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医疗行业大数据应用三点建议

医疗行业大数据应用三点建议 从目前情况看，实现医院信息基础平台的整合，在技术和产品方面没有任何障碍，最关键的是用户的观念能否转变过来。其实，医院用于购买医疗专业设备的费用高于对IT的投入。医院的领导一定要转变过去那种IT部门是成本中心的观念，医院的发展已经离不开IT。 一位医院的CIO告诉记者： “很多人认为银行的IT系统非常重要，其实医院的IT系统更重要性，因为银行的IT系统如果宕机，损失的可能只是金钱，而医院的IT系统如果出现问题，很可能关系到人的生死。” 医院信息化的三个发展阶段 在医院信息化1.0时代，IT系统都是围绕应用构建的，一个业务系统通常要配置一套独立的硬件、软件，因此形成了大量信息孤岛。在医院信息化1.0时代，为PACS、RIS和HIS等业务系统提供支撑是医院信息化工作的核心。 进入医院信息化2.0时代，医院信息化的建设重点逐渐转移到电子病例的建立和普及上，而构建电子病例系统的前提是实现RIS、PACS及HIS等系统的无缝连接和信息共享，同时实现一体化的访问和控制。在医院信息化2.0时代，IT基础架构的整合是关键，同时也是实现数据管理和利用的基础。当前，很多医院都在探索新的信息化发展路径： 先建立一个整合的基础架构平台，然后在其上建立一个统一的医院信息集成平台，实现各应用系统的互联互通，最终实现统一、集成的资源管理。天津海河医院就在进行这方面的积极探索。 在医疗行业，典型用户的示范效应非常明显。比如无锡市第二人民医院采用HDS VSP高端存储和HCP(Hitachi Content Platform)归档方案构建了可持续发展的医疗智能信息平台。 无论是规模、响应力还是信息化水平，无锡市第二人民医院在无锡当地都名列前茅。受它的影响，无锡当地甚至整个华东地区的很多医院都选择了HDS 的解决方案。

医院医疗影像云解决方案

医院医疗影像云解决方案 关键字: 医院、医疗、影像云、云计算、云存储 一、业务场景 为改变目前医院医疗影像为院内建设模式，把影像数据托管至云平台上，从而实现医疗影像的跨院、跨区域、跨个人以及更方便的电子化数据的互通与共享。 二、客户需求分析 1、医院影像数据需要安全保存，实现异地冗余灾备。 2、跨院区影像需要集中存储，影像共享。 三、解决方案 1、整体架构 医疗影像云平台由上海基地负责影像云平台开发、PACS系统集成开发、影像应用产品迭代开发。影像云的业务采用集中式的部署及管理，同时系统平台采用分布式架构，以实现负载均衡。 下图是整体业务逻辑架构：

其中，院内的影像数据可以通过MPLS-VPN方式，通过前置机传输至影像云中心；同样，云中心亦可以通过MPLS-VPN方式把归档好的影像数据回传至院内PACS；当客户使用影像云诊断及应用工具时，则可以采用更为便捷的互联网方式进行随时随地的快速调阅和应用。可以采用专线以及互联网的方式替代MPLS-VPN方式。 2、医院侧前端部署架构 医院前置机部署于医院侧，是连接医院系统/设备和云存储中心系统的桥梁，只要遵循DICOM3.0协议标准的影像设备如DR，CT等以及院内PACS系统都可以接入云归档系统。 该前置主要实现功能如下： ?根据Dicom标准协议从医院PACS系统或放射设备上获取影像 信息； ?根据Dicom标准协议从云端将归档影像信息传送到医院PACS

系统或设备； ?影像数据处理，包括入库、归档、加密、压缩等； ?根据自定义协议发送影像信息到云影像中心应用集群；与云影 像系统中心应用的协同业务处理； ?路由网关安全控制，隔离医院内外部系统。 ?统一标准PACS系统，支持C-MOVE,C-GET,C-FIND等指令。 影像传输流程，如下图所示： 1）院内PACS可以通过Dicom的C-STORE协议主动发送影像数据到院内前置机影像交互模块或者在PACS上增加节点，院内前置机影像交互模块通过Dicom的C-MOVE协议的方式来获取影像； 2）索引处理：通过读取原始的DICOM影像数据，得出患者姓名、性别、检查编号等信息并进行记录管理； 3）加密处理：支持DICOM TLS加密方式，将DICOM影像文件在传输过程的相关信息进行加密。 4）加压处理：采用DICOM J2k压缩算法，使压缩比更高，压缩率能够达到35%－40%； 5）影像交互：传输的DICOM索引信息及加密加压后的DICOM文件通过内部通道传送到云端存储。 6）影像回传：院内系统通过DICOM query（C-Get,C-Find）协议向前置机发起回传请求，院内前置机从云端应用集群获取影像数据后

大数据医疗的五大方向

医疗健康 云计算大数据的五大方向、15项应用 医疗行业早就遇到了海量数据和非结构化数据的挑战，而近年来很多国家都在积极推进医疗信息化发展，这使得很多医疗机构有资金来做大数据分析。因此，医疗行业将和银行、电信、保险等行业一起首先迈入大数据时代。 1989年，Gartner提出BI概念。2008年，Gartner将BI概念进一步升级为高级分析(AdvancedAnalytics)。2011年，麦肯锡阐释大数据概念。虽然名称不同，但实际上它们要解决的问题从来没变过。只不过，现在的大数据分析技术能处理相比20年前更大量、多样、实时(3V)的数据，即大数据。相比20年前的BI，现在的大数据分析能够产生更大的商业价值，大数据存储和分析技术的发展也得益于商业场景中数据量的激增和数据种类的多样化。 因此在实施大数据分析项目之前，企业不仅应该知道使用何种技术，更应该知道在什么时候、什么地方使用。除了较早前就开始利用大数据的互联网公司，医疗行业可能是让大数据分析最先发扬光大的传统行业之一。医疗行业早就遇到了海量数据和非结构化数据的挑战，而近年来很多国家都在积极推进医疗信息化发展，这使得很多医疗机构有资金来做大数据分析。因此，医疗行业将和银行、电信、保险等行业一起首先迈入大数据时代。麦肯锡在其报告中指出，排除体制障碍，大数据分析可以帮助美国的医疗服务业一年创造3000亿美元的附加价值。本文列出了医疗服务业5大领域(临床业务、付款/定价、研发、新的商业模式、公众健康)的15项应用，这些场景下，大数据的分析和应用都将发挥巨大的作用，提高医疗效率和

