大数据中心驱动学科数据资源整合和应用
医院数据中心平台的建设和应用方案
医院数据中心平台的建设和应用方案在当今数字化医疗的时代，医院数据中心平台的建设成为了提升医疗服务质量、优化医疗资源配置以及推动医院管理现代化的关键举措。
一个高效、稳定且安全的数据中心平台能够整合医院内各类信息系统的数据，实现数据的共享与交换，为医疗决策提供有力支持，为患者提供更优质的医疗服务。
下面将详细阐述医院数据中心平台的建设和应用方案。
一、建设目标与需求分析（一）建设目标1、实现数据的集中存储与管理，确保数据的完整性、准确性和一致性。
2、打破信息孤岛，促进各业务系统之间的数据流通与共享。
3、提供快速、准确的数据查询与分析功能，支持医院的决策制定和管理优化。
4、保障数据安全，符合医疗行业的法规和标准。
（二）需求分析1、业务需求：了解医院各科室的业务流程和数据需求，包括门诊、住院、医疗影像、检验检查等。
2、性能需求：根据医院的业务量和数据增长速度，评估数据中心平台的处理能力、存储容量和响应时间等性能指标。
3、安全需求：确定数据的访问权限控制、数据加密、备份与恢复策略等安全要求。
4、兼容性需求：考虑与现有信息系统的集成和兼容，以及对未来新系统的扩展支持。
二、技术架构设计（一）数据存储架构1、采用分布式存储系统，如 Hadoop 分布式文件系统（HDFS）或对象存储，以满足海量数据的存储需求。
2、建立数据仓库，用于整合和存储结构化数据，便于数据分析和报表生成。
（二）数据处理架构1、引入大数据处理框架，如 Spark 或 Flink，实现对大规模数据的快速处理和分析。
2、利用数据清洗和转换工具，对原始数据进行预处理，提高数据质量。
（三）数据接口与集成1、制定统一的数据接口标准，确保各业务系统能够与数据中心平台进行无缝对接。
2、采用中间件技术，如 ESB（企业服务总线），实现数据的交换与共享。
（四）安全架构1、部署防火墙、入侵检测系统等网络安全设备，保障数据中心平台的网络安全。
2、实施用户身份认证和授权管理，控制数据的访问权限。
自然资源大数据建设与应用研究
自然资源大数据建设与应用研究 摘要：积极构建自然资源大数据规划体系，能动态把握我国自然资源数据总量的变化，实施成果信息化管理，提高数据处理质量和水平，为我国社会经济发展奠定坚实基础。在数据资源建设过程中，还应坚持数据整合和加工建库整合模式，确保自然资源管理部门的日常维护，满足生态文明建设、自然资源管理改革等一系列工作。
关键词：自然资源；大数据；建设；应用 在我国社会经济快速发展阶段，重视自然资源的保护和挖掘，能保证自然资源利用效率的不断提高。新时期，自然资源的一体化管理及国土空间的统一管理是自然资源管理的核心内容。在大数据时代，将海量数据转化为核心资产也是一种新兴的智力资源，积极加强对自然资源的统一管理，以满足社会发展需要。
一、自然资源大数据特征 1、数据体量大。现代自然资源监测信息、空间对地观测信息、物联网信息、气候变化、资源消费信息等，对土地资源、矿产资源、水资源等产生大量的自然资源数据，结合网络交互系统，还能产生大量自然资源的关联数据，包括反映自然资源状态的数据及反映自然资源变化的动态数据。
2、数据类型多样。自然资源大数据包括实物量多维信息数据、能量多维数据、国土空间多维数据；也包括非实物量的生态环境要素、气候变化状况等多维数据，还包括自然资源开发利用、生态修复的动态数据。
3、数据来源复杂。由于自然资源类型不同，其数据来源也不同。既有自然资源清查数据，包括自然资源类型、数量、质量、面积、空间分布与布局及其基本特性和变化状况；也有空间对地观测的卫星和遥感数据，经处理形成森林、草原、动植物、矿产等特性和状态数据；还有地面传感监测数据、台站网络数据，对地质、野生动物、水资源、气候等形成的监测数据。 二、自然资源大数据作用 1、是国家信息化建设的重要方向。自然资源信息化是国家信息化的重要组成部分，是“数字中国”建设的基础支撑；自然资源数据是国家基础性、战略性信息资源；通过将自然资源大数据与国家政务服务和监管平台联通，形成统一的国家信息化平台，推进国家治理体系和提升治理能力现代化。
