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大数据医疗健康分析平台

医疗现状分析

目前各大医院虽然建设了一系列业务系统,但这些系统相互孤立、各自为政,信息孤岛现象严重,业务数据语义标准不一,且大量以归档和非结构化形式存在,导致数据后续应用识别困难,各级用户也无法根据实际业务需求对数据进行个性化采集。此外其临床数据整体还处于一个“沉睡”状态,对其价值的分析挖掘及利用可以说尚未开始。利用大数据信息化手段来挖掘其海量历史诊疗数据的巨大价值。 

系统建设目标

按照“业务不变、数据汇聚、信息抽提、关联整合、标准处理、服务定制、共享应用”的原则,坚持前期信息化建设成果,以需求为导向,以系统配套机制建设为基础,建立标准化临床数据中心或康复数据中心,破解长期以来医疗信息资源不能互联互通共享应用的难题,实现医疗数据的汇聚、整合、清洗、关联、标准化、检索及分析挖掘的一体化管理。并在此基础上发展集个性化需求定制、数据综合查询、分析结果展示的随访数据智能采集系统、辅助诊疗系统等业务应用及服务,打造基于标准化临床中心的转化医学、精准医疗及智慧医疗平台。

1.1. 整合医疗资源、实现数据汇聚

在当前在用业务系统的基础上,对HIS、LIS、PACS、EMR、PET、手术麻醉等所有在用业务系统的数据资源进行汇聚整合、清洗和关联,实现专科疾病临床数据资源的汇聚。

1.2. 建立标准中心、实现共享应用

将医院各业务系统中,与专科疾病相关的患者历史就诊信息、诊断、治疗和随访等信息转化为结构化、标准化的数据,并形成专科疾病标准化临床数据中心,并在此基础上实现各业务系统间信息的互联互通和共享应用。

1.3. 辅助临床诊断、和谐医患关系

基于专科疾病临床数据中心,将数据及数据分析结果运用到医生的临床诊断和医学科研工作中,让数据更好地为提升医生的诊断水平,提高看病效率和质量,提升临床医学研究水平而服务,进而为患者提供更好的医疗服务、促进健康管理;同时也帮助改善医患关系。

1.4. 应用需求定制、深度挖掘价值

在标准化临床数据中心的基础上,依据科室主任、专家医生和科研人员感兴趣的数据专题,提供灵活、操作简单、方便直观的数据统计分析和应用专题定制服务,深度挖掘临床数据的价值。

1.5. 分析挖掘数据、辅助公共决策

应用智能决策技术对临床数据进行分析和挖掘,对社会上常见疾病的发生几率和疾病风险进行预测,对遗传性疾病和多发性多因素疾病进行预测,对影响人类健康的危险因素和相关性进行预测,从而提升整个医疗系统的决策能力,进而发展出更为完善的医疗卫生条件资源和卫生应急措施。

架构设计

一、 设计原则

标准化临床数据中心及应用平台建设将立足于医院现有业务系统数据资源的汇聚整合、高度共享与深度应用,基于大数据的技术和理念,实现对多源数据资源的汇集融合、关联整合、标准化处理、共享应用和个性化服务需求的定制和提供。

二、总体规划、分布实施

标准化临床的或健康大数据中心及应用平台建设是一项系统的系统工程,为确保建设的有序、规范,在实际工作中必须做好统筹规划。按基层基础工作发展要求,组织制定系统的总体规划,设计总体框架,确定总体目标与主要任务,制定项目实施总体方案和详细设计,形成统一的标准体系,并具体组织项目的实施。

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系统架构—以标准的临床数据中心为例

专科疾病标准化临床数据中心建立在电子病历等医院业务系统之上,将大规模的疾病数据以问题为导向进行深度整合,提高了信息的整合度,对于复杂疾病,病程追踪等深度研究提供了更好的支持。

以老年疾呆的健康治疗为例:

在原有的业务系统基础上,通过计算机技术的辅助来完成以疾病为中心的临床数据的汇聚、清洗、整合、关联、标准化和共享。从科室在用业务系统中,将与患者相关的疾病、诊断、治疗和随访等信息转化为结构化、标准化的数据,并存放在一个统一的标准化的数据中心。该中心的建成,一方面实现了医院或企业内部各部门、各业务系统间信息的互联互通和共享应用。另一方面还为医疗数据后续的分析挖掘和深层次应用奠定了标准化的数据基础,支撑临床辅助诊疗、多学科诊疗、分级诊疗、精准医疗、临床科研等业务的应用发展。

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