医疗效果。 临床操作 在临床操作方面，有5个主要场景的大数据应用。麦肯锡估计，如果这些应用被充分采用，光是美国，国家医疗健康开支一年就将减少165亿美元。 1.比较效果研究 通过全面分析病人特征数据和疗效数据，然后比较多种干预措施的有效性，可以找到针对特定病人的最佳治疗途径。 基于疗效的研究包括比较效果研究(ComparativeEffectivenessResearch，CER)。研究表明，对同一病人来说，医疗服务提供方不同，医疗护理方法和效果不同，成本上也存在着很大的差异。精准分析包括病人体征数据、费用数据和疗效数据在的大型数据集，可以帮助医生确定临床上最有效和最具有成本效益的治疗方法。医疗护理系统实现CER，将有可能减少过度治疗(比如避免那些副作用比疗效明显的治疗方式)，以及治疗不足。从长远来看，不管是过度治疗还是治疗不足都将给病人身体带来负面影响，以及产生更高的医疗费用。 世界各地的很多医疗机构(如英国的NICE，德国IQWIG，加拿大普通药品检查机构等)已经开始了CER项目并取得了初步成功。2009年，美国通过的复与再投资法案，就是向这个方向迈出的第一步。在这一法案下，设立的比较效果研究联邦协调委员会协调整个联邦政府的比较效果的研究，并对4亿美元投入资金进行分配。这一投入想要获得成功，还有大量潜在问题需要解决，比如，临床数据和保险数据的一致性问题，当前在缺少EHR(电子健康档案)标准和互操作性的前提下，大围仓促部署EHR可能造成不同数据集难以整合。再如，病人隐私问题，想要在保护病人隐私的前提下，又要提供足够详细的数据以便保证分析结果的有效性不是一

大数据在医疗行业的应用

大数据在医疗行业的应用 医疗行业很早就遇到了海量数据和非结构化数据的挑战。在互联网大框架的结构下，大圣众包威客平台为你解读，作为一个行业的流行语，互联网+医疗的个性化服务，能给医疗保健工作者和消费者带来哪些真正的福利呢？ 据相关专项研究指出，如果能排除体制障碍，大数据分析可以帮助美国医疗服务业一年创造3000亿美元的附加价值，重点集中于医疗服务业4大领域：临床业务、付款定价、研发、新商业模式、公众健康，涵盖了十多项应用场景。 领域一：临床操作 1.比较效果研究：大数据分析获取最佳性价比治疗方案

通过全面分析病人特征数据和疗效数据，然后比较多种干预措施的有效性，可以找到针对特定病人的最佳治疗途径。研究表明，对同一病人来说，医疗服务提供方不同，医疗护理方法和效果不同，成本上也存在很大差异。医疗护理系统实现CER，将有可能减少过度治疗(比如避免那些副作用比疗效明显的治疗方式)，以及治疗不足。 2.临床决策支持系统：提高准确性，减少医疗事故率 临床决策支持系统可提高工作效率和诊疗质量。临床决策支持系统分析医生输入条目，比较其与医学指引不同地方，提醒医生防止潜在的错误，如药物不良反应。医疗服务提供方可以降低医疗事故率和索赔数，尤其是那些临床错误引起的医疗事故。大数据分析技术将使临床决策支持系统更智能，如可以使用图像分析和识别技术，识别医疗影像(X光、CT、MRI)数据，或者挖掘医疗文献数据建立医疗专家数据库，从而给医生提出诊疗建议。 3.医疗数据透明度：实现高效管理，降低成本

提高医疗过程数据的透明度，可以使医疗从业者、医疗机构绩效更透明，间接促进医疗服务质量提高。数据分析可以带来业务流程的精简，通过精益生产降低成本，找到符合需求的工作更高效的员工，从而提高护理质量并给病人带来更好的体验，也给医疗服务机构带来额外的业绩增长潜力。公开发布医疗质量和绩效数据还可以帮助病人做出更明智的健康护理决定，这也将帮助医疗服务提供方提高总体绩效，从而更具竞争力。 4.远程病人监控：慢性病患者高效照护 根据统计，中国各类慢性病患者超过3亿人，尤其是我国进入老龄化时代以后，将存在非常大的照护缺口，远程病人监护系统对治疗慢性病患者非常有用。远程病人监护系统包括家用心脏监测设备、血糖仪，甚至还包括芯片药片，芯片药片被患者摄入后，实时传送数据到电子病历数据库。更多的好处是，通过对远

医疗大数据分析报告

大数据的意义在于提供“大见解”：从不同来源收集信息，然后分析信息，以揭示用其他方法发现不了的趋势。在利用大数据发掘价值的所有行业中，医疗行业有可能实现最大的回报。凭借大数据，医疗服务提供商不仅可以知道如何提高盈利水平和经营效率，还能找到直接增进人类福祉的趋势。以下是大数据在医疗行业的一些常见用途，包括商业运作和健康管理： 1.分析电子病历：医生共享电子病历可以收集和分析数据，寻找能够降低医疗成本的方法。 医生和医疗服务提供商之间共享患者数据，能够减少重复检查，改善患者体验。但目前，大部分的电子病历都无法共享，这在很大程度上是出于安全和合规的考虑，但找到一个安全的方法来挖掘患者数据，这能改善医护质量并降低医疗成本。 关键词：患者数据共享、信息安全、提高医疗质量、降低医疗成本 2.分析医院网络系统：不妨想想我们在分析入院治疗的趋势时获得的好处。例如，对儿科 病房医疗设备的统合分析可以更早地识别潜在的婴儿感染趋势。或者，再想想减少术后葡萄球菌感染的好处。通过利用大数据，医院可以知道，医生在术后开的抗生素能否有效地防止感染。 关键词：入院治疗趋势分析 3.管理数据用于公共健康研究：医务人员会被铺天盖地的数据所淹没。诊所和医院会提交 关于健康状况和免疫接种的数据，但没有大数据的话，这些数据毫无意义。大数据分析能够对患者的原始数据进行标准化整合，用以充实公共健康记录，而丰富多样的公共健康记录能催生更合理的法规，并提供更好的医疗。 关键词: 公共健康记录、患者数据 4.循证医学：大多数医院和急诊室都实行“食谱化医学”，也就是说，医生对收治的病人 采用同一套检查项目来确定病因。而利用循证医学，医生可以将病人的症状与庞大的患者数据库进行比对，从而更快地做出准确诊断。在这里，大数据扮演的角色是从不同来源采集信息，并对数据实施标准化。在这种情况下，带有“高血压”的记录就可以映射到另一条带有“血压升高”的记录。 关键词：循证、患者数据库