江苏省大数据管理中心
江苏省大数据管理中心江苏省大数据管理中心是一个以大数据管理和应用为主要方向的机构，其目标是推进江苏省在大数据领域的发展，提高江苏省数据资源的利用效率。
大数据管理中心的成立可以为江苏省的各行业提供更加全面的数据支持，为江苏省经济的发展提供强有力的支持。
一、大数据管理中心的背景随着信息技术的快速发展，数据管理成为了当今全球各国争相发展的领域之一。
作为国内经济先进的省份之一，江苏省也在加速其大数据发展步伐。
当前江苏省在大数据技术方面的攻关和应用发展已相当成熟，同时对于大数据能力的提升需求也日渐强烈。
这种发展趋势促使着江苏省大数据管理中心的成立，目的是为江苏省各行业提供更好的数据支撑，并以此促进江苏省经济发展和现代化建设。
二、大数据管理中心的职责大数据管理中心主要负责江苏省大数据资源的整合、开发、利用和管理。
管理中心将与各行业单位紧密合作，通过整合行业内数据和社会数据，利用大数据技术分析这些数据，形成经济、社会、科技等各个领域的数据模型，并为相关部门提供专业的数据分析报告和参考意见。
具体职责包括以下方面：1.整合和管理江苏省内的大数据资源，建立完整的数据分析和应用体系。
管理中心将整合江苏省内各个行业的数据资源，建立资源统一管理平台，确保数据加密传输，保障数据安全和隐私。
同时，管理中心还将开发和运用先进的大数据技术，建立起适应江苏省实际情况的数据分析与应用系统，系统化地推动江苏省大数据应用实践。
2.支持各行业单位开展数据分析和决策管理管理中心将积极支持各行业单位运用大数据对行业内与社会发展相关数据进行分析，提供科学的数据分析手段和专业的数据分析服务，协助相关单位进行战略性决策，并为政府部门制定或调整政策提供可靠的数据支持。
3.培养大数据人才，推进大数据行业的发展随着江苏省大数据管理中心的成立，将培养更多的大数据人才，推进大数据人才培养，为江苏省的大数据行业提供更强大的技术支持和人才保障。
同时，也将进一步推动江苏省大数据的应用与研究，并为各行业单位提供更加全面的数据服务，提高全省大数据资源的利用效率。
大数据建设数据强国的指导思想和总体目标
大数据建设数据强国的指导思想和总体目标随着信息技术的迅猛发展和互联网的普及应用，大数据已经成为推动社会经济发展和科技创新的重要引擎。
作为一个数据资源丰富的国家，建设数据强国已经成为我国发展的战略目标之一。
本文将阐述大数据建设的指导思想和总体目标，并探讨其对于我国经济社会的重要意义。
一、指导思想1. 创新驱动在大数据时代，创新成为了推动社会进步和经济增长的核心动力。
数据的采集、存储、分析和利用过程中需要不断创新技术方法，以满足不断增长的数据需求和多样化的应用场景。
创新驱动是大数据建设的指导思想之一，通过技术创新和商业模式创新，提高数据价值挖掘能力，推动经济社会的协调发展。
2. 开放共享大数据建设需要加强数据资源的整合和共享。
在开放共享的基础上，能够实现数据的共享与流通，促进多方数据的融合与交互。
通过数据的共享和开放，激发创新活力，打破信息壁垒，加速技术迭代和产业升级，提升我国在全球大数据产业链中的地位。
3. 法治引领在大数据应用过程中，必须加强对数据隐私、数据安全和资产权益的保护。
法治引领是大数据建设的重要指导思想，通过健全的法律法规体系和强有力的监管措施，为大数据应用提供保障和规范，使人们对数据的应用更加放心。
二、总体目标1. 数据资源丰富大数据建设的总体目标之一是提高数据资源的丰富程度。
通过整合政府、企业和社会各方的数据资源，构建一体化的数据资源库，实现数据的高效利用和共享，满足社会经济发展的需求。
2. 数据技术先进大数据建设的目标之一是提升数据技术的先进水平。
包括数据采集的高效性和准确性、数据存储的可靠性和安全性、数据分析的智能化和精准化等方面。
通过技术创新和人才培养，加强数据技术研发和应用，提高我国在大数据领域的核心竞争力。
3. 数据治理规范大数据建设的目标之一是建立健全的数据治理机制和规范体系。
包括数据的收集、加工、传输、使用和销毁的全过程管理，在数据的开放共享和安全保护方面提出相关规定，加强对数据的管理和监管。
