医疗机构医疗大数据平台建设指南解读-PPT精品课件
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医疗大数据、智慧健康主题汇报PPT
非结构化大数据分析手段
健康大数据云服务丰富智能硬件用户体验
智能家用医疗健康检测设备未来趋势
流感趋势预测
• 2008年，谷歌推出了其著名的流感趋势网站 （/flutrends）。该网站假定的前提是：如 果用户患上了流感，则他们会搜索更多同流感相关的信息。如 此一来，如果对任何一个国家或地区有关流感的搜索量进行统 计，就能较好推断出某个国家或地区是否正爆发流感。
Machine / Sensor
Call Log
Log
Apps
半结构化/非结构化数据
什么是大数据？
何
1Byte = 8 Bit
为
1KB = 1，024 Bytes
1MB = 1，024 KB = 1，048，576 Bytes
1GB = 1，024 MB = 1，048，576 KB = 1，073，741，824 Bytes 1TB = 1，024 GB = 1，048，576 MB = 1，099，511，627，776 Bytes
计算机大数据算法--关联规则
• 关联规则是隐藏在数据项之间的关联或相互关系，即可以根据一 个数据项的出现推导出其他数据项的出现
• 关联规则挖掘技术已经被广泛应用于金融行业企业中用以预测客 户的需求。
• 例如淘宝可以根据用户浏览、购买等习惯推测人群分类，如孕妇、 电脑爱好者等。
计算机大数据算法--回归分析
临床操作： • 比较效果研究 • 临床决策支持系统 • 医疗数据透明度 • 远程病人监控
付款/定价 ： • 自动化系统 • 基于卫生经济学 和疗效研究的定 价计划
研发： • 预测建模 • 提高临床试验设计的统计工具和算法 • 临床实验数据的分析 • 个性化治疗 • 疾病模式的分析
智慧医疗平台解决方案ppt
实现医疗资源的优化配置
跨区域医疗协作
通过智慧医疗平台，实现跨区域、跨城乡的医疗资源共享和协作 ，优化医疗资源的配置。
远程医疗
通过远程医疗等技术，实现优质医疗资源的下沉和辐射，缓解基 层医疗机构压力，提高医疗资源的整体利用效率。
精细化管理
智慧医疗平台可以对医疗资源进行精细化管理，实现资源的优化配 置和高效利用。
医疗行业是一个高度专业化和复 杂的行业，如何满足医疗行业的 需求并获得行业内的信任是一个 长期存在的挑战。
新兴技术的应用
新兴技术的应用为智慧医疗平台 的发展带来了机遇，例如AI、物 联网、区块链等新技术能够为平 台提供新的解决方案。
智慧医疗平台的未来发展方向
拓展应用场景
智慧医疗平台的应用场景将不断扩大，从医院内部延伸到 社区、家庭、个人等更广泛的范围。
无线传感器网络
通过物联网技术，构建无线传感器网络，实现对 患者生理参数的实时监测和预警。
医疗废弃物跟踪
通过物联网技术，实现医疗废弃物的跟踪和溯源 ，提高医疗废弃物的管理效率。
AI技术
智能诊断
通过AI技术，实现疾病的智能诊断和预测，提高诊断的准确性和 效率。
个性化治疗
通过AI技术，实现个性化治疗和精准医疗，提高治疗效果和患者 的满意度。
数据存储与分析
通过高效的数据存储技术和分析 算法，处理海量的医疗数据，提 高数据的使用效率。
数据挖掘与预测
通过数据挖掘技术，发现隐藏在 数据中的价值，为医疗决策提供 科学依据。
数据可视化
通过直观的数据可视化技术，将 复杂的医疗数据呈现给医护人员 ，帮助他们更好地理解和利用数 据。
云计算技术
医疗资源云平台
智慧医疗平台解决方案
医疗大数据的应用与医疗服务创新培训ppt
防纠纷发生。
医护人员培训
运用大数据技术，为医护人员提 供个性化的培训和学习资源，提
升专业能力。
04
医疗大数据与医疗服务创 新的结合
数据驱动的医疗服务创新
数据整合与分析
通过整合各类医疗数据，进行深度挖掘和分析， 为医疗服务创新提供科学依据。
个性化医疗
基于大数据分析，为患者提供个性化、精准的诊 疗方案，提高治疗效果。
医疗管理是指通过数据分析和处理来提高医疗机构的管理效率和医疗服务质量。医疗大数据可以帮助医疗机构了解患者的需 求和反馈，从而改进医疗服务流程和质量。
医疗管理的应用包括病历管理、医疗质量控制、药物管理等。通过对医疗机构的数据进行全面分析，医疗机构可以更好地了 解自身的运营情况和医疗服务质量，并采取相应的改进措施。
数据安全与隐私保护
加强数据加密、访问控制等措施，确保患者隐私不被泄露。
数据质量与标准化
建立统一的数据标准和质量评估体系，提高数据质量。
跨部门合作与共享
加强医疗机构、研究机构和政府部门之间的合作与数据共享，促 进医疗大数据的流通和应用。
05
培训与展望
培训目标与内容
01
掌握医疗大数据的基本 概念、来源和应用领域 。
医疗大数据的发展趋势
数据整合与共享
个性化医疗
随着医疗信息化的不断发展，医疗大 数据的整合与共享成为发展趋势，将 有助于提高医疗服务效率和质量。
基于医疗大数据的个性化医疗将得到 更广泛的应用，能够为患者提供更加 精准和个性化的诊疗和健康管理服务 。
人工智能与机器学习
人工智能和机器学习技术在医疗大数 据分析中的应用将进一步深化，能够 提高数据处理和分析的准确性和效率 。
预测性医疗
医护人员培训
运用大数据技术，为医护人员提 供个性化的培训和学习资源，提
升专业能力。
04
医疗大数据与医疗服务创 新的结合
数据驱动的医疗服务创新
数据整合与分析
通过整合各类医疗数据，进行深度挖掘和分析， 为医疗服务创新提供科学依据。
个性化医疗
基于大数据分析，为患者提供个性化、精准的诊 疗方案，提高治疗效果。
医疗管理是指通过数据分析和处理来提高医疗机构的管理效率和医疗服务质量。医疗大数据可以帮助医疗机构了解患者的需 求和反馈，从而改进医疗服务流程和质量。
医疗管理的应用包括病历管理、医疗质量控制、药物管理等。通过对医疗机构的数据进行全面分析，医疗机构可以更好地了 解自身的运营情况和医疗服务质量，并采取相应的改进措施。
数据安全与隐私保护