医疗行业数据备份解决方案

一、医疗行业行业背景 医疗卫生行业作为我国公共事业来说，信息化的建设显得尤其重要。医疗信息化是行业信息化的重要组成部分。目前正是医疗信息化的大发展时期。从美国等发达国家来看，信息化投入占整个医疗卫生总花费的2—6%。 卫生部曾强调“国内三甲以上的医院都需要实行信息化管理”。据悉，目前中国有3万多家医院，其中有6000家是三甲以上的医院。未来几年中，我国将有超过70%的医院实现信息化管理，预计市场总量将达到200多亿元。 随着信息化建设的不断深入，信息化核心数据的保护也越发重要，而数据备份则成为数据保护的重要手段之一。建立完善的备份体系将有效提高信息系统的整体安全，有效杜绝因数据丢失导的业务中断、经济损失等。 二、备份需求分析 由于医疗企业的自身特点，计算机分散是其管理的难点，各部门、各科室地域分散，但通常情况下都有专门的机房放置服务器，因此相对来说服务器较为集中，下图向您展示了医疗行业常规网络结构图。 根据数据的重要性，需要实现对各服务器数据库、数据进行备份，当服务器数据丢失或硬件损坏时能够以最快速度恢复业务，减少业务中断时间。

自动备份行政办公区域的办公文档数据，防止公文丢失或损坏。 三、数据备份系统针对医疗行业提供的全面解决方案 在信息化管理中还意味着有以下令人堪忧的隐患： 硬件设备损坏、磁盘逻辑错误、应用程序故障，导致关键数据丢失、业务中断； 人为误操作、破坏，导致数据丢失或系统无法正常运行； 病毒破坏、黑客攻击、操作系统故障导致数据丢失或损坏； 没有预防火灾、天灾等不可抗力灾难对系统构成的威胁； 数据信息的安全性和可靠性影响企业的生存能力。 企业需要信息数据安全的可靠保障，软件为您提供全面的数据安全解决方案。强大的数据安全备份解决方案，为企业信息化发展保驾护航： LAN 备份解决方案 NAS存储备份解决方案 数据库备份解决方案 电脑集群数据备份及灾难恢复解决方案 分支机构远程数据保护解决方案 同时您还可以选择为您提供的信息防泄漏解决方案，以确保企业关键业务数据的安全性，防止信息泄漏。 I. 基本需求 准备一台服务器作为备份专用服务器，服务器可以为专业服务器也可以为高性能的台式机，存储设备推荐外置磁盘柜或内置磁盘阵列。该备份服务器负责任务调度、数据存储。 II. 服务器的数据备份 管理员定制机房数据库服务器、文件服务器、影像数据服务器备份方案，自动对数据库、文件服务器影像数据服务器内的数据进行备份。 在遇到数据灾难时，备份系统所提供的智能恢复功能能够快速为您完成数据恢复工作，减少业务中断时间，降低业务中断所造成的损失。 III. 行政区公文集中备份 为行政区计算机部署备份客户端，服务器能够按照管理员设定自动全盘扫描，将公文、文档进行自动化备份，管理员可定制增量或差异方式，以降低磁盘

推荐-医疗系统存储解决方案 精品

前言 对于医疗行业来说，病人的各种数据的长期管理是现在以及未来医疗行业充分服务于病人的基础之一，保护数据并加以合理的利用已成为未来医院发展的关键因素。对已有数据进行集中存储与分析，有助于对竞争对手进行分析，提高病人的满意度并占据更有利的竞争位置。因此, 数据的集中归档管理与备份成为医疗信息管理的关键任务。世界许多成功的医疗机构已经认识到，对各种数据进行集中归档管理与备份，并在此基础上充分利用现有数据，以提高自身竞争力，将是企业进一步稳固发展的重要保证。 病案作为一种重要的医学临床资料和社会信息资源，在医学、法律、商业等领域有着重要的利用价值。近年来，国务院和卫生部连续颁布多部涉及医学文档的法律和条例，医院病案资料管理被提到新的高度。 随着病案数字化扫描管理系统和医学影像存档与通信系统（PACS）的应用推广，大量数字图像和影像信息的可靠存储对于整个医院正常运作起着至关重要的作用。同其他行业相比，医疗行业的数据量更大，所需要的可靠性指标也更高。这就意味着，在整个医疗行业的运作中，需要有一套优秀可靠的存储解决方案作为其坚实后盾。 医疗系统存储解决方案 行业特点 随着经济的改革开放，国民经济水平的不断提高，对医疗事业的要求也不断提

