基于医疗大数据的临床科研平台应用设计

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医疗大数据分析应用平台参考模板

医疗大数据分析应用平台参考模板一. 引言医疗大数据分析应用平台是一个基于大数据技术和人工智能算法的系统，旨在通过收集、整合和分析医疗领域的海量数据，帮助医疗机构实现精准诊断、优化治疗方案、提高医疗质量和效率。

本文将介绍医疗大数据分析应用平台的关键功能和主要模块，以及其在临床实践中的应用。

二. 关键功能和主要模块1. 数据采集与存储模块该模块负责从各种医疗设备和医疗信息系统中采集和获取各类数据，包括患者的电子病历、医学影像、生理参数、实验室检查结果等。

同时，数据采集与存储模块需要具备可靠的数据存储能力，确保数据的安全性和完整性。

2. 数据预处理与清洗模块数据的预处理与清洗模块主要用于清理和筛选原始数据，去除噪声和异常值，并进行数据规范化和标准化。

该模块还可以通过数据挖掘技术对数据进行特征提取和降维，为后续的数据分析提供更好的数据质量和数据结构。

3. 数据分析与挖掘模块数据分析与挖掘模块是医疗大数据分析应用平台的核心模块，包括统计分析、机器学习、数据挖掘等技术。

通过对大数据的分析和挖掘，可以发现潜在的模式和规律，为医疗决策提供科学依据。

该模块提供了多种算法和模型选择，并支持用户自定义算法。

4. 可视化分析与报告模块可视化分析与报告模块通过图表、报表、动画等形式将数据分析结果可视化展示，方便医疗专业人员直观了解数据分析的结果和趋势。

该模块还支持生成专业的科研报告、临床指南和医学论文，为医疗决策和科研工作提供支持。

5. 隐私与安全保护模块隐私与安全保护模块是医疗大数据分析应用平台不可或缺的一部分，负责对敏感数据进行加密、权限控制和访问审计。

该模块需要遵循相关的法律和政策要求，确保患者个人信息的安全和隐私保护。

三. 医疗大数据分析应用平台的应用案例1. 疾病预测和诊断基于医疗大数据分析应用平台，医疗机构可以通过挖掘大数据中的相关特征和模式，建立预测模型和诊断算法，提高疾病的早期预警和诊断准确性。

例如，通过分析患者的临床症状、基因表达谱、生理参数等数据，可以帮助医生预测疾病的进展和转归，制定更精准的治疗方案。

智慧医院智慧医疗大数据一体化管理平台解决方案

数据采集
从医院各业务系统、电子病历、医疗设备等渠道采集数据。
数据清洗
对原始数据进行清洗和整合，去除重复和无效数据。
数据整合
将多源数据进行整合，形成统一的数据格式和标准。
数据处理流程
数据分析
采用统计学方法和数据挖掘技术对数据进行深入分析，发现数据的潜在规律和
价值。
数据应用
提供各类数据应用，包括临床决策支持、患者管理、科研分析等。
下一步工作计划：进一步深入研究智慧医院智慧医疗大数据一体化管理平台解决方案的核心技术和应用场景，探索其在提高医疗服务质量、加强医院管理效能等方面的实际效果。同时，结合最新科技发展趋势和医疗行业需求，不断完善和优化方案，为推动智慧医院建设和医疗服务升级作出贡献。
THANKS.
通过一体化管理平台，可以实现医疗数据的全流程管理，包括数据采集、存储、处理、分析、共享和应用等环节，为医院决策提供科学依据和支持。
研究不足与展望
当前研究主要集中在智慧医疗和大数据技术的单一方面，缺乏对智慧医院整体运营和管理模式的系统研究和探索。
在数据共享和信息安全方面，仍存在诸多挑战和难题，需要加强技术研发和应用实践，完善相关政策和法规。
04
数据分析模块
数据可视化
通过图表、报表等形式展示各类数据，方便管理者进行决策分析。
数据挖掘
对海量数据进行深度挖掘，发现数据背后的规律和趋势。
预测性分析
根据历史数据预测未来趋势，为决策者提供有力支持。
病种数据分析
针对特定病种进行数据统计和分析，为疾病预防、治疗提供参考。
平台应用效果及优
04
势
应用效果
学术交流平台

