医院临床科研大数据平台方案
智慧医院数据中台建设方案
智慧医院数据中台建设方案目录一、内容概述 (2)1.1 背景与意义 (2)1.2 目标与愿景 (3)二、需求分析 (4)2.1 组织架构与需求调研 (6)2.2 功能需求 (7)2.3 性能需求 (8)2.4 安全性与可靠性需求 (9)三、设计原则与方法 (11)3.1 设计原则 (12)3.2 设计方法 (13)四、数据平台架构 (14)4.1 总体架构 (16)4.2 数据存储层 (17)4.3 数据处理层 (18)4.4 数据服务层 (19)4.5 数据应用层 (21)五、关键技术 (23)5.1 大数据技术 (24)5.2 云计算技术 (25)5.3 人工智能技术 (26)5.4 数据安全技术 (27)六、实施计划 (29)6.1 项目启动与规划 (30)6.2 系统开发与测试 (31)6.3 上线部署与运维 (33)6.4 培训与推广 (34)七、风险评估与应对措施 (35)7.1 风险评估 (37)7.2 应对措施 (38)八、总结与展望 (39)8.1 实施效果总结 (41)8.2 发展前景展望 (42)一、内容概述随着信息技术的快速发展，智慧医院已经成为医疗行业发展的新趋势。
智慧医院数据中台建设方案旨在通过整合各类医疗数据资源，实现数据的高效共享和深度挖掘，为医院提供智能化决策支持，提高医疗服务质量和效率。
本文档将详细介绍智慧医院数据中台建设的背景、目标、原则、架构、功能模块以及实施步骤，以期为医疗机构提供一个全面、系统的智慧医院数据中台建设方案。
1.1 背景与意义随着信息技术的不断进步和医疗领域数字化转型的深入，智慧医院的概念日益普及。
为了适应时代发展的要求，提高医疗服务质量、管理水平和患者体验，众多医疗机构开始致力于智慧医院的建设。
在此背景下，智慧医院数据中台的建设显得尤为重要。
数据中台作为智慧医院的核心组成部分，承担着数据整合、处理、分析和服务的重任。
通过构建统一的数据中台，医院可以实现对海量医疗数据的集中管理、高效处理和精准分析，从而为医院的科学决策、临床诊疗、患者服务等方面的智能化提供强有力的支撑。
大型综合医院科研公共平台建设与管理模式探讨
大型综合医院科研公共平台建设与管理模式探讨1. 引言1.1 研究背景医院科研工作是医院提升医疗水平、推动学科发展的重要方式，而科研公共平台的建设与管理对于大型综合医院的科研工作至关重要。
随着医疗技术的不断创新和发展，大型综合医院在科研领域需要更加强大高效的支撑平台，以应对日益繁重和复杂的科研工作。
在当前医疗环境下，大型综合医院面临着科研工作繁琐、资源分散、协同难度大等问题。
而科研公共平台的建设则可以有效整合医院内外的科研资源，提高科研工作的效率和质量。
探讨大型综合医院科研公共平台的建设与管理模式，对于提升医院科研实力，促进学科交流合作具有积极的意义。
本文旨在通过对大型综合医院科研公共平台建设与管理模式的探讨，为医院科研工作的持续发展提供参考和借鉴。
希望通过对现有模式的分析和总结，能够为未来大型综合医院科研公共平台的建设与管理提供一些建议和展望。
1.2 研究目的本研究旨在探讨大型综合医院科研公共平台的建设与管理模式，以提高医院科研水平和促进科研成果的转化和应用。
具体目的包括：1. 分析大型综合医院科研公共平台建设的现状，了解目前存在的问题和挑战；2. 探讨大型综合医院科研公共平台建设的关键要素，寻找提升建设效果的方法和策略；3. 比较不同大型综合医院科研公共平台的管理模式，总结经验和教训；4. 分享大型综合医院科研公共平台的管理经验，促进行业内交流和合作；5. 创新大型综合医院科研公共平台的建设与管理模式，为科研工作的持续改进提供思路和方向。
通过本研究，期望能够为大型综合医院科研公共平台的建设与管理提供有益的参考和借鉴，推动医院科研水平的进一步提升，为患者提供更高质量的医疗服务。
