医疗大数据分析框架
健康医疗信息化大数据服务平台构建方案
健康医疗信息化大数据服务平台构建方案第一章引言 (2)1.1 项目背景 (2)1.2 项目意义 (2)1.3 项目目标 (3)第二章需求分析 (3)2.1 用户需求分析 (3)2.2 业务流程分析 (3)2.3 功能需求分析 (4)2.4 技术需求分析 (4)第三章系统架构设计 (4)3.1 系统架构概述 (4)3.2 数据采集与存储 (5)3.3 数据处理与分析 (5)3.4 数据展示与应用 (6)第四章数据采集与清洗 (6)4.1 数据采集方式 (6)4.2 数据清洗策略 (6)4.3 数据质量保障 (7)4.4 数据安全与隐私保护 (7)第五章数据存储与管理 (7)5.1 数据存储方案 (7)5.2 数据库设计 (8)5.3 数据备份与恢复 (8)5.4 数据安全管理 (8)第六章数据处理与分析 (9)6.1 数据预处理 (9)6.1.1 数据清洗 (9)6.1.2 数据整合 (9)6.1.3 数据转换 (9)6.2 数据挖掘算法 (10)6.2.1 决策树 (10)6.2.2 支持向量机 (10)6.2.3 朴素贝叶斯 (10)6.2.4 聚类算法 (10)6.3 模型构建与评估 (10)6.3.1 特征选择 (10)6.3.2 模型训练 (10)6.3.3 模型评估 (10)6.4 数据可视化 (11)6.4.1 直方图 (11)6.4.2 散点图 (11)6.4.3 热力图 (11)6.4.4 雷达图 (11)第七章数据应用与服务 (11)7.1 应用场景分析 (11)7.2 业务协同与集成 (12)7.3 用户服务与支持 (12)7.4 服务质量保障 (12)第八章系统集成与测试 (13)8.1 系统集成策略 (13)8.2 测试用例设计 (13)8.3 测试执行与评估 (14)8.4 系统优化与调整 (14)第九章项目管理与实施 (15)9.1 项目管理流程 (15)9.2 风险管理 (15)9.3 项目进度控制 (15)9.4 项目成果评价 (16)第十章未来发展与展望 (16)10.1 技术发展趋势 (16)10.2 业务拓展方向 (16)10.3 市场前景分析 (16)10.4 政策法规与合规性 (17)第一章引言1.1 项目背景信息技术的飞速发展，大数据技术在各行各业中的应用日益广泛，健康医疗领域亦不例外。
健康医疗大数据标签体系构建方法研究
—管理doi:l0.3969/j.issn.1672-5166.2021.02.08健康医疗大数据标签体系构建方法研究王霞①徐向东牡周光华②杨皓①张宇希②文章编号：1672-5166(2021)02-0189-05中图分类号：R-34；TP311.13文献标志码：A摘要在界定健康医疗大数据标签相关概念的基础上，以国家全民健康保障信息平台为应用场景，分析了健康医疗大数据用户的类别及其信息需求，提出了健康医疗大数据标签体系的分类框架、标签维度和标签的设计方法，以及标签命名和取值的标准化原则，搭建了健康医疗大数据标签管理系统的基本架构，研究结果能够为该领域数据标签体系构建提供适宜的方法学指导。
建立健康医疗大数据标签体系，不仅能够提升用户利用数据资源的效率，而且有利于机器学习和数据挖掘算法的深度应用，支持科学管理与循证决策。
关键词健康医疗大数据数据标签标签体系Research on the Construction Method of the Tag System for Health Care Big DataWANG Xia,XU Xiangdong,ZHOU Guanghua,YANG Zhe,ZHANG YuxiDepartment of Health Statistics,Faculty of Preventive Medicine,Air Force Medical University,Xi'an710032, Shaanxi,ChinaAbstract Based on the definition of health care big data tag related concepts,taking the national health insurance information platform as the application scenario,this study analyzes the categories of health care big data users and their information needs,puts forward the classification framework of health care big data tag system,the design method of tag dimensions and tags,as well as the standardization principle of tag naming and value,and builds the basic architecture of the tag management system.The research results can provide appropriate methodological guidance for the construction of data tag system in this field.The establishment of health care big data tag system can not only improve the efficiency of users'utilization of data resources,but also facilitate the deep application of machine learning and data mining algorithm,and support scientific management and evidence-based decision-making.Keywords health care big data;data tag;tag system基金顶目：国家自然科学基金面上顶目《□生统计大数据标准化关键技术研究》(顶目编号：81673269),国家口生健康委统计信息中心顶目《健康医疗数据标签体系构建方法研究》(顶目编号：20190302)①空军军医大学预防医学系口生统计学教研室，陕西省西安市，710032②国家口生健康委统计信息中心，北京市，100810作者简介：王霞(1969—),女，博士，副教授；研究方向：口生信息标准化与口生统i+；E-mail：****************.cn通信作者：徐向东(1968—),女，本科，处长，研究员；研究方向：健康医疗信息it；E-mail：************.cn△通信作者189©@中国卫生信息管理/CHINESE JOURNAL OF HEALTH INFORMATICS AND MANAGEMENT0引言健康医疗大数据是国家重要的基础性战略资源［11,如何提升对健康医疗大数据的治理能力，发挥"数据力”的价值是当前面临的重要议题间。