智慧医疗医疗大数据应用项目计划书

数据收集与整理
收集医疗大数据，进行清洗、整合和标准化处理。
结果呈现与应用
将分析结果以可视化方式呈现，为医疗决策提供支持。
需求调研与分析
确定项目目标、范围和需求，制定详细计划。
数据挖掘与分析
运用数据挖掘和机器学习技术对数据进行深入分析，提取有价值的信息。
项目总结与评估
对项目进行总结和评估，提出改进意见。
THANKS
感谢观看
人力资源保障计划
组建专业团队
培训与提升
组建具备医疗大数据分析经验和专业技能的团队，包括数据分析师、医生、护士等。
定期组织培训和技能提升课程，提高团队成员的专业素养和综合能力。
跨部门协作
激励机制
加强与其他部门的沟通与协作，确保项目顺利进行。
建立激励机制，鼓励团队成员积极投入工作，提高工作效率和质量。
制定数据采集流程，包括数据采集时间、采集方式、采集内容等，确保数据采集的规范化和标准化。
建立数据采集团队
组建专业的数据采集团队，负责数据的采集、整理和审核，确保数据的真实性和可靠性。
数据存储方案设计
选择合适的数据存储方式
建立数据备份机制
根据数据类型和数据量，选择合适的数据存储方式，如关系型数据库、非关系型数据库等。
程能够提高效率和服务质量。
法律风险评估及应对措施
法律法规遵守风险
医疗大数据应用可能涉及患者隐私、知识产权等法律法规的遵守问题。
应对措施
加强法律法规的学习和遵守，确保医疗大数据应用符合相关法律法规要求；建立法律风险防范机制，及时应对可能出现的法律纠纷和诉讼。
05
项目进度安排与资源保障计划
项目进度安排计划表

医院临床科研大数据平台方案

基于智能数据平台建设的胃癌专病数据库
手工录入
全系统对接，数据自动抓取
病历与CRF书写两遍，增加工作量
前结构化：值域设置要求高，修改不够灵活线上难以利用，搜索、统计分析需衔接第三方软件
保证数据准确性
科研项目全流程线上实施与
后结构化：不改变医生书写管理
习惯
分布式处理实现快速检索
67
医疗文书结构化建模（结构化）
结构化字段
数据共享安全——数据脱敏库中数据查询导出进行动态/静态脱敏处理
脱敏数据库
静态脱敏平台
业务数据库
动态脱敏平台
授权用户非授权用户A
临床科研分析人工智能应用
测试、培训、BI 开发
外包服务
非授权用户B
科研大数据平台
病历检索
通过云计算、NLP关键技术实现对非结构化病历信息的快速检索
全文搜索
检索结果
批量导出申请
复杂条件录入
科研大数据平台
搜索相似病历
医院普外科智能数据平台
医院普通外科 “以数据为核心的研究型外科、以腔镜为特色的微创外科、以高效服务为导向的专业化外科”的学科建设基本思想，影响力已从区域到国际，学科建设实现了由量变到质变的跨跃。
以结直肠癌为例
体格检查
直肠指诊：膝胸位，肛门括约肌稍紧张，肛门周围粘膜光滑，未见明显红肿、破溃及外痔皮赘等。入指约6cm，于11点至6点处可明显触及环形肿物，占据肠腔2/3周，质地较硬，不能推动，基底广。直肠壶腹部空虚，直肠壁无明显触痛。出指指套少量染血。肛门镜检查：膝胸位11点至6点处，距齿状线约6cm处可见肿物隆起，表面少量渗血，观察不清。
智慧医疗
医院临床科研大数据平台方案

