大数据背景下的临床科研平台建设
基于大数据的医院数据中心建设思考
基于大数据的医院数据中心建设思考在当今数字化时代，大数据技术的应用已经渗透到各个领域，医疗行业也不例外。
医院作为医疗服务的核心机构，每天都会产生大量的医疗数据，包括患者的基本信息、诊断记录、治疗方案、检查结果等。
这些数据对于医院的管理、医疗质量的提升、科研创新以及患者服务都具有重要的价值。
因此，建设一个高效、安全、可靠的医院数据中心已经成为医院信息化建设的重要任务。
一、医院数据中心建设的背景和意义随着医疗信息化的不断推进，医院内部的信息系统越来越多，如医院信息系统（HIS）、电子病历系统（EMR）、实验室信息系统（LIS）、医学影像存档与通信系统（PACS）等。
这些系统在提高医疗服务效率和质量的同时，也产生了大量的分散、异构的数据。
由于缺乏统一的数据管理和整合，这些数据往往难以被充分利用，导致数据的价值无法得到有效发挥。
建设医院数据中心的意义主要体现在以下几个方面：1、提高医疗服务质量通过整合和分析患者的医疗数据，医生可以更全面地了解患者的病情，做出更准确的诊断和治疗决策。
同时，数据中心还可以为医疗质量监测和评估提供数据支持，帮助医院发现医疗过程中的问题，持续改进医疗服务质量。
2、支持科研创新丰富的医疗数据是开展医学研究的宝贵资源。
医院数据中心可以为科研人员提供大规模、高质量的数据样本，促进临床医学研究的发展，推动医学技术的创新。
3、优化医院管理数据中心可以对医院的运营数据进行分析，帮助医院管理者了解医院的资源利用情况、工作效率、成本效益等，从而优化医院的管理决策，提高医院的运营效率和经济效益。
4、提升患者服务体验基于数据中心，医院可以为患者提供个性化的医疗服务，如健康管理、疾病预防建议等。
同时，患者也可以更方便地获取自己的医疗信息，增强对医疗服务的信任和满意度。
二、医院数据中心建设的需求分析在建设医院数据中心之前，需要对医院的业务需求进行深入的分析，明确数据中心的建设目标和功能要求。
1、数据整合需求医院内部存在多个信息系统，这些系统的数据格式和标准各不相同。
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
医院重点学科建设实施方案的科研平台建设与资源整合
全面梳理医疗流程中可能存在的风险点，进行风险评估和分类。
防范措施制定
针对各类风险点，制定具体的防范措施，包括技术防范、管理防范、制度防范等。
应急预案演练和处置能力提升
应急预案制定
根据可能出现的突发事件和紧急情况，制定 完善的应急预案。
应急演练
定期组织应急演练，提高医护人员的应急处置能力 和协同作战能力。
成果转化与推广应用机制完善
完善成果转化与推广应用机制，推动科研成 果向临床应用和产业化方向转化。
03
资源整才资源
对医院内部各学科领域的人才进行全面梳理，包括专家、学者、科 研骨干等，评估其科研实力、学术影响力和发展潜力。
科研设施与设备资源
对医院现有的科研设施、实验室、仪器设备等进行详细盘点，评估 其先进性、完好率和满足科研需求的能力。
不断完善和提升项目管理水平。
06
质量保障与风险控制体系建立
质量标准制定和执行情况监测
制定严格的质量标准
依据国家相关标准和学科发展要求， 制定全面、细致、可操作的医疗质量 标准。
执行情况监测
建立定期和不定期的质量检查制度， 对医疗、护理、科研等各环节进行全 程监控，确保质量标准的严格执行。
风险防范措施制定
医院重点学科建设实施方 案的科研平台建设与资源
整合
目录
• 总体目标与规划 • 科研平台构建要素 • 资源整合方案设计 • 人才培养与团队建设举措 • 科研项目管理流程优化 • 质量保障与风险控制体系建立
01
总体目标与规划
科研平台建设目标
构建高水平的科研团队
吸引和培养一批优秀的科研人才，形成具有 创新能力和国际影响力的研究团队。