医疗行业大数据健康管理平台搭建方案
医疗行业大数据健康管理平台搭建方案第一章：项目概述 (2)1.1 项目背景 (2)1.2 项目目标 (3)1.3 项目范围 (3)第二章：需求分析 (3)2.1 用户需求分析 (3)2.2 功能需求分析 (4)2.3 技术需求分析 (5)第三章：平台架构设计 (5)3.1 系统架构设计 (5)3.1.1 整体架构 (5)3.1.2 技术架构 (6)3.2 数据库设计 (6)3.2.1 表结构设计 (6)3.2.2 索引设计 (6)3.2.3 数据安全策略 (7)3.3 网络架构设计 (7)3.3.1 网络拓扑结构 (7)3.3.2 网络安全策略 (7)3.3.3 数据传输协议 (7)第四章：数据采集与处理 (7)4.1 数据采集方式 (7)4.1.1 物联网设备采集 (8)4.1.2 电子病历系统采集 (8)4.1.3 医疗机构数据交换 (8)4.1.4 用户主动输入 (8)4.2 数据处理流程 (8)4.2.1 数据接收 (8)4.2.2 数据预处理 (8)4.2.3 数据存储 (8)4.2.4 数据分析 (8)4.2.5 数据应用 (8)4.3 数据清洗与整合 (8)4.3.1 数据清洗 (9)4.3.2 数据整合 (9)第五章：数据存储与管理 (9)5.1 数据存储方案 (9)5.2 数据安全管理 (9)5.3 数据备份与恢复 (10)第六章：数据分析与挖掘 (10)6.1 数据分析方法 (10)6.2 数据挖掘算法 (11)6.3 数据可视化展示 (11)第七章：健康管理服务 (11)7.1 健康评估与监测 (12)7.1.1 健康评估 (12)7.1.2 健康监测 (12)7.2 健康干预与指导 (12)7.2.1 健康干预 (12)7.2.2 健康指导 (12)7.3 健康教育与宣传 (13)7.3.1 健康教育 (13)7.3.2 健康宣传 (13)第八章：平台开发与实施 (13)8.1 技术选型与开发 (13)8.1.1 技术选型 (13)8.1.2 开发流程 (14)8.2 系统测试与优化 (14)8.2.1 测试策略 (14)8.2.2 优化策略 (14)8.3 项目实施与管理 (14)8.3.1 项目计划 (14)8.3.2 风险管理 (15)第九章：安全保障与合规 (15)9.1 数据安全策略 (15)9.2 信息安全法规 (16)9.3 用户隐私保护 (16)第十章：项目评估与展望 (16)10.1 项目评估指标 (16)10.2 项目效益分析 (17)10.3 未来发展展望 (17)第一章：项目概述1.1 项目背景科技的发展和医疗行业的数字化转型，大数据技术在健康管理领域中的应用日益广泛。
健康医疗大数据应用及服务优化方案设计
健康医疗大数据应用及服务优化方案设计第一章引言 (3)1.1 健康医疗大数据概述 (3)1.2 应用背景与意义 (3)1.3 国内外研究现状 (4)1.4 本文结构安排 (4)第二章：健康医疗大数据关键技术研究 (4)第三章：健康医疗大数据应用案例分析 (4)第四章：健康医疗大数据应用及服务优化方案设计 (4)第五章：方案实施与评价 (4)第二章健康医疗大数据采集与存储 (4)2.1 数据采集技术 (4)2.2 数据存储技术 (4)2.3 数据清洗与预处理 (5)第三章健康医疗大数据分析与挖掘 (5)3.1 数据分析方法 (5)3.1.1 统计分析方法 (5)3.1.2 机器学习方法 (6)3.1.3 深度学习方法 (6)3.2 数据挖掘技术 (6)3.2.1 关联规则挖掘 (6)3.2.2 聚类分析 (6)3.2.3 分类预测 (6)3.3 模型建立与评估 (6)3.3.1 数据预处理 (7)3.3.2 特征选择 (7)3.3.3 模型选择与训练 (7)3.3.4 模型评估 (7)第四章健康医疗大数据应用场景 (7)4.1 临床决策支持 (7)4.1.1 数据来源 (7)4.1.2 应用案例 (7)4.2 疾病预测与防控 (8)4.2.1 数据来源 (8)4.2.2 应用案例 (8)4.3 个性化医疗 (8)4.3.1 数据来源 (8)4.3.2 应用案例 (8)第五章健康医疗大数据安全与隐私保护 (9)5.1 数据安全策略 (9)5.2 隐私保护技术 (9)5.3 法律法规与政策 (9)第六章健康医疗大数据服务平台设计 (10)6.1 平台架构设计 (10)6.1.1 总体架构 (10)6.1.2 技术架构 (10)6.1.3 安全与隐私保护 (11)6.2 功能模块划分 (11)6.2.1 数据管理模块 (11)6.2.2 分析与挖掘模块 (11)6.2.3 应用与服务模块 (11)6.3 技术选型与实现 (11)6.3.1 数据源接入技术 (11)6.3.2 数据处理技术 (12)6.3.3 数据存储技术 (12)6.3.4 数据分析技术 (12)6.3.5 应用开发技术 (12)第七章健康医疗大数据服务优化策略 (12)7.1 数据质量提升 (12)7.1.1 数据清洗与预处理 (12)7.1.2 数据质量控制 (12)7.1.3 数据更新与维护 (12)7.2 服务响应速度优化 (13)7.2.1 技术架构优化 (13)7.2.2 数据存储与查询优化 (13)7.2.3 网络传输优化 (13)7.3 用户个性化服务 (13)7.3.1 用户画像构建 (13)7.3.2 个性化推荐算法 (13)7.3.3 个性化服务策略 (14)第八章健康医疗大数据应用案例分析 (14)8.1 某地区疫情预测与防控 (14)8.1.1 背景介绍 (14)8.1.2 应用方案 (14)8.2 某医院临床决策支持系统 (14)8.2.1 背景介绍 (14)8.2.2 应用方案 (14)8.3 某医疗企业个性化医疗方案 (15)8.3.1 背景介绍 (15)8.3.2 应用方案 (15)第九章健康医疗大数据产业发展现状与趋势 (15)9.1 产业发展现状 (15)9.2 产业政策与法规 (16)9.3 发展趋势 (16)第十章结论与展望 (16)10.1 研究结论 (16)10.2 研究局限 (17)10.3 未来展望 (17)第一章引言信息技术的飞速发展，健康医疗大数据作为一种重要的信息资源，逐渐成为推动医疗卫生事业发展的新引擎。
医疗健康大数据指导2024年的医疗决策
德水平。
行业内最佳实践案例分享
案例一
某医疗机构建立完善的隐私保护 制度，通过技术手段和管理措施 ，确保患者数据的安全性和隐私
性。
案例二
某数据运营商在医疗健康大数据 处理过程中，严格遵守伦理规范 ，保障数据质量和可靠性，为医