加强数据加密、访问控制等措施，确保患者隐私不被泄露。
数据质量与标准化
建立统一的数据标准和质量评估体系，提高数据质量。
跨部门合作与共享
加强医疗机构、研究机构和政府部门之间的合作与数据共享，促 进医疗大数据的流通和应用。
05
培训与展望
培训目标与内容
01
掌握医疗大数据的基本 概念、来源和应用领域 。
医疗大数据的发展趋势
数据整合与共享
个性化医疗
随着医疗信息化的不断发展，医疗大 数据的整合与共享成为发展趋势，将 有助于提高医疗服务效率和质量。
基于医疗大数据的个性化医疗将得到 更广泛的应用，能够为患者提供更加 精准和个性化的诊疗和健康管理服务 。
人工智能与机器学习
人工智能和机器学习技术在医疗大数 据分析中的应用将进一步深化，能够 提高数据处理和分析的准确性和效率 。
预测性医疗
医疗大数据应用规划ppt课件
5
大数据产业链
数数 据据 定收 义集
数据产生
数数 据据 准分 备析
数据处理
数新
据 运
生
数 据
用产
数据消费
数据存储和管理 贯穿了整个大数据周期
可编辑课件PPT
6
医疗大数据
医疗健康数据来源
1、医院信息系统（HIS）是 医疗数据的重要来源。 医院信息系统包括：电子病例 系统（EMRS）、实验室信息 系统（LIS）、医学影像存档 与通信系统（PACS）、放射 信息管理系统（RIS）、临床 决策支持系统（CDSS）等。 2、除此之外，各种健康设备 可以帮助收集用户的生命体征 信息，比如心电数据、血氧浓 度、呼吸、血压、体温、脉搏、 运动量。社交网络和搜索引擎 也包含了潜在的人口健康信息。
102020324健康医疗大数据典型应用面向多主体以需求为导向的健康医疗大数据应用规划行业治理体制改革评估监测医院评价与监督医疗保险控费临床科研临床决策支持药物副作用监测基因序列基因组分析公共卫生监测评估与决策管预防控制重大疾病预警与应急响应管理决策决策支持资源配置优势成本有效控制惠民服务优化诊疗流程互联网健康医疗服务模式一体化电子健康服务产业发展数据相关服务传统产业融合衍生平台亚健康健康群体科研教学医疗机构政府患者医生医药经销商112020324卫生体制改革评估监测对居民健康状况等重要数据进行精准统计和预测评价医院精细化运营管理利用医疗成本大数据促进医疗资源运营管理提升基于drgs的医疗服务能力分析评价体系真实反映医院实际运营水平通过大数据供应链开放平台助力医疗机构上下联动公开透明对采购全过程综合监督医疗保险控费实现医疗保险由事后监控为主逐步向事中监控事前提示过渡的立体化监管模式实现商业保险基于数据的保障设计与精准定价理赔运营市场和销售推广通过系统实时监控审核刷卡行为对比医疗行为审查违规现象健康医疗大数据典型应用医疗行业治理122020324健康医疗大数据典型应用医疗决策支持临床决策支持基因测序与精准医疗临床医学书籍示范中心新药研究利用医院的综合数据建立医学知识库为医院医生提供临床决策支持集成基因芯片与测序技术推动精准诊疗与精准用药我国目前依托现有资源建设一批心脑血管肿瘤老年病和儿科等临床医学数据示范中心利用数据加速新药研发寻找已有药新靶点评估新药风险跟踪药物上市后的反应132020324二随着大数据技术与健康医疗服务的深度融合应用能够使优势资源下得去更好地推动分级诊疗落地加快远程医疗普及推动精准医疗发展
【信息大会PPT】医院数据中心平台的建设和应用
并，以提高数据质量
大
络
• 数据整合从局部抽取到全院数据汇集网，实现以患者为中心的全部信息汇聚； 在数据多样性上，从临床结构化数息据采集到异构文档的解析、存储和建模
信
• 从数据4 的时效性上，从定期院加载发展到实时更新，以满足管理和临床上 的实时监测要求，提高医医疗质量，保障病人安全
华 • 数据访问的性能要中求，从分布式存储到集中式汇聚，以提高数据访问利
息
• 建立统一的医疗大数据中心，汇总所有临床业务系统的数据
信 • 对数据进行清洗，转换和存储，摆脱冗余、重复、错误的数据
院 医 • 遵循卫计委和上海市医疗行业规范，划分数据分析主框架
• 结合医务、绩效等多个管理科室的管理规范和需要定制数据分析分类和数据口
华 径，对临床数据进行分析
中 • 根据各管理科室制定的重点指标，形成管理控制流程 6• 将医政管理流程植入临床一线信息化系统，对流程进行提示和干预，促使一线 201 合规合理进行操作
程的精细化管理
息
信
• 第二层建模为数据仓库层： 基于第一层建模院，以CDA/CCR标准为参考，结合国家卫计委颁布
的电子病历数据标准，建立以病人为中医心的数据模型，将分布于不同领域和医疗过程的病人
信息整合起来
华
中 • 第 数三 据层 集建 市模 。为 建数 成据 后集 的市 数层 据： 集2这市01一 将6 层 是主 多要 维从 度数 的据 ，的 支聚 持合 应需 用要 从出 不发 同， 的针 维对 度不 对同 数主 据题 进， 行构 分建 析相 和应 使的 用
7
通过建设闭环的完整信息化临床体系，形成有效的临床一线数据仓库，基于对临床数据的分析 形成管理指标对临床进行引导和干预，提升临床能力，并反向促进管理水平提高
医疗大数据及相关技术ppt课件
GB
1024MB 一部电影：1GB
TB
1024GB
美国国会图书馆所有登记印刷版书本的消息:15TB 2011年底，其网络备份的数据量为280太字节
PB
1024TB
美国邮政局一年处理的信件大约为5拍 谷歌每小时处理的数据为1拍
EB
1024EB 相当与13亿中国人人手一本500页的书加起来
ZB
1024ZB 截止2010年，人类拥有的信息总量大概是1.2ZB
数据量的表达单位
当前典型 大数据的 处理量
单位 位 字节 千字节 兆字节 吉字节
太字节
拍字节
艾字节 泽字节 尧字节
英语标识 大小
例子
Bit Byte
1或0 8Bit
一个二进制数位：0或1 一个英文字母：8Bit
KB
1024Byte 一页纸上的文字：5KB
MB
1024KB 一首普通MP3的歌曲：4MB
Column Family
Tablelet
Streaming：流式数据处理---Storm
VS
MapReduce 分布式数据处理架构