1.3 研究意义大型综合医院作为医疗服务的重要组成部分，承担着医疗教育、科研和医疗保障的重任。
科研是医院发展的重要支撑，而科研公共平台作为科研资源的共享和集中平台，对于提高科研效率，推动医院科研水平的提升具有重要意义。
科研公共平台的建设可以促进医院科研资源的整合和共享，避免资源的浪费和重复建设，提高科研活动的效率和质量。
临床招募平台运营方案
临床招募平台运营方案一、项目背景随着医学技术的不断发展，越来越多的新药和新医疗器械需要进行临床试验。
而临床试验的关键环节之一就是招募合适的受试者参与试验。
在传统的临床试验招募中，医院和临床试验中心常常面临着招募难、周期长的困难。
因此，建立一种临床招募平台，旨在通过互联网技术，为临床试验提供更加高效、精准的受试者招募服务，成为临床研究中不可或缺的一环。
二、平台目标1. 提高临床试验招募效率：借助平台的信息化和大数据技术，实现受试者招募的智能化、精准化，提高招募效率，减少试验周期。
2. 提供便捷服务：为临床试验的申报、审核和管理提供便捷的在线服务，提高执行效率，优化试验管理流程。
3. 保障受试者权益：确保受试者的资料安全和隐私保护，保障受试者权益，加强平台透明度和公正性。
三、平台结构1. 用户端：包括医院、临床试验机构、受试者和监管部门。
2. 运营端：包括平台管理员、数据监控人员、客服和技术支持人员。
四、平台功能1. 信息发布功能：医院和临床试验机构可以发布临床试验信息，包括试验介绍、入组标准、受试者待遇等。
2. 智能匹配功能：平台通过大数据技术，智能匹配受试者与试验需求，提供精准的匹配服务。
3. 申报审核功能：医院和临床试验机构可以在线提交试验申报信息，平台对其进行审核和管理。
4. 试验管理功能：提供试验进展跟踪和管理功能，包括受试者管理、数据管理和安全管理等。
5. 受试者服务功能：提供受试者信息咨询、预约参与试验和诊所导航等服务。
6. 数据监控功能：对平台数据进行实时监控和分析，保障平台数据安全和质量。
7. 客服和技术支持功能：为用户提供在线客服和技术支持服务，解决用户在使用过程中的问题。
五、运营模式1. 合作医院和机构：与各大医院和临床试验机构合作，提供临床试验招募平台的服务。
2. 收费模式：对于合作的医院和机构，收取一定的服务费用，并根据服务内容和质量进行计费。
3. 平台推广：通过线上推广和医疗行业资源整合，扩大平台知名度，提升用户活跃度。
医院大数据中心管理制度
第一章总则第一条为规范医院大数据中心的管理，保障数据安全、可靠、高效地服务于医院临床、科研和管理工作，依据国家相关法律法规和医院实际情况，特制定本制度。
第二条本制度适用于医院大数据中心的建设、运行、维护及数据应用等各个环节。
第三条医院大数据中心应遵循以下原则：（一）依法合规：严格遵守国家法律法规，确保数据安全、合法合规；（二）统一规划：统筹规划医院大数据中心建设，实现资源共享和协同发展；（三）安全可靠：加强数据安全防护，确保数据完整、准确、可用；（四）高效便捷：优化数据管理流程，提高数据使用效率；（五）持续改进：不断完善管理制度和技术手段，提升数据服务质量。
第二章数据采集与存储第四条医院大数据中心应全面采集各类医疗数据，包括但不限于：（一）病人信息：姓名、性别、年龄、住址、联系方式等；（二）医疗记录：门诊记录、住院记录、手术记录、检查记录等；（三）药品信息：药品名称、规格、剂型、生产厂家等；（四）医疗设备信息：设备名称、型号、厂家、使用情况等；（五）医护人员信息：姓名、性别、年龄、职称、工作经历等。
第五条数据存储应采用分级存储策略，确保数据安全：（一）敏感数据：采用加密存储，确保数据安全；（二）非敏感数据：根据实际需求，选择合适的存储方式。
第三章数据管理与应用第六条医院大数据中心应建立健全数据管理制度，包括数据采集、存储、处理、分析、应用等环节。
第七条数据分析应遵循以下原则：（一）客观公正：分析结果应客观公正，避免主观臆断；（二）科学严谨：采用科学方法，确保分析结果的准确性；（三）注重实效：分析结果应具有实际应用价值。