疗决策提供有力支持。
案例三
某第三方机构在医疗健康大数据 共享环节，采用去标识化、加密 等技术手段，确保数据共享的安
医疗健康大数据指导2024年的医 疗决策
汇报人：XX 2024-02-01
目 录
• 医疗健康大数据背景与意义 • 数据采集、整合与标准化建设 • 挖掘分析技术在医疗健康领域应用 • 隐私保护和伦理问题探讨 • 政策支持与产业协同发展策略 • 总结回顾与未来展望
01 医疗健康大数据背景与意 义
大数据时代背景
数据安全。
标准化建设进程及成果展示
制定标准
参照国际和国内相关标准，制定 医疗健康大数据的采集、存储、
处理和应用标准。
推广实施
通过培训、宣传等方式，推广实施 标准化建设，提高数据质量和应用 效果。
成果展示
展示标准化建设成果，包括数据质 量提升、应用效果改善等，增强各 方对标准化建设的信心和认可度。
质量评估与持续改进计划
应用将更加广泛和深入。
02
实时数据监测与预警系统建设
基于实时数据流的监测和预警系统将成为未来医疗健康大数据发展的重
要方向。
03
个性化医疗与健康管理
利用大数据分析技术，实现个性化医疗方案制定和健康管理服务将成为
可能。
下一步工作计划部署
完善数据治理体系
建立健全的数据治理体系，确保数据的规范性、 准确性和安全性。
医保大数据监管及风控服务要求
医保大数据监管及风控服务要求1.项目背景1、两定机构快速增长。
定点医疗机构和定点零售药店（以下简称“两定机构”）数量增长迅猛。
《国务院关于第一批62项中央指定地方实施行政审批事项的决定》（国发〔2015〕57号）的实施，我市全面取消了社会保险行政部门实施的两定资格审查项目，两定机构数量快速上升，增幅达150%。
2、医疗保险参保人数量增长。
截至2020年9月，基本医疗保险参保同比2016年增长23.07%。
3、监管人员严重不足。
2016年至2020年，医保监督专（兼）职工作人员从59人降至52人，人均监管两定机构从40余家增加至120家，人均监管参保人从20万人增加至30余万人，医保监督工作人员严重不足。
4、医保业务系统产生数据量大。
医保业务系统每天记账数据约60万笔，每年约2亿笔记账数据。
5、医保智能审核系统未能发现复合型违规情况。
虽然市医保中心已开展记账数据“T+1”日审工作，但日审规则是对单条记账数据进行审核，由于医疗临床的复杂性、诊疗行为的整体性和参保人就诊的多样性，有些医保违规行为通过日审可能无法发现，需要通过大数据多维度、立体分析发现疑点数据。
对单个医保违法违规行为特点进行剖析研究，形成复合型规则，从点到面，以点扩面，对全市医保记账数据进行大数据分析，发现全量此类违法违规行为的线索。
为贯彻落实《国务院办公厅关于推进医疗保障基金监管制度体系改革的指导意见》文件精神，“建立和完善医保智能监控系统，加强大数据应用”，进一步维护我市医疗保障基金安全，实现我市医疗保障事业可持续发展，我处拟委托有资质、有经验、实力强的第三方力量开展医保大数据监管及风控工作。
2.服务要求(一)服务内容1、数据采集处理服务：与医保业务系统进行对接，根据国家医保局对基金监管数据标准，对全量医保业务系统记账数据进行采集和处理，将非标准化数据转化为满足大数据风控工作要求的标准化数据，以提升数据分析的精准性。
项目所采用的数据标准应与国家医保局发布的15套统一的编码标准相统一。
健康医疗大数据应用开发方案
健康医疗大数据应用开发方案第一章绪论 (2)1.1 研究背景 (2)1.2 研究目的与意义 (3)第二章健康医疗大数据概述 (3)2.1 健康医疗大数据的定义 (3)2.2 健康医疗大数据的特点 (3)2.2.1 数据量大 (3)2.2.2 类型多样 (4)2.2.3 价值密度高 (4)2.2.4 增长速度快 (4)2.3 健康医疗大数据的类型 (4)2.3.1 电子病历数据 (4)2.3.2 医学影像数据 (4)2.3.3 病理切片数据 (4)2.3.4 公共卫生数据 (4)2.3.5 药物研发数据 (4)2.3.6 互联网医疗数据 (4)第三章数据采集与整合 (5)3.1 数据来源 (5)3.2 数据采集方法 (5)3.3 数据整合与清洗 (5)第四章数据存储与管理 (6)4.1 数据存储技术 (6)4.1.1 关系型数据库存储 (6)4.1.2 非关系型数据库存储 (6)4.1.3 分布式存储 (6)4.2 数据管理策略 (6)4.2.1 数据分类与整合 (7)4.2.2 数据清洗与预处理 (7)4.2.3 数据分析与挖掘 (7)4.3 数据安全与隐私保护 (7)4.3.1 数据加密 (7)4.3.2 访问控制 (7)4.3.3 数据审计 (7)4.3.4 隐私保护 (7)第五章数据分析与挖掘 (7)5.1 数据分析方法 (7)5.2 数据挖掘技术 (8)5.3 应用场景与案例 (8)第六章健康医疗大数据应用开发框架 (9)6.1 应用开发流程 (9)6.2 应用开发关键技术 (9)6.3 应用开发平台与工具 (10)第七章健康医疗大数据应用案例 (10)7.1 智能诊断与辅助决策 (10)7.1.1 肺结节智能诊断系统 (10)7.1.2 心电图智能分析系统 (11)7.1.3 病理切片智能识别系统 (11)7.2 个性化医疗与健康管理 (11)7.2.1 基因组数据分析与应用 (11)7.2.2 智能穿戴设备与健康管理 (11)7.2.3 药物重定向与个性化用药 (11)7.3 医疗资源优化与调度 (11)7.3.1 医疗资源分布与优化 (11)7.3.2 智能预约与调度系统 (12)7.3.3 疾病预测与防控 (12)第八章政策法规与标准规范 (12)8.1 国内外政策法规概述 (12)8.2 健康医疗大数据标准规范体系 (12)8.3 政策法规对应用开发的指导作用 (13)第九章市场前景与投资策略 (13)9.1 市场前景分析 (13)9.2 投资策略与建议 (14)9.3 成功案例分析 (14)第十章总结与展望 (14)10.1 研究成果总结 (14)10.2 存在问题与挑战 (15)10.3 未来发展趋势与展望 (15)第一章绪论1.1 研究背景信息技术的飞速发展，大数据技术在各个行业中的应用日益广泛，健康医疗领域也迎来了大数据时代。
数字化医院大数据平台建设方案
医疗数据的价值未得到充 分利用，存在信息孤岛、 数据冗余等问题。
近年来，大数据、人工智 能等技术的快速发展，为 医院数据治理和利用提供 了新的机遇。
项目意义
提升医院管理水平
通过大数据平台建设，实现数据规范化、 标准化，提高医院管理效率。
辅助临床决策
通过对海量数据的挖掘和分析，为医生提 供更加准确的诊断建议。
加强数据安全和隐私保护
随着社会对数据安全的关注度不断提高，需要进一步加强数据的安全和隐私保护措施，确 保数据的安全性和可靠性。
谢谢您的聆听
THANKS
04
数字化医院大数据平台技术方案设计