数据分析与挖掘工具
中国心血管临床大数据质控及科研服务平台发布
中国⼼⾎管临床⼤数据质控及科研服务平台发布CNCDR 即“中国⼼⾎管临床⼤数据质控及科研服务平台”（China National Cardiovascular Data Registry，简称CNCDR）于12⽉1⽇在“美国⼼脏病学会亚太年会”上正式发布。
该平台由中国⼼⾎管健康联盟（China Cardiovascular Association，CCA）和美国⼼脏病学会（American College of Cardiology，ACC）深度合作开发，飞利浦作为技术⽀持⽅协同参与。
CNCDR的发布将成为中国⼼⾎管⾏业发展的⼀个⾥程碑，通过实现⼼⾎管领域数据采集标准化，提升数据挖掘和洞察能⼒，并通过⼤数据分析驱动医疗质量的持续改善，从⽽推动我国⼼⾎管事件下降拐点早⽇到来，助⼒“健康中国2030”战略⽬标的实现。
中国卫⽣信息和健康医疗⼤数据学会会长⾦⼩桃，中华医学会⼼⾎管病学分会主任委员、中国⼼⾎管健康联盟主席葛均波院⼠，美国⼼脏病学会⾸席创新官John Rumsfeld教授，中国⼼⾎管健康联盟副主席、⼼⾎管健康（苏州⼯业园区）研究院院长霍勇教授出席发布会并致辞。
▲中国⼼⾎管临床⼤数据质控及科研服务平台（CNCDR）正式发布“胸痛中⼼”建设成果显现，⼼⾎管诊疗质量和临床科研⾯临双重挑战，数据标准化成为⾸要抓⼿葛均波院⼠表⽰：“⼼⾎管疾病是疾病中的‘头号杀⼿’。
在中国，⼼⾎管疾病造成的死亡⼈数超过40%，⾼于肿瘤和其他疾病。
据统计，中国⼼⾎管病患者⼈数已⾼达2.9亿，每5个成年⼈中就有1⼈患有⼼⾎管疾病，平均每年约350万⼈死于⼼⾎管疾病。
随着社会⽼龄化和城市化进程加快，不健康⽣活⽅式影响，⼼⾎管疾病的患病率及死亡率⽬前仍处于上升阶段。
⼼⾎管疾病消耗了⼤量的医疗资源，其巨⼤的开⽀，给患者和医疗系统带来沉重的负担，已经成为影响中国社会可持续发展的重⼤公共卫⽣问题，必须上升到政府层⾯来推动⼼⾎管这⼀慢性疾病防治⽔平的均质化提⾼。
医疗大数据平台助力医院科研工作的SWOT分析
中国卫生产业CHINA HEALTHINDUSTRY[基金项目]山西省重点研发计划项目(803D31099)。
[作者简介]郝崇奇(1989-),男,硕士,研究方向为医院管理。
[通信作者]齐昊(1975-),男,硕士,主任医师,研究方向为2型糖尿病,E-mail:************.com。
大数据的理念由来已久,应用范围逐步扩大,在众多领域掀起巨浪,极大地改变着人们的工作、学习、生活甚至思维方式。
如何快速、准确地从大数据中提取有用的信息,深挖埋藏其内的价值之物成为多国的重要研究项目,甚至以此提出相关的国家战略。
医疗卫生行业是大数据主要应用的领域之一,医疗大数据的应用前景不可估量[1]。
现阶段,我国医疗大数据仍处于探索阶段,主要应用于科学研究、在线医疗指导、医院评价和健康管理等方面[1-2]。
多位专家学者的研究已经表明医疗大数据在医院中的应用对医院的发展具有重要影响[3-5],因其应用存在自身的优势和劣势,需要我们对其展开细致深入的研究。
该文通过系统地分析医疗大数据平台应用到医院科研工作中的优势、劣势、机遇、威胁,为推动医疗大数据服务于医院工作提供科学建议。
目前国内学者对医疗大数据的内涵界定不一,参考多种概念后,本人认为广义上来说,医疗大数据指的是与健康和生命有关的所有数据,包含从出生到死亡的全生命周期所有临床数据和非临床数据[6]。
其中,临床数据主要包括门诊和住院的所有数据等,非临床数据主要包括饮食、睡眠、体检、运动等各类生活数据。
据此界定,医疗大数据具有动态性、广泛性、海量性、隐私性等特点[7-8]。
因此常规的数据管理工具和方法已经无法满足其需求,需要开发新的管理工具,提供新的管理方式。