DATA
输入
计算 (IOE架构)
输出
结果 传统方式
分组 X86 服务器
聚合 X86 服务器
HDFS 分布式文件系统架构
Hadoop 集群
HBase NoSQL数据库
HBase的数据模型
分布式的多维映射,以(row, column, timestamp)索引
YB
1024YB 超出想象
传统数据 vs. 大数据
传统数据处理技术面临的挑战
——传统的IOE模式已经不能满足PB级海量数据的存储、分析和应用需求
医疗大数据第二版课件
2014 卫技委 《基于电子病历的医院信息平台技术规范》
2014 卫技委 《电子病历基本数据集》 2014 卫技委 《基于居民健康档案的区域卫生信息平台技术规范》 2015 国务院 《促进大数据发展行动纲要》 2016 国务院 《关于促进和规范健康医疗大数据应用发展的指导意见》
备注：近几年部分政策
一、医疗大数据的背景
监控体系
ClouderMan ger Ganglia Eagle …
大数据相关技术—数据收集
F系种诊lFu系种诊lum型操断m型操断e数作病e：数作病：据访历常据访历常数问、用数问、用据服影于据服影于，务像收，务像收如日数集如日数集：志据非：志据非各、等关各、等关
Sqoop：常用来在关系型 数据库和非关系型数据 库之间导入导出数据
通用分析框架
Hadoop
D B
Hdfs
开放数据分析平台
数据库
数据流 配置流
部分项目介绍—大数据统一分析平台
一、医疗大数据的背景 二 、医疗大数据的特点 三 、大数据相关技术 四、 大数据项目展示
五、 医疗大数据的价值
六、 医疗大数据平台初步构想
医疗大数据的价值
临床决策支持 疾病早发现并干预；实现精准医疗；
部分项目介绍—大数据集群的优化升级
部分项目介绍—大数据集群的优化升级
部分项目介绍—大数据集群的优化升级
部分项目介绍—大数据集群度量系统
部分项目介绍—大数据统一分析平台
业务人员
数
数
报
据
据
表
定
脚
定
义
本
义
DataConf DataScript ReportConf
Data
DB
2014 卫技委 《电子病历基本数据集》 2014 卫技委 《基于居民健康档案的区域卫生信息平台技术规范》 2015 国务院 《促进大数据发展行动纲要》 2016 国务院 《关于促进和规范健康医疗大数据应用发展的指导意见》
备注：近几年部分政策
一、医疗大数据的背景
监控体系
ClouderMan ger Ganglia Eagle …
大数据相关技术—数据收集
F系种诊lFu系种诊lum型操断m型操断e数作病e：数作病：据访历常据访历常数问、用数问、用据服影于据服影于，务像收，务像收如日数集如日数集：志据非：志据非各、等关各、等关
Sqoop：常用来在关系型 数据库和非关系型数据 库之间导入导出数据
通用分析框架
Hadoop
D B
Hdfs
开放数据分析平台
数据库
数据流 配置流
部分项目介绍—大数据统一分析平台
一、医疗大数据的背景 二 、医疗大数据的特点 三 、大数据相关技术 四、 大数据项目展示
五、 医疗大数据的价值
六、 医疗大数据平台初步构想
医疗大数据的价值
临床决策支持 疾病早发现并干预；实现精准医疗；
部分项目介绍—大数据集群的优化升级
部分项目介绍—大数据集群的优化升级
部分项目介绍—大数据集群的优化升级
部分项目介绍—大数据集群度量系统
部分项目介绍—大数据统一分析平台
业务人员
数
数
报
据
据
表
定
脚
定
义
本
义
DataConf DataScript ReportConf
Data
DB
医学大数据分析与利用培训ppt精品模板分享(带动画)
隐私保护政策与法规
隐私保护政策：明确规定数据收集、 存储和使用的方式，确保患者隐私 得到充分保护
加密技术：采用先进的加密技术， 确保数据传输和存储的安全性
添加标题
添加标题
添加标题
添加标题
法规要求：遵守相关法律法规，如 《个人信息保护法》等，确保数据 合规性
访问控制：实施严格的访问控制措 施，防止未经授权的访问和数据泄 露
跨学科合作与交流
医学大数据与计算机科学、统计学等学科的交叉融合 跨学科团队的合作与交流，共同推动医学大数据技术的发展 学术会议、研讨会等跨学科交流平台的搭建，促进知识共享与创新 跨学科合作在医学大数据领域的应用前景与挑战
政策法规完善与推动
政策法规不断完善，为医学大 数据发展提供有力保障
政府加大对医学大数据领域的 投入和支持
医学大数据的价值与意义
医学大数据的定义 与特点
医学大数据的来源 与获取
医学大数据的分析 与利用
医学大数据的价值 与意义
03 医学大数据分析技术
数据挖掘技术
定义：从大量数据中提取有价值信息的过程 常用算法：聚类分析、分类和预测、关联规则挖掘等 应用场景：疾病预测、辅助诊断、药物研发等 优势：提高诊断准确率、优化治疗方案、降低医疗成本等
作用：提高医生诊断的准确性和效率，减少医疗差错，提高患者满意度
应用场景：医院信息系统、电子病历、移动医疗等
实践案例：某三甲医院使用临床决策支持系统后，医生诊断准确率提高 20%，患者满意度提高15%
个性化医疗方案
基于医学大数据的个性化诊断 个性化治疗方案的设计与实施 大数据在个性化医疗中的优势与挑战 未来个性化医疗的发展趋势
医学大数据的来源：医ቤተ መጻሕፍቲ ባይዱ机构、科研机构、公共卫生机构等
健康医疗行业医疗大数据管理与分析平台建设方案