政府大数据资源中心建设总体方案
政府大数据资源中心建设思路与方案目录对政府大数据资源平台建设的总体理解12政府大数据资源平台建设方案3政府大数据相关案例分享4政府大数据建设与运营经验分享政府大数据资源平台构建PB 级大数据采集、存储、计算、挖掘、分析与应用能力汇聚数据资源形成数据资产建立数据应用建立数据服务保护数据安全政务处理经济发展城市管理乡村振兴……智慧旅游县各级政务数据监控视频数据物联设备数据企事业单位数据互联网数据…智慧政务·数字政府数据查询数据计算决策依据洞察&建议数据统计、业务分析、风险预警、智能服务、辅助决策 & 兑现数据价值、赋能政务处理、提升治理水平、推动社会发展总体建设目标•聚：逐步推进县级各部门政务数据、视频数据、物联数据以及基层业务数据的数据汇聚；推进与市级各类RK、FR、电子证照等基础数据的集成，构建并促进部门与乡镇数据库的建设和利用。
•管：构建一站式数据治理与资产管理平台，通过数据交换共享实现全县内数据汇聚、整合，构建全县统一的数据资产目录管理，形成对数据全生命周期管理及各环节质量监管。
•通：实现基于应用场景的数据资源授权管理机制，推动全县公共数据按需充分共享。
实现数据分级分类开放管理，构建共享交换能力。
•用：开展主题数据库建设，推动数据资源整合及数据分析应用。
开展数据应用模型及算法研究，探索数据服务模式创新；推进全县跨部门的数据智能应用。
•安：打造整体安全管控体系，保证平台上政务数据在数据汇聚、数据管理、数据共享、数据开放等全生命周期中的安全防护能力。
政务数据资源平台政府大数据资源平台-组织及职责通过构建数据治理组织，明确不同级别的人员角色、职责及认责体系，形成一套高效、可持续的数据治理管理运行机制，并实现从不同层面、不同层级、不同维度来共同推动数据治理工作，确保组织的数据治理取得实效进展。
X县人民政府县大数据发展管理局县大数据发展管理中心公安局司法局统计局其他机关…Ø县人民政府是本县公共政务数据工作的领导小组，负责公共数据工作的统筹规划。
资源整合与协同的最新思路
资源整合与协同是在当前竞争激烈的商业环境中取得成功的重要因素之一。
通过有效地整合和协同利用内部和外部资源，组织可以实现资源的最大化利用、优势互补和创新能力的提升。
以下是一些关于资源整合与协同的最新思路：1. 平台化整合：平台化整合是一种以平台为基础的资源整合和协同模式。
通过建立开放的平台，组织可以集成多个供应商、合作伙伴和客户的资源和能力。
这种平台化整合可以促进资源的共享和协同创新，提高组织的创造力和市场竞争力。
2. 数据驱动协同：数据驱动协同是利用数据分析和技术来推动资源整合与协同的新思路。
通过收集、整理和分析大数据，组织可以更好地了解资源的使用情况、供需关系和潜在机会。
这样可以帮助组织做出更明智的决策，并发现资源整合和协同的新途径。
3. 生态系统合作：生态系统合作是一种基于共享价值和互惠关系的资源整合与协同模式。
组织可以与相关企业、创新者和社区建立合作关系，共同开发和分享资源。
这种生态系统合作可以促进创新、降低成本、扩大市场份额，并在竞争中取得优势。
4. 开放式创新：开放式创新是一种基于外部资源和创新能力的资源整合与协同方式。
组织可以与外部合作伙伴、创新社区和创业者共同进行创新活动。
通过开放创新，组织可以获取更广泛的知识和技术，加速创新过程，提高创新成功率。
5. 社交化协同：社交化协同是一种基于社交媒体和网络平台的资源整合与协同方法。
通过利用社交媒体和在线协作工具，组织可以实现实时沟通、信息共享和协同工作。
这种社交化协同可以跨越地域和时间的限制，促进团队成员之间的合作和创新。
6. 人工智能驱动：人工智能技术的应用正在改变资源整合与协同的方式。
组织可以利用人工智能算法和技术来分析和处理大量的数据，挖掘潜在的资源整合和协同机会。
此外，人工智能还可以帮助组织自动化任务、提高工作效率，并实现智能化的资源管理和分配。
7. 弹性资源配置：弹性资源配置是一种根据需求变化灵活调整资源使用的策略。
组织可以采用云计算、虚拟化等技术来实现资源的弹性配置和共享。