技术架构设计
架构模式
采用分布式、微服务的 技术架构，以实现高可 用、可扩展性及安全性 。
技术栈选择
基于开源技术，选用适 合大数据处理的 Hadoop、Spark等框 架，以及适合数据存储 的HDFS、HBase等。
平台部署
在云平台上部署，利用 云资源进行弹性扩展。
质量。
辅助决策支持
大数据平台能够为医院领导提供全 面、准确的数据支持，帮助他们做 出科学、合理的决策。
提升科研水平
大数据平台能够为科研人员提供丰 富的数据资源和先进的技术手段， 促进医学研究和教育水平的提升。
03
数字化医院大数据平台建设需求分析
数据采集与存储
数据源多样化
支持从HIS、LIS、PACS、EMR 等业务系统采集数据，同时也能 整合社交媒体、患者反馈等外部
降低医疗成本和风险。
科研教学
为科研人员提供丰富的病 例数据、流行病学调查等 数据支持，促进医学研究
和教育。
运营管理
通过对医院内部各项业务 数据的分析挖掘，优化医 院资源配置，提高运营效
大数据背景下医院运营信息化平台的建设
184数据库技术Database Technology电子技术与软件工程Electronic Technology & Software Engineering医院作为关键性医疗服务单位，每天将会产生一定数量的临床医疗信息资料，包括病患数据、成本数据等。
临床医疗信息，为医疗研究、提升治疗品质等工作提供重要依据。
医疗工作的各项数据，具有多重挖掘价值，能够提升医院治疗技术升级，加快相关科研研究进度。
因此，以医院为视角，有序完成信息化平台建设，提升各部门医疗资源整合效果，切实发挥信息数据的内在研究价值，为医院先进性发展助力。
1 医院信息化平台的构建思路1.1 转变医院信息管理体系在国内医疗体系获得深入改革的背景下，提升了医院信息化建设的有效性。
与此同时，医疗数据广泛来源于患者电子病历，由此形成医院信息化管理模式。
在大数据技术应用背景下，提升医院信息管理平台的运行能力，加快医院信息化管理效率，有序完成医疗信息整合与存储，高效处理医疗数据，顺应新时期医疗工作智能发展需求。
医院管理人员应结合实际工作需求，为信息化管理平台配置相应的管理制度，以此提升信息化管理平台的运行能力。
1.2 充分运行云技术在建设医院信息化平台期间，应充分发挥大数据的技术应用价值，比如云计算、统计分析等，以此提升医疗数据的处理效果，便于从中挖掘价值信息，为医疗工作发展助力。
借助大数据虚拟技术，提升数据信息问题解决效果，借助云计算大数据技术，提升医疗全程序数据资源的控制效果，以此提升医院信息化平台的建设层次。
1.3 构建信息化处理平台医院在建设信息化平台时，旨在增强医院信息管理效能，提升现有医学资源应用效率，以此借助循序渐进的信息管理程序，提升医院信息管理有序性。
在医疗信息有序管理进程中，为病患提供线上医疗服务，以此缓解原有信息化平台的应用局限，顺应医院信息化平台多种应用需求。
医院在建设信息化管理平台时，能够保障现有医疗资源利用率，减少资源浪费事件发生，最大化发挥医疗资源的应用价值，顺应病患对医院资源的需求，提升医疗机构经济获取能力。
医疗健康大数据分析与可视化研究
医疗健康大数据分析与可视化研究1. 引言医疗健康大数据分析与可视化研究旨在利用现代信息技术手段对医疗健康领域的海量数据进行深度挖掘与分析，以提供更准确、高效、个性化的医疗健康服务。
本文将围绕医疗健康大数据的特点、分析方法和可视化技术展开，探讨其在医疗领域中的应用和未来发展前景。
2. 医疗健康大数据的特点医疗健康领域的数据具有以下几个特点：（1）规模庞大：医疗健康数据包括临床医疗记录、生理监测数据、医疗设备产生的数据等，其数量庞大，涵盖多个维度和层面。
（2）多样性：医疗健康数据来源广泛，包括病人基本信息、诊断结果、药物治疗方案等，涉及多个专业领域。
（3）复杂性：医疗健康数据往往具有高度的关联性和复杂性，需要进行深度挖掘和分析才能发现其中的潜在规律和关联关系。
3. 医疗健康大数据分析方法为了更好地利用医疗健康大数据，我们需要采用一系列的分析方法来提取并挖掘其中的有用信息，主要包括以下几个方面：（1）数据清洗：医疗健康数据的质量往往有限，包含噪声和缺失值等问题，因此需要对数据进行清洗和整理，确保数据的准确性和完整性。
（2）特征提取：通过对医疗健康数据的处理和分析，提取出关键的特征信息，用于后续的模型建立和预测。
（3）模型建立：根据医疗健康领域的需求，构建适当的模型，如分类模型、聚类模型等，用于对数据进行预测和分析。
（4）数据挖掘：采用数据挖掘算法和技术，对医疗健康大数据进行深度挖掘，发现其中的潜在规律和关联关系。
4. 医疗健康大数据的可视化技术可视化是将抽象的数据转化为直观的图形形式，以帮助人们更好地理解和解释数据。
在医疗健康大数据分析中，可视化技术可以帮助医生、研究人员和决策者更直观地了解医疗健康数据的特征和规律，进而做出科学、准确的决策。
（1）散点图和折线图：通过散点图和折线图，可以直观地展示不同医疗指标之间的关系和趋势，从而为医疗决策提供参考依据。
（2）柱状图和饼图：柱状图和饼图常用于展示医疗健康数据的分布情况和比例关系，例如不同年龄段患者的比例等。
健康医疗大数据信息资源目录体系构建
•医学信息研究•健康医疗大数据信息资源目录体系构建姜伟于天贵苟延农（山东省精神卫生中心济南250214）（山东省卫生健康委员会医疗管理服务中心济南250214）迟蔚蔚李磊 韩加亮（山东省卫生健康委员会规划发展与信息化处 济南256216）（山东省立第三医院 济南256022 ）〔摘要〕 通过研究山东省健康医疗大数据信息资源目录体系架构、编制流程等方面，提出符合山东省实际的信息资源目录编制方法和架构、共享机制和实际应用。
〔关键词〕 健康医疗大数据；资源目录；共享〔中图分类号〕R-255 〔文献标识码〕A 〔DOI 〕12. 3969//issn. 1673 -6236. 