健康医疗行业医疗大数据管理与分析平台建设方案第1章项目背景与意义 (3)1.1 医疗大数据发展现状 (3)1.2 建设医疗大数据管理与分析平台的必要性 (4)1.3 项目目标与预期效果 (4)第2章医疗大数据资源整合与采集 (5)2.1 医疗数据来源与类型 (5)2.2 数据整合与采集策略 (5)2.3 数据质量保障与控制 (5)第3章医疗大数据存储与管理 (6)3.1 数据存储技术选型 (6)3.1.1 分布式存储 (6)3.1.2 列式存储 (6)3.1.3 云存储 (6)3.2 数据仓库构建 (6)3.2.1 数据源接入 (7)3.2.2 数据模型设计 (7)3.2.3 数据仓库技术选型 (7)3.3 数据安全与隐私保护 (7)3.3.1 数据加密 (7)3.3.2 访问控制 (7)3.3.3 数据脱敏 (7)3.3.4 审计与监控 (7)第4章医疗大数据预处理与清洗 (7)4.1 数据预处理方法 (7)4.1.1 数据集成 (8)4.1.2 数据抽样 (8)4.1.3 数据标注 (8)4.2 数据清洗策略与流程 (8)4.2.1 数据清洗策略 (8)4.2.2 数据清洗流程 (9)4.3 数据标准化与归一化 (9)4.3.1 数据标准化 (9)4.3.2 数据归一化 (9)4.3.3 特征编码 (9)第5章医疗大数据挖掘与分析 (9)5.1 数据挖掘算法选型 (9)5.1.1 分类算法 (9)5.1.2 聚类算法 (9)5.1.3 关联规则算法 (10)5.2 临床决策支持系统 (10)5.2.1 疾病诊断与预测 (10)5.2.2 治疗方案推荐 (10)5.2.3 风险评估与预警 (10)5.3 患者画像构建与个性化服务 (10)5.3.1 患者基本信息整合 (10)5.3.2 患者行为分析 (10)5.3.3 个性化服务推荐 (10)5.3.4 患者满意度评估 (11)第6章医疗大数据可视化与交互 (11)6.1 数据可视化技术 (11)6.1.1 概述 (11)6.1.2 可视化技术分类 (11)6.1.3 医疗大数据可视化应用 (11)6.2 可视化工具与平台选型 (11)6.2.1 概述 (11)6.2.2 开源可视化工具 (11)6.2.3 商业可视化平台 (12)6.3 交互式数据展示与摸索 (12)6.3.1 概述 (12)6.3.2 交互式数据展示 (12)6.3.3 数据摸索 (12)第7章医疗大数据应用场景与实践 (12)7.1 临床诊疗辅助 (13)7.1.1 疾病预测与风险评估 (13)7.1.2 病例智能检索 (13)7.1.3 个体化治疗方案推荐 (13)7.2 患者健康管理 (13)7.2.1 健康档案管理 (13)7.2.2 慢性病管理 (13)7.2.3 预防性健康指导 (13)7.3 医疗资源优化配置 (13)7.3.1 医疗资源分布监测 (13)7.3.2 医疗服务需求预测 (13)7.3.3 医疗质量评估 (13)7.3.4 药物研发与应用 (14)第8章医疗大数据安全与合规性 (14)8.1 数据安全策略与措施 (14)8.1.1 数据加密 (14)8.1.2 访问控制 (14)8.1.3 安全审计 (14)8.1.4 数据备份与恢复 (14)8.1.5 网络安全防护 (14)8.2.1 法律法规遵循 (14)8.2.2 政策文件解读 (15)8.2.3 内部合规性审查 (15)8.2.4 监管部门沟通 (15)8.3 隐私保护与伦理审查 (15)8.3.1 隐私保护措施 (15)8.3.2 伦理审查 (15)第9章医疗大数据平台建设与实施 (15)9.1 项目管理与组织架构 (15)9.1.1 项目管理团队 (15)9.1.2 组织架构设计 (15)9.2 技术支持与维护 (16)9.2.1 技术支持 (16)9.2.2 系统维护 (16)9.3 质量保障与风险管理 (16)9.3.1 质量保障 (16)9.3.2 风险管理 (16)第10章医疗大数据未来发展展望 (17)10.1 技术发展趋势 (17)10.2 行业应用前景 (17)10.3 政策法规与产业生态建设 (17)第1章项目背景与意义1.1 医疗大数据发展现状信息技术的飞速发展，医疗行业已进入大数据时代。
医疗云平台解决方案及应用PPT课件
第16页/共33页
数据可靠性-纠删码
A1 P C5
A2 B1 P
A3 B2 C1
A4 B3 A5 B4 P B5
C2
C3
C4
Disk1-1
Disk2-1
Disk3-1
Disk4-1
Disk5-1
Disk6-1
存储池
将对象分段并加入校验数据，写入不同磁盘 柜的磁盘 根据数据可靠性要求，校验数据数量为1，2 和3
存储控制节点
•采用x86服务器，支持横向扩展，通 过HBA 卡与SA S交换 机连接 •所有服务器都可以同时访问任意磁盘 ，形成 全局存 储池 •通过服务器上的存储模块协同实现磁 盘的并 发读写 控制
存储控制节点
SAS交换
机
•以SAS交换机为核心组成SAS存储网 络 •SAS交换机的带宽24Gb或48Gb
第30页/共33页
整体部署架构图
第31页/共33页
感感谢谢聆聆听听
第32页/共33页
感谢您的观看！
第33页/共33页
作为试点先行在玉泉区开展，目前正在向全市进行 推广
第29页/共33页
江苏省公安厅
为全省和13个地市，共计15万终端提供海量数据集中存储、实时备份、共享分享平 台
定制化功能：为IM RTX软件提供插件，完成简单的文件上传、分享、消息通知功能； 与公安部人员数据库对接，完成组织架构的自动导入
部署方式：省市两级部署方案，成功分担了省公安厅硬件投资负担；同时为用户提 供数据就近访问功能：省级用户上传的文件存储在省级的存储里，市级用户上传的 文件存储在市级的存储里，大大降低了专网的负担。
第4页/共33页
业务的重要性要求 平台的高可靠性
书生医疗卫生云平台整体架构
数据可靠性-纠删码
A1 P C5
A2 B1 P
A3 B2 C1
A4 B3 A5 B4 P B5
C2
C3
C4
Disk1-1
Disk2-1
Disk3-1
Disk4-1
Disk5-1
Disk6-1
存储池
将对象分段并加入校验数据，写入不同磁盘 柜的磁盘 根据数据可靠性要求，校验数据数量为1，2 和3
存储控制节点
•采用x86服务器，支持横向扩展，通 过HBA 卡与SA S交换 机连接 •所有服务器都可以同时访问任意磁盘 ，形成 全局存 储池 •通过服务器上的存储模块协同实现磁 盘的并 发读写 控制
存储控制节点
SAS交换
机
•以SAS交换机为核心组成SAS存储网 络 •SAS交换机的带宽24Gb或48Gb
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整体部署架构图