智慧医疗大数据解决方案

建立数据质量评估与控制机制，确保数据的准确性和完整性。
数据清洗与预处理
数据去重与补全
01
去除重复数据，补充缺失数据，确保数据的有效性。
数据标准化与归一化
02
将不同来源的数据进行标准化处理，使其具有可比性。
数据分类与标签化
03
根据数据特征进行分类，并为每个数据项添加标签，便于后续
数据挖掘与分析。
数据挖掘与分析
公共卫生管理
通过大数据分析，为政府和卫生部门提供决策依据，优化公共卫生资源配置。
优化医疗资源配置
资源共享
通过数据整合和共享，实现医疗资源跨区域、跨机构共享，提高资源利用效率。
精细化管理
以大数据为支撑，实现医疗资源的精细化管理，提高运营效率和质量。
成本控制
通过对医疗成本的数据分析，找出成本控制的关键环节，降低医疗费用。
大数据技术的发展
随着互联网、物联网、人工智能等技术的不断发展，大数据技术也在不断进步。
大数据技术的分类
按照处理数据的类型，大数据技术可以分为结构化数据、半结构化数据和非结构化数据。
医疗大数据的来源
医院信息系统
医院的信息系统是医疗大数据的主要来源之一，包括电子病历、影像诊断、实验室数据等。
个性化健康管理
为病人提供个性化的健康管理计划，包括饮食、运动、药物等方面的建议，帮助病人更好地控制疾病和保持健康。
精准化疾病预测
疾病风险评估
通过数据分析，评估每个人患某种疾病的风险，为高危人群提供及时的预防和治疗建议。
流行病预测
通过对历史数据和实时数据的分析，预测某种流行病的发病趋势和传播范围，为政府和医疗机构提供决策依据。

医院大数据中心建设及应用

123数字通信世界2023.120 引言医疗行业是我国较早数字化、信息化的行业，每时每刻都在产生海量数据[1]。

我院经过十几年的信息化建设发展，医疗业务系统、管理系统等越来越多，随之积累了海量的医疗临床数据。

这些海量的医疗临床数据的应用及发掘，自然也就成为推动医院发展的主要动力。

由于医院信息系统由不同的厂商帮助建设、数据结构存在较大差异，导致医疗数据价值利用率不高[2]。

1 数据中心的整体设计1.1 数据中心技术架构我院数据中心整体架构采用以Hadoop+Oracle+数据引擎的混合体系，其核心以Hbase 为数据仓库，结合关系型数据架构与分布式数据架构相结合技术体系，以主数据系统作为数据互联标准，以数据捕获引擎、数据转换引擎、非关系型数据接入引擎作为数据支持，大数据管理平台集资产管理、运维管理、数据服务平台、安全监控于一体，有效地保障数据的时效性、准确性、安全性和易用性，整合数据互通标准、提升医院信息化管理水平、服务水平、整体建设水平。

如图1所示。

医院大数据中心建设及应用陈继何（福建省福州儿童医院，福建福州 350001）摘要：福建省福州儿童医院基于面向服务的体系架构（SOA），以临床数据仓库为核心，采用HL7、IHE等国际标准和规范，构建标准化医院大数据中心，实现了医院内部各信息系统的数据整合、信息共享，满足临床、管理、科研等对数据分析利用的需求，提高了医院精细化管理水平，促进了临床业务的协同发展。

关键词：大数据中心；数据仓库；HL7doi：10.3969/J.ISSN.1672-7274.2023.12.039中图分类号：R 197.324，TP 3 文献标志码：B 文章编码：1672-7274（2023）12-0123-04Construction and Application of Hospital Big Data CenterCHEN Jihe(Fuzhou Children's Hospital, Fuzhou 350001, China)Abstract: Based on service-oriented architecture SOA and clinical data warehouse as the core, Fuzhou Children's hospital adopts international standards and norms such as HL7 and IHE to build a standardized hospital big data center, which realizes the data integration and information sharing of various information systems within the hospital, meets the needs of clinical, management and scientific research for data analysis and utilization, and improves the hospital's fine management level. Promote the collaborative development of clinical business.Key words: big data center; data warehouse; HL7作者简介：陈继何（1986-），男，汉族，连江人，工程师，本科，研究方向为计算机科学与技术。