2221.23.024Building of Health and Medical Big Data Information Resource Catalog System JIANG Wei , YU Tiangui , Information, Center ,Shandong Mental Healti Center , Jinan 250014, Chinn ； GOU Yannong , Medical Administration Service Center of Healti Commission nf Shandong Province , Jinan 255014, China ； CHI Weiaes , LI Les , Plan and Onformation Division , Health Commission on Shandong P tov - ince , Jinag 255014, Chinn ； HAN Jialiang , Shangong Po —ncOt TirO HospH , Jinnn 250002, ChOin〔Abshcct 〕 Throuuh the smSy of the architecmre, compba/oe process and other aspects of the health and medicai bif data informa/oeresoerce catalop system in Shando/a province , the paper puts forwarO the compba/o/ methoP and arceitecturo , sharma mechanism andpractical applica/op of the informa/op resoerce catalop in line with the actual sima/o/ of Shandopa province.〔Keywords 〕 health and medicai bif data ； resoerce catalop ； sharma国务院办公厅《关于促进和规范健康医疗大数据应用发展的指导意见》（国办发〔2216〕44号）明确要求建立全国健康医疗数据资源目录体系，制 定分类、分级、分域健康医疗大数据开放应用政策 规范。
健康医疗大数据平台建设与疾病预防控制方案设计
健康医疗大数据平台建设与疾病预防控制方案设计第一章引言 (2)1.1 研究背景 (2)1.2 研究目的与意义 (3)1.3 研究内容与方法 (3)第二章健康医疗大数据平台概述 (4)2.1 健康医疗大数据的定义与特征 (4)2.2 健康医疗大数据平台架构 (4)2.3 平台建设的关键技术 (5)第三章数据采集与整合 (5)3.1 数据来源与采集方法 (5)3.1.1 数据来源 (5)3.1.2 数据采集方法 (5)3.2 数据整合与清洗 (6)3.2.1 数据整合 (6)3.2.2 数据清洗 (6)3.3 数据质量管理与控制 (6)3.3.1 数据质量控制 (6)3.3.2 数据质量管理 (6)第四章数据存储与管理 (7)4.1 数据存储技术 (7)4.2 数据安全管理 (7)4.3 数据备份与恢复 (8)第五章数据分析与挖掘 (8)5.1 数据分析方法 (8)5.2 数据挖掘技术在疾病预防控制中的应用 (8)5.3 分析结果的可视化展示 (9)第六章疾病预防控制策略设计 (9)6.1 基于大数据的疾病预测模型 (9)6.1.1 数据来源与预处理 (9)6.1.2 特征工程 (9)6.1.3 疾病预测模型 (10)6.2 疾病预防控制策略制定 (10)6.2.1 针对不同疾病的预防策略 (10)6.2.2 针对不同人群的预防策略 (10)6.2.3 针对不同地区的预防策略 (10)6.3 疾病预防控制效果评估 (10)6.3.1 评估指标 (10)6.3.2 评估方法 (10)6.3.3 评估周期 (11)6.3.4 评估结果反馈 (11)第七章平台应用场景与案例 (11)7.1 健康医疗大数据平台在疾病预防控制中的应用场景 (11)7.1.1 疾病监测与预警 (11)7.1.2 疾病风险评估 (11)7.1.3 健康教育与管理 (11)7.1.4 药物安全监测 (11)7.2 典型案例分析 (11)7.2.1 甲型流感疫情监测 (11)7.2.2 慢性病患者健康管理 (12)7.2.3 药品不良反应监测 (12)7.3 应用效果评价 (12)7.3.1 疾病监测与预警效果评价 (12)7.3.2 疾病风险评估效果评价 (12)7.3.3 健康教育与管理效果评价 (12)7.3.4 药物安全监测效果评价 (12)第八章政策法规与伦理问题 (12)8.1 相关政策法规概述 (12)8.2 数据隐私保护与伦理问题 (13)8.3 政策法规对健康医疗大数据平台建设的影响 (13)第九章体系建设与推广 (14)9.1 健康医疗大数据平台建设流程 (14)9.2 平台推广策略 (14)9.3 体系建设与可持续发展 (15)第十章结论与展望 (15)10.1 研究结论 (15)10.2 研究局限与不足 (16)10.3 未来研究方向与展望 (16)第一章引言1.1 研究背景信息技术的飞速发展，大数据技术在各个领域的应用日益广泛。
基于大数据分析的医学信息管理优化研究综述
各级医疗机构普遍采用信息管理系统，实现医疗 流程的电子化、信息化，提高医疗服务效率和质 量。
数据挖掘与分析技术兴起
数据挖掘、机器学习等技术在医学信息管理领域 的应用逐渐增多，为医学研究、临床决策等提供 有力支持。
面临的挑战与问题
数据质量与标准化
医学数据的多样性、复杂性以及标准化程度不足 ，给数据整合、分析和利用带来困难。
数据可视化与应用策略
数据可视化
采用图表、图像等直观方式展示数据分析结 果，帮助医生更好地理解数据和做出决策。
移动应用
开发医学信息管理移动应用，实现数据的实时更新 和共享，提高医生工作效率和患者满意度。
决策支持
将大数据分析结果应用于医院管理、政策制 定等方面，为决策者提供科学依据和支持。
05
实践案例与效果评估
未来研究可以进一步探索大数 据分析在医学信息管理中的新 应用和新模式，如基于大数据 的精准医疗、智能辅助诊断等 。
未来研究可以进一步探索大数 据分析在医学信息管理中的新 应用和新模式，如基于大数据 的精准医疗、智能辅助诊断等 。
未来研究可以进一步探索大数 据分析在医学信息管理中的新 应用和新模式，如基于大数据 的精准医疗、智能辅助诊断等 。
数据清洗
去除重复、无效和错误数据， 提高数据质量。
数据标准化
统一数据格式和标准，便于后 续的数据分析和挖掘。
数据存储与管理策略
分布式存储
采用Hadoop、Spark等大数据处理框架，实现海量数据的分布 式存储和管理。
数据备份与恢复
建立完善的数据备份和恢复机制，确保数据安全性和可靠性。
数据访问控制
实施严格的数据访问控制策略，保护患者隐私和信息安全。
大数据研究报告
大数据研究报告随着技术的不断发展，大数据研究在如今的社会中已经变得越来越重要。
大数据研究的意义在于，借助于数量庞大的数据，分析其中的规律和趋势，从而为决策制定和潜在问题的预测提供支持。
近期有不少机构发布的大数据研究报告，今天我们就来了解一下其中三个案例。
首先，美国Johns Hopkins医学院的研究人员提出了一种基于大数据的新型疾病预测框架。
该框架使用了逾千万的医疗记录和全国疾病监测系统中的数百万病例数据，推演出了病毒性和细菌性疾病的传播模式。
经过对多种疾病的研究，这种框架成功地预测出了疾病爆发的时间和地点。
这项研究表明：在大规模的疫情爆发中，基于大数据的疾病预测模型将会成为一个重要的工具。
其次，市场研究公司Mintel发布的报告指出，大数据对于零售业而言至关重要。