高，人们的保健意识不断增强，要求医疗行业在关注于疾病的同时也充分保证对人民的全面关注，防患于未然。同时，随着医疗手段的不断丰富，各种精密医疗仪器的充分应用，都进一步要求与IT设备的紧密结合，以及各种电子化医疗数据的保存，分析应用。于此同时，医疗行业中，对IT技术的性能、可靠性、可用性和整体拥有成本的要求在逐步提高。随着中国医疗业务的高速发展和中国加入WTO，为迎接日益激烈的行业竞争，充分利用先进的信息技术手段把握市场方向，采用先进的管理方法，对客户提供优质的服务，走在行业的前列，是适应市场竞争与人民生活需要的先决条件。 对于医疗行业来说，病人的各种数据的长期管理是现在以及未来医疗行业充分服务于病人的基础之一，保护数据并加以合理的利用已成为未来医院发展的关键因素。对已有数据进行集中存储与分析，有助于对竞争对手进行分析，提高病人的满意度并占据更有利的竞争位置。因此, 数据的集中管理与备份成为医疗信息管理的关键任务。 需求分析 如何对数据进行存储和管理至关重要。有效地存储和管理数据与信息的快速访问和有效利用相结合是医疗行业电子化发展的基本因素。世界许多成功的医疗机构已经认识到，统一访问、共享和管理数据可以转化为一个有利的竞争优势。实现网络化客户支持可提高客户满意度并降低成本。 与此同时IT专业人士也认识到，存储设备的采购是一个独立而又极其重要的购买决策。同时，资产保护更具挑战性。直到最近，IT业所关注的重点仍为服务器和网络，但是随着日渐重要的信息在商业中发挥着作用，所关注的焦点将转移到集中数据存储和存储区域网络(SAN&NAS)上。存储体系结构将变得与网络体系结构同等重要，而且根据IDC的统计，存储器正成为独立的购买决策。 因此，对医疗行业的各种数据进行集中存储，归档与备份，并在此基础上充分利用现有数据，以适应市场需要，提高自身竞争力，将是我国医疗行业在市场经济中进一步稳固发展的重要保证。 医疗系统存储解决方案 方案一病案扫描图像归档存储管理

医疗行业大数据方案

医疗行业大数据方案

目录 1.医疗行业大数据发展背景 (3) 2.医疗行业数据分析 (3) 3.医疗大数据方案设计 (4) 4.方案收益 (7)

1.医疗行业大数据发展背景 在过去的30年间，我国的医疗行业经历了医改、新医改，医疗信息化也经历了从数字化、四梁八柱、35212等不同的发展阶段，信息技术的发展使数字化医疗日趋成熟。云计算、大数 据等新兴技术的推动又给医疗信息化及新医改带来了新的契机，本文将从大数据的角度进行分 析，探讨医疗信息化的发展方向。 如何把医疗大数据转换为经济价值，“关键是怎么能够提取出与诊疗有关的数据。”医疗 行业的大数据集量大且繁杂，其中蕴含的信息价值也多样且丰富，如果能够对其进行有效的存 储、处理、查询和分析，那么就可对于小到辅助某个临床医生做出更为科学和准确的诊断和用 药决策，或帮助某个医院根据患者潜在需求开发全新个性化服务及自动服务，大到帮助相关研 究机构突破医疗方法和药物革新，或支持地区甚至全国医疗行业主管部门优化医疗资源及服务 配置，提供前所未有的强力支持。 然而，如何将海量、复杂的数据的存储、处理和保护成本降至最低，同时还能对此进行实 时或准实时的处理、查询需求响应以及智能、深入的分析，推出针对医疗行业大数据设计和优 化的智能管理、分析、查询及存储平台，来替代传统关系型数据库平台，顺利帮助用户跨迈大 数据应用这道门槛。 2.医疗行业数据分析 根据医疗数据的所属部门，通常将其分为医疗管理机构及医疗服务机构，不同机构的应用系统各不相同，其数据类型及数据量也大相径庭。分析如下： 数据来源：数据通常来源于诸如公共卫生系统（妇幼、防疫、血站等）、院内系统、及对 两种系统融合的区域卫生平台。 数据规模：由于公卫系统相对独立，其数据量相对较小，通常情况下，单一公卫系统中一 年的数据规模约为10T；院内系统的应用类型繁多，诸如CISC、PACS等均会产生大量的数据，普通三甲医院的数据规模约为几十T；区域平台是基于EMR（个人健康档案）及EHR（个人电子病历）建立的，其数据量比上述两种系统的总和还要庞大，通常的市级区域卫生平台的一年 的数据规模约为上百T。

医院存储解决方案

存储解决方案 摘要 实现对病人信息的随时访问，使他们获得更安全、更有效的照料，这都离不开医院IT部门的支持。先进的临床系统的推出，以及在提供医疗保健服务的过程中对这些IT系统越来越多的依赖，都突显了IT部门在医院业务中的这种作用。与此同时，信息管理软件和存储技术领域的发展为各种规模的医疗组织带来了更加经济的业务解决方案。而采用EMC信息管理与业务连续性解决方案，就可以实现临床和业务应用的高可用性、保护与快速恢复。 信息访问能力使病人得到更安全的照料 在病人健康出问题的整个过程中，他们要接受诊断、治疗和监护，因此临床照料涉及一个复杂的照料实施者网络。随着更多的病人信息通过在线护理和医生的编档转化为数字格式，临床工作流的速度正在加快，周转时间缩短，因为诊断速度和准确性越来越大。 医疗组织正在实施图片归档通信系统(PACS)、计算机化医生订单输入(CPOE)、电子健康记录(EHR)、临床数据存储库(CDR) 和其它医疗应用，加快向病人提供服务的速度，并保证其安全性。随着这些关键应用开始投入使用，临床措施更加依赖实时信息与决策支持系统的可用性来减少医疗错误(包括不良药物事件)。 CPOE、给药系统与临床决策支持系统的采用，为照料实施者提供了新的在线工具，用以输入药物、诊断测试和辅助服务定单。通过标准化的订单、转录、配药、给药或药物监控过程，临床医师可以在照料实施点立即获得药物反应、剂量或过敏反应检查结果。 通过从胶片式成像基础设施过渡到PACS环境，心脏病专家和放射科医师可以从一系列成像源获取、传送、存储、检索和显示数字像片及相关病人信息，并与参考这些信息的医生实时共享这些信息。CT、MRI、超声、传统X射线/乳房X线照相术现在得到广泛采用，同时64层CT、PET-CT、平板式数字X射线和数字乳房X线照相术等创新技术开始在实践应用中扎根。 由于医疗IT的高度集成性，各组织一定要在临床环境中评估业务系统的影响。例如，在医院环境中，计划、挂号/接诊、供应链、床位管理系统和集成引擎一般都需要高可用性才能保持正常运转。此外，随着保险公司开始对同病人的电子通信提供保险产品，电子邮件正在成为照料施事者、临床医生和病人之间的一种关键通信方式。 新信息技术挑战 医疗组织历来在采用创新技术、医疗器械和软件功能，以及用附加工具来提高医疗措施安全等方面是成功的。而随着临床措施对数字信息依赖性的增加，医疗行业必须更妥善应对新信息技术要求和挑战。 由于工作人员在停机后将无法访问关键信息，潜在停机的影响将越来越大。一旦实施CPOE 和其它先进的临床应用，就需要对信息进行全天候访问。医疗组织必须创建业务连续性计划，