第八条医院大数据中心应支持以下应用场景：（一）临床决策支持：为临床医生提供诊疗依据，提高诊疗水平；（二）科研支持：为科研人员提供数据资源，推动科研创新；（三）医院管理：为医院管理层提供决策支持，提高管理效率；（四）健康管理：为患者提供个性化健康管理方案。
第四章数据安全与保密第九条医院大数据中心应加强数据安全防护，确保数据不被非法访问、篡改、泄露。
矿产
矿产资源开发利用方案编写内容要求及审查大纲
矿产资源开发利用方案编写内容要求及《矿产资源开发利用方案》审查大纲一、概述
㈠矿区位置、隶属关系和企业性质。
如为改扩建矿山, 应说明矿山现状、
特点及存在的主要问题。
㈡编制依据
(1简述项目前期工作进展情况及与有关方面对项目的意向性协议情况。
(2 列出开发利用方案编制所依据的主要基础性资料的名称。
如经储量管理部门认定的矿区地质勘探报告、选矿试验报告、加工利用试验报告、工程地质初评资料、矿区水文资料和供水资料等。
对改、扩建矿山应有生产实际资料, 如矿山总平面现状图、矿床开拓系统图、采场现状图和主要采选设备清单等。
二、矿产品需求现状和预测
㈠该矿产在国内需求情况和市场供应情况
1、矿产品现状及加工利用趋向。
2、国内近、远期的需求量及主要销向预测。
㈡产品价格分析
1、国内矿产品价格现状。
2、矿产品价格稳定性及变化趋势。
三、矿产资源概况
㈠矿区总体概况
1、矿区总体规划情况。
2、矿区矿产资源概况。
3、该设计与矿区总体开发的关系。
㈡该设计项目的资源概况
1、矿床地质及构造特征。
2、矿床开采技术条件及水文地质条件。
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
健康医疗业医疗数据共享平台建设方案
健康医疗业医疗数据共享平台建设方案第一章：项目背景与目标 (2)1.1 项目背景 (3)1.2 项目目标 (3)第二章：医疗数据共享平台概述 (3)2.1 医疗数据共享平台定义 (3)2.2 医疗数据共享平台架构 (3)2.3 医疗数据共享平台功能 (4)第三章：医疗数据共享平台需求分析 (4)3.1 用户需求分析 (5)3.1.1 医疗机构需求 (5)3.1.2 患者需求 (5)3.2 业务需求分析 (5)3.2.1 数据采集与整合 (5)3.2.2 数据存储与管理 (5)3.2.3 数据分析与挖掘 (5)3.2.4 数据共享与交换 (6)3.3 技术需求分析 (6)3.3.1 数据采集与传输技术 (6)3.3.2 数据存储与管理技术 (6)3.3.3 数据分析与挖掘技术 (6)3.3.4 数据安全与隐私保护技术 (6)3.3.5 系统功能与稳定性 (6)第四章：医疗数据共享平台设计与实现 (6)4.1 系统架构设计 (6)4.2 数据库设计 (7)4.3 关键技术实现 (7)第五章：医疗数据共享平台数据管理 (7)5.1 数据采集与存储 (8)5.1.1 数据采集 (8)5.1.2 数据存储 (8)5.2 数据清洗与转换 (8)5.2.1 数据清洗 (8)5.2.2 数据转换 (8)5.3 数据安全与隐私保护 (9)5.3.1 数据安全 (9)5.3.2 隐私保护 (9)第六章：医疗数据共享平台应用场景 (9)6.1 医疗科研 (9)6.2 临床诊断与治疗 (10)6.3 医疗卫生政策制定 (10)第七章：医疗数据共享平台运营管理 (10)7.1 平台运维管理 (10)7.1.1 运维团队建设 (10)7.1.2 运维管理制度 (11)7.1.3 运维监控 (11)7.1.4 故障处理与恢复 (11)7.2 数据质量管理 (11)7.2.1 数据质量标准制定 (11)7.2.2 数据质量检测与评估 (11)7.2.3 数据清洗与整合 (11)7.2.4 数据质量控制措施 (11)7.3 用户服务与支持 (11)7.3.1 用户培训与指导 (11)7.3.2 用户需求收集与反馈 (11)7.3.3 用户权限管理 (12)7.3.4 用户服务支持 (12)第八章：医疗数据共享平台推广与培训 (12)8.1 推广策略 (12)8.1.1 宣传推广 (12)8.1.2 合作推广 (12)8.2 培训内容与方法 (12)8.2.1 培训内容 (12)8.2.2 培训方法 (13)8.3 培训效果评估 (13)第九章：医疗数据共享平台政策法规与标准 (13)9.1 相关政策法规 (13)9.1.1 国家层面政策法规 (13)9.1.2 行业层面政策法规 (14)9.1.3 地方层面政策法规 (14)9.2 数据共享标准 (14)9.2.1 数据共享原则 (14)9.2.2 数据共享流程 (14)9.2.3 数据共享技术标准 (15)9.3 数据安全与隐私保护标准 (15)9.3.1 数据安全保护措施 (15)9.3.2 隐私保护措施 (15)第十章：项目总结与展望 (15)10.1 项目实施总结 (15)10.2 项目成果评价 (16)10.3 项目未来发展展望 (16)第一章：项目背景与目标1.1 项目背景我国健康医疗事业的发展，医疗数据在医疗、科研、管理等方面发挥着越来越重要的作用。
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。
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
临床数据中心的构建与应用
临床数据中心特点
高效性
临床数据中心能够快速处理和查询大 量数据，提高医生和研究人员的工作 效率。
可靠性
临床数据中心具备高可靠性和稳定性 ，确保数据的准确性和完整性。
需求分析
明确临床数据中心的建设目标、需求和范 围，考虑医院或研究机构的业务需求、患 者信息的安全和隐私保护需求等。
规划设计
根据需求分析结果，制定临床数据中心的 总体规划，包括数据中心的功能定位、建 设规模、硬件配置、软件系统等。
安装调试
按照系统设计要求，完成设备的安装和系 统软件的调试，确保各系统正常运行，满 足临床数据中心的建设目标。
通过对大量疾病数据进行分析，揭示疾病的发病机制和传播途径，为疾病的预防 和治疗提供科学依据。
远程医疗服务
远程诊断与会诊
通过临床数据中心，医生可以远程获取病患的病情信息、影像资料等，进行远程诊断和会诊，方便快捷地为病患 提供优质医疗服务。
远程教育与培训
临床数据中心还可以为医生提供远程教育和培训服务，提高医生的医疗水平和技能。
02
远程医疗与实时数 据传输
通过临床数据中心实现远程医疗 和实时数据传输，提高医疗服务 的覆盖面和效率。
03
个性化医疗与精准 医学
基于临床数据中心的个性化医疗 和精准医学将进一步提高疾病的 预防、诊断和治疗水平。
服务模式创新与价值实现
数据驱动的医疗服务
以临床数据中心为基础，提供数据驱动的个性化、精 准医疗服务，满足患者多样化的需求。
沟通协调
临床数据中心涉及多个部门和人员之间的协作，沟通协调成为一大挑战。为解决这一问题，可以建立有效的沟通机制和协调机制，确保各方之间的有效合作 。
医院临床科研大数据平台数据资源分层设计研究
医院临床科研大数据平台数据资源分层设计研究
萧锘;曹磊;叶琪;冯东雷
【期刊名称】《中国数字医学》
【年(卷),期】2022(17)9
【摘要】通过临床科研大数据平台数据资源的分层设计,提高从不同层级科研数据中快速搜索和获取科研所需研究对象与研究数据的能力,提升科研数据的应用价值。
将临床科研大数据平台中的临床科研数据分为原始数据湖ODL、全院科研大数据
中心RDR、专病数据库DDR和科研课题数据库SDR 4个层次,将临床业务数据汇聚到原始数据湖,基于临床知识图谱和医学自然语言处理的方法,对医院原始数据进
行数据清洗、治理和融合,实现数据的分层提取、转换、存储和应用。