该报告指出，不同地区的消费者需求和品牌偏好有很大差异，但是借助于大数据分析，零售商可以了解到客户的行为良好和购买偏好，预测将来的发展趋势。
同时，该报告还指出，在电子商务领域，大数据分析也能帮助零售商制定更好的线上营销策略。
最后，国际连锁咖啡巨头星巴克也是一个成功的大数据应用案例。
星巴克通过建立一个数字化平台，从零售每一杯咖啡的数据中获取情报，以便更好地了解客户购买偏好并提供更好的服务。
通过大数据分析，星巴克推出了数字化会员计划，在全球范围内为数百万客户提供了贴心的个性化服务。
这也证明了，利用大数据分析，企业可以更好地了解客户需求，并为客户提供更好的服务。
总之，这三个案例都展示了大数据研究的重要性和应用价值。
通过大数据分析，我们可以了解到趋势和规律，做出更加准确的预测和更好的决策。
此外，大数据应用也有一些挑战和难点。
比如说，如何保护用户的隐私，如何避免算法的歧视性，这些问题都需要得到充分的考虑和解决。
综上所述，大数据研究和应用的重要性不容忽视，我们需要持续不断地研究和探索，以期为不同行业和领域提供更好的服务和决策支持。
当下，大数据已经成为了一个备受关注的话题，它在各个领域都拥有广泛的应用。
智慧医疗解决方案总体框架
智慧医疗解决方案总体框架目录一、内容概述 (2)1.1 背景介绍 (3)1.2 智慧医疗的概念与重要性 (4)1.3 解决方案的目标和预期效果 (5)二、智慧医疗解决方案技术架构 (7)2.1 数据层 (8)2.2 通信层 (9)2.3 应用层 (10)2.4 管理层 (11)三、智慧医疗解决方案应用领域 (13)3.1 医院信息化管理 (14)3.2 远程医疗与移动医疗 (15)3.3 智能诊断与辅助治疗 (17)3.4 医疗大数据分析与挖掘 (18)3.5 医疗资源优化配置 (20)四、智慧医疗解决方案优势分析 (21)4.1 提高医疗服务质量与效率 (22)4.2 降低医疗成本与风险 (23)4.3 加强医疗资源与信息的共享 (24)4.4 提升患者就医体验与满意度 (26)五、智慧医疗解决方案实施策略 (27)5.1 组织架构与管理体系建设 (28)5.2 技术与设备选型与采购 (29)5.3 人才培养与团队建设 (31)5.4 运营与服务模式创新 (32)六、智慧医疗解决方案风险评估与应对措施 (33)6.1 技术风险与挑战 (34)6.2 基础设施风险与挑战 (36)6.3 数据安全与隐私保护风险 (36)6.4 实施过程中的其他风险与挑战 (38)七、结论与展望 (39)7.1 解决方案总结 (40)7.2 发展前景与趋势分析 (42)7.3 对未来发展的建议与展望 (43)一、内容概述随着科技的飞速发展，医疗行业正经历着前所未有的变革。
为了满足现代医疗的需求，我们提出了一套全面而创新的智慧医疗解决方案。
该方案旨在通过集成先进的信息技术、智能化设备和数据分析方法，提高医疗服务的效率和质量，从而实现医疗资源的优化配置和患者的个性化诊疗。
患者信息管理系统：通过电子病历、移动医疗设备等手段，收集并整合患者的各类健康信息，确保信息的准确性和实时性，为医生提供全面的诊断依据。
智能诊疗系统：利用人工智能和机器学习技术，辅助医生进行疾病诊断和治疗方案制定，提高诊疗效率和准确性。
医疗大数据平台建设指南
二、指南内容解读
医疗大数据平台部署模式
基于院内网部署的医疗大数据平台所增加的远程维护模式VPN管理应由医疗机构把握
二、指南内容解读
数据平台数据接入范围
数据接入范围 以患者为中心，以满足医疗大数据平台为临床、科研、管理、教学、患者服务为目的来 确定医疗大数据平台数据接入范围。原则上包括： ➢ 以HIS为中心的就诊、医嘱、费用等 ➢ 以EMR为中心的门诊病历、住院病历、护理相关等 ➢ 以LIS为中心的检验数据 ➢ 以PACS为中心的检查系统数据，如：超声、心电、病理、PECT、内镜等。 ➢ 其它系统：患者移动应用、随访数据
数据验证方法： 1、数据报告：初期平台建设方提供； 2、数据质量抽样检查：抽样比照HIS、EMR等业务系统单个患者数据核验； 3、病案数据抽样检查：随机抽取一定量打印病历，平台前台核对数据； 4、隐私数据检查：查看是否按要求去隐私化处理。
二、指南内容解读
平台验收
平台验收是信息部门为代表的收货确认，是平台交付临床、科研和管理等科室客户使用 的前提，主要包括功能验收、速度和性能验收。 1、速度和性能 1.响应时间：秒级查询； 2.系统容量：满足实际工作和未来五年业务需求； 3.系统并发用户数：满足未来5年以上发展需求； 4.安全性验收：VPN断开测试、数据监控和审计测试。 2、功能验收 1.高效搜索、相似疑难病例搜索； 2.患者全息视图、全量数据时间轴； 3.统计分析、可视化、多维分析； 4.权限、导出管理等。
数据处理过程是一个分词、归一、标准化的过程，这个过程涉及标准化内容应严格 遵循国家相关标准。
二、指南内容解读
大数据平台技术框架选型分析
大数据平台框架选型分析一、需求城市大数据平台，首先是作为一个数据管理平台，核心需求是数据的存和取，然后因为海量数据、多数据类型的信息需要有丰富的数据接入能力和数据标准化处理能力，有了技术能力就需要纵深挖掘附加价值更好的服务，如信息统计、分析挖掘、全文检索等，考虑到面向的客户对象有的是上层的应用集成商，所以要考虑灵活的数据接口服务来支撑。
二、平台产品业务流程三、选型思路必要技术组件服务：ETL >非/关系数据仓储>大数据处理引擎>服务协调>分析BI >平台监管四、选型要求1．需要满足我们平台的几大核心功能需求，子功能不设局限性。
如不满足全部，需要对未满足的其它核心功能的开放使用服务支持2．国内外资料及社区尽量丰富，包括组件服务的成熟度流行度较高3．需要对选型平台自身所包含的核心功能有较为深入的理解，易用其API或基于源码开发4．商业服务性价比高，并有空间脱离第三方商业技术服务5．一些非功能性需求的条件标准清晰，如承载的集群节点、处理数据量及安全机制等五、选型需要考虑简单性：亲自试用大数据套件。
这也就意味着：安装它，将它连接到你的Hadoop安装，集成你的不同接口（文件、数据库、B2B等等），并最终建模、部署、执行一些大数据作业。
自己来了解使用大数据套件的容易程度——仅让某个提供商的顾问来为你展示它是如何工作是远远不够的。
亲自做一个概念验证。
广泛性：是否该大数据套件支持广泛使用的开源标准——不只是Hadoop和它的生态系统，还有通过SOAP和REST web服务的数据集成等等。
它是否开源，并能根据你的特定问题易于改变或扩展？是否存在一个含有文档、论坛、博客和交流会的大社区？特性：是否支持所有需要的特性？Hadoop的发行版本（如果你已经使用了某一个）？你想要使用的Hadoop生态系统的所有部分？你想要集成的所有接口、技术、产品？请注意过多的特性可能会大大增加复杂性和费用。
健康医疗大数据管理与应用平台建设方案
