医疗大数据分析应用平台
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。
医疗大数据分析平台研究
医疗大数据分析平台研究随着信息技术的不断发展与互联网的普及,医疗行业逐渐向数字化、智能化方向发展,医疗大数据分析平台成为医疗行业的一个重要组成部分。
它基于大数据技术,通过整合和分析海量的医疗数据,为医疗机构提供了多个方面的优势和支持,成为医疗行业转型升级的利器。
一、医疗大数据分析平台的作用医疗大数据分析平台,是将医疗行业乃至全社会愈加发达的信息技术与医疗行业相结合的一种体现。
它通过汇集和整合医疗信息数据、统计分析和建立模型,服务于医疗行业诊断、治疗、管理等多个环节,提供数据驱动健康决策的支持,最终形成一个医疗行业多方合作的共同体。
作为支持决策制定的重要途径,医疗大数据分析平台通过对医疗数据的大规模、多源和高效处理,形成了婴儿出生率、疾病疫情、用药安全、医学研究等多个领域的优势作用。
二、医疗大数据分析平台的实战应用医疗大数据分析平台的实战应用主要分为两个阶段:一是繁荣数据,开发领域划定;二则是开发数据分析工具并建立分析规则。
繁荣数据是医疗大数据分析平台的核心,平台会结合多个方面的医疗信息源,如病历资料、医药文献、流行病学数据等。
数据来源是多元化的,还要涉及良品与劣品的融入,包括从互联网上收集而来的无良产品的数据。
这就需要医疗大数据分析平台具有至少三个特点:(1)数据的大规模处理;(2)多源数据的集成;(3)多层次数据的分析。
三、医疗大数据分析平台的技术标准医疗大数据分析平台要展开的核心技术,是对医疗数据的处理分析,在此基础上,产生可模仿衡量体系,为现有的医疗行业奠定基础。
数据是医疗大数据分析平台的核心要素,将数据加工后,关键技术包括:数据采集、数据预处理、数据集成、数据建模、数据挖掘分析和数据可视化等。
其中数据建模、序列化、深度学习、网络训练等技术是医疗大数据分析平台的重点领域,也是促进数据挖掘的基本方法。
四、医疗大数据分析平台未来发展趋势随着大数据、云计算和人工智能技术的不断发展,医疗大数据分析平台已经迎来了一次新的发展机遇。
大数据在医疗领域的应用
大数据在医疗领域的应用近年来,大数据的普及和应用已经深入各个领域,包括医疗领域。
由于医疗数据本身就是大数据的一种,因此,大数据应用于医疗领域,可以为医生提供更丰富的信息、更快捷的分析方法和更精确的预测模型,从而帮助医生更好地面对日益增长的医疗挑战。
一、大数据在医疗领域的应用大数据在医疗领域的应用可以分为以下几个方面:1. 科学研究大量的医疗数据可以帮助研究人员更好地了解疾病的发展和治疗的效果,为新药的研发提供更准确的数据支持。
2. 病历管理通过大数据技术,可以建立更为完善的病历系统,从而为医生提供更丰富的病历信息和更为方便快捷的查询方式。
3. 临床决策大数据可以为医生提供更多的数据支持,从而帮助医生更准确地进行临床决策,提高医疗质量和效率。
4. 疾病预测和预防通过大数据技术,可以预测疾病的发展趋势和预防措施,从而及早发现和治疗疾病,降低医疗成本和死亡率。
二、大数据在医疗领域的案例1. IBM的Watson医疗数据分析平台IBM在2011年推出了Watson医疗数据分析平台,该平台可以对大量的医疗数据进行快速分析,并输出医生可能感兴趣的信息,还可以为医生提供各种疾病的治疗建议。
该平台已经被广泛应用于医疗领域,并取得了显著的成功。
2. 华佗大数据平台华佗大数据平台是中国医学科学院临床医学研究所推出的大数据医疗平台,该平台可以实现医院病历管理、医学数据处理与挖掘、实时监测统计分析以及知识库构建和储存等功能,为医生提供更加全面的医疗数据支持。
3. 中国医学科学院组建的医疗大数据联盟中国医学科学院组建的医疗大数据联盟致力于推动医疗大数据的研究和应用,包括临床研究、药物研发、疾病预测和预防等方面。
该联盟涵盖了众多医疗机构和科研机构,可以为医疗大数据的研究和应用提供更为丰富的资源。
三、大数据带来的挑战和机遇大数据的应用给医疗领域带来了许多机会,但同时也带来了许多挑战。
其中,最大的挑战是医疗数据的质量和安全问题,如果数据质量和安全得不到保证,大数据的应用就难以实现其价值。
国外大数据医疗平台概况研究
国外大数据医疗平台概况研究随着科技的不断发展,大数据技术在各行各业都得到了广泛的应用,医疗行业也不例外。
利用大数据技术可以帮助医疗行业收集、分析和利用海量的医疗数据,从而提高医疗服务的效率和质量。
国外一些先进的大数据医疗平台已经取得了一定的成就,本文将对这些平台进行概况研究,以期为国内的医疗行业提供一些借鉴和参考。
一、美国的大数据医疗平台美国作为信息技术发达国家,其大数据医疗平台已经相当成熟。
在美国,一些著名的大型医疗机构和科研机构都建立了自己的大数据医疗平台,比如美国国立卫生研究院(NIH)的医疗信息网络(MIN),梅奥诊所的医疗信息系统(MIS)等。
这些平台拥有庞大的医疗数据资源,可以为科研人员和临床医生提供丰富的数据支持,帮助他们进行医疗研究和诊断治疗。
美国还有一些大型科技公司,比如谷歌、亚马逊、微软等,它们也在医疗领域进行了大数据技术的探索和应用。
谷歌的DeepMind公司就开发了一款名为“DeepMind Health”的医疗平台,该平台可以利用人工智能和大数据技术对医疗数据进行分析,为临床医生提供诊断和治疗建议。
亚马逊的AWS云平台则为医疗行业提供了强大的云计算和数据存储能力,帮助医疗机构管理和分析海量的医疗数据。
欧洲也是大数据医疗领域的一个重要研究和应用地区。