医药医疗大数据

竭诚为您提供优质文档/双击可除 医药医疗大数据 篇一：大数据在医药行业应用的15个场景 除了较早前就开始利用大数据的互联网公司，医疗行业可能是让大数据分析最先发扬光大的传统行业之一。本文列出了医疗服务业5大领域(临床业务、付款/定价、研发、新的商业模式、公众健康)的15项应用，这些场景下，大数据的分析和应用都将发挥巨大的作用，提高医疗效率和医疗效果。 在实施大数据分析项目之前，企业不仅应该知道使用何种技术，更应该知道在什么时候、什么地方使用。除了较早前就开始利用大数据的互联网公司，医疗行业可能是让大数据分析最先发扬光大的传统行业之一。医疗行业早就遇到了海量数据和非结构化数据的挑战，而近年来很多国家都在积极推进医疗信息化发展，这使得很多医疗机构有资金来做大数据分析。因此，医疗行业将和银行、电信、保险等行业一起首先迈入大数据时代。 麦肯锡在其报告中指出，排除体制障碍，大数据分析可

以帮助美国的医疗服务业一年创造3000亿美元的附加价值。本文列出了医疗服务业5大领域(临床业务、付款/定价、研发、新的商业模式、公众健康)的15项应用，这些场景下，大数据的分析和应用都将发挥巨大的作用，提高医疗效率和医疗效果。 一、临床操作 在临床操作方面，有5个主要场景的大数据应用。麦肯锡估计，如果这些应用被充分采用，光是美国，国家医疗健康开支一年就将减少165亿美元。 1、比较效果研究 研究表明，对同一病人来说，医疗服务提供方不同，医疗护理方法和效果不同，成本上也存在着很大的差异。精准分析包括病人体征数据、费用数据和疗效数据在内的大型数据集，可以帮助医生确定临床上最有效和最具有成本效益的治疗方法。医疗护理系统实现 ceR(comparativeffectivenessResearch，比较效果研究)，将有可能减少过度治疗(比如避免那些副作用比疗效明显的治疗方式)，以及治疗不足。从长远来看，不管是过度治疗还是治疗不足都将给病人身体带来负面影响，以及产生更高的医疗费用。 2、临床决策支持系统 临床决策支持系统可以提高工作效率和诊疗质量。目前

医药行业大数据

2016年中国医药行业大数据： 慢性病患者超过2.6亿人 中国产品供应链面临质量标准的全面提升：1）药品、审评审批标准全面向欧美最高标准看齐，创新药、市场亟需产品有望获得加速审批；2）仿一致性再评价势在必行，推动已上市药品质量快速提升；3）“两票制”逐步落地、“营改增”加重代理渠道税票处理难度，行业迎来集中度快速提升的第二次浪潮。未来几年，医疗产品供给端质量标准全面提升，唯有创新型企业强者恒强。 在注射剂、辅助用药、抗生素等品种的驱动下，我国行业经过近10年的快速增长，当前国内医药行业增速逐步开始显现出下滑趋势，不少者对医疗行业的发展前景产生疑问。我国医疗行业真的饱和了吗？ 我们认为国内的医疗环境没有发生实质改变，中国有庞大的消费人群，与之对应的庞大临受试群体；中国拥有全球具竞争力的中间体和原料药制造和低成本；随着中国企业实力提升，未来中国制造中会出现中国创造，我们坚定看好行业发展前景。 我国终端药品销售情况 我国终端市场药物销售构成 我国医疗支出GDP占比、人均卫生费用、医师密度、病床数等都落后于中等发达国家，提升空间大。 部分国家医疗卫生费用占GDP比例 部分国家人均医疗卫生费用对比

医药的需求按照消费层次划分可以分为：①刚性需求和弹性需求；按照种类划分可以分为：②医药产品需求和需求。 医药的刚性需求是指满足大部分国民基础救治的医疗保障，刚性需求不是一成不变的，与人口结构的变化，疾病谱的变迁密切相关。我国人口老年化加剧，肥胖人群增多等都将驱动医药刚性需求的上升。到2040年我国60岁以上人口的比例预计将达到28%，65岁以上老年人的年均医疗开销是青壮年的3倍，老年化社会对医疗资源的需求十分巨大。 我国人口老龄化趋势 不同年龄段的年均医疗费用 随着经济发展，生活节奏的加快，中国与世界都将面对慢性病负担比率逐渐增高的问题。目前中国明确诊断的慢性病患者超过2.6亿人。影响慢病的主要社会决定因素包括工业化、城镇化和老龄化。 我国终端药品销售情况 除了人口老龄化，疾病谱的迁移导致的刚性用药需求外，随着国民收入水平的提高以及消费观念的改变，人们追求的是用疗效更好、副作用更小的高端药物、创新技术，我们将其定义为对医药的弹性需求。最具代表性的领域是抗体生物药、精准医疗、等。 精准医疗市场规模预测 全球医疗投资额 我国制药企业数量过多 制药工业集中度依然偏低