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感感谢谢聆聆听听
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感谢您的观看！
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作为试点先行在玉泉区开展，目前正在向全市进行 推广
第29页/共33页
江苏省公安厅
为全省和13个地市，共计15万终端提供海量数据集中存储、实时备份、共享分享平 台
定制化功能：为IM RTX软件提供插件，完成简单的文件上传、分享、消息通知功能； 与公安部人员数据库对接，完成组织架构的自动导入
部署方式：省市两级部署方案，成功分担了省公安厅硬件投资负担；同时为用户提 供数据就近访问功能：省级用户上传的文件存储在省级的存储里，市级用户上传的 文件存储在市级的存储里，大大降低了专网的负担。
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业务的重要性要求 平台的高可靠性
书生医疗卫生云平台整体架构
医疗卫生信息平台建设方案64页PPT
医疗卫生信息平台建设方案
1、合法而稳定的权力在使用得当时很 少遇到 抵抗。 ——塞 ·约翰 逊 2、权力会使人渐渐失去温厚善良的美 德。— —伯克
3、最大限度地行使权力总是令人反感 ；权力 不易确 定之处 ——塔西佗
5、虽然权力是一头固执的熊，可是金 子可以 拉着它 的鼻子 走。— —莎士 比
31、只有永远躺在泥坑里的人，才不会再掉进坑里。——黑格尔 32、希望的灯一旦熄灭，生活刹那间变成了一片黑暗。——普列姆昌德 33、希望是人生的乳母。——科策布 34、形成天才的决定因素应该是勤奋。——郭沫若 35、学到很多东西的诀窍，就是一下子不要学很多。——洛克
医疗大数据PPT
医保控费，欺诈监管有助于产品设计产品精准销售赔付流程优化
精准推广节省销售费用辅助新药研发
自我健康管理有助于找到医疗供给方精准用药降低医疗支出
医生
政府
保险
药企
患者
医院
优化内部管理避免医疗责任有助于推广，建立知名度
随着互联网、物联网、云计算和移动医疗发展，大数据应用得到迅猛发展，大数据时代已经来临
大数据：下一个创新、竞争力和生产力前沿
要求数据处理及分析方法精准
医疗数据隐私保护要求更高
3D影像和组学数据加速医疗大数据指数级增长
为了支持转诊和区域HER区域医疗信息共享数据增长
便携式可穿戴医疗检测设备实时监测产生动态数据
通过集成平台建设，进行信息共享
为了实现不同临床信息系统数据共享，需要建立医院信息集成平台已成为医院临床信息化建设的共识和方向
希望能够增强收集海量数据以及分析萃取信息的能力
旨在用大数据来促进全球经济发展
ICT基本战略委员会重点促进ICT的大数据产业培育与研究开发
医疗数据特点
要求高
类型复杂
数据量大
记录型的结构化数据EHR/EMR
纯文本或PDF格式的非结构化和半结构化文档数据
DICOM格式的影像数据
新型的组学数据
诊疗数据质量高错误率低
医保控费，欺诈监管有助于产品设计产品精准销售赔付流程优化
医疗大数据互通互联
医院
患者
药企
政府
医生
保险
医疗大数据互通互联
帮助医生增加合法收入帮助医生提升知名度提升医疗技术，合理用药降低市场化行医成本降低医患矛盾风险有助于论文、职称方面
了解全民健康信息支撑科研项目推进区域分诊体系监管医疗体系保障基础医疗福利
医疗大数据平台建设指南
本指南介绍的医疗大数据平台建设以院内部署为核心内容讲解，同时考虑到当前平台建 设后技术服务商维护特点，在部署模式中加入VPN维护模式部署。
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
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
大数据驱动的区域卫生平台建设方案PPT课件
.
3
一、背 景
根据2016年深圳市医管中心努力构建医疗卫生高地创新平台 、建立高效的公立医院管理模式精神：2016年中心要紧扣“医 院管理提升年”工作，深入抓好运行监管、质量管理、环境提 升等工作。强化运营绩效考核这一抓手。推动公共卫生健康信 息化建设以及大数据等生命科学以及信息技术在医疗行业的运 用
协同 、医院运营监管共5大类12项功能,为医管中心对各直属医院的监管提
供数字化支撑体系,帮助医管中心实现全局监控、资源整合、提升服务的监
管目标。
.
14
传统区域卫生平台系统架构工作流程图
数 据 公共卫生数据 源
资源库数据
医疗服务数据
ETL 定时上传
异构系统数据 ...
中
间
前置机/ 终端和服务器/ XML
• 与温州某单位合作的“基于海量医疗数据的健康信息服务 云”：针对数值型医学数据，通过数据挖掘方法对数据进 行分析，提供慢性病的早期、快速筛查等服务。针对医学 文本数据，用自然语言处理的方法实现知识的自动化抽取 与建模，并实现了. 基于海量医学数据的临床决策支持系统10
浙大研究中心医疗科研成果
• 和上海某医院合作的胆石病数据挖掘工作，我们通过挖掘 一个具有6000 多项数据项，134 个特征项的数据集，提 取出了一些关键特征项，并用这些关键特征建立SVM 分 类器，并进行十字交叉验证，得到了75%左右的准确性和 特异性。具体结果如下表所示。
• 5、《普适计算关键技术及支撑平台》，国家科技进步二等奖，奖励 证书编号：2015-J-220-2-06-R05，2016，参与。
.
8
浙大研究中心科研成果
• [1]Fanwei Zhu,Yuan Fang, Kevin Chen-Chuan Chang, Jing Ying.Scheduled approximation for Personalized PageRank with Utility-based Hub Selection[J].The VLDB Journal, 2015:24(5).