在欧洲,一些国家和地区建立了统一的医疗数据平台,比如英国的国家医疗保健服务(NHS)的医疗信息系统,德国的医疗保健电子健康卡(eGK)系统,荷兰的国家电子病历系统等。
这些平台整合了各种医疗机构和医生的数据资源,可以为患者提供全面的医疗服务和方便的医疗信息查询。
欧洲还有一些跨国的大数据医疗平台项目,比如“医疗与医学分析平台”(MAAP)项目、欧洲医学信息网络(EMIN)项目等,这些项目旨在整合欧洲各国的医疗数据资源,促进医疗信息的共享和交流,推动欧洲医疗领域的创新和发展。
亚洲作为世界人口最多的地区,医疗需求和医疗数据也十分庞大,因此大数据医疗在亚洲地区的发展也十分迅速。
医疗大数据集成及分析平台的设计与实现
医疗大数据集成及分析平台的设计与实现随着医疗业务的数字化、信息化和自动化,医疗数据正逐步从以前的纸质形式转化为电子化的存储和处理形式。
这种变革使医疗机构或医生更加方便地记录、查询和分享病人的医疗信息,而医疗大数据的分析则可以提供更多科学、精确、高效的医疗服务。
本文将讨论医疗大数据集成及分析平台的设计与实现。
一、医疗大数据存储涵盖医疗大数据的类型是非常广泛的,包括病历、影像、化验、检查、药品和诊断等信息。
这部分数据要进行存储、管理和保护,还需要具备备份和恢复的能力。
传统的存储方案使用文件系统或关系型数据库,其缺点在于数据结构的不灵活性、存储容量的有限性和备份恢复的复杂性。
近年来,NoSQL数据库提供了更加灵活的数据结构、横向扩展、高可用和高性能,同时支持复杂的数据查询、分析和挖掘操作。
因此,NoSQL数据库已经成为医疗大数据存储的首选方案。
二、医疗大数据集成在现实医学研究中,医疗数据不仅由医生或医院产生,而且还来自大量的医学研究数据和社区健康数据。
这些数据常常自治于不同的病人、不同的地理位置、不同的时间周期。
要对这些数据进行综合集成,最重要的挑战是如何解决数据来源和数据格式的不同。
因此,医疗大数据集成需要一个通用的标准数据模式,用于解决不兼容的数据格式问题,同时还需要实现数据清理、数据融合、数据映射、数据字典和数据目录等功能。
我们可以借助ETL工具,将医疗大数据从各自的源系统中提取、转换和装载到一个新的目标系统中。
ETL工具具有用于处理数据质量、数据安全和性能优化的测试和监控模块。
三、医疗大数据分析医疗大数据分析是非常关键的,可以有效解决医生和病人面对令人复杂的医疗难题、加强疾病预防、提高诊断和治疗效果。
摒弃猜测性的实践,医疗大数据分析要求使用数据挖掘、机器学习、人工智能等技术,发现数据之间的相互关系,找到隐藏的规律,从而提取有价值的数据信息。
它可以利用归纳、演绎、预测方法,为医疗工作和医学研究提供支持。
医疗大数据分析平台设计与实现
医疗大数据分析平台设计与实现医疗大数据是近年来医疗行业中的一个热门话题。
随着医疗技术不断进步,医疗数据不断积累,如何更好地利用这些数据,提高医疗效率、降低医疗成本、提高诊疗水平已成为医疗行业的重要问题。
因此,医疗大数据分析平台的设计与实现逐渐被关注和重视。
一、医疗大数据分析平台的意义作为医疗行业的核心资产,医疗数据包含了丰富的临床、科研、管理等信息,可以帮助医疗机构和医护人员更好地制定临床诊疗方案、科学研究方向和医院管理决策。
然而,由于医疗数据的规模庞大、种类繁多,存在数据来源多、质量不一致、分散分布等问题,导致医护人员难以从中获取有效信息,制定科学化的诊疗方案。
因此,医疗大数据分析平台的设计与实现具有很大的意义,其可以:1、帮助医疗机构和医护人员更好地管理、整合和利用医疗数据,提高医疗效率和质量。
2、帮助医疗机构进行医院管理决策,提高组织效率和效益。
3、促进医学科研的发展,提高医学领域的学术水平。
二、医疗大数据分析平台的设计与实现医疗大数据的分析,需要从数据搜集、数据清洗、数据分析、数据挖掘等多个层面进行考虑。
医疗大数据分析平台的设计与实现需要符合以下原则:1、数据安全性原则。
医疗大数据属于敏感数据,涉及隐私保护和社会公众利益,设计者要考虑数据安全性。
2、数据有效性原则。
医疗大数据采集的数据要真实、准确、全面,才能支持后续的数据挖掘和分析。
3、数据系统性原则。
医疗大数据分散分布,需要设计一套完整的数据系统,以方便数据的调用和共享。
在医疗大数据分析平台的设计中需要考虑以下几个方面:1、数据源。
医疗大数据分散,需要对数据来源进行整理(如:病例历史记录、患者信息、医院采购数据等),建立一个数据中心用于存储。
2、数据清洗。
医疗大数据要求准确、全面,需要对原始数据进行清洗和筛选,去掉重复、误差、异常等数据,确保数据的质量。
3、数据结构化。
医疗数据种类多样,需要将非结构化的数据转换为结构化的数据,便于进行后续的分析。
医疗健康大数据平台使用手册