医疗行业的PACS存储系统设计

医疗行业的PACS存储系统设计 方案相关内容 1.前言 随着医疗行业信息化水平的不断提高，在当今的医疗保健环境中，计算机和信息技术已经成为降低成本、提高效率以及提供较好患者护理的关键因素。借助可视化技术的不断发展，现代医学已越来越离不开医学影像信息，在放射学领域，数字成像中的创新促进了医疗影像存储与传输系统（Picture Archiving and Communication System，PACS）的开发。目前，PACS已经成为了现代医学放射学实践的基本技术和基础设施中重要的一部分，在临床诊断、医学科研等方面正发挥着极其重要的作用。 当前的 PACS 产品支持医学图像的全数字获取、转换、解释、存储、传输和查阅。 PACS的发展也呈现出一个很大的特点: 医院影像设备的发展使放射科影像数据量激增，影像的数据量为存储容量带来了很大的挑战，数据需要进行分级存储和归档，同时，数据需要备份容灾和异构存储环境的现状也越加突出 ,因此PACS系统需要一种可靠、灵活的大容量存储系统来满足其应用和发展。 2.医疗存储PACS系统的现状和问题： 简单分析一下目前存储在医院中PACS系统中运用的情况： 部分医院还采用DAS方式作为PACS系统的存储系统，即采用分散存储的模式，不仅数据分散、链路结构相对落后、容量扩展性差，还缺乏相应冗余保护手段，随着医院应用规模得不断扩大，它们在数据管理方面的问题日益凸显出来。 同时，以前的分级存储系统的设计也存在较大问题，目前，随着医院数据量的激增，分级存储设计逐渐发展为在线、近线、离线的三级存储架构。但是很多医院在离线甚至近线设备中多采用光盘库和磁带库的方式，不仅数据安全可靠性较差、更不方便调取。

医疗行业大数据应用

随着大数据在医疗与生命科学研究过程中的广泛应用和不断扩展，其数量之大和种类之多令人难以置信。比如：一个CT图像含有大约150MB的数据，而一个基因组序列文件大小约为750MB，一个标准的病理图则大得多，接近5 GB。如果将这些数据量乘以人口数量和平均寿命，仅一个社区医院或一个中等规模制药企业就可以生成和累积达数个TB甚至数个PB级的结构化和非结构化数据。 在中国，2010年，国家公布的“十二五”规划中指出要重点建设国家级、省级和地市级三级卫生信息平台，建设电子档案和电子病历两个基础数据库等诸项目标，也就是推进医疗信息化的“3521”工程。过去由于缺少统一的电子病历系统(EMR)标准，中国的电子病历系统发展比较缓慢，医院之间不能实现共享病患信息共享，医疗服务水平也因此受到影响。为改善这一现状，国家会逐渐加大对电子病历的投入，适应这一趋势，各级医院也将加大在数据中心，IT外包等领域的投入。而随着医疗信息数据的几何倍数增长，医院信息存储将越来越受到重视，医疗信息中心的关注点也将由传统“计算”领域转移到“存储”领域上来。 有“弊”就有“利” 对于许多医疗和生命科学机构而言，努力控制大数据造成的呈螺旋上涨的成本、复杂性和风险已经成为一个至关重要的问题。然而，从另一个角度来看，医疗大数据能够带来的收益要远远超出管理它们的成本，如开放新的具有医疗价值的信息源、提高诊断准确性和速度、预测疾病和健康形态，以及取得生命科学创新的不同见解。美国管理咨询公司麦肯锡全球研究院（MGI）预测，如果美国的医疗行业能够有效利用不断增长的大数据来提高效率和质量，那么每年可创造超过

3000亿美元的额外价值。而且，在欧洲的发达国家中，仅在提高运行效率一项上，政府行政管理部门就可以利用大数据节省1000亿欧元以上的费用。 对于大多数成功的医疗机构来说，利用大数据已经成为提高生产力、改进护理水平、增强竞争力、加快增长和创新的关键策略。那么，我们该如何在两方面进行平衡，实现可观的效果和利润呢？ 答案存在于数据经济学中，即如何使从数据中获取价值的成本低于数据能产生的效益？如果我们能够有效地将数据存储、处理和保护成本降至最低，然后利用尖端技术将数据转化成支持临床需要与业务增长的可执行信息，我们就能实现最高的数据经济效益。 医疗大数据的挑战 然而，如何有效地将大数据存储成本降至最低，是企业和IT领导者，尤其是内容驱动的医疗和生命科学企业面临的根本性挑战。因为除了数据数量和形态的迅速增加，医疗数据还需要越来越长的保留期。患者的病历可能需要保存70或80年，甚至更长。许多情况下，病历还必须以原始格式永久保存，以满足法规遵从的要求。同样，生命科学研究机构有选择性的选择价值足以保留和维护数十年的数据，以期为新研究提供依据。 另外，许多医疗与生命科学研究机构在竭力应对资源紧张、持续的业务增长和新医疗技术带来的挑战。事实上，存储消费速度加快，存储资产未得到充分利用，对空间的持续需求以及动力和冷却成本的增加，都推动了总体拥有成本的不断攀升。而且，一旦存储系统的安全性出现问题，导致医疗数据丢失，医院会面临更严重的局面。对于研究机构来说，数据存取是创新和竞争力的核心。这样看来，

