ESB企业服务总线等，是SupX系统的核心引擎。

MDP 建模平台云原生技术微服务架构

Akashi 阿卡西智能底座

Akashi 阿卡西智能底座是超星新一代智能化医疗信息系统SupX的底层支撑平台。超星SupX系统按照逻辑主要分为三大层次，即底层的阿卡西平台、中间层的领域操作系统、上层的医疗专用浏览器。在这三大层次中，最核心的为底层阿卡西平台，封装了研发平台、测试平台、运维平台、硬件监控与弹性可伸缩服务、建模平台、集成引擎、集成平台引擎、云原生微架构管理、一体化管理等，是驱动整体业务的核心引擎。

MDP 建模平台

临床信息建模实现诊疗知识的结构化表达

电子病历结构化建模‌：基于HL7 CDA、FHIR等标准，对病程记录、诊断、医嘱等内容进行语义建模； ‌疾病路径建模‌：构建高血压、糖尿病等单病种临床路径模型，规范诊疗行为； ‌医学知识图谱建模‌：整合临床指南、药品说明书与历史病例，形成支持AI推理的语义网络； ‌NLP文本解析模型‌：从自由文本病历中自动提取症状、诊断、治疗等关键实体，用于质控与科研分析。
数据建模构建统一语义的数据中台基础

主数据模型‌：定义患者、医生、科室、药品等核心实体的统一编码与属性标准，支撑EMPI与CDR建设； ‌临床数据中心（CDR）模型‌：以患者为中心整合HIS、LIS、PACS等系统数据，形成360°视图的数据结构； ‌数据仓库维度建模‌：采用星型或雪花模型设计主题域（如门诊、住院、费用），服务于BI分析与绩效管理； ‌实时数据流模型‌：基于Kafka+Spark Streaming构建流式处理管道，支持危急值预警等低延迟场景
业务流程建模优化医疗服务闭环管理

BPM流程建模‌,使用标准符号描述门诊预约、住院办理、手术排程等跨系统协作流程； ‌流程挖掘（Process Mining）‌,基于日志数据还原实际流程路径，发现瓶颈与异常环节； ‌DRG/DIP支付流程建模‌,对接医保结算规则，模拟不同诊疗方案的成本与收益，辅助临床路径优化； ‌应急响应流程建模‌,预设火灾、停电、传染病暴发等应急预案的执行逻辑，支持演练与调度
AI模型集成与管理推动智能诊疗落地

医学影像AI模型‌,集成肺结节检测、脑出血识别等深度学习模型，辅助放射科医生判读PACS图像； ‌预测性维护模型‌,基于设备运行日志构建故障预测模型，提前预警CT机、呼吸机等高值设备异常； ‌能耗优化模型‌,利用机器学习分析空调、照明用电模式，动态调整运行策略以降低万元收入能耗支出； ‌自然语言生成模型‌,自动生成出院小结、病程摘要，减轻医生文书负担

云原生技术

云原生中台架构数据与业务能力复用

技术中台‌，提供统一的身份认证、消息队列、API网关等基础组件； ‌数据中台‌，整合HIS、LIS、PACS等系统数据，打破“信息孤岛”，支撑AI分析； ‌业务中台‌，沉淀挂号、支付、通知等通用能力，新应用调用即可复用

动态编排系统（Kubernetes）实现资源智能调度与管理

声明式API管理‌：通过YAML文件定义服务状态，系统自动达成目标配置； ‌自动扩缩容（HPA）‌：根据挂号流量、影像调阅高峰动态调整服务实例数量； ‌高可用保障‌：多副本部署+健康检查机制，实现故障自动切换； ‌混合云支持‌：核心数据留驻本地，突发流量由公有云承接，兼顾安全与弹性

DevOps与持续交付：打通开发运维闭环

快速迭代能力‌：新功能从开发到上线周期从数周缩短至小时级； ‌版本回滚机制‌：出现问题可秒级回退，保障业务连续性； ‌可观测性体系‌：集成日志、监控、链路追踪，快速定位性能瓶颈； ‌医院IT自主可控‌：赋能院内信息科参与系统维护与优化，降低对外部厂商依赖

微服务架构

服务微件化拆分：按业务职能精细划分

流程服务化‌，挂号、问诊、缴费、处方、报告查询等功能各自独立成服务；服务微件化，把上述服务中的各个单独功能再拆分成微件，便于后期MDP建模
独立部署与运行保障系统鲁棒性与灵活性

故障隔离机制‌，某一服务异常（如缴费系统宕机）不会导致整个平台瘫痪； ‌技术栈自由选择‌，不同服务可选用最适合的语言与数据库（如Java+MySQL用于HIS，Python+MongoDB用于AI分析）； ‌灰度发布支持‌，新版本先对部分用户开放，验证稳定后再全量上线，降低风险
去中心化治理与自主管理提升团队协作效率

独立数据库设计‌，每个服务维护自有数据存储，避免强依赖与数据争用； ‌服务注册与发现‌，利用Nacos实现服务自动注册与动态调用； ‌配置中心统一管理‌，通过Spring Cloud Config集中管理各服务配置参数，支持热更新
自动化运维与可观测性体系保障系统稳定运行

CI/CD流水线‌，代码提交后自动构建镜像、部署到测试环境并执行自动化测试； ‌链路跟踪（Tracing）‌，记录跨服务调用链路，快速定位性能瓶颈与故障点； ‌日志聚合分析‌，通过ELK（Elasticsearch+Logstash+Kibana）集中收集与分析日志； ‌健康检查与自愈‌，Kubernetes定期探测服务状态，异常时自动重启或替换实例

一体化设计

HIS与核心临床系统的深度集成

HIS与EMR、LIS、PACS的深度融合‌：医生在HIS中开立医嘱或检查后，信息自动同步至EMR、LIS、PACE中，支持结构化录入、智能提醒和质控审核
统一数据标准与通信协议

采用HL7标准传输文本信息、使用DICOM协议管理医学影像‌、遵循IHE集成模式规范流程‌、建立院内主数据标准
实现全流程闭环管理

门诊全流程线上化‌，患者可通过手机完成预约、缴费、报告查询、电子病历打印等操作； ‌住院智能管理‌，床位分配、护理记录、费用结算全程联动，提升运营效率； ‌药品与耗材闭环追踪‌，从处方开具、药房发药到护士执行，全程扫码核验，保障用药安全； ‌医保智能审核‌，系统自动比对诊疗行为与医保规则，防范违规风险