医疗大数据及相关技术PPT课件
据库、时态数据库、 文本数据源、多媒体数据库、异质数据库、遗产数据库以及环球网Web
✓ 根据挖掘方法：可分为机器学习方法、统计方法、神经网络方法和数据库方法。
• 重点技术
✓ 数据挖掘算法。分割、集群、孤立点分析还有各种算法让我们精炼数据，挖掘价值。 这些算法要能够应付大数据的量，同时还具有很高的处理速度。
目的是将数据按统一的格式提取出来， 然后再转化，集成，载入数据仓库的工 具 （ETL）
✓ 抽取：因获取的数据可能具有 多种结构和类型，数据抽取过 程可以帮助我们将这些复杂的 数据转化为单一的或者便于处 理的构型，以达到快速分析处 理的目的。
✓ 清洗：对于大数据，并不全是 有价值的，有些数据并不是我 们所关心的内容，而另一些数 据则是完全错误的干扰项。
目录
大数据时代 大数据带来的变革 大数据相关技术 医疗大数据 大数据时代反思
1、大数据时代——左右未来十年的四大趋势
1、大数据时代——数据源呈现指数级增长
• IDC（ International Data Corporation ） 预计到2020 年，全球 将总共拥有35ZB 的数 据量
• 如果把35ZB 的数据全 部刻录到容量为9GB 的 光盘上，其叠加的高度 将达到233 万公里，相 当于在地球与月球之间 往返三次
巨大的数据价值
目录
大数据时代 大数据带来的变革 大数据相关技术 医疗大数据 大数据时代反思
2、大数据带来的变革
信息技术革命的小周期
2、大数据带来的变革——新思维
改变“数据是稀 缺资源”的世 界观
个体数据的精 确性不再重要
数据随时间迅速 折旧
数据就是货币 数据是资产 信息是原油 数据是原材料
2、大数据带来的变革——新方法学
✓ 根据挖掘方法：可分为机器学习方法、统计方法、神经网络方法和数据库方法。
• 重点技术
✓ 数据挖掘算法。分割、集群、孤立点分析还有各种算法让我们精炼数据，挖掘价值。 这些算法要能够应付大数据的量，同时还具有很高的处理速度。
目的是将数据按统一的格式提取出来， 然后再转化，集成，载入数据仓库的工 具 （ETL）
✓ 抽取：因获取的数据可能具有 多种结构和类型，数据抽取过 程可以帮助我们将这些复杂的 数据转化为单一的或者便于处 理的构型，以达到快速分析处 理的目的。
✓ 清洗：对于大数据，并不全是 有价值的，有些数据并不是我 们所关心的内容，而另一些数 据则是完全错误的干扰项。
目录
大数据时代 大数据带来的变革 大数据相关技术 医疗大数据 大数据时代反思
1、大数据时代——左右未来十年的四大趋势
1、大数据时代——数据源呈现指数级增长
• IDC（ International Data Corporation ） 预计到2020 年，全球 将总共拥有35ZB 的数 据量
• 如果把35ZB 的数据全 部刻录到容量为9GB 的 光盘上，其叠加的高度 将达到233 万公里，相 当于在地球与月球之间 往返三次
巨大的数据价值
目录
大数据时代 大数据带来的变革 大数据相关技术 医疗大数据 大数据时代反思
2、大数据带来的变革
信息技术革命的小周期
2、大数据带来的变革——新思维
改变“数据是稀 缺资源”的世 界观
个体数据的精 确性不再重要
数据随时间迅速 折旧
数据就是货币 数据是资产 信息是原油 数据是原材料
2、大数据带来的变革——新方法学
医疗大数据平台建设指南解读护理课件
发展趋势
未来医疗大数据平台将更加注重数据 整合、隐私保护、人工智能技术的应 用，为医疗服务提供更加智能、高效 的支持。
医疗大数据平台的应用场景与优势
应用场景
医疗大数据平台广泛应用于临床决策支持、疾病预测、流行病监测、药物研发等 领域。
优势
医疗大数据平台能够提高诊疗效率、降低医疗成本、促进医学研究创新，为医护 人员提供更加全面、准确的信息支持，提高医疗服务的质量和效率。
要点二
2. 决策支持能力提升
通过数据分析，为临床决策提供了更加科学和准确的依据。
应用效果与价值
3. 工作效率显著提高
简化了数据处理流程，提高了工作效率。
4. 数据安全与隐私得到保障
严格遵守相关法律法规，确保了数据的安全性和隐私性。
应用效果与价值
1. 提高医疗服务质量
3. 推动医疗科研发展
通过精准的数据分析，为患者提供更 加个性化的治疗方案。
对采集到的数据进行预处理，包括 数据去重、异常值处理、缺失值填 充等，以保证数据的质量和准确性。
数据标准化
将不同来源的数据进行标准化处理， 统一数据格式和编码方式，便于后 续的数据整合和分析。
护理数据的分析与挖掘
01
02
03
统计分析
运用统计学方法对护理数 据进行描述性和推断性分 析，如频数分布、均值计 算、相关性分析等。
开发阶段
按照设计文档进行编码、测试、 调试等工作，确保平台的稳定 性和可靠性。
维护与升级
定期对平台进行维护和升级， 保证平台的持续稳定运行。
医疗大数据平台的安全与隐私保护
01
02
03
04
数据加密
采用加密技术对数据进行加密 存储和传输，确保数据的安全
未来医疗大数据平台将更加注重数据 整合、隐私保护、人工智能技术的应 用，为医疗服务提供更加智能、高效 的支持。
医疗大数据平台的应用场景与优势
应用场景
医疗大数据平台广泛应用于临床决策支持、疾病预测、流行病监测、药物研发等 领域。
优势
医疗大数据平台能够提高诊疗效率、降低医疗成本、促进医学研究创新，为医护 人员提供更加全面、准确的信息支持，提高医疗服务的质量和效率。
要点二
2. 决策支持能力提升
通过数据分析，为临床决策提供了更加科学和准确的依据。
应用效果与价值
3. 工作效率显著提高
简化了数据处理流程，提高了工作效率。
4. 数据安全与隐私得到保障
严格遵守相关法律法规，确保了数据的安全性和隐私性。
应用效果与价值
1. 提高医疗服务质量
3. 推动医疗科研发展
通过精准的数据分析，为患者提供更 加个性化的治疗方案。
对采集到的数据进行预处理，包括 数据去重、异常值处理、缺失值填 充等，以保证数据的质量和准确性。
数据标准化
将不同来源的数据进行标准化处理， 统一数据格式和编码方式，便于后 续的数据整合和分析。
护理数据的分析与挖掘
01
02
03