医渡云(北京)技术有限公司为此开发出专业化医疗数据管理平台,DOI:10.16659/ki.1672-5654.2020.29.135医疗大数据平台助力医院科研工作的SWOT 分析郝崇奇1,程景民2,杨志清1,张靓1,齐昊11.山西医科大学第一医院医疗大数据中心,山西太原030001;2.山西医科大学管理学院,山西太原030001[摘要]对医疗大数据平台在医院科研工作中的实际应用做SWOT 分析,为推动医疗大数据服务于医院工作提出科学合理的建议。
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
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
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
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)：
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。
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。
大型队列研究数据资源的信息化建设
大型队列研究数据资源的信息化建设一、研究背景和意义随着信息技术的飞速发展，大数据时代已经到来，数据已经成为了当今社会的一种重要资源。
在医学领域，大量的临床试验数据、患者信息、医疗资源等数据不断积累，为科研人员提供了丰富的研究素材。
如何高效地利用这些数据进行学术研究，提高科研效率和质量，成为了一个亟待解决的问题。
大型队列研究作为一项重要的医学研究领域，其数据的信息化建设对于推动相关领域的发展具有重要的现实意义。
大型队列研究数据资源的信息化建设有助于提高数据的可获取性和可用性。
通过建立统一的数据平台，研究人员可以方便地获取到所需的数据，避免了因数据分散而导致的研究难题。
数据资源的共享也有助于减少重复劳动，提高研究效率。
大型队列研究数据资源的信息化建设有助于提高数据分析的准确性和可靠性。
通过对数据的整理、清洗和标准化，可以有效地消除数据的冗余和错误，提高数据的分析质量。
数据挖掘和机器学习等技术的应用，也可以帮助研究人员从海量数据中提取有价值的信息，为科研工作提供有力支持。
大型队列研究数据资源的信息化建设有助于提高研究成果的传播和应用。
通过建立专门的数据共享平台，研究人员可以将自己的研究成果分享给其他同行，促进学术交流和合作。
数据资源的开放共享也有助于推动科研成果的应用，为临床实践和政策制定提供科学依据。
大型队列研究数据资源的信息化建设有助于提高研究团队的管理水平。
通过对数据的统一管理和维护，可以降低数据管理的工作量，提高团队的工作效率。
数据资源的信息化建设也有助于培养研究人员的数据素养，提高整个团队的研究能力。
大型队列研究数据资源的信息化建设具有重要的现实意义，通过加强数据资源的建设和管理，可以为大型队列研究提供有力支持，推动相关领域的发展。
1. 大型队列研究的定义和特点长期追踪：大型队列研究通常需要数年甚至数十年的时间来完成，因此研究者需要有足够的耐心和毅力来维持数据的连续性和完整性。
大量参与者：大型队列研究通常涉及成千上万甚至更多的参与者，这使得研究者能够收集到更广泛、更丰富的数据，从而提高研究的统计效力。
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
中医药大数据平台的构建
中医药大数据平台的构建随着信息化和数字化的发展，大数据技术已经成为各行各业的关键技术之一。
在医疗行业中，大数据技术的应用也日趋广泛，中医药大数据平台的构建正逐渐成为中医药行业的重要发展方向。
中医药大数据平台的构建将为中医药行业的发展和研究提供重要支撑，有望带动中医药行业迈向更加科学化、智能化的发展。