健康医疗大数据管理与应用平台建设方案第1章引言 (2)1.1 项目背景 (2)1.2 项目目标 (2)1.3 项目意义 (3)第2章健康医疗大数据概述 (3)2.1 健康医疗大数据定义 (3)2.2 健康医疗大数据类型 (3)2.3 健康医疗大数据应用领域 (4)第3章平台架构设计 (4)3.1 技术架构 (4)3.1.1 架构概述 (4)3.1.2 基础设施层 (4)3.1.3 数据存储层 (5)3.1.4 数据处理层 (5)3.1.5 服务接口层 (5)3.1.6 应用展现层 (5)3.2 数据架构 (5)3.2.1 数据来源 (5)3.2.2 数据分类 (5)3.2.3 数据存储与管理 (6)3.3 应用架构 (6)3.3.1 应用模块划分 (6)3.3.2 应用流程 (6)3.3.3 技术选型 (6)第四章数据采集与存储 (7)4.1 数据采集方式 (7)4.2 数据存储策略 (7)4.3 数据安全与隐私保护 (7)第五章数据处理与分析 (8)5.1 数据清洗与预处理 (8)5.1.1 数据清洗 (8)5.1.2 数据预处理 (8)5.2 数据挖掘与分析 (9)5.2.1 数据挖掘方法 (9)5.2.2 数据分析方法 (9)5.3 数据可视化与展示 (9)5.3.1 数据可视化方法 (9)5.3.2 数据展示方式 (9)第6章平台功能模块设计 (10)6.1 数据管理模块 (10)6.1.1 数据采集与清洗 (10)6.1.2 数据存储与备份 (10)6.1.3 数据权限管理 (10)6.1.4 数据维护与更新 (10)6.2 数据分析模块 (10)6.2.1 数据预处理 (10)6.2.2 数据挖掘 (10)6.2.3 数据可视化 (11)6.2.4 模型评估与优化 (11)6.3 应用服务模块 (11)6.3.1 数据查询与检索 (11)6.3.2 数据分析与报告 (11)6.3.3 应用集成与拓展 (11)6.3.4 用户管理与反馈 (11)第7章平台关键技术 (11)7.1 云计算技术 (11)7.2 分布式存储技术 (12)7.3 机器学习与深度学习技术 (12)第8章平台建设与实施 (13)8.1 项目实施计划 (13)8.2 项目组织与管理 (13)8.3 项目风险与应对措施 (14)第9章应用案例分析 (14)9.1 案例一：疾病预测与防控 (14)9.2 案例二：医疗资源优化配置 (14)9.3 案例三：个性化医疗与健康服务 (15)第十章总结与展望 (15)10.1 项目总结 (15)10.2 未来发展趋势与展望 (16)第1章引言1.1 项目背景信息技术的飞速发展，大数据技术在各个领域的应用日益广泛。
医疗大数据的应用
Data as a ServicesDistributed Virtual PersistenceEvent, Message Real-Time, Cached, Federated EDW, Marts
Data Visibility
CloudProvisioning Models- Storage & Connectivity Considerations
Kaiser is looking to exploit this capability…
5
大数据平台–需求分析
Ingestion
Integration
Interrogation
Information
数据量
类型
处理的特性Intuition
model information
速度
6
数据的特性
大数据 – 界定的标准
Data ingestion, Integration and Processing Services
MPP Databases DW Appliances
Databases DBMS / No SQL
Custom Analytic Solutions
10 GBeFast Fabric
Vertically Integrated SoftwareIntelAIMSuite
SMP, MMPDistributed Processing
NAS, SANDirect Access Storage, Spinning Disks, Flash, SSD
Financial, Computer Vision Engine, Geospatial, Machine Learning, Mathematical, Natural Language Processing, Neural Networks, Statistical Modeling, Time-Series Analysis, Voice Engine Standard ReportingAd hoc Reportingalerts Forecasting, Simulations, Optimization, Stochastic Optimizations
- 1、下载文档前请自行甄别文档内容的完整性，平台不提供额外的编辑、内容补充、找答案等附加服务。
- 2、"仅部分预览"的文档,不可在线预览部分如存在完整性等问题,可反馈申请退款(可完整预览的文档不适用该条件!)。
- 3、如文档侵犯您的权益，请联系客服反馈,我们会尽快为您处理(人工客服工作时间：9:00-18:30)。
典型特点
• 建设智慧医院系统、区域 卫生系统、家庭健康系统， 实现智能医疗；
• 利用物联网、穿戴式设备 等技术，实现移动医疗；
• 通过大数据分析提供个性 化智能化的医疗健康服务
医疗服务发展趋势：
以医疗健康服务为核心，移动互联技术为工具，形成数据驱动型医疗健康服务生态系统
医院
80%药品的流通数据
医疗费用、医保数据
8
医院拥有最丰富的医疗行业大数据
院内系统 HIS CIS LIS PACS EMR HER数据库 HERP数据库 医学影像库
……
院外系统
医保/新农合
移动医疗 应用
公共卫生信 息平台
区域卫生信 息平台
社区卫生信 息平台
传统医疗
数字医疗
智慧医疗
典型特点
• 医院信息化程度不足，手 工录入诊疗信息，医疗系 统之间信息不互通共享， 部分依靠纸质方式传输；
• 管理系统不完善，流程不 合理，资源调度不及时；
• ……
3
典型特点
• 医疗设备数字化、网络化， 自动采集、传输、共享完 整的医疗信息；
• 医院管理信息化，优化就 诊流程，公开诊疗信息；
健康教育
运营管理
收费管理
就诊分析
临床路径分析
临床研究
病床管理
财务管理
供应链& 库存管理
13
医疗费用分析 财务报表及预测 财务流程优化 企业绩效管理
药品供应管理
存在信息孤岛，造成数据集成性、准确性问题； • 生产系统主要支撑医疗业务开展，无法承受海量数据分析，医院运营管理、治理管理
等 主要依靠人工统计. 缺乏数据分析
• 电子病历中蕴含丰富的信息，缺乏有效手段提取电子病历中的关键信息； • 缺乏数据挖掘分析应用方向和案例，无法挖掘大数据价值.