医疗行业大数据应用的15个场景

医疗行业大数据应用的15个场景 商业推动了IT不断向前发展，云计算就是一个有趣的例子。甲骨文CEO拉里·埃里森曾经对近两年大行其道的云计算表示不屑，因为云计算并不是一项新技术。但迫于市场竞争的压力，甲骨文还是在2011年推出了云计算战略。IBM全球高级副总裁Robert LeBlanc曾对本报记者说，IBM从上世纪六七十年代就开始做云计算了。他这么说的原因是云计算的核心技术那时就有了。然而，最近几年由于物流云、医疗云、商务云等云计算商业模式的出现，云计算才得以开花结果。 大数据也一样。1989年，Gartner提出BI概念。2008年，Gartner将BI概念进一步升级为高级分析(Advanced Analytics)。2011年，麦肯锡阐释大数据概念。虽然名称不同，但实际上它们要解决的问题从来没变过。只不过，现在的大数据分析技术能处理相比20年前更大量、多样、实时(Volume、Variety、Velocity)的数据，即大数据。相比20年前的BI，现在的大数据分析能够产生更大的商业价值，大数据存储和分析技术的发展也得益于商业场景中数据量的激增和数据种类的多样化。 因此在实施大数据分析项目之前，企业不仅应该知道使用何种技术，更应该知道在什么时候、什么地方使用。 除了较早前就开始利用大数据的互联网公司，医疗行业可能是让大数据分析最先发扬光大的传统行业之一。医疗行业早就遇到了海量数据和非结构化数据的挑战，而近年来很多国家都在积极推进医疗信息化发展，这使得很多医疗机构有资金来做大数据分析。因此，医疗行业将和银行、电信、保险等行业一起首先迈入大数据时代。麦肯锡在其报告中指出，排除体制障碍，大数据分析可以帮助美国的医疗服务业一年创造3000亿美元的附加价值。 本文列出了医疗服务业5大领域(临床业务、付款/定价、研发、新的商业模式、公众健康)的15项应用，这些场景下，大数据的分析和应用都将发挥巨大的作用，提高医疗效率和医疗效果。 临床操作 在临床操作方面，有5个主要场景的大数据应用。麦肯锡估计，如果这些应用被充分采用，光是美国，国家医疗健康开支一年就将减少165亿美元。 1.比较效果研究 通过全面分析病人特征数据和疗效数据，然后比较多种干预措施的有效性，可以找到针对特定病人的最佳治疗途径。基于疗效的研究包括比较效果研究(Comparative Effectiveness Research， CER)。研究表明，对同一病人来说，医疗服务提供方不同，医疗护理方法和效果不同，成本上也存在着很大的差异。精准分析包括病人体征数据、费用数据和疗效数据在内的大型数据集，可以帮助医生确定临床上最有效和最具有成本效益的治疗方法。医疗护理系统实现CER，将有可能减少过度治疗(比如避免那些副作用比疗效明显的治疗方式)，以及治疗不足。从长远来看，不管是过度治疗还是治疗不足都将给病人身体带来负面影响，以及产生更高的医疗费用。世界各地的很多医疗机构(如英国的NICE，德国IQWIG，加拿大普通药品检查机构等)已经开始了CER项目并取得了初步成功。2009年，美国通过的复苏与再投资法案，就是向这个方向迈出的第一步。在这一法案下，设立的比较效果研究联邦协调委员会协调整个联邦政府的比较效果的研究，并对4亿美元投入资金进行分配。这一投入想要获得成功，还有大量潜在问题需要解决，比如，临床数据和保险数据的一致性问题，当前在缺少EHR(电子健康档案)标准和互操作性的前提下，大范围仓促部署EHR可能造成不同数据集难以整合。再如，病人隐私问题，想要在保护病人隐私的前提下，又要提供足够详细的数据以便保证分析结果的有效性不是一件容易的事情。还有一些体制问题，比如目前美国法律禁止医疗保险机构和医疗补助服务中心(Centers for Medicare and Medicaid Services)(医疗服务支付方)使用成本/效益比例来制定报销决策，因此即便他们通过大数据分析找到更好的方法也很难落实。 2.临床决策支持系统

医疗行业大数据应用及意义

1医疗行业大数据分析的应用现阶段，医疗数据呈现出诸多新特点如图1所示，这也促进了大数据分析在医疗行业中的应用日益广泛，具体体现在以下方面11医疗监管方对大数据分析的应用。医疗监管部门应用大数据分析可实现对国内疾病趋势和公共卫生状况的全面分析，为优化配置医疗资源提供可靠依据。在医疗政策制定方面，利用大数据分析可评估现行医疗政策的执行效果，根据执行效果对医疗政策进行修订。同时，医疗监管方还可利用大数据分析对各个医疗机构的医疗服务质量进行监控，对比分析医疗手段的有效性，督促医疗机构不断提高医疗水平。12医疗服务提供方对大数据分析的应用。对于医疗服务提供方而言，其对大数据分析的应用主要体现在如下几个方面临床决策支持、用药与医嘱自动报错、医疗服务水平评估、异地病患监控等等，由此大幅度提升了医院的运营效率。随着电子病历不断完善，借助大数据分析相关的医疗数据，以此来对各种干预措施进行比较，可为临床决策提供信息支撑，这样能有效解决过渡治疗或治疗不足的情况；用药与医嘱自动报错能够减少处方误开的可能性，可以降低医疗纠纷的发生几率；通过对病历等数据的分析，可给出相应的治疗路径，从而为医疗人员提供参考；利用大数据分析，能够找出医院服务质量、费用支出以及绩效等方面存在的差异，为医疗机构精简业务流程提供参考，除能够使成本降低之外，还能使医疗服务质量有所提升；在家中的病患，可通过传感器将测得的心率、血压等数据传给医院，为医疗人员的诊断提供参考；对病人档案进行大数据分析，可确定出某类疾病的易感染

人群，从而制定有针对性的预防方案和治疗模式，由此可使治疗效果获得提升。13医药医疗产品研发方对大数据分析的应用。医药医疗产品的研发方对大数据分析的应用具体体现在如下两个方面一方面是对药物的研发、测试以及临床实验过程予以支撑，另一方面是对药物的市场和销售策略进行辅助。借助预测模型，能够对产品的安全性、可能存在的副作用等进行评估，由此可使新药的研发时间大幅度缩短，这样能够使研发资源的配置效益得以提升；依托临床试验数据及其它相关数据，并通过大数据分析，可选取出最佳的药品剂量，能促使临床试验的成功率进一步提高；利用大数据分析，可对一些药物的不良反应进行监测，从而快速找出药物可能存在的不良反应，给用药人群的安全提供了保障；通过大数据分析，制药厂家和医疗器材研发机构，可获悉各种疾病及相关治疗费用的发展趋势，为研发资源的优化配置提供参考。14医疗保险方对大数据分析的应用。医疗保险方对大数据分析的应用主要体现在以下几个方面开发新的医疗保险产品、获悉客户的实际需要据此制定营销策略、给客户提供优质的服务节约成本、对商业与社会两种保险之间的合作方式进行探索、对理赔模式进行创新等等。利用先进的信息分析技术，能够使医疗保险机构侦测出过度和错误申报的情况，再借助自动化系统进行统计分析，可演化出相应的算法，进而提高侦测异常申报的准确性，上述分析过程既可以实现实时监测，又能进行回溯分析。15个人健康产品提供方对大数据分析的应用。个人健康产品提供方对大数据分析的应用体现在如下几个方面创新商业