一、中医药大数据平台的意义1. 支持中医药研究和发展。
中医药是中国特有的宝贵文化遗产，它积淀了数千年的临床经验，具有独特的诊疗理论和方法。
随着科技的发展，中医药的研究和发展也面临新的机遇和挑战。
中医药大数据平台的构建可以帮助整合和分析大量的中医药临床数据、科研数据和医疗资源数据，为中医药研究和发展提供更加全面和精准的支持。
2. 促进中医药临床实践。
在中医药临床实践中，积累了大量的患者病历、诊疗数据和药物应用数据，这些数据对于指导临床实践和改进诊疗方案具有重要意义。
通过建立中医药大数据平台，可以实现不同地区、不同医疗机构之间的数据共享和交流，为临床实践提供更多的参考和支持。
3. 促进中医药信息化建设。
中医药行业信息化水平相对较低，信息孤岛现象严重，信息资源互通共享程度低，这不利于中医药行业的整体发展。
中医药大数据平台的构建可以帮助整合和共享中医药行业的各种信息资源，推动中医药行业向信息化建设迈进。
4. 促进中医药国际化发展。
随着全球化的进程，中医药在国际上的影响力和地位也在逐渐提升。
建立中医药大数据平台，可以促进中医药与西医结合、中西医结合的发展，提升中医药在国际医疗领域的地位和竞争力。
1. 数据采集和整合。
中医药大数据平台首先需要从各个医疗机构、科研机构、药企等处采集各类中医药数据，包括临床数据、科研数据、药物数据等。
然后，对这些数据进行整合和清洗，建立统一的数据标准和规范，确保数据的准确性和完整性。
2. 数据存储和管理。
建立大数据存储系统，包括数据库、数据仓库、云存储等，为大数据的存储和管理提供基础支撑。
大数据“云计算”环境下的妇产科医学信息资源整合与共享平台建设
妇产科医学信息资源的整合与共享是指运用大数据技术对妇产科医学信息进行数据化、信息化管理。
随着信息技术与社会生活的深度融合，大数据“云计算”已渗透到妇产科医学领域，为庞大的医学信息资源采集、储存、整合和共享提供了新的支撑。
而目前妇产科医学数据具有产生速度快、研究规模大、临床数据资源丰富等特征，部分妇产科医学信息存在“数据孤岛”问题。
因此，搭建妇产科医学信息服务平台是顺应时代发展的重要任务。
该文主要探讨应用大数据、云计算技术对医学信息平台进行改造升级，从信息采集、资源储存、数据整合、资源共享等4个角度阐述妇产科医学平台设计，以保证该文平台信息整合与信息共享的宽度与精度。
通过系统测试试验，妇产科医学信息平台的通信稳定性、传输安全性均得到了验证，表明该文平台具备可行性。
基于大数据“云计算”环境下的妇产科医学信息资源整合与共享平台的设计与实现，有利于打破医疗机构之间、医疗机构与患者之间的信息壁垒，提高医疗卫生服务质量，为社会提供更高水平的妇产科医疗服务。
1 系统硬件设计大数据“云计算”环境下的妇产科医学信息资源整合与共享平台的系统硬件主要由数据采集芯片、核心处理器和信息转换器3个硬件设备组成，系统硬件组成如图1所示。
数据采集芯片是系统的核心硬件设备，为支持妇产科医学信息采集，选择EAMB1645数据采集芯片，串口为EP-3720，GPIO 配置了8位可编程数字I/O 插针，支持RA422、RS485模式。
为实现数据处理功能，选择由数据发送器、数据接收器、数据缓冲器以及数据硬盘4个部分组成的NAS7323核心处理器，硬盘大小至少为128 GB ，缓冲器数据列表属性设定为100 MB 。
数据转换器选择FSAFE-5748型号，通过标准的网络接口接收信息并将原始数据统一转换为shapefile 文件，存储格式统一转换为Doc 。
2 系统软件设计2.1 采集妇产科医学信息妇产科医学信息采集功能通过开放数据库连接接口直接生成信息库，创建相应的文件列表，以分类采集的方式得以实现。
医院信息集成平台与临床数据中心建设探讨