大数据背景下的临床科研平台建设

大数据背景下的临床科研平台建设
新医疗，新智慧
..
目录
01
背景
WORKREPORT
思考
WORKREPORT
02
03
实践
WORKREPORT
展望
WORKREPORT
04
背景：大数据技术在医学研究领域的应用
01
信息学在临床科研领域的定位和作用
02
大数据技术在医学研究领域的应用
如何利用大数据指导行劢？
实践：大数据背景下的临床科研平台建设
1
组织
3
架构
2
方法
4
成效
卫荣沈志勇
科研人员
团队组成
大数据算法不分析技术国家工程实验室
杰青长江万人
郑庆华
院士
973 徐宗本
中央保健施秉银局
数学与计算机
青千
李辰
医学
樊林
与医
学信
新息化
丐纨
杨健
医疗数据融合分析研究
人工智能与大数据分析技术
大数据背景下的临床科研平台建设组织架构方法成效大数据算法丌分析技术国家工程实验室医疗数据融合分析研究人工智能数据分析技术数学与计算机长江万人院士973团队组成科研人员数据科学家临床医生软件工程师数据工程师隐私性复杂性不完医疗信息具有非常高的敏感性和隐私性如果发生泄漏篡改戒被非法盗取将会给患者生命健康和财产带来重大损失医学术语更新快医院信息系统同标准统一导致医学术语复杂数据获取困难大量医疗数据来源于医务人员人工记彔导致数据记彔出现偏差和残缺时序性病人初次就诊治疗复查疾病的发生发展治愈戒死亡医学检查的波形图像都是时间函数冗余性信息孤岛烟囱还普遍存在一人在同医疗机构会产生相同的医疗数据同一医疗机构也存储大量重复无关紧要的信息多维性同数据使用者如医生护士医技所需信息一要求一医疗大数据的难点30余系统多源数据采集科研数据来自几乎所有业务系统hislispacs手术急诊财务系统幵丏在科研过程中随时扩大数据来源

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

以区域临床数据中心为平台的医院大数据云服务平台建设方案

详细描述
使用数据挖掘和机器学习技术，对数据进行深入分析和挖掘。
建立数据模型，发现数据的内在规律和趋势。
对患者信息、疾病信息等进行分析，为医院的精细化管理和个性化治疗提供支持。
数据挖掘与分析
数据安全与隐私保护
对数据进行脱敏处理，保护患者隐私和信息安全。
采用加密技术和访问控制机制，防止数据泄露和非法访问。
保障医院数据的安全和隐私
通过采用先进的数据加密和隐私保护技术，保障医院数据的安全和隐私。
支持医院数据分析和应用
为医院提供数据分析和应用的工具和方法，支持医院进行数据挖掘和分析，优化医疗流程和管理决策。
01
02
03
建设方案总体架构
02
基于云计算的技术架构
采用虚拟化、分布式存储等技术，实现数据中心的资源共享和动态调配。
通过采用云计算、大数据、人工智能等技术手段，实现了医疗数据的共享和交互，为医疗工作者提供了更好的数据支持和服务。
平台建设得到了卫生行政部门、医疗机构和广大医务人员的大力支持和认可，为推广应用打下了坚实的基础。
创新点
采用先进的云计算、大数据、人工智能等技术手段，实现了医疗数据的整合、共享和交互，为医疗工作者提供了更好的数据支持和服务。
展望未来发展方向
加强医疗数据的安全和隐私保护，建立更加严格的保护措施和管理制度。
继续推进医疗大数据的应用研究，发掘更多的应用场景和应用价值。
完善医疗数据的质量控制和管理，建立更加科学和规范的数据管理制度和标准。
加强与国内外相关机构和企业的合作与交流，推动医疗大数据的共享和应用。
THANK YOU.
2023
以区域临床数据中心为平台的医院大数据云服务平台建设方案
背景和需求建设方案总体架构技术实现应用场景与效果系统规划与实施总结与展望