统计分析
运用统计学方法对护理数 据进行描述性和推断性分 析，如频数分布、均值计 算、相关性分析等。
开发阶段
按照设计文档进行编码、测试、 调试等工作，确保平台的稳定 性和可靠性。
维护与升级
定期对平台进行维护和升级， 保证平台的持续稳定运行。
医疗大数据平台的安全与隐私保护
01
02
03
04
数据加密
采用加密技术对数据进行加密 存储和传输，确保数据的安全
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国家卫计委发布的《医院信息化建设应用技术指引（试行）》中对医疗大数据平台 的标准解释为：（1）数据交换汇集 （2）数据存储 （3）分布式计算 （4）数据可视化。 具有上述特征的即为医疗大数据平台。医疗大数据平台本身也属于一种具有上述特征的 软件、系统。 医疗大数据平台的建设也可以理解为基于大数据技术，进行医疗数据处理、利用、分析 和服务的软件系统 。
基于hadoop上述特点，所以本指南介绍的医疗大数据平台是采用上述技术的平台
CHIMA 2019
二、指南内容解读
医疗大数据平台安全体系
基于医疗大数据的4V特征（规模性、多样性、高速性、价值性——即患者医疗信息的 高度聚合性）决定了医疗大数据平台建设的安全体系至关重要。
即最基础安全要满足医院安全等级保护的要求。 同时应从以下方面做好安全防护： 1、硬件安全：设备管理、巡检、维护、硬件访问权限 2、网络安全：私密性和安全性，如：防火线、流量控制器、堡垒机、审计 3、数据安全：数据脱敏、加密 4、应用安全：访问权限控制
CHIMA 2019
二、指南内容解读
医疗大数据平台建设模式
基于当前的医疗行业背景，医疗大数据平台建设存在两种模式： 1、医疗机构独立建设
➢ 对医院信息人员技术能力要求比较高 ➢ 产出科研为主 ➢ 主动、可控性强、可持续发展 2、医疗机构采购市面成熟产品院内部署建设 ➢ 对医院信息人员要求比较低，一般甲方承担项目经理职责 ➢ 面向科研和临床、患者服务等 ➢ 成效较快，利于普及并推进发展 本指南在内容编写时以第二种建设模式为主，在第二、三章节详细介绍了基于第二种模 式下医疗机构在建设医疗大数据平台过程中的规范性、指导性内容
CHIMA 2019
二、指南内容解读
医疗大数据平台部署模式
在当前公有云技术发展情况下，当前医疗机构软件系统部署存在两种模式： 1、公有云模式：来自临床研究服务商、多中心研究
➢ 将软件或系统直接部署在公有云或混合云 ➢ 安全体系一般由公有云服务商负责 ➢ 安全具有挑战性 2、院内部署模式 ➢ 安全保障措施可控 ➢ 数据交互方便，不受网络、设备等限制
一、指南编写背景
1、国家政策背景
国务院办公厅于2016年发布了《关于促进和规范健康医疗大数据应用发展的指导意见 （国办法[2016]47号）》、国家卫生健康委员会2018年出台了《国家健康医疗大数据 标准、安全和服务管理办法（试行）》。
2、医疗数据利用现状
大部分医院医疗数据仍然属于沉睡状态，医院未建立比较好的机制和软件系统来实现数 据利用，同时信息利用孤岛现象也存在。
CHIMA 2019
二、指南内容解读
医疗大数据平台架构
应用 集市
临床应用 （搜索）
科研应用 （项目）
医院管理
辅助决策
……
标
安
பைடு நூலகம்
准
大
聚合统计
标准化
结构化
归一化
统一EMPI
安全存储
全
规
数 据
范
中
医学自然语言处理
机器学习/认知计算
认
AI核心技术
证
心
体
数据湖
体
系 数据采集
备份恢复 数据同步 物化视图
ETL
增量抽取 集成平台
核心读者： 医疗机构信息中心主任和技术工程师 医疗信息和数据服务企业工作人员
CHIMA 2019
二、指南内容解读
医疗大数据平台定义
什么是医疗大数据： 健康医疗大数据涵盖人的全生命周期，既包括个人健康，又涉及医药服务、疾病防
控、健康保障和食品安全、养生保健等多方面数据的汇聚和聚合。 指南针对医疗大数据定义范围：医疗机构产生的以患者为中心的诊疗和服务数据。 什么是医疗大数据平台
医疗机构 医疗大数据平台建设指南解读
北京大学肿瘤医院 衡反修
2019年7月5日
CHIMA 2019
1
引言
2
总体设计
3
建设要点
4
应用场景
5
专家论点
6
医疗大数据管理制度示例
7
医疗大数据平台建设案例
8
术语定义
9
参考文献
后记
CHIMA 2019
一．指南编写背景 二．指南内容解读 三．关于指南征求意见稿
CHIMA 2019
3、医疗大数据平台发展现状
目前全国各地医院都在发展医疗大数据平台，但诸如数据标准、大数据平台技术、大数 据平台安全及大数据应用等涉及平台建设无统一的规范化指导。
CHIMA 2019
一、指南编写背景
CHIMA课题：医疗大数据平台建设研究 课题产出：医疗大数据平台建设指南
目的： 1、为医疗机构医疗大数据平台建设提供规范和指导 2、推动我国医疗大数据行业应用发展
系
数据源
HIS EMR LIS PACS 护理 CDR(临床数据中心 …… 外院数据
CHIMA 2019
二、指南内容解读
医疗大数据平台技术路线
当前医疗行业大数据平台技术多种多样，即有采用传统数据库（oracle、sqlserver、 mysql等）建设大数据平台的，也有采用以hadoop等为代表的分布式计算的大数据平 台。 本指南技术路线部分采用hadoop技术，主要原因为： 1、高可靠性：分布式存储和冗余，默认三副本存储 2、高扩展性：不停机线性扩容、横向扩展架构 3、高效性：分布式运算框架，海量数据处理 4、高容错性：可容忍某些部件故障和磁盘失效 5、低成本：普通X86服务器、硬件要求低
本指南介绍的医疗大数据平台建设以院内部署为核心内容讲解，同时考虑到当前平台建 设后技术服务商维护特点，在部署模式中加入VPN维护模式部署。
CHIMA 2019
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
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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