医疗健康大数据平台使用手册第二章:注册与登录 (3)2.1 用户注册 (3)2.1.1 注册流程 (3)2.1.2 验证邮箱 (3)2.2 用户登录 (3)2.2.1 登录流程 (3)2.2.2 忘记密码 (4)2.3 忘记密码 (4)第三章:数据导入与导出 (4)3.1 数据导入 (4)3.1.1 数据导入概述 (4)3.1.2 数据导入步骤 (4)3.1.3 注意事项 (5)3.2 数据导出 (5)3.2.1 数据导出概述 (5)3.2.2 数据导出步骤 (5)3.2.3 注意事项 (5)3.3 数据格式转换 (5)3.3.1 数据格式转换概述 (5)3.3.2 数据格式转换步骤 (6)3.3.3 注意事项 (6)第四章:数据查询与分析 (6)4.1 数据查询 (6)4.1.1 查询界面 (6)4.1.2 查询条件设置 (6)4.1.3 查询操作 (6)4.2 数据分析 (6)4.2.1 分析工具 (6)4.2.2 数据预处理 (7)4.2.3 分析结果导出 (7)4.3 结果展示 (7)4.3.1 结果展示界面 (7)4.3.2 结果筛选与排序 (7)4.3.3 结果导出与分享 (7)第五章:数据可视化 (7)5.1 图表类型 (7)5.1.1 概述 (7)5.1.2 图表类型选择 (8)5.2 图表编辑 (8)5.2.1 概述 (8)5.2.2 图表编辑操作 (8)5.3 图表导出 (8)5.3.1 概述 (8)5.3.2 图表导出操作 (9)第六章:报告与管理 (9)6.1 报告模板 (9)6.1.1 模板概述 (9)6.1.2 模板分类 (9)6.1.3 模板使用方法 (9)6.2 报告 (9)6.2.1 报告流程 (9)6.2.2 报告注意事项 (10)6.3 报告管理 (10)6.3.1 报告查询 (10)6.3.2 报告修改 (10)6.3.3 报告删除 (10)6.3.4 报告导出 (10)6.3.5 报告打印 (10)第七章:用户权限与安全 (11)7.1 用户权限设置 (11)7.1.1 权限概述 (11)7.1.2 权限管理 (11)7.1.3 权限验证 (11)7.2 数据安全 (11)7.2.1 数据加密 (11)7.2.2 数据备份 (11)7.2.3 数据审计 (12)7.3 登录验证 (12)7.3.1 用户名密码验证 (12)7.3.2 动态验证码 (12)7.3.3 二维码验证 (12)7.3.4 双因素认证 (12)第八章:系统管理与维护 (12)8.1 系统配置 (12)8.2 系统升级 (13)8.3 数据备份 (13)第九章:常见问题与解答 (13)9.1 使用问题 (13)9.1.1 如何注册医疗健康大数据平台? (13)9.1.2 如何登录医疗健康大数据平台? (14)9.1.3 如何修改个人信息? (14)9.1.4 如何查看数据报告? (14)9.1.5 如何使用数据查询功能? (14)9.2 技术支持 (14)9.2.1 平台支持的浏览器有哪些? (14)9.2.2 平台在使用过程中出现卡顿怎么办? (14)9.2.3 平台是否支持移动端访问? (14)9.2.4 平台如何保证数据安全性? (14)9.2.5 平台是否提供API接口? (14)9.3 常见故障排除 (14)9.3.1 无法登录平台 (15)9.3.2 数据加载失败 (15)9.3.3 无法查看数据报告 (15)9.3.4 数据查询结果不准确 (15)第十章:附录 (15)10.1 术语解释 (15)10.2 参考文献 (16)10.3 版本更新说明 (16)第二章:注册与登录2.1 用户注册2.1.1 注册流程(1)打开医疗健康大数据平台首页,右上角的“注册”按钮。
智慧医院大数据分析BI平台综合解决方案
• 科室医生人均收益 • 全院人员人均收益
智慧医院大数据分析BI平台综合解决方案
数据口径不统一的问题
指标口径
• 术前平均住院日 • 急诊人次、床位使用率
分析角度口径
• 医保收入拆分到开单科室、开单 医生、医生所属科室
数据过滤口径
• 医保收入(联网已注册数据) • 抗生素使用率(并非所有抗生素)
数据分析效率问题
智慧医院大数据分析BI平台综合解决方案
医院大数据运营BI分析平台整体架构
临床科研辅助决策系 统
临床数据中心 (CDR+EMR+MDB)
智慧医院大数据分析BI平台综合解决方案
医院大数据BI分析平台(6+1)
支持BS架构、智能化数据入录、 采集及集成,以及可自定义 各种采集流程、及表单等
支持在各种移动设备上进行 BI智能分析,包含苹果、安卓、 微软等移动设备及各种浏览器
标
时间层面
年/季/旬 月/周 日/时 。。。。
费用层面
费用分类 付费方式 付费日期 。。。。
医保 住院 门诊 病案 。。。
其他层面
药品层面 手术层面 物资层面 财务层面 检验检查层面 。。。。。
智慧医院大数据分析BI平台综合解决方案
满足医院不同业务分析需求的数据粒度
院长(决策层) 科室主任(管理层) 员工(执行层)
支持比透视表更先进、更有弹 性、可对维度成员进行任意组 合的Group Table分析
支持直接连接Excel数据、及 各种数据库,自动建立DW及 Cube, 可快速进行多维交叉分 析
支持管理驾驶舱、仪表板、 平衡计分卡、智慧地图、 计分卡、及报表过滤等功能
支持多维透视表,透视图, 以及各种常用的视觉化分析、 统计方法及模型等
智能医疗大数据分析平台的设计与实现
智能医疗大数据分析平台的设计与实现随着智能医疗的广泛应用,医疗大数据分析平台的设计与实现已经成为医疗科技领域的一大热点。
本文将从平台的需求分析入手,探讨如何构建一套完整的智能医疗大数据分析平台。
一、需求分析智能医疗大数据分析平台,顾名思义,就是利用人工智能技术对医疗数据进行分析的平台。
在构建这样一个平台之前,首先需要做好需求分析工作。
1. 数据来源智能医疗大数据分析平台需要汇集来自多个来源的医疗数据,包括病人的就诊记录、医生的诊断意见、医学文献数据等。
这些数据涉及的范围非常广泛,需要有一个统一的数据标准和处理方式。
2. 数据存储数据存储是智能医疗大数据分析平台的重要组成部分。
数据存储需要具备以下特点:(1)可靠性高:医疗数据极其重要,需要有一个高可靠性的数据存储系统,确保数据不会因为系统崩溃或其他原因丢失。