大数据中心资源平台建设方案
大数据资源平台建设方案目录1 资源平台建设方案 (5)1.1平台总体架构 (5)1.2数据交换子平台建设 (6)1.2.1 建设方案概述 (6)1.2.1.1 架构设计 (7)1.2.2 数据交换配置 (8)1.2.3 数据交换前置 (9)1.2.4 数据共享服务 (10)1.2.4.1 数据服务注册 (11)1.2.4.2 数据服务申请 (11)服务申请 (11)申请审核 (11)申请查看 (12)申请撤销 (12)1.2.4.3 数据服务监控 (12)1.2.5 数据共享接口 (13)1.2.6 数据交换监控 (13)1.3数据治理子平台建设 (14)1.3.1 建设方案概述 (15)1.3.1.1 平台整体架构 (15)1.3.1.2 平台技术架构 (16)1.3.2 建设数据资源中心 (17)1.3.3 资源目录管理 (19)1.3.3.1 资源梳理 (19)1.3.3.2 资源编目 (20)1.3.3.3 目录提交 (22)1.3.3.4 目录审核 (22)1.3.3.5 目录发布 (22)1.3.3.6 汇总管理 (22)1.3.3.8 资源挂载 (23)1.3.4 数据标准管理 (23)1.3.4.1 数据标准管理规范 (23)1.3.4.2 数据项标准 (26)1.3.4.3 数据维度标准 (26)1.3.4.4 数据字典标准 (27)1.3.4.5 数据命名标准 (27)1.3.5 元数据管理 (28)1.3.5.1 元数据管理内容 (28)1.3.5.2 元数据管理分类 (28)1.3.5.3 元数据管理组织 (30)1.3.5.4 元数据管理流程 (30)1.3.5.5 元数据管理功能 (30)1.3.6 数据质量管理 (33)1.3.6.1 质量模型配置 (33)1.3.6.2 质量规则管理 (34)1.3.6.3 方案配置调度 (36)1.3.6.4 质检结果查看 (36)1.3.6.5 质检分析报告 (37)1.3.7 数据开发平台 (37)1.3.7.1 数据开发能力 (37)数据源适配 (37)数据清洗 (38)数据转换 (38)1.3.7.2 数据开发平台 (39)1.3.8 统一调度管理 (40)1.3.8.1 时间调度 (40)1.3.8.2 事件调度 (40)1.3.8.5 任务调度 (42)1.3.9 数据资产管理 (43)1.3.9.1 数据资产注册管理 (43)1.3.9.2 数据资产分类管理 (44)1.3.9.3 数据资产目录管理 (45)1.3.9.4 数据资产可视化视图 (46)1.4数据资源门户建设 (49)1.4.1 门户首页设计 (50)1.4.2 统一用户管理 (50)1.4.3 统一认证授权 (51)1.4.3.1 身份认证 (52)1.4.3.2 用户授权 (52)1.4.4 整合资源管理 (53)1.4.5 统一审批管理 (54)1.4.6 资源目录服务 (54)1.4.7 统一消息管理 (55)1.4.7.1 消息类型管理 (55)1.4.7.2 消息渠道管理 (55)1.4.7.3 通用规则管理 (56)1.4.7.4 用户自定义规则管理 (56)1.4.7.5 消息过期 (56)1.4.7.6 消息发送处理 (56)1.4.8 统一日志管理 (57)1.4.8.1 日志审计管理 (58)1.4.8.2 安全日志统计 (59)1.4.9 统一监控运维 (60)1.4.9.1 监控资源管理 (60)1.4.9.2 基础资源监测 (62)1.4.9.5 平台运维管理 (65)1资源平台建设方案1.1平台总体架构区级大数据资源平台的总体架构由支撑体系（标准规范支撑体系、管理运行维护支撑体系、安全支撑体系）、网络系统、信息资源平台软硬件系统环境、平台应用系统（数据支撑底座、数据交换子平台、数据整理治理子平台、数据资源门户），以及数据资源中心（数据湖、基础库、主题库、专题库）组成。
大数据及大数据应用经典案例分析
大数据及大数据应用经典案例分析一、引言随着信息技术的不断发展和互联网的普及，大数据已经成为当今社会中不可忽视的重要资源。