适用范围： 1、各级医疗机构：数据处理、管理和利用； 2、各级医疗管理机构：区域医疗机构数据应用 3、医疗信息化建设服务商：规划、研发、实施和运营
CHIMA 2019
一、指南编写背景
指南特点
1、以应用为主，技术为辅（不深入技术细节） 2、抓行业人员关注要点（不面面俱到） 3、强调易读性，尽量语言平实（不免存在俗语俗称）
基于hadoop上述特点，所以本指南介绍的医疗大数据平台是采用上述技术的平台
CHIMA 2019
二、指南内容解读
医疗大数据平台安全体系
基于医疗大数据的4V特征（规模性、多样性、高速性、价值性——即患者医疗信息的 高度聚合性）决定了医疗大数据平台建设的安全体系至关重要。
即最基础安全要满足医院安全等级保护的要求。 同时应从以下方面做好安全防护： 1、硬件安全：设备管理、巡检、维护、硬件访问权限 2、网络安全：私密性和安全性，如：防火线、流量控制器、堡垒机、审计 3、数据安全：数据脱敏、加密 4、应用安全：访问权限控制
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二、指南内容解读
医疗大数据平台建设模式
基于当前的医疗行业背景，医疗大数据平台建设存在两种模式： 1、医疗机构独立建设
➢ 对医院信息人员技术能力要求比较高 ➢ 产出科研为主 ➢ 主动、可控性强、可持续发展 2、医疗机构采购市面成熟产品院内部署建设 ➢ 对医院信息人员要求比较低，一般甲方承担项目经理职责 ➢ 面向科研和临床、患者服务等 ➢ 成效较快，利于普及并推进发展 本指南在内容编写时以第二种建设模式为主，在第二、三章节详细介绍了基于第二种模 式下医疗机构在建设医疗大数据平台过程中的规范性、指导性内容
CHIMA 2019
二、指南内容解读
医疗大数据平台部署模式
在当前公有云技术发展情况下，当前医疗机构软件系统部署存在两种模式： 1、公有云模式：来自临床研究服务商、多中心研究
➢ 将软件或系统直接部署在公有云或混合云 ➢ 安全体系一般由公有云服务商负责 ➢ 安全具有挑战性 2、院内部署模式 ➢ 安全保障措施可控 ➢ 数据交互方便，不受网络、设备等限制
一、指南编写背景
1、国家政策背景
国务院办公厅于2016年发布了《关于促进和规范健康医疗大数据应用发展的指导意见 （国办法[2016]47号）》、国家卫生健康委员会2018年出台了《国家健康医疗大数据 标准、安全和服务管理办法（试行）》。
2、医疗数据利用现状
大部分医院医疗数据仍然属于沉睡状态，医院未建立比较好的机制和软件系统来实现数 据利用，同时信息利用孤岛现象也存在。
CHIMA 2019
二、指南内容解读
医疗大数据平台架构
应用 集市
临床应用 （搜索）
科研应用 （项目）
医院管理
辅助决策
……
标
安
பைடு நூலகம்
准
大
聚合统计
标准化
结构化
归一化
统一EMPI
安全存储
全
规
数 据
范
中
医学自然语言处理
机器学习/认知计算
认
AI核心技术
证
心
体
数据湖
体
系 数据采集
备份恢复 数据同步 物化视图
ETL
增量抽取 集成平台
核心读者： 医疗机构信息中心主任和技术工程师 医疗信息和数据服务企业工作人员
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二、指南内容解读
医疗大数据平台定义
什么是医疗大数据： 健康医疗大数据涵盖人的全生命周期，既包括个人健康，又涉及医药服务、疾病防
控、健康保障和食品安全、养生保健等多方面数据的汇聚和聚合。 指南针对医疗大数据定义范围：医疗机构产生的以患者为中心的诊疗和服务数据。 什么是医疗大数据平台
医疗机构 医疗大数据平台建设指南解读
北京大学肿瘤医院 衡反修
2019年7月5日
CHIMA 2019
1
引言
2
总体设计
3
建设要点
4
应用场景
5
专家论点
6
医疗大数据管理制度示例
7
医疗大数据平台建设案例
8
术语定义
9
参考文献
后记
CHIMA 2019
一．指南编写背景 二．指南内容解读 三．关于指南征求意见稿
CHIMA 2019
3、医疗大数据平台发展现状
目前全国各地医院都在发展医疗大数据平台，但诸如数据标准、大数据平台技术、大数 据平台安全及大数据应用等涉及平台建设无统一的规范化指导。
CHIMA 2019
一、指南编写背景
CHIMA课题：医疗大数据平台建设研究 课题产出：医疗大数据平台建设指南
目的： 1、为医疗机构医疗大数据平台建设提供规范和指导 2、推动我国医疗大数据行业应用发展
系
数据源
HIS EMR LIS PACS 护理 CDR(临床数据中心 …… 外院数据
CHIMA 2019
二、指南内容解读
医疗大数据平台技术路线
当前医疗行业大数据平台技术多种多样，即有采用传统数据库（oracle、sqlserver、 mysql等）建设大数据平台的，也有采用以hadoop等为代表的分布式计算的大数据平 台。 本指南技术路线部分采用hadoop技术，主要原因为： 1、高可靠性：分布式存储和冗余，默认三副本存储 2、高扩展性：不停机线性扩容、横向扩展架构 3、高效性：分布式运算框架，海量数据处理 4、高容错性：可容忍某些部件故障和磁盘失效 5、低成本：普通X86服务器、硬件要求低
本指南介绍的医疗大数据平台建设以院内部署为核心内容讲解，同时考虑到当前平台建 设后技术服务商维护特点，在部署模式中加入VPN维护模式部署。
CHIMA 2019
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
CHIMA 2019
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
适用范围： 1、各级医疗机构：数据处理、管理和利用； 2、各级医疗管理机构：区域医疗机构数据应用 3、医疗信息化建设服务商：规划、研发、实施和运营
CHIMA 2019
一、指南编写背景
指南特点
1、以应用为主，技术为辅（不深入技术细节） 2、抓行业人员关注要点（不面面俱到） 3、强调易读性，尽量语言平实（不免存在俗语俗称）