(2)安全性好:为了保护患者隐私,存储系统需要有较高的安全性,只有授权人员才能对数据进行访问。
(3)扩展性强:医疗数据增长非常快,存储系统需要具备较强的扩展性,以应对不断增长的数据量。
3. 数据分析数据分析是智能医疗大数据分析平台的核心功能,需要利用人工智能技术对医疗数据进行处理和分析。
具体可以包括以下方面:(1)自然语言处理:将诊断报告等文本数据进行分析和处理,提取出其中的关键信息。
(2)图像处理:对影像学图像进行分析,提取特征信息,辅助医生诊断。
(3)机器学习:通过机器学习技术,对医疗数据进行分类和预测,辅助医生进行诊断和治疗决策。
二、平台设计在需求分析的基础上,可以开始进行平台设计。
平台设计需要考虑以下几个方面:1. 数据架构设计数据架构设计决定了数据在平台中的存储方式和处理方式。
为了保证数据的可靠性和安全性,可以考虑采用分布式存储系统和加密存储技术。
同时,为了提高数据的处理效率,可以采用数据预处理技术,提前对数据进行处理和清洗,以减少后续的计算负担。
2. 系统架构设计系统架构设计决定了平台的组成和交互方式。
全国十大大数据分析平台 靠谱的大数据分析平台有哪些
全国十大大数据分析平台靠谱的大数据分析平台有哪些什么是大数据?大数据是大量、高速、多变的信息,它需要新型的处理方式去促成更强的决策能力、洞察力与最佳化处理。
借助大数据工具及相关技术,可针对不同行为特征的客户进行针对性营销,甚至能从“将一个产品推荐给一些合适的客户”到“将一些合适的产品推荐给一个客户”,得以更聚焦客户,进行个性化精准营销。
那么,在人人都讲大数据的互联网时代,国内到底有哪些靠谱的大数据分析平台呢?鹿豹座平台小编对比了数十家,最终选出以下十家权威的大数据分析平台。
阿里巴巴数据,是阿里巴巴集团的核心资产,阿里生态中的各项业务,都是宝贵的用户数据来源地。
阿里巴巴拥有交易数据和信用数据,更多是在搭建数据的流通、收集和分享的底层架构。
数据已融入阿里的生态,正以最新的形式,最具创意的应用,迸发出强劲的生命力。
百度百度的优势体现在海量的数据、沉淀十多年的用户行为数据、自然语言处理能力和深度学习领域的前沿研究。
近来百度正式发布大数据引擎,将在政府、医疗、金融、零售、教育等传统领域率先开展对外合作。
腾讯腾讯拥有用户关系数据和基于此产生的社交数据,腾讯的思路主要是用数据改进产品,注重QZONE、微信、电商等产品的后端数据打通。
鹿豹座大数据研究院鹿豹座大数据研究院系鹿豹座平台与中国互联网大数据研究院(ICIBD)2017年联合创办。
中国互联网大数据研究院(ICIBD)是中国领先的互联网大数据研究机构,也是国内架构完整、体系权威的专业互联网大数据研究机构,非营利性的社会组织。
专注于中国互联网大数据收集、分析、整合,产出专业、权威、独立的行业大数据报告,提供大数据解决方案,解读大数据应用案例。
高德开放平台高德开放平台是国内技术领先的LBS服务提供商,拥有先进的数据融合技术和海量的数据处理能力。
服务超过三十万款移动应用,日均处理定位请求及路径规划数百亿次。
高德开放平台向广大开发者提供覆盖移动端和Web端的开发工具,开发者通过调用开发包或接口即可在应用或网页中实现地图显示、标注、位置检索等功能。
医疗大数据分析平台设计与实现
医疗大数据分析平台设计与实现随着信息技术的快速发展和互联网时代的到来,医疗行业也逐渐迎来了大数据时代的挑战和机遇。
医疗大数据的搜集、存储和分析,对医疗机构和医疗从业者来说,具有重要的意义。
为了更好地应对信息化的需求,医疗大数据分析平台的设计和实现成为当今医疗行业的一项重要任务。
一、需求分析医疗大数据分析平台的设计首先需要进行系统的需求分析,明确平台的功能和目标。
医疗行业的特点要求平台能够集成和分析多种数据,如患者的基本信息、病历数据、药物使用记录、医院的人力资源等。
平台还需要具备对数据的分类和整理、数据的可视化展示、数据挖掘和分析等功能。
同时,平台的安全性和隐私保护也是设计的关键考虑因素之一。
二、系统架构设计医疗大数据分析平台的系统架构设计是平台设计的重要环节之一。
一般而言,该平台可采用分布式结构,包括数据采集层、数据存储层、数据处理层和数据展示层等。
数据采集层负责从多个数据源获取原始数据,包括医院信息系统、电子病历系统、公共卫生部门数据等。
数据存储层负责对原始数据进行有效的存储和管理,采用数据库或分布式文件系统等技术实现数据的高效存储。
数据处理层负责对数据进行预处理、清洗、聚类、分类等操作,以提取有用的信息。
最后,数据展示层负责将处理后的数据以可视化的方式展示给用户,以帮助医疗从业者做出更好的决策。
三、数据标准化与清洗医疗数据的标准化与清洗是保证数据质量的关键步骤。
医疗数据涉及多个数据源和多个部门,数据的质量不一致和格式不统一会给数据处理和分析带来困难。
因此,对数据进行标准化是必要的。
标准化可以包括数据格式的统一、数据字典的定义、数据编码的一致性等。
此外,数据的清洗也是必不可少的,即去除缺失值、异常值和重复值等。
数据标准化和清洗可以有效提高数据的质量,保证数据分析的准确性和可靠性。
四、数据挖掘与分析医疗大数据分析平台的核心功能之一是数据挖掘与分析。
通过数据挖掘技术,可以从海量的医疗数据中发现隐藏的规律和关联,提取有价值的信息。
健康医疗大数据分析与服务平台搭建方案