医院医疗影像云解决方案

医院医疗影像云解 决方案

医院医疗影像云解决方案 关键字: 医院、医疗、影像云、云计算、云存储 一、业务场景 为改变当前医院医疗影像为院内建设模式，把影像数据托管至云平台上，从而实现医疗影像的跨院、跨区域、跨个人以及更方便的电子化数据的互通与共享。 二、客户需求分析 1、医院影像数据需要安全保存，实现异地冗余灾备。 2、跨院区影像需要集中存储，影像共享。 三、解决方案 1、整体架构 医疗影像云平台由上海基地负责影像云平台开发、PACS系统集成开发、影像应用产品迭代开发。影像云的业务采用集中式的部署及管理，同时系统平台采用分布式架构，以实现负载均衡。 下图是整体业务逻辑架构：

其中，院内的影像数据能够经过MPLS-VPN方式，经过前置机传输至影像云中心；同样，云中心亦能够经过MPLS-VPN方式把归档好的影像数据回传至院内PACS；当客户使用影像云诊断及应用工具时，则能够采用更为便捷的互联网方式进行随时随地的快速调阅和应用。能够采用专线以及互联网的方式替代MPLS-VPN方式。 2、医院侧前端部署架构 医院前置机部署于医院侧，是连接医院系统/设备和云存储中心系统的桥梁，只要遵循DICOM3.0协议标准的影像设备如DR，CT等以及院内PACS系统都能够接入云归档系统。 该前置主要实现功能如下： 根据Dicom标准协议从医院PACS系统或放射设备上获取影像信息；

?根据Dicom标准协议从云端将归档影像信息传送到医院 PACS系统或设备； ?影像数据处理，包括入库、归档、加密、压缩等； ?根据自定义协议发送影像信息到云影像中心应用集群；与云 影像系统中心应用的协同业务处理； ?路由网关安全控制，隔离医院内外部系统。 ?统一标准PACS系统，支持C-MOVE,C-GET,C-FIND等指令。 影像传输流程，如下图所示： 1）院内PACS能够经过Dicom的C-STORE协议主动发送影像数据到院内前置机影像交互模块或者在PACS上增加节点，院内前置机影像交互模块经过Dicom的C-MOVE协议的方式来获取影像； 2）索引处理：经过读取原始的DICOM影像数据，得出患者姓名、性别、检查编号等信息并进行记录管理； 3）加密处理：支持DICOM TLS加密方式，将DICOM影像文件在传输过程的相关信息进行加密。 4）加压处理：采用DICOM J2k压缩算法，使压缩比更高，压缩率能够达到35%－40%； 5）影像交互：传输的DICOM索引信息及加密加压后的DICOM 文件经过内部通道传送到云端存储。 6）影像回传：院内系统经过DICOM query（C-Get,C-Find）

大数据时代到来,医疗行业发展方向

大数据时代到来，医疗行业发展方向 医疗行业早就遇到了海量数据和非结构化数据的挑战，近年来很多国家都在积极推进医疗信息化发展，这使得很多医疗机构有资金来做大数据分析。全球知名咨询公司麦肯锡在其报告中指出，排除体制障碍，大数据分析可以帮助美国的医疗服务业一年创造3000亿美元的附加价值。本文列出了医疗服务业几大领域(临床辅助决策、医疗质量监管、疾病预测模型、临床试验分析、个性化治疗)的应用方向，在这些背景下，大数据的分析和应用都将发挥巨大的作用，从而提高医疗效率和医疗效果。 临床辅助决策 从长远来看，不论是过度治疗还是治疗不足都将给病人身体带来负面影响，并产生更高的医疗费用。研究表明，对同一病人来说，不同的医疗服务机构，会有不同的医疗护理方法和效果，成本也有很大差异。精准分析包括病人体征数据、费用数据和疗效数据在内的大型数据集，可以帮助医生确定临床上最有效和最具有成本效益的治疗方法。医疗护理系统也将有可能减少过度治疗(比如避免那些副作用大于疗效的治疗方式)，以及治疗不足。在一个大型医疗机构内部，通过对患者症状及主诉的描述，系统可以给出几套可能的诊断及治疗方案，并通过对各种治疗方案的提取及比对，可以给临床医生提供最佳的诊疗路径，对减少住院天数、降低诊疗费用提供了最贴近实际的帮助。另一方面，对护理细节的提醒也帮助护理工作者降低了工作过程中的疏漏，提高了医疗安全。 医疗质量监管 通过对医院内部数据的分析，可以充分地发挥医院自我评价的作用，促进医院内部“医疗质量和医疗安全”的持续改进。该方法改变了原有的现场评审方式，摆脱了以往制度文件的检查方法，运用PDCA原理和方法，追踪个案病例，研究一个病人的服务全过程，将所涉及的各专业和科室贯穿在一起进行整体评价，通过对医院运营和临床诊疗数据的实时抽取、自动转换、集中存储、统一展示，实现对临床业务的规划、协调和控制，实时监测和管理医疗机构的日常运营，为领导决策提供及时、真实、可信的数据，保证医疗质量和医疗安全。疾病预测模型 大量的数据可以分析出疾病、症状及实验室数据的相关性，从而帮助临床科研人员建立针对某一些典型疾病的预测模型，该模型具有动态自我学习的特点，会随着数据的更新而不断调整。当前常用的疾病预测模型有回归模型、时间序列模型、灰色理论模型、Markov模型、神经网络模型和组合预测模型等，但是建立在大数据基础上的疾病预测模型能够聆听数据发出的声音，不会受到偏见和成见的影响，从而帮助患者在更早的时期采取有效的治疗方案。 临床实验分析 分析临床试验数据和病人记录可以确定药品更多的适应症和发现副作用。在对临床试验数据和病人记录进行分析后，可以对药物进行重新定位，或者实行针对其他适应症的营销。实时或者近乎实时地收集不良反应报告可以促进药物警戒(药物警戒是上市药品的安全保障体系，对药物不良反应进行监测、评价和预防)。或者在一些情况下，临床实验暗示出了一些情况但没有足够的统计数据去证明，现在基于临床试验大数据的分析就可以给出证据。个性化治疗 另一种在研发领域有前途的大数据创新，是通过对大型数据集(例如基因组数据)的分析发展个性化治疗。这一应用将考察遗传变异、对特定疾病的易感性和对特殊药物的反应关系，然后在药物研发和用药过程中考虑个人的遗传变异因素。 个性化医疗可以改善医疗保健效果，比如在患者发生疾病症状前，就提供早期的检测和