11
医疗大数据分析需求 医疗大数据分析框架
降低医疗费用
加强医保欺诈 监管
基本药物临床 应用分析
设计面向患者 和医生的 新险种
市场和销售 推广
提升全民健康 水平
7
医疗行业大数据的关键卡位：医院
医药、医疗、医保的数据汇集于医院；近 80%的药品在医院中实现销售，患者在医 院接受医疗服务，医保的主要支出配置在医院；医院是医疗大数据的关键卡位.
医疗服务数据
……
医疗器械
生产数据
销售数据
……
药品销售
药品生产
药品销售
……
物流配送
分布情况
物流配送
……
支付数据
银行支付
社保支付
微信支付
就诊卡
支付宝 ……
健康产品
可穿戴设备 互连网医疗 健康保健
医疗行业大数据的应用需求示例
综合卫生管理
公共卫生管理
卫生资源管理
医疗服务质量与 安全管理
疾病预防控制 疾病管理
卫生费用分析预 测
疗养 宁养 残疾 死亡
慢病 养老 心理 基因 保险 美容 保健
卫生监管 疾病预防 机构 控制中心
卫生监 督所
其他医疗 机构
其他机构
药企
保险
卫生资源 卫生管理
疾病预防 与控制
环境 生态 水质 气候
公共场所 餐饮
急救 输血 体检 美容 保健
基因测序 药品研发 社会保险 药品追踪 商业保险 药品反应 药品销售
• 经济形态转变： 消费互联网 产业互联网/互联网+
生产效力的提升 产品服务的创新 医疗健康大 数据共享
信息资源的开放 商业模式的革新
4
医疗大数据的来源
计划 生育
预防
检查
治疗
康复
转归
其他
计划 生育 妇幼
饮食 运动 免疫 心理
体格 检查 检验
诊断 用药 检查 病理 检验 手术 治疗
运动 理疗 预防
5
医疗行业生态系统主要包含3类主体
医疗机构、区域管理、合作伙伴
医疗机构数据
临床数据
患者资料
预约信息
挂号登记
出入院信息 会员管理
费用信息
诊疗信息
医嘱处方
电子病历
检验过程
检验结果
ICU信息
检查过程
检查报告
影像资料
NIS信息
手麻管理
体检系统
机构信息
医生信息
……
医院管理
人力资源
设施管理
供应链
管理会计
预算管理
药品监管
提高临床业务 医疗安全保障
质量和服务 效率
医疗质量管理 优质医疗服务 疾病分析预测 院长决策支持 绩效考核分析
规范化治疗 临床决策支持 辅助临床诊断 就诊行为分析 医学科研支持
降低医疗费用 个人健康管理 个体化医疗 疾病分析预测
基因测序
个人日常感官 数据
药物研发
药品销量统计
精准营销
药品作用追踪 药品销量预测 降低研发成本 降低物流成本 增加销售额
银行系统
……
9
医疗行业（医院）大数据的类型
一、结构化数据 • 临床诊断、门诊处方、住院医嘱、检验报告、用药记录等诊疗记录数据 • 门诊挂号、门诊收费、住院收费、成本核算、绩效考核等财务、经管数据 • 药品库存与流通、卫生材料库存与消耗等后勤管理数据 二、半结构化数据 • 电子病历、检查报告、手术报告等数据采用HL7或者其他XML格式存储 • 上述半结构化数据格式随相关标准、医院系统建设的变化而不断演变，很
专题分析应用案例
12
医疗行业业务改进机会：医疗机构
关键业务领域
业务改进机会
患者服务 &体验
患者&会员沟通 患者&会员挽留 患者处方采集 客户分群分析
医疗质量管理
住院医疗质量 特定（单）病种 重症医学(ICU)
与安全
质量
质量监测
合理用药 监测
医院感染控制 质量监测
健康管理
慢性疾病 管理
预防保健
用药管理
医疗行业大数据分析案例交流
医疗大数据分析需求 医疗大数据分析框架
专题分析应用案例
2
医疗行业发展阶段：
大数据时代，医疗行业开始由传统医疗迈向智慧医疗
随着移动互联、穿戴式设备、大数据等新兴技术与商业模式的结合与发展，医疗行业将发 生颠覆性变革，医疗各个领域全面开启智能化的时代，从传统医疗开始迈向了智慧医疗.
规划信息
考勤情况
绩效考核
考勤情况
其它数据
呼叫中心
微博论坛
……
6
区域平台数据
人口数据
基本信息
社会信息
亲属信息
社会保障
健康信息
……
区域管理
医疗政策
医疗资源
公共卫生
医保社保
健康档案
……
妇幼数据
分娩生产 新生儿筛查 免疫接种
儿童保健
妇女保健
……
疾控数据
疾病预防
疾病控制
……
合作伙伴数据
保险数据
商业保险
其它保险
难制定统一的标准，给数据访问和交换带来较大挑战 三、非结构化数据 • 医学影像：CT、MRI、B超、病理等医技检查所产生的非结构化数据（图
片、视频等） • 医学影像类数据大小不一，从数百KB到数百MB，单个病人一次就诊需要
存储或者调阅数百张影像
10
医疗行业（医院）大数据应用面临的主要挑战
缺乏数据整合 • HIS、CIS、LIS、PACS、HRP等系统由不同厂商提供，系统之间相互独立、数据分散、