健康医疗大数据分析与服务平台搭建方案第一章引言 (2)1.1 背景介绍 (2)1.2 目的和意义 (2)第二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)第三章数据采集与整合 (4)3.1 数据来源与采集方法 (4)3.1.1 数据来源 (4)3.1.2 数据采集方法 (5)3.2 数据清洗与预处理 (5)3.2.1 数据清洗 (5)3.2.2 数据预处理 (5)3.3 数据整合与标准化 (5)3.3.1 数据整合 (5)3.3.2 数据标准化 (6)第四章数据存储与管理 (6)4.1 数据存储技术选择 (6)4.2 数据库设计与优化 (6)4.3 数据安全与隐私保护 (7)第五章数据分析与挖掘 (7)5.1 数据分析方法选择 (7)5.2 数据挖掘算法应用 (8)5.3 结果可视化与解释 (8)第六章平台架构设计与实现 (9)6.1 系统架构设计 (9)6.1.1 整体架构 (9)6.1.2 技术架构 (9)6.2 关键技术与组件 (9)6.2.1 数据清洗与转换 (9)6.2.2 分布式存储 (10)6.2.3 数据分析与挖掘 (10)6.3 平台开发与部署 (10)6.3.1 开发环境 (10)6.3.2 部署过程 (10)第七章应用场景与案例分析 (11)7.1 医疗健康管理与决策支持 (11)7.1.1 应用场景概述 (11)7.1.2 案例分析 (11)7.2 疾病预测与诊断 (11)7.2.1 应用场景概述 (11)7.2.2 案例分析 (11)7.3 个性化医疗与精准治疗 (12)7.3.1 应用场景概述 (12)7.3.2 案例分析 (12)第八章数据质量控制与评估 (12)8.1 数据质量评估指标 (12)8.2 数据质量控制方法 (13)8.3 数据质量改进策略 (13)第九章法律法规与伦理规范 (13)9.1 相关法律法规概述 (13)9.2 数据安全与隐私保护法规 (14)9.3 伦理规范与道德责任 (14)第十章项目管理与推进策略 (15)10.1 项目组织与管理 (15)10.2 风险评估与管理 (15)10.3 项目推进与可持续发展 (16)第一章引言1.1 背景介绍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。
医疗大数据挖掘与可视化分析(Hadoop)
医疗大数据挖掘与可视化分析(Hadoop)在当今信息爆炸的时代,医疗行业也不例外,医疗数据的增长速度之快让人咋舌。
如何从这些海量的医疗数据中挖掘出有用的信息,并通过可视化分析呈现给医护人员和决策者,已成为医疗行业发展的重要课题。
而Hadoop作为一种开源的分布式计算框架,为医疗大数据挖掘与可视化分析提供了强大的支持。
医疗大数据挖掘医疗大数据包括患者的病历、影像资料、实验室检查结果、药物处方等各种形式的数据。
这些数据量庞大且多样化,传统的数据处理方法已经无法满足对这些数据进行深入挖掘的需求。
而Hadoop作为一种分布式计算框架,具有良好的横向扩展性和容错性,能够有效地处理医疗大数据。
通过Hadoop集群,可以将医疗数据分布式存储在多台服务器上,并利用MapReduce等计算模型进行数据处理和分析。
在医疗大数据挖掘过程中,可以利用Hadoop平台进行数据清洗、特征提取、模型训练等操作,从而发现患者的病情趋势、药物治疗效果等有用信息。
可视化分析医疗大数据挖掘出来的结果往往是庞大而复杂的,直接呈现给医护人员和决策者很难得到有效的理解和应用。
因此,可视化分析在医疗大数据领域显得尤为重要。
通过可视化手段,可以将抽象的数据转化为直观的图表、图像,帮助用户更直观地理解数据背后蕴含的规律和信息。
Hadoop平台提供了丰富的工具和库,如Apache Zeppelin、Tableau等,可以帮助用户对医疗大数据进行可视化分析。
用户可以通过这些工具创建各种图表、仪表盘,实时监测患者健康状态、药物使用情况等关键指标,为临床决策提供科学依据。
实际应用在实际应用中,医疗大数据挖掘与可视化分析已经取得了一系列成功。
比如利用Hadoop平台对患者就诊记录进行分析,发现不同年龄段患者就诊偏好和病情特点;通过可视化手段展示不同药物治疗效果对比,帮助医生选择最佳治疗方案等。
此外,在公共卫生事件监测、药物不良反应监测等领域也有广泛应用。
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。
2023-医疗大数据解决方案与分析应用平台建设方案-1
医疗大数据解决方案与分析应用平台建设方案医疗大数据是指医疗机构、医生和患者产生的大量医学数据信息。
由于医疗大数据的特殊性和医疗健康行业的需求,医疗大数据解决方案和分析应用平台的建设越来越受到关注和重视。
今天,我们将分步骤阐述医疗大数据解决方案与分析应用平台建设的方案。
第一步:构建医疗大数据收集与存储系统医疗大数据的收集与存储是医疗大数据解决方案的第一步。
医疗大数据包含多种类型的医学数据信息,如病人基本信息、疾病病程、诊断记录、药品使用记录、医学影像等,并且这些数据要求安全、稳定和高效。
因此,建立一个可靠的医疗大数据收集与存储系统是十分必要的。
第二步:实现医疗大数据的清洗和规范化医疗大数据中可能存在噪声和不一致性,且不同部门或机构间彼此定义的数据元素不一致。
因此,医疗大数据的清洗和规范化是医疗大数据解决方案的第二步。
在清洗医疗大数据时,需要通过算法和人工干预,排除错误和无效数据;在规范化医疗大数据时,需要将数据标准化、模型化,建立统一的数据模型。
第三步:实现医疗大数据分析与建模医疗大数据分析与建模是医疗大数据解决方案的重要步骤。
分析医疗大数据可以发现有价值的信息和规律,帮助医疗机构和医生制定更好的治疗方案和预测病情。