大数据的应用范围广泛，涵盖了各个行业和领域。
本文将通过分析几个经典的大数据应用案例，探讨大数据在实际应用中的价值和作用。
二、零售业的大数据应用案例1. 案例背景某零售企业通过收集顾客购物的交易数据、会员信息、网站浏览记录等大量数据，运用大数据分析技术，实现了个性化推荐、精准营销和库存管理的优化。
2. 分析过程该企业通过分析顾客购物的交易数据，挖掘出顾客的购物偏好、消费习惯等信息，从而实现了个性化推荐。
通过分析会员信息，企业能够针对不同的会员制定不同的优惠政策，提高会员的忠诚度和购买频率。
通过分析网站浏览记录，企业能够了解顾客的兴趣爱好，从而进行精准的广告投放。
3. 应用价值通过大数据的应用，该企业实现了销售额的提升和成本的降低。
个性化推荐和精准营销使得顾客更容易找到自己感兴趣的商品，提高了购买率。
同时，库存管理的优化减少了库存积压和滞销商品，降低了成本。
三、医疗行业的大数据应用案例1. 案例背景某医疗机构通过整合患者的医疗记录、疾病数据库、基因数据等大量数据，应用大数据分析技术，实现了疾病诊断的精准化和医疗资源的优化分配。
2. 分析过程该医疗机构通过分析患者的医疗记录和疾病数据库，挖掘出患者的疾病风险因素和治疗方案，从而实现了疾病诊断的精准化。
通过分析基因数据，机构能够了解患者的基因特征，从而为患者提供个性化的治疗方案。
同时，通过分析医疗资源的使用情况，机构能够合理分配医疗资源，提高医疗效率。
3. 应用价值通过大数据的应用，该医疗机构提高了疾病的诊断准确率和治疗效果，提高了患者的满意度。
同时，医疗资源的优化分配使得医疗机构能够更好地满足患者的需求，提高了医疗效率。
四、交通运输行业的大数据应用案例1. 案例背景某交通运输企业通过整合车辆的GPS数据、道路交通信息、乘客出行数据等大量数据，应用大数据分析技术，实现了交通拥堵预测和乘客出行服务的优化。
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报告的结构化解析和标准化（数据集和语义）
根据病种数据集标准， 实现每份病历报告的非 结构化的数据的结构化
匹配规则
NCCN:T 分期定义
16
多维数据项关联查询
例如： • • 诊断名称（门诊诊断、住院诊断、还是都含） 住院病区、科室的范围
•
• • •
治疗方式：放疗、化疗……
用药名称 检查、检验结果里特征项目和数值 病理结果、病理分期筛选
•
• •
免疫组化筛选、肿瘤标志物筛选
影像结果筛选 手术记录筛选、现病史筛选等等。
高级筛选器：任意拖动组合条件完成复杂条件的筛选 快速、准确
17
实现基于数据的深度探索和研究
1. 多维组合查询条件筛选队列 （每个维度平均超过150万条数据）
2. 从21,687例重症患者中查 询出40例
3. 保存查询条件，随时查 看感兴趣队列的实时数据
大数据中心驱动学科数据资源整合和应用
恺恩泰（北京）科技有限公司 黄娟 2017年8月
CaradigmConfidential–ForInternalUseOnly
目录
2
临床科研数据收集和利用的现状
科研现状 – 数据收集处于原始阶段
病情变化 纳入 收集病人 HIS 电子病历 对着业务系 统抄写修改
数据不全
搜集病例数据耗时太多 各做各的，难再利用 数据标准不一，质量低，难以累积大量 数据 ……
……
5
基于数据中心的科研服务平台
恺恩泰医院信息平台总体架构
临床数据中心
基于平台的数据管理 – 数据中心
数据中心
多厂商 系统
随访
当前生产系统
HIS EMR LIS RIS/PACS 超声 心电 内镜 核医学 病理
翻看各个业务系统 /借阅纸质病案 /调阅扫描病历
信息科 帮忙导出
排除
病案首页 PACS 手麻
Excel整理CRF 其他科室 帮忙填写
比对系统人 为判断填写
4
随访
病理
临床科研工作的效率质量的提高需要统一服务平台的支撑
现状
数据分散
解决方法
一个平台 全量数据 快速检索 统一存储，授权管理 一套标准，提高质量
9
科研平台的主要功能
