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医疗大数据关键核心技术和算法

众多海量医药医疗数据为大数据管理与处理平台提出了诸多技术挑战。第一,由于数据是不断累积的,平台需具备高可扩展性;第二,存储层应适应不同的存取访问需求. 实时应用如医院的挂号和收费系统等,主要涉及小量数据的读取与写入,要求后端存储能够快速读写; 复杂应用如医疗历史数据挖掘等,涉及大量数据的读取,要求后端存储实现高吞吐量读取;第三,由于医疗数据关乎人的生命,需要保证平台的高容错与高可用性,能够应对常态

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医疗大数据分析应用平台支持的专题大数据应用

为支持上述描述定义的各种医疗卫生业务应用场景,平台将首先通过业务专题大数据应用(实体大数据应用)开发的方式进行实现,即把业务应用中具有共性的大数据分析按照不同业务专题或相关实体进行分类开发,如平台以“患者”为专题的专题大数据应用,其可以为患者自身治疗提供大数据应用服务,也可以被医院医生用来辅助进行诊断和治疗服务,同时也可以被医疗卫生管理部门用来分析某种疾病的发病机理和地域分布以及年龄职业相关性等,

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医疗大数据各级医院自身应用

医院核心业务每天产生大量的医疗数据,具有丰富的价值,通过数据挖掘等手段的分析,构成指导决策的数据,这对医院的发展、决策非常重要。“现在的一个医生,最多能管理30个糖尿病患者,但是大数据研究一做出来,一个医生能管理200个糖尿病患者,光这一个应用,我们就可以增加七倍的生产力。”通过全面分析患者特征数据和疗效数据,然后比较多种干预措施的有效性,可以找到针对特定患者的最佳治疗途径。通过对在患者档案方面的

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医疗卫生服务机构应用

医疗卫生服务机构要实现业务信息智慧洞察的目标,必须使用适当的技术架构平台来支持业务数据分析系统。方法包括应用大数据、数据仓库和商业智能技术,集成医院各类数据资源,实现医疗服务机构各类管理指标的预警监控,并提供多维综合分析平台。从而应用大数据处理和商业智能技术,分析挖掘医院运营各个方面的信息数据,通过预警监控、多维联机分析等技术手段,能够有效地提升医院的医疗质量,提高医院科学管理水平,辅助管理层决策

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医疗大数据分析应用平台支持的业务主题场景

本平台支持的业务主题应用场景将尽量以国务院发布的《全国医疗卫生服务体系规划纲要(2015~2020年)》内容和目标为依据,即“优化医疗卫生资源配置,构建与国民经济和社会发展水平相适应、与居民健康需求相匹配、体系完整、分工明确、功能互补、密切协作的整合型医疗卫生服务体系,为实现2020年基本建立覆盖城乡居民的基本医疗卫生制度和人民健康水平持续提升奠定坚实的医疗卫生资源基础。”最终形成我国医疗卫生服务

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医疗卫生信息的大数据建模描述和分析

伴随着中国医疗卫生服务的信息化进程推进,将产生大量的数据。这些数据主要来源于医疗业务活动、健康体检、公共卫生等9项医疗卫生服务。数据内容包括来自医院的大量电子病历、区域卫生信息平台采集的居民健康档案等。其中大量充斥着非结构化/半结构化的数据,包括图像,office文档,以及XML结构文档等。医疗大数据的应用,关键是整合所有可能得到的这些数据,为机构和政策制定者来找到如何刺激经济并降低共享数据的技术

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医疗大数据分析应用平台产品的总体思路

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

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医疗大数据分析应用平台产品理念

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。

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