医院信息集成平台与临床数据中心建设探讨作者：周瑜李永林来源：《中国信息化》2020年第05期随着国家深化医药卫生体制改革的推进，国家卫健委制定医疗信息化改革的新政策，电子病历评级、智慧医院评级、系统互联互通测评等一系列政策法规的出台，要求三级院必须加快信息化建设步伐。
现阶段，国内三甲医院信息化建设的三个痛点：一是医院数据分散在不同的业务系统中，缺乏标准和顶层设计；二是患者数据、诊疗数据、运营数据不能共享和互通；三是数据资源不能整合利用阻碍临床、管理、科研的发展。
建设信息集成平台与临床数据中心能解决医院信息化发展的痛点，响应国家政策，助力医疗信息化继续稳步向前发展，为医疗健康服务提供强有力的保障。
国内医疗信息化的不断发展，医院的HIS、LIS、EMR、PACS、HERP等系统和其他医技医辅管理信息系统几乎覆盖了医院内部的所有业务。
由于系统的专业性等因素，医院的各类业务系统都分别由几类不同的专业厂商来负责，系统和系统之间基本是通过API应用程序、数据库视图、Webservice等传统接口方式来实现数据的共享，各异构系统间由于接口集成方式和信息交互标准没有整体规划，造成接口越越来越多，系统间集成耦合度程度越来越高。
同时，在医疗信息化行业大规模集成高度发展的今天，医院通过多年的信息化建设已经实现了数据的大规模收集，逐步形成医疗的大数据，但对于数据的分析利用和处理能力却还十分缺乏，临床科研和医院医疗技术的发展对多年来积累下来的的患者信息数据和临床业务数据急需实现基于患者的整合和利用。
构建以患者为中心的临床数据中心服务平台，整合患者的检查、检验、诊疗、病历等数据信息，为临床科研和医疗管理决策提供支持协助，为患者就诊提供全方位的医疗服务。
为医院内部信息共享和利用打造一个基础平台，用平台代替数量众多的传统数据接口，保证临床信息的有效交换与充分共享，规范全院术语编码标准体系，实现字典编码术语的统一管理，建立患者主索引服务，提升患者信息质量等。
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• 大数据时代
稀疏
凌乱
冗余
• 如何掌握大数据中的知识？
量大
大数据现状
Knowledge
大数据在医学领域的研究内容
• 有机融合各研究领域 • 加速医学研究
大数据技术在医学领域的应用
基于患者相似度分析的个性化治疗建议
病人 病人相似度
医生 医生的监督信息
+ + +
SMFyPeimnFdadaiptcmintaieogtinmilysot sns HHissttoorryy
皮肤狼疮 骨质酥松 高血脂 常见的泌尿道感染 甲状腺功能减退
阿仑膦酸 普伐他汀
左旋甲状腺素 羟化氯喹
仰卧位120/80毫米汞柱 心率: 88 bpm 尿常规:大肠埃希氏菌
Diagnosis Models 诊断
肾功能衰竭 尿路感染
糖尿病 流行性感冒
低钾
食道癌
Confidence 可信度
把适当的碎片放在一起，可以在某个角度改变结果
数据检索的效率、结果的质量高度依赖查询人员的水 平，丌同DBA所写的代码性能相差几十上百倍。
大数据分析不传统临床科研的比较
全量数据 vs 抽样数据
完整性
数据类型多样 vs 结构化数据
真实性
自劢采集 vs 彔入数据
多样性
及时性
分布式计算 vs 单线程
大数据背景下临床科研的特点
数据内容、来 源更加丰富全
输入：
广泛知识领域的一个自然语言描述的问题
输出：
准确的答案 按置信度排序
3秒智能判断的原理
1.问题理解不分析
信息源的筛选
人工智能不大数据结合带来的改变
4.合幵证据幵计算 置信度
2.找出候选解，生 成推断假设
3.收集证据幵评分
思考：大数据背景下的临床科研
科研系统在医院信息化 建设中的意义
01
临床科研的特点
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
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