通过数据分
层设计优化了临床科研大数据平台的设计,提升了科研数据的分层价值,提高了科研
质量及效率,加快了科研成果转化。
【总页数】5页(P90-94)
【作者】萧锘;曹磊;叶琪;冯东雷
【作者单位】江西省血液中心;南昌大学附属第一医院信息中心;华东理工大学;上海信医科技有限公司
【正文语种】中文
【中图分类】TP311.13;R197.32
【相关文献】
1.临床科研大数据平台研究
2.医院科研大数据平台的应用与实践
3.医院科研大数据平台建设与应用
4.区域临床科研大数据平台设计与实现
5.医院科研大数据平台建设探索
因版权原因，仅展示原文概要，查看原文内容请购买。
医院临床数据中心建设方案
医院临床数据中心建设方案目录一、内容描述 (2)1.1 背景与意义 (3)1.2 目标与要求 (4)二、现状分析 (5)2.1 医院信息化现状 (6)2.2 临床数据现状 (6)2.3 存在问题与挑战 (7)三、建设目标与规划 (8)3.1 建设目标 (10)3.2 数据中心架构设计 (11)3.3 数据资源规划与管理 (12)四、技术选型与实施策略 (13)4.1 数据存储技术与选择 (15)4.2 数据处理与分析技术 (16)4.3 系统集成与接口技术 (17)4.4 数据安全与隐私保护 (19)五、功能与应用 (20)5.1 临床数据采集与整合 (21)5.2 数据存储与管理 (22)5.3 数据分析与挖掘 (24)5.4 数据可视化与应用展示 (24)六、管理与维护 (25)6.1 数据中心管理组织架构 (27)6.2 运行维护策略与流程 (28)6.3 数据备份与恢复机制 (30)七、风险评估与应对措施 (30)7.1 技术风险与防范措施 (32)7.2 数据安全风险与防范措施 (34)7.3 其他潜在风险与应对策略 (35)八、项目实施计划与预算 (37)8.1 项目时间表与里程碑 (38)8.2 预算与资金筹措 (40)九、总结与展望 (41)9.1 项目成果总结 (42)9.2 发展前景与展望 (43)一、内容描述数据整合与集成：通过数据集成平台，将医院各业务系统（如电子病历系统、医学影像系统、检验系统、手术管理系统等）的数据进行统一整合，打破信息孤岛，实现数据共享。
数据仓库建设：构建临床数据中心数据仓库，实现数据的存储、查询、分析和挖掘。
数据仓库将按照医疗业务主题进行分类存储，并支持多维度的数据分析，以便为医院管理层和临床科室提供决策支持。
数据标准化与规范化：遵循国家和行业相关标准，建立数据标准和规范，确保数据的准确性、一致性和完整性。
制定数据质量控制流程，保障数据质量。
数据安全与隐私保护：建立严格的数据安全管理制度，确保临床数据中心的数据安全。
医疗行业智慧医院医疗大数据应用方案
医疗行业智慧医院医疗大数据应用方案第一章：智慧医院概述 (2)1.1 智慧医院发展背景 (2)1.2 智慧医院建设目标 (2)1.3 智慧医院建设内容 (3)第二章：医疗大数据概述 (3)2.1 医疗大数据定义 (3)2.2 医疗大数据特点 (4)2.2.1 数据量大 (4)2.2.2 数据类型多样 (4)2.2.3 数据增长速度快 (4)2.2.4 数据价值高 (4)2.3 医疗大数据应用价值 (4)2.3.1 提高医疗质量 (4)2.3.2 促进医学研究 (4)2.3.3 加速药物研发 (4)2.3.4 改善医疗服务 (4)2.3.5 健康管理 (5)第三章：智慧医院医疗大数据平台建设 (5)3.1 平台架构设计 (5)3.2 数据采集与整合 (5)3.3 数据存储与管理 (6)第四章：医疗大数据在临床诊疗中的应用 (6)4.1 疾病预测与诊断 (6)4.2 个性化治疗方案 (7)4.3 病程监控与分析 (7)第五章：医疗大数据在医疗管理中的应用 (7)5.1 医疗资源优化配置 (7)5.2 医疗质量管理 (8)5.3 医疗成本控制 (8)第六章：医疗大数据在医疗服务中的应用 (8)6.1 患者服务体验优化 (8)6.2 医患沟通与协作 (9)6.3 健康管理与服务 (9)第七章：医疗大数据在科研与教育培训中的应用 (10)7.1 科研项目支持 (10)7.2 教育培训资源整合 (10)7.3 科研成果转化 (10)第八章：医疗大数据在公共卫生管理中的应用 (11)8.1 疾病监测与预警 (11)8.2 公共卫生决策支持 (11)8.3 健康教育与宣传 (12)第九章：医疗大数据安全与隐私保护 (12)9.1 数据安全策略 (12)9.1.1 数据加密存储 (12)9.1.2 数据访问控制 (12)9.1.3 数据传输安全 (12)9.1.4 数据备份与恢复 (12)9.2 隐私保护技术 (13)9.2.1 数据脱敏 (13)9.2.2 数据匿名化 (13)9.2.3 差分隐私 (13)9.2.4 同态加密 (13)9.3 法律法规与政策 (13)9.3.1 法律法规 (13)9.3.2 政策引导 (13)9.3.3 行业标准 (13)第十章：智慧医院医疗大数据应用展望 (14)10.1 应用趋势分析 (14)10.2 技术创新与发展 (14)10.3 产业协同与融合 (14)第一章：智慧医院概述1.1 智慧医院发展背景信息技术的飞速发展，大数据、云计算、人工智能等先进技术逐渐渗透到医疗行业，为医疗服务提供了新的发展机遇。
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
集成平台及数据中心建设方案-南通妇幼保健院
南通市妇幼保健院信息化建设项目建设方案南通市妇幼保健院目录1 背景介绍 (3)2 建设目标 (3)3 建设依据 (5)4 建设内容 (6)4.1 系统升级改造 (6)4.2 质控管理流程 (6)4.3 集成平台 (8)4.3.1 数据转换 (9)4.3.2 信息协同 (9)4.4 医院数据中心 (11)4.4.1 数据中心搭建 (11)4.4.2 病历全文检索 (12)4.5 运营监测分析系统（医院管理驾驶舱） (12)4.6 患者统一视图 (13)4.7 医院移动端（微信企业号）决策支持 (13)4.8 医生手机版电子病历 (14)5 建设工期 (18)6 建设效果 (18)1背景介绍南通市妇幼保健院（我院）是一所集医疗、保健、科研、教学于一体的三级甲等妇幼保健院，设有23个临床保健医技一级科室及16个住院病区，规划床位1000张，开放床位600张。
近年来，妇、产、儿、内、外等临床科室发展齐头并进，二级分科逐步健全，综合实力明显提升，已成为一所现代化、高水平、有特色的区域性综合医院。
多年来，我院持续展开信息化建设，先后建立并完善了医院信息系统HIS、影像系统PACS、检验系统LIS、电子病历系统EMR、合理用药系统、手术麻醉系统、院感系统等信息系统，目前正在积极开展与区域平台的对接工作。
随着我院信息化建设的深入，同时也积累了大量、高价值的临床医疗信息，为决策层和管理部门对数据统计利用的需求打下了坚实的数据基础。
随着国家医改的发展，我院精细化管理对积累的数据需求也越来越高，这将成为我院今后信息化建设的重点方向。
2建设目标结合我院目前的业务需求和发展规划，要以《医院等级评审标准》、《电子病历分级评价标准》、《南通市医院集成平台一期建设数据标准及业务规范》及HIMISS应用水平为设计依据；以《医院互联互通标准化成熟度评测》、四级甲等信息化医院建设水平为目标，把我院打造成省市内，乃至全国先进的数字化医院。
中医药大数据平台的构建
中医药大数据平台的构建中医药大数据平台（TCM Big Data Platform）是基于大数据技术和中医药学科的融合，旨在整合和挖掘中医药领域的海量数据资源，为中医药研究、临床应用、产业发展和学科交流提供支持和服务的信息化平台。
构建中医药大数据平台意味着对中医药领域的数据资源进行整合、挖掘和利用，以实现对中医药学科的深度理解和智能化支持，进而推动中医药事业的发展和繁荣。