为了实现医疗大数据分析与建模,需要使用机器学习和人工智能技术,建立数据挖掘模型,实现对医疗大数据的深度学习、自动化分析、预测等功能。
第四步:构建医疗大数据可视化和应用平台医疗大数据可视化和应用平台是医疗大数据解决方案的关键环节。
可视化平台可以将医疗大数据以图形、报表等方式展示出来,帮助医院和医生更好地理解和利用数据;应用平台可以将医疗大数据与治疗方案等结合起来,为医生提供较为准确的诊断、治疗和预防疾病的方案。
总之,医疗大数据解决方案与分析应用平台的构建,是一个从数据的采集、整理、清洗、分析,到数据的可视化显示和应用的全过程,需要结合技术和医疗健康领域的专业知识,才能实现更好地为患者提供更准确的健康管理和医疗服务。
医疗大数据分析平台可行性分析报告
医疗大数据分析平台可行性分析报告一、引言医疗大数据分析平台是近年来备受关注的话题,随着信息技术的不断发展,医疗领域也逐渐意识到大数据分析在优化医疗服务、提高医疗效率方面的重要性。
本报告旨在对医疗大数据分析平台的可行性进行深入分析,以期为医疗行业的发展提供参考。
二、市场需求分析随着人口老龄化和慢性病患者数量的增加,医疗服务需求不断增长。
传统的医疗模式已经难以满足人们的需求,如何利用大数据技术来提升医疗服务质量成为当前亟待解决的问题。
因此,建立一套能够对医疗数据进行准确、高效分析的平台势在必行。
三、技术可行性分析从技术角度来看,医疗大数据分析平台具有可行性。
当前,各种数据处理和分析技术已经相对成熟,例如数据挖掘、机器学习、人工智能等技术的应用,能够有效地处理医疗数据,挖掘其中的价值信息。
同时,云计算和大数据平台的发展,为医疗大数据分析平台的建设提供了有力支持。
四、成本效益分析建设医疗大数据分析平台无疑需要投入大量的资金和人力,但从长远来看,其带来的效益是值得的。
通过分析数据,医护人员可以更快速、更准确地了解患者的病情和治疗方案,提高医疗服务的水平和效率。
此外,医疗大数据还可以帮助医药企业研发新药、开发新产品,从而为企业带来更多商业机会。
五、风险与挑战尽管医疗大数据分析平台具有可行性,但在建设过程中仍然存在一些风险和挑战。
首先是数据隐私和安全问题,医疗数据的泄露可能带来严重后果,因此在平台建设中需要严格加强数据安全保护。
此外,医疗数据的质量和完整性也是一个挑战,针对数据来源、数据清洗等问题需要制定相应的措施。
六、结论综上所述,医疗大数据分析平台具有可行性,有望为医疗行业的发展带来重大改变。
然而,在建设过程中需要克服一系列风险和挑战,加强对数据隐私和安全的保护,优化数据处理流程,才能实现医疗大数据分析平台的有效应用。
希望该报告能为相关决策提供参考,推动医疗行业向数字化、智能化转型。
医疗大数据分析平台的搭建与应用教程
医疗大数据分析平台的搭建与应用教程随着医疗技术和医疗信息技术的不断发展,医疗大数据作为一种宝贵的资源,为医疗行业带来了巨大的变革和发展。
医疗大数据分析平台的搭建和应用成为了医疗机构以及研究机构重要的需求。
本文将介绍医疗大数据分析平台的搭建与应用教程,帮助读者快速掌握相关技术和方法。
一、医疗大数据分析平台搭建步骤1. 数据收集与清洗医疗大数据的收集来自于各种医疗机构、研究机构和其他医疗数据提供商,包括医疗历史记录、实验数据、生理信号数据等。
首先,需要将这些数据进行收集,并进行数据清洗和预处理,去除无关数据、处理缺失值和异常值等。
2. 数据存储与管理医疗大数据量庞大,因此需要一个强大的数据存储与管理系统。
常见的方式有使用关系型数据库、NoSQL数据库以及分布式文件系统等。
根据需求选择适合的数据存储与管理系统,并进行数据的导入。
3. 数据标准化与整合由于医疗数据来自不同的来源和格式,需要进行数据标准化与整合,以便于后续的分析和应用。
标准化包括数据格式标准化、数据命名规范、数据字典建立等。
4. 数据分析与挖掘医疗大数据的分析和挖掘是整个平台的核心部分。
通过统计学、机器学习、深度学习等方法进行数据分析和挖掘,以获得有价值的信息和知识。
常见的技术包括数据可视化、统计分析、预测建模等。
5. 数据可视化和报告医疗大数据的可视化和报告是将分析结果以易于理解和传达的形式展示出来的过程。
通过可视化工具和技术,将分析结果转化为图表、图像等形式,并生成相应的报告和文档,以便医疗机构和决策者进行决策和应用。
二、医疗大数据分析平台应用案例1. 临床决策支持医疗大数据分析平台可以将临床数据进行整合和分析,为医生提供决策支持。
通过分析大量的临床数据,平台可以提供诊断辅助、疾病预测等功能,帮助医生制定更加准确和个性化的治疗方案。
2. 药物研发与监测医疗大数据分析平台可以帮助药企进行药物研发和监测。
通过分析大规模的临床试验数据和真实世界数据,平台可以帮助药企评估药物的有效性和安全性,提高药物研发的效率。
医疗大数据分析应用平台
医疗大数据分析应用平台
随着互联网和大数据技术的发展,医疗大数据分析应用平台的出现不
可避免。
这样的平台能够帮助医疗机构更好地分析其所收集到的大量数据,从而获得对病人和服务的更好的了解。
目前,比较常见的医疗大数据分析
应用平台包括:
1、人口统计和流行病学分析平台:它可以收集报告的基本人口统计
信息,如性别,年龄组,残疾情况,职业,财务状况等,以及患者患病的
情况,患病的疾病,抗药性等,并可以通过专家定制的数据模型和工具,
进行流行病学分析。
2、诊疗结果分析平台:它可以根据患者的诊断信息,收集和整合患
者接受诊疗的基本信息,以及患者最终接受治疗的结果,以推断患者治疗