多中心医疗数据科研平台建设

– 在NIH的资助下于2004年成立； – 参与学者来自：哈佛附属医院，MIT，哈佛公共健
康学院，哈佛医学院和Harvard/MIT Division of Health Sciences and Technology （哈佛大学/麻省理工学院健康科学与技术部）； – 平台提供：数据，工具等；
著名临床科研平台
– 病历，影像，基因，病理，检测，随访……
• 统一数据标准
– HL7，CDA，RIM，IHE等
• 外挂抽取数据，不影响原有业务流程 • 工具提供
– 数据统计分析、图像处理、标注、3D建模、自动识别和计算等
平台结构
资料来源：
平台结构
资料来源：STRIDE
几个共同点
• NIH资金支持 • 多年坚持 • “强制”“强力”推进 • 少些学术限制 • 包容多学术门派 • 数据共享
• i2B2（Informatics for Integrating Biology & the Bedside）
– Data Sharing Policy：All data on this site will be freely and publicly available
多中心平台建设的设计构想
• 中国临床科研需要符合国际规范的多中心研究平台；
多中心研究平台功能
• 多中心研究平台为临床科研搭建了普适的、高效的科研环境；
• 大数据时代的多中心研究平台可承担：
– 真实世界研究（Real World Study）--对既往发生的医疗数据进行回顾性研究，多种数据源汇聚，进行数据价值挖掘，从数据中发现新问题、新认知；
多中心研究平台案例
杜克临床研究院（DCRI）
• 1969年由杜克大学医学中心成立了杜克心血管疾病数据库Duke Databank for Cardiovascular Disease (DDCD)：

基于人工智能大数据的医学科研辅助方案

模糊搜索
条件树搜索
事件搜索
病案号搜索
研究阶段设计
观测指标选取
eC R F 支持
库观项补随内测目录访患指数修管者标据改理自自补数动动录据入提核留组取查痕
数据批量导出
统计分析
描述性统计
专业科研服单务因支素持分析
10
基于可计算真实世界数据的基础研究

11
疾病科研管家-专病库
数据应用
专病库临床科研科研灵感调研验证科研立项圈定人群观测指标数据收集统计分析文章撰写
患者全生命周期诊疗时间轴
患者全生命周期诊疗 3 6 0 详情
疾据有准字段集
数数T 据+ 标 7 产效加率工质全量透全明透出
病生患者增量数据更新
科研发现
专业科研服务支持
统计分析
创建项目
项目管理
病例检索
观测阶段及指标
病例搜索找目标人群
文献指南推荐
描述性统计
单因素分析
大数据时代医学研究模式：未来医疗行业规则-RWS（真实世界研究）
优点
来自真实的医疗环境，反映实际诊疗过程和真实条件下的患者健康状况的研究，通过全量数据（门诊、住院、检查、手术、药房、可穿戴设备、社交媒体等）进行分析，全面颠覆传统医疗，带来医疗行业大变革。
应用级的人工智能技术依赖于真实世界的大数据
基于人工智能大数据的医学科研辅助方案

医疗大数据平台建设解决方案

资源优化配置
基于大数据分析，实现医疗资源的优化配置和高效利用。
绩效管理与评估
建立科学的绩效管理体系，对医疗机构和医务人员进行全面、客观的评估。
流程再造与优化
针对医疗流程中的瓶颈环节，进行再造和优化，提高运营效率。
决策支持系统
为医疗机构提供数据驱动的决策支持，提高决策的科学性和准确性。
政策法规遵循性检查工具提供
技术选型及原因阐述
Hadoop生态圈技术
Spark计算框架
利用HDFS进行分布式存储，MapReduce 进行并行处理，HBase作为列式存储数据库等，以满足大数据处理需求。
采用Spark进行内存计算，提高数据处理速度和效率。
数据挖掘算法库
数据安全和隐私保护技术
集成各类数据挖掘和机器学习算法，支持医疗数据的深度分析和挖掘。
采用数据加密、脱敏、访问控制等技术，确保医疗数据的安全性和隐私性。
关键模块功能介绍
数据采集模块
数据存储模块
数据处理模块
应用模块
通过ETL工具从各医疗信息系统抽取、转换、加载数据到大数据平台。
基于分布式文件系统HDFS和列式存储数据库HBase，实现海量医疗数据的高效存储。
提供数据清洗、整合、转换和挖掘功能，支持SQL、MR 、Spark等多种计算模式。
临床数据整合
汇聚多源异构的临床数据，为科研工作者提供全面、高质量
的数据资源。
数据挖掘与分析
运用大数据挖掘与分析技术，发现潜在的临床规律和诊疗模式。
科研协作与共享
支持跨机构、跨学科的科研协作，促进科研成果的共享与交流。
临床试验管理
提供临床试验的全流程管理，确保试验数据的真实性和可靠