信息孤岛、烟囱还普 遍存在，一人在丌同 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
丌同数据使用者 （如医生、护士、 医技）所需信息 丌一，要求丌一
面
分析手段更加 多样化
非结构化数据 充分利用
分析效率 大幅提升
科研平台在医院信息平台中的意义
科研系统
利用业务系统提供的数 据，辅劣医生和与业技 术人员迚行临床科研， 产出科研成果，指导临 床工作，幵对医疗信息 化建设提供帮劣。
良性循环
业务系统
为科研系统提供数 据和案例，幵结合 实际应用为科研工 作指明方向。
02
03
大数据背景下的临床科研 特点
数据产生
业务系统、手工书写
数据处理
手工摘彔、筛选期望 的数据，标化。 积累
存储
将零散数据彔入数据库
传统临床研究的路径
数据 分析
统计学方法 开源工具或SPSS统计软件
传统的数据获取方式
检索效率低，需要到各个业务系统检索数据手工合幵。
获取的数据是静态的，仸何数据的改变，需要修改查 询条件，重新检索等待。而这种修改在科研活劢中是 非常频繁的。
1
通过模式识别的技术从 EMR 中提取相关信息对病人迚 行分类。例如：高血压、糖尿病、丌良饮食习惯。
采用深度学习、数据挖 掘等人工智能技术，从
非结构化数据中检索整
合有价值的信息，使得 2
数据价值得以体现
利用神经网络和深度学习技术迚行病人相似度分析， 建立患者分布模型（manifold）寻找疾病和风险因素 间的关系。
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？
Patient History 个人史
Findings 检查结果
Family Histor y 家族 史
Symptoms 症状
Medications 药物
大数据技术在医学领域的应用
吞咽困难 发热 口干 口渴 厌食 尿频 头晕 no 空腹 no 背痛 no 咳嗽 no 腹泻 口腔癌 膀胱癌 血色素沉着 紫癜 甲状腺机能亢进 (甲状腺自身免疫)
医学知识图谱设计
• KG表示形式
大数据技术在医学领域的应用
患者精确定位，为精准医学研究提供可能
大数据技术在医学领域的应用
医学影像分析
人工智能不大数据结合带来的改变
Waston 3秒智能判断
IBM Watson
• 2011年2月，美国的传统智力竞赛节目Jeopardy!上，来自IBM Watson实验室的“参赛者” 摘得了
这项考验参赛者各领域知识比赛的桂冠 • 这是人工智能模仺人类与业知识的长期挑戓中的迚步 • 是认知计算的一个转折点
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
各业务系统因为数据 来源、计算方法的丌 同，导致数据丌一致。 以年龄为例，因为迚 入各个业务系统的时 间丌同，年龄计算方 法丌同，同一个病人 在各个业务系统所中 可能有丌同的年龄。
科研过程高度关注 EMR和医学影像学数 据，而这恰恰是非结 构化数据的重灾区。
通过人工智能技术对非结构化数据迚行ETL
数据的采集不标准化
多源数据采集
30余 系统
异构数据转换
20万项 字典
数据标化
数据 差异
非结构化提取
90% 以上
科研数据来自几乎所 有业务系统，HIS、 LIS、PACS、手术、 急诊、财务系统，幵 丏在科研过程中随时
扩大数据来源。
现有业务系统分别 使用各自独立的数 据字典，数据字典 丌一致，数据转换 占用大量资源。
青 拔
钱步月
优 青
孙剑
数据工程师
数据科学家
临床医生
田锋 董博
软件工程师
医疗大数据的难点
隐私性
复杂性
不完 整性
时序性
冗余性
多维性
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， 医院信息系统丌同， 标准丌统一，导致 医学术语复杂，数 据获取困难