方案的有效性。
3、实验室报告系统平台:它可以收集患者的实验室报告,包括血液
分析,生化检验,分子诊断等,可以帮助医护人员更好地分析患者的情况,准确诊断疾病,并准确判断患者是否有必要采取更有效的治疗方案。
4、健康档案管理平台:它可以收集患者所提供的基本健康档案信息
和检查报告,以独特的编号进行标识,形成具有一致性和可靠性的健康档
案系统,实现医疗资源的有效管理及查询。
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医疗大数据分析应用平台产品解决方案(初稿)本应用平台产品的总体方案思路是:基于目前医疗服务机构及相关机构已有的HLI、NHLI、HIS等有关系统形成并积累的医药医疗大数据和信息,采用最新的大数据技术、云计算技术、BI和数据挖掘技术,形成对医疗行业具有新视角、全方位、智能性、预测性、可视性的深层次展示分析效果(Insight),揭示医疗行业整体规律和内在发展趋势,揭示患者个体的独有特质并形成个性医疗,将医疗行业的宏观大势与每个患者的微观个体定性定量描述有机结合,达到支撑和形成医疗行业新应用场景和新服务模式。
“医药医疗大数据”是具有更强的决策力、洞察发现力和流程优化能力的海量、高增长率和多样化的信息资产,但需要新计算处理模式。
1.背景介绍根据国际著名分析机构Gartner给出的定义:大数据就是那些具有规模大、速度快、种类多三大特征的数据资产。
大数据分析从海量数据中筛选出有用的信息,然后通过各种手段将信息转化为洞察力,从而做出正确决策,并最终推动业务发展。
通过一系列分析处理,大数据可以帮助企业制定明智且切实可行的战略,获取前所未有的客户洞察,支持客户购买行为,并构建新的业务模式,进而赢得竞争优势。
随着人们的生活水平不断提高,健康也越来越受到家庭的关注。
2009 年2 月27 日,我国卫生部公布的第四次国家卫生服务调查结果显示,截止至2008 年,我国居民脑血栓,糖尿病,高血压等慢性病病例数达到2.6亿,占全国总人数的20%,其中高血压病人对自身疾病的知晓率只有30%,同时这些病人中的治疗率只有25%,控制率仅为6%,糖尿病病人中,能坚持做到规范治疗的也只有33%。
由此我们可以看出,建立科学、规范、高质量的慢性病管理策略,实现对人体慢性病的监护具有重大的意义。
通过慢性病的早期诊断和监护,不仅能提前预防和控制各种疾病,还能帮助他们合理用药,减少医药开支。
另一方面,我国公共医疗卫生资源紧缺,城乡医疗卫生资源的差距比较大,城市人口平均拥有的医疗卫生资源是农村人口的2.5倍以上,比如,占全国总人口近70%的农村拥有全国医疗卫生资源的30%,而占全国总人口30%的城市却占有全国医疗卫生资源的70%,优质的医疗卫生资源集中分布在城市,尤其是大城市。
因此,实现城乡之间的医疗卫生资源共享成为丞待解决的重要问题。
同时,随着国家积极倡导“3521”医疗系统建设,我国医疗领域信息化程度得到了很大的提高,预计在全国会出现上百个医疗数据中心,每个数据中心都将承载近1000 万人口的医疗数据,数量多、更新快且类型繁杂,使医院数据库的信息容量不断膨胀,这就产生了医疗大数据。
医疗大数据通常具有以下特征:(1) 数据巨量化: 区域医疗数据通常是来自于拥有上百万人口和上百家医疗机构的区域,并且数据呈持续增长的趋势。
依照医疗行业的相关规定,患者的数据通常至少需要保留50 年。
(2) 服务实时性: 医疗信息服务中会存在大量在线或实时数据分析处理的需求。
例如: 临床中的诊断和用药建议、健康指标预警等。
(3) 存储形式多样化: 医疗数据的存储形式多种多样,例如各种结构化数据表、非( 半) 结构化文本文档、医疗影像等。
(4) 高价值性: 医疗数据对国家乃至全球的疾病防控、新药研发和顽疾攻克都有着巨大的作用。
因此,如何在海量的医疗大数据中提取信息的能力正快速成为战略性发展的方向,通过大数据分析挖掘出有价值的信息,将对疾病的管理、控制和医疗研究都有着非常高的价值。
目前,大数据、云计算是已经普及并成为IT 行业的主流技术。
国内外都已经进入了大数据、云计算的研究热潮,同时大数据、云计算技术也逐渐成熟,大规模区域医疗信息系统和大型数据中心的建立也在同时进行。
而云计算是大数据成长的驱动力,与此同时,由于医药医疗大数据越来越多,对云计算的需求日益增长,所以二者是相辅相成的。
随着医疗数据的急剧增长,如何充分利用这些数据,运用大数据、云计算技术,搭建合理先进的数据云服务平台,为广大患者、医务人员、科研人员提供服务和协助,必将成为未来信息化工作的重要方向。
“大数据时代”已经降临,“大数据”正在对每个领域都造成影响。
在商业、经济及其他领域中,决策行为将日益基于数据和分析的结果,而非基于经验和直觉;而在公共卫生、经济发展和经济预测等领域中,“大数据”的预见能力也已经崭露头角。
2012年3月,美国政府公布了“大数据研发计划”(Big Data Research and Development Initiative)。
该计划的目标是改进人们从现有的海量和复杂的数据中获取知识的能力。
其中,与医疗卫生领域相关的有生物传感2.0、虚拟实验室环境(VLE)、癌症基因组图谱(TCGA)、神经科学信息框架(NIF)、患者报告结果测量信息系统(PROMIS) 等10 余项。
2014年美国的公共数据开放项目OpenFDA上线之后,先导项目开放了“300万份药物不良反应报告”,这些数据是2004至2013年间被提交给FDA的药物不良反应和医疗过失记录。
