智慧医疗大数据平台建设项目案例分享

基于"互联网+"智慧医疗的医院信息化平台建设

本文探讨了基于"互联网+"智慧医疗的医院信息化平台建设.研究分析了当前医院信息化建设的现状和挑战,阐述了"互联网+"智慧医疗的概念,特征及其对医院信息化的影响.文章重点提出了医院信息化平台的整体架构设计,包括基础设施层,数据资源层,应用服务层和用户交互层.同时,详细探讨了平台的关键技术,如云计算,大数据,物联网和人工智能的应用.最后,文章提出了平台建设的实施策略,包括总体规划,安全保障,人才培养和持续优化等方面.研究表明,基于"互联网+"智慧医疗的医院信息化平台建设能够显著提升医疗服务质量和效率,为医院数字化转型提供有力支撑.

大数据在智慧医院建设中的应用

医院信息化在面临技术飞速发展,政策与标准相继颁布,围绕智慧医院建设,把医院数据通过人工智能技术对海量医疗数据的整合,挖掘,实现面向医务人员的"智慧医疗",面向患者的"智慧服务"和面向医院的"智慧管理"等应用,提升健康医疗服务效率和质量等都具有重要意义.

大数据时代智慧医疗卫生云平台的研究与实践

大数据时代,利用新一代信息技术,采用五层框架,建成了智慧医疗卫生云平台.该平台通过与全市各级医疗卫生信息应用系统,各医疗机构业务系统的对接,打通了全市的医疗卫生数据,实现了影像共享,数据共享,全域联网,医疗协同,医疗监管和一卡服务.同时从便民服务环节,区域协同环节和卫生监管环节三维立体的对辖区内居民,医疗机构和卫生行政管理部门提供全方位的支撑服务,有效提升了医疗卫生行业的服务质量和效率.

医疗大数据平台架构及业务应用模型研究

目的:信息技术的快速发展促使医疗信息化朝着智能化方向发展.医疗大数据为医疗服务智能化及智慧医疗提供了基础性的数据资源保障.论文在掌握国内外医疗大数据相关研究和基于大数据医疗服务状况的基础上,以国家相关政策法规和标准规范为依据,结合实际需求与发展趋势,探讨医疗大数据应用架构及关键技术,为医疗大数据应用提供理论和技术支撑.主要实现以下目标:探索适合医疗大数据应用及数据特点的平台架构及各种处理技术;明确数据来源和资源分布,研究建立相应的数据分析和处理模型;探索医疗大数据的应用领域及相关业务功能. 方法:本课题采用的研究方法主要有文献分析法,实地调研法,SOA体系架构法,IDEF建模,BPMN业务流程建模和专家小组讨论法.利用文献分析法系统收集国内外相关文献和资料,进行资料分析整理和文献评阅,了解国内外医疗大数据研究和应用情况,为项目研究提供理论基础和参考依据.采用实地调研法,了解医疗大数据平台建设现状,数据采集类别和统计分析指标,同时针对医疗大数据需求,医疗数据开放,医疗数据利用等进行访谈咨询.采用SOA体系架构设计方法进行医疗大数据平台架构的构建,通过IDEF功能建模和BPMN业务流程建模方法研究构建医疗大数据的数据处理模型和相关业务流程图.最后通过专家小组讨论,对所构建的医疗大数据平台应用架构及相关技术和数据处理模型进行咨询,并给出修改意见和建议. 结果: ⑴采用SOA架构设计方法,在医院信息平台建设的基础上设计了医疗大数据平台架构,包括基础层,数据层,服务层和应用层4个部分. ⑵探讨了符合医疗大数据特点的医疗大数据应用关键技术及医疗大数据标准体系,并着重研究了访问控制,数据加密,匿名化3种大数据安全与隐私保护技术.同时依据健康医疗信息标准,相关行业标准及大数据应用相关要求,从基础标准,数据标准,技术标准,平台和工具标准,管理标准,安全和隐私标准,行业应用标准7个方面构建了医疗大数据标准体系. ⑶从患者就诊过程构建了医疗大数据的分析处理模型,并对医疗大数据的应用模式进行了描述.同时从患者,医护人员和医院管理人员等多个角度分析了医疗大数据的主要业务应用,包括智能辅助诊疗,影像数据分析与影像智能诊断,合理用药分析,远程监控,疾病发病趋势预测,精准医疗,成本与疗效分析,绩效管理,医院控费分析和医疗质量分析等方面. 结论: ⑴在原有医院信息平台建设基础上,采用混合式方法进行医疗大数据平台架构设计,实现了医院信息平台与大数据平台的融合,该设计模式一方面可保护原有投资,降低建设成本,同时可保持原有业务的连续性,提高系统运行稳定性,为医疗大数据平台的建设提供了一条有效的建设途径. ⑵医疗大数据的发展需要基础设施建设,数据建模技术,数据存储与管理技术,数据分析技术,安全与隐私保护技术等多方面的支持与保障,同时也需要依据医疗行业的需求适时更新与完善. ⑶医疗大数据标准体系是实现互联互通,信息共享的有效手段,涉及医疗信息采集,传输,交换和处理等整个事务处理过程,需要从基础标准,数据标准,技术标准,平台和工具标准,管理标准,安全和隐私标准,行业应用标准等多个角度进行规范和完善. ⑷目前医疗大数据业务应用还未全面开展,尚处于探索发展阶段,但随着医院信息平台,数据中心等项目建设的日趋完善和大数据技术的不断发展,医疗大数据的业务应用领域将会逐步得到拓展,需求将会更加明确.