1 基于规则的自动入库 – 全样本多维病例库 2 3 4 5 数据探索 – 病例数据检索 研究对象管理 病例观察量表设计和数据收集、质控
科研 服务 平台
疾病数据应用服务 – 检索、统计、导出
10
实现临床 科研的全 流程
来源于数据中心的多维动态的全量病例库
动态：
1.基于预设规则的自动入库 2.与医生站\电子病历集成随时病历入组
全量数据
快速准确的多维联合查询
全院级科研数据平台，扩展性强
高度产品化的专业工具 数据安全
思考及体会
思考和体会
• 怎样提高科研数据收集的效率和质量 从数据发生的源头，病历、报告模版、数据规范-规范化、结构化 数据标准化
• 构建基于病种/专科的通用数据集/知识库
• 为临床服务（CDSS）- 促进科研转化，回归科研的本质
多院部
本部
异构数据源
结构化 Oracle
SQL Server
当前/历史
手麻 移动护理 临床路径
分院一
半结构化
MySQL 分院二 非结构化 PDF Excel ……
归档库
升级前老系统
……
文件
放疗 生物样本
基于数据中心的科研服务平台数据流
RDB
生产系统
临床数据中心 （CDR）
专科库 病种库
CRF
SPSS SAS
随时调阅患者360视图
快速准确收集和管理面向临床研究的主题数据 分阶段管理
25
专病特色，数据挖掘
原始检查报告
后 结 构 化
26
科研主题数据的应用
27
数据权限的灵活控制及后台审计
权限控制到每项具体操作 所有操作“留痕”
28
应用情况
学科数据资源及科研服务平台 支持
回顾性研究 前瞻性研究 横断面研究
20
研究对象的临床资料随时调阅（一）
21
研究对象的临床资料随时调阅（二）
22
观察指标收藏、病例收藏 趋势、对比
全面整合各类临床资料
23
同步于临床诊疗的全程研究对象管理
入组
筛 选
出组
CRF填写
24
面向临床研究的主题数据
精准参考信息 自动关联填写
自动 | 半自动
有效性校验
必填项 | 格式校验 | 条件判断 | 自动计算
自助式的高效、精准临床数据检索
18
帮助探索数据，提出假设
临床服务 –360患者医疗视图 患者识别和信息整合共享
生产系统现状 基于数据中心
•
•
同一患者在多院部就诊
各自独立； 同一患者在同院部门诊、 住院就诊可能使用不同
本部
患者信息 临床病历文书
用药 病理 手术麻醉
共 享
影像
ID；
• 同一患者在同院部门诊 就诊历史上使用多个ID。
荐 疗效评价
析
高风险预警
数据助力，共创未来 获得新知识、实现新决策、创造新价值
谢谢！
支持学科发展的战略资源中心
34
构建学科数据资源数据集标准
肿瘤病种库 大肠癌 淋巴癌 乳腺癌 胃癌 食管癌 宫颈癌 肝癌 肾癌 卵巢癌 甲状腺癌 软组织癌 膀胱癌 前列腺癌 黑色素癌 鼻咽癌 肺癌 胰腺癌 ……
统计分析及决策支持
基于标准化数据的 多维度统计分析 高级临床决策支持
人群特征分
诊疗方案推
全量：
1.来源于临床数据中心
专科库
专病库
2.外部数据导入
多维：
1.病种库：具备专病特色的数据模型和数据项
11
2.专科库：具备学科特征的数据模型和数据项
具备学科特征的专科数据模型
具备专病特色的病种数据模型
XX肿瘤病种库
13
专科/专病库科研数据库建设成果
部分科研数据库的病例数
专病特色，数据挖掘
15
分院一
ECG（心电） 生命体征 LIS（检验）
分院二
整 合
……
多号合一 一人一号
研究对象的临床资料随时调阅
以研究对象为中心的多种数据组织形式
以就诊时间 轴为主线
以临床信息 分类为主线
以检查检验 时间为主线
围绕单次门 急诊、住院 就诊、体检
收藏病例、 病例标签
历史对比 相关性对比 全部诊疗 概览
近期诊疗 情况
支持
临床试验 疾病全程数据管理 医院/科室/个人的数据
管理
快速、准确的全量病例数据筛选和临床 研究 连续、完整、再利用的信息资产的可持 续建设
3. 一套标准 2. 多类研究 1. 一个平台
我们的客户ຫໍສະໝຸດ 综合性、多院区、 集团化医院 专科医院
31
我们的优势
8年国内深耕
多家大型三甲医院落地 专科数据库特别是肿瘤数据经验丰富 汇集顶尖专家共建分享知识库 规范实施，见效快