一、数据整合与规范化中医药领域涉及的数据资源包括病历资料、处方信息、药材资源、药物研发数据、临床试验数据等，这些数据分散在不同的医院、科研机构和企业中。
构建中医药大数据平台需要对这些数据资源进行整合、规范化和清洗，以建立统一的数据标准和体系。
通过数据整合和规范化，可以打破数据孤岛，实现数据资源的互通和共享，提高数据的可利用性和可操作性。
二、数据挖掘与分析中医药大数据平台需要具备强大的数据挖掘和分析能力，以从海量数据中发现隐含的规律和知识。
基于大数据技术和人工智能算法，可以对中医药领域的数据资源进行深度分析，实现对临床病例、中药处方、药材资源和药物研发的智能化支持。
通过数据挖掘与分析，可以发现中医药的规律性特征和先验知识，为中医药研究和临床实践提供数据支持和决策依据。
三、智能决策与推荐中医药大数据平台可以通过智能化算法和模型，为临床医生、中药药师和中医药研究人员提供智能决策和推荐服务。
通过对患者病历和诊疗信息的分析，可以实现个性化诊疗方案的推荐和优化；通过对中药处方和药材资源的挖掘，可以实现中药配方的智能组合和优化。
中医药大数据平台的智能决策与推荐，可以提高医疗效率、降低医疗风险，为临床实践和患者就医提供更好的支持和服务。
四、学科交流与共享中医药大数据平台还可以作为学术交流和知识共享的平台，为中医药学科的发展和融合提供支持。
通过平台上的数据资源和知识服务，可以促进中医药学科之间的合作与交流，加速中医药理论研究和临床实践的创新；通过平台上的学术资源和文献服务，可以推动中医药知识的传播和共享，助力中医药学科在国际上的影响力和竞争力。
- 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)。
医院普外科智能数据平台
平台于4月26日上线，数据持续 更新。T+N计划7月初跑通。
平台已经汇聚了全院700多万个 患者、3000多万份病历的数据。 时间跨宽度从医院有信息化系统
以来截至到19年1月份。 利用本院多年来积累大量数据，
代表华南区域做一些疾病诊治的 大数据报告或者“三间”分布状 况，变化趋势及发病预测等。
病理检查
直肠癌切除标本：直肠溃疡型中分化腺癌，肿瘤大小3.5x3x1cm； 癌浸润至直肠周围组织；可见脉管癌栓及血管壁、神经侵犯；肠周 5个淋巴结可见癌转移 (5/12)；切缘（临床送检远、近切缘及环周 切 缘 ） 未 见 癌 ； 肿 瘤 病 理 分 期 pT3N2a。 免 疫 组 化 结 果 ：CDX-2 (+)，Ki-67 (70%+)，MSH2 (+)，MSH6 (+)，MLH1 (+)， PMS2 (+)，β-catenin（膜+）。
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）
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。
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。
智慧医疗
医院临床科研大数据平台方案
新医疗，新智慧
临床科研基本路径
建立专科数据集
专病数据集
专科数据集
通用数据集
临床科研基本路径
建立专病数据集
院外随访
院内数据
医院
院内专病数据库
专病数据集
专科数据集
通用数据集
医 院B
医 院A
Байду номын сангаас
医 院C
……
医院
区域性专病数据库（多中心）
科研大数据平台
现有：门诊2300万+，住院100万+ 人次 1999年以来的所有门诊、住院患者诊疗信息
结构化字段
数据共享安全——数据脱敏
依据用户角色、职责和其它 IT 定义规则，对数据库中数据查询 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