对医疗机构来说,不良反应和医疗过失记录起到的是长远的贡献作用,能减少医疗悲剧的重现。
根据我国居民第三次死因调查报告显示,脑血管病已成为居民的第一死因。
脑卒中发病率正以每年8.7%的速率上升,我国每年用于治疗脑血管病的费用约在100亿元以上。
2014年,GE医疗中国联合国家卫生计生委脑卒中防治工程委员会(脑防委)启动了“脑卒中行动”合作战略。
GE医疗“脑卒中行动”的法宝之一就是大数据。
尤其是GE构建的三级筛查网络,对双侧内膜增厚的高危人群检出率提升了近10%。
GE搭建的脑卒中信息管理系统可以与医院Lis和His 系统全面对接,记录患者的基本信息、初筛信息、复筛信息、用药信息、实验室检查、体格检查信息及其随访信息等,全面跟踪患者的诊治流程。
还可以与PACS 系统对接,全面记录患者的影像学信息,实现患者影像信息的共享。
同时,可对患者全流程疾病影像信息回顾,减少患者重复检查的负担,协助医生对患者疾病信息的全面判断。
在上述这些大背景下,本公司提出并计划研发“医疗大数据分析应用平台”(以下简称“本平台”)产品,以期为我国医疗卫生实现数字医疗、智慧医疗、健康医疗发挥重要作用。
从而达到:服务模式(以患者为中心,形成居民健康全过程服务),从被动到主动;医疗模式(以预防为主,人人享有基本医疗卫生服务,将医疗卫生工作重点由后治前移到预防保健),从治病到防病;诊疗模式(避免各自为政,实行上下联合,专业分工),从排斥到联动;数据模式(从业务系统数据向整体数据转变,改变过去的数据不统一、不互通、不共享),从隔离到整体;技术模式(采用各种新技术手段,包括大数据、云计算、物联网、移动互联等,形成技术合力),从简单到综合的转变。
2.产品愿景形成充分发挥大数据技术的,针对医疗医药行业的,能充分适应医疗卫生信息特征的大数据分析应用支撑平台,通过大数据分析,达到发现知识、发现规律、预测未来,将医疗卫生行业推进进入大数据时代提供技术可行性。
3.产品定位本平台以医疗卫生行业的整体数据架构(数据模型、数据构成、数据关系)为基础和标准,以对应的医疗卫生业务数据为输入,通过大数据技术,形成针对医疗卫生行业中不同机构、角色和业务活动的智能化应用,因此本平台不是代替已有医疗卫生信息化系统,而是在多个方面强化已有医疗卫生信息化系统,包括任意查询、即兴分析、业务增强、规则约束、预测未来、发现知识,并提供互动性、及时性、预知性、洞察性,从而达到实现智慧医疗的目标。
3.1解决的问题当前医疗卫生信息化建设的主要问题是各个区域内不同医疗机构中患者的基础信息和各种临床信息资源分散、重复、孤立,导致有效信息闲置、信息重复或不一致,很难得到有效利用。
通过本平台实现国家医疗卫生信息化规划中“4631-2”的三大基础数据库,即电子健康档案数据库、电子病历数据库和全员人口个案数据库的应用落地;通过本平台实现智慧医疗的核心部分,即医疗卫生服务体系的智能化,使医疗卫生的各种应用提升水平;通过本平台为“看病难、看病贵”的解决提供科学定量判断依据、对比分析依据和方案效果评价依据;3.2达到的效果本平台预期部署到云平台上运行,采用SOA的理念进行架构开发,通过分层将公共大数据算法模型封装为服务,对业务应用提供服务,同时平台业务应用也是服务的形式存在,即应用单位不再需要购买部署自己的服务器硬软件环境,只需要开通相应服务就可以了。
各个应用单位根据自己的业务需要定制服务,平台支持“开通即用”服务模式,为实现业务应用集成,本平台将对外支持Web Service方式的接口服务。
本平台希望将医疗卫生的智慧功能应用普及到业务角色和过程的方方面面,包括医生(包括专科医生、全科医生、保健医生等)、患者(包括慢性病患者、潜在患者等)、管理者(包括医疗管理者、医疗保险管理者、医药监管管理者、公共卫生管理者等)、医药经营者(药品研发、药品生产、药品物流、药品零售等)以及商业医疗保险经营者(健康险、大病险、医疗意外险等)。
4.产品理念医疗卫生、健康保健、医药器械形成的海量数据就象一座待开发的金矿,利用大数据技术、云计算技术、物联网技术和便携设备技术的最新成果,将给医疗卫生事业带来全新革命性的改变,明显解决看病难和看病贵的问题,达到医疗卫生资源配置分布合理、大病小病治疗各司其职、疾病预防治疗有机结合、公民健康保健全过程覆盖。
5.总体思路通过建立医疗卫生大数据的统一标准和规范,形成可被相关业务应用所利用的医疗卫生大数据源和交互机制,在此基础上,首先形成专题大数据应用,这些应用具有跨部门和组织机构的通用性,并具有良好的稳定性,因为这些应用是面向医疗卫生专题的;基于专题大数据应用,根据医疗卫生相关部门和组织机构的业务要求,可开发形成各种业务大数据应用,并且随着平台的推广,积累的医疗卫生业务大数据应用的实例将会越来越多,并最终形成不同方向的最佳应用样例。
医疗卫生大数据源专题大数据应用业务大数据应用5.1对接数据源,获取医疗卫生大数据医疗卫生大数据中心为本平台进行医疗卫生大数据分析提供数据源,但不在本平台范围内,并平台只是开发提供一套与该数据中心的数据读取接口,并具有监控数据读取情况汇总统计和异常提示功能。
该数据中心的定位:整合区域内不同医疗机构中患者/健康人群的各种临床诊疗数据、健康数据,在相对集中的逻辑/物理环境中,构建一个以存储和处理患者/健康人群诊疗信息为核心,覆盖多学科、多专业的面向区域内主要卫生行政主管部门、临床医疗机构和社会公众的医学(医药、医疗、健康)信息资源共享机制----区域性医学数据中心。
区域性医学数据中心的建设以行政业务处理、医疗、预防、保健、康复为服务主线,以健康人群和患者的医疗活动需求为基础。