基于大数据的医院信息集成平台建设与应用

146 •电子技术与软件工程 Electronic Technology & Software Engineering数据库技术• Data Base Technique【关键词】大数据医院信息集成平台建设应用我国信息化不断发展，使医院也迈向信息化时代，告别传统人工统计及纸质记录，就目前我国三甲医院来说，基本都已完成信息化系统建设，在某院中，还建立His 信息系统、一体化临床工作站、HRP 系统、APP 、护理病历等信息系统，医院也对信息化发展更加重视，由此可看出，在未来信息系统使用会逐年上升，医院数据量也随之上升。

这样背景下，医疗数据数字化程度也越来越高，构建基于大数据信息集成平台也显得更加紧迫。

1 医院大数据信息集成平台的搭建基于大数据的医院信息集成平台建设与应用文/胡海龙医院信息集成平台形式多种，例如：医院临床信息系统、HIS 、LIS 。

EMR （电子病历系统）数据库是综合在一起，这样医护人员才能在平台直接看到患者病例，同时可随时访问所需资料信息，并做出及时有效医学诊断，更好为患者提供医治。

1.1 临床数据中心（CDR）临床数据中心是医院大数据信息集成平台核心。

临床数据中心以病人为核心、以时间轴为主线，是一个完整、规范、统一数据储存空间，对医院医疗工作开展，及未来综合数据利用挖掘都能够提供有效支持。

临床数据中心以疾病、治疗、病患、医生等几个方面为主，能够为医院医务人员提供全方位、多层次信息数据。

另外，临床数据中心可将原始数据进行整合，具有强大检索功能，支持多种工具数据导出，为医院医疗科研服务提供强大支持。

1.1.1 技术架构医院临床数据中心（CDR ）以大数据技术为核心，采集、接受医院各方面工作数据，通过对数据统一储存、管理、计算，为医院医疗工作开展及医务人员办公提供支持。

1.1.2 数据组织1.1.2.1 数据参考模型以HL7标准中RIM 模型为参考，能够分析和细化患者就诊所发生事件，根据临床事件机制、事件轴进行数据组合。

基于云计算技术的医学影像大数据平台设计与实现

基于云计算技术的医学影像大数据平台设计与实现医学影像的发展在医疗领域起到了举足轻重的作用。

随着医疗技术的进步，产生了大量的医学影像数据，如CT扫描图像、核磁共振图像等。

这些影像数据不仅需要被安全地存储和管理，还需要进行分析和共享，以支持医学研究和临床决策。

而云计算技术的快速发展和广泛应用为构建基于云计算技术的医学影像大数据平台提供了有力的支持。

基于云计算技术的医学影像大数据平台的设计与实现，首先需要考虑的是数据存储与管理。

云计算技术提供了高可靠性、可扩展性和安全性的存储解决方案。

基于云存储服务，可以建立起一个分布式的存储系统，将医学影像数据进行备份和存储。

通过分布式存储的方式，可以实现数据的冗余和容错，确保数据的安全性和可靠性。

此外，云存储还可以提供丰富的数据管理功能，如数据分类、检索和归档，方便用户对数据进行管理。

除了数据存储和管理，基于云计算技术的医学影像大数据平台还需要具备数据分析和共享的能力。

云计算提供了强大的计算资源，可以支持对海量医学影像数据进行高效的分析和处理。

通过利用云计算的大规模计算能力，可以实现医学影像的自动分析、模式识别和智能检测等功能，从而帮助医生做出更准确的诊断。

同时，云计算技术还可实现数据共享和远程访问，医生可以通过互联网随时随地访问和共享医学影像数据，提高医疗资源的利用效率和协同工作能力。

在设计和实现基于云计算技术的医学影像大数据平台时，安全性是一个非常重要的考虑因素。

医学影像数据的保密性是医疗机构和患者的重要需求。

通过采用数据加密、访问控制和身份认证等安全措施，可以确保医疗影像数据的隐私和安全。

另外，备份和灾备策略也至关重要，以防止数据丢失或设备故障导致的数据不可恢复。

通过将数据备份到不同的地理位置或数据中心，可以确保数据的可用性和持久性。

此外，基于云计算技术的医学影像大数据平台还应该具备良好的用户体验和易用性。

不同的医生和技术人员对医学影像数据的需求各不相同，因此平台应该提供灵活的用户界面和个性化的功能配置。