医疗行业大数据应用三点建议
大数据分析对医疗行业的应用
大数据分析对医疗行业的应用一、背景随着科技的不断发展，大数据已成为各行各业的热门话题，对于医疗行业来说，大数据分析也成为了一种重要的应用方式。
利用大数据分析技术，可以挖掘出大量有价值的信息和知识，进而为医疗机构提供便利和支持，有利于提升医疗服务的质量和效率。
二、医疗行业的数据来源医疗行业的数据来源非常广泛，涉及到患者的基本信息、就诊记录、体检报告、医生诊断意见等内容，这些信息可以来自医疗机构的电子病历系统、医学影像系统、实验室信息管理系统等。
三、大数据分析在医疗行业的应用1. 疾病预测利用大数据分析技术，可以对大量的医疗数据进行深入挖掘，从而发现疾病的潜在规律和特点，预测出疾病的风险和发生概率，为患者提供更为精准的诊疗服务。
2. 个体化诊疗在医疗行业中，每个患者的病情、体质等都是不同的，因此医生需要根据患者的实际情况来制定个性化的诊疗方案。
利用大数据分析技术，可以根据每个患者的病历、实验室数据等，对其进行分析和比对，为医生提供有针对性的诊疗建议。
3. 医疗资源分配医疗资源有限，如何更加科学地分配医疗资源是医疗行业面临的一个难题。
利用大数据分析技术，可以根据患者的病情、治疗记录等信息，为医疗机构提供资源分配建议和优化方案，有利于提高资源的利用效率和患者的满意度。
4. 药品研发和生产药品研发和生产需要大量的时间和资源，利用大数据分析技术可以对已有的研究数据进行综合分析，发现药品的特点和效果，为药品研发提供指导和支持；同时，还可以利用大数据分析技术，对生产过程中的数据进行监测和分析，确保药品生产的质量和效率。
四、大数据分析在医疗行业中的案例1. 以色列的预防性医疗项目以色列的某家医疗机构，利用大数据分析技术对大量的医疗数据进行挖掘和分析，发现了不同疾病之间的联系和共性，进而提出了一种预防性医疗方案，以降低患者发生疾病的风险。
2. 德国杜塞尔多夫的药物预警系统德国杜塞尔多夫的医疗机构，开发了一个基于大数据分析技术的药物预警系统，可以对药品的安全性进行评估和预测，用于提醒医生和患者注意药品的安全问题，有利于提高药品使用的安全性和有效性。
大数据在医疗健康领域的应用研究
大数据在医疗健康领域的应用研究随着科技的快速发展，大数据在各个领域都得到了广泛的应用，其中医疗健康领域也不例外。
大数据技术可以帮助医疗行业更好地管理和分析大量的医疗数据，从而为医生提供更准确的诊断和治疗方案，优化医疗资源的分配，提升病人的健康水平。
本文将从三个方面探讨大数据在医疗健康领域的应用研究。
一、大数据在医疗数据管理和分析中的应用在医疗行业中，存在着大量的医疗数据，如病人的个人信息、病历、实验室检查结果等。
如何高效地管理和分析这些数据一直是医疗行业面临的难题。
大数据技术的应用可以帮助解决这一问题。
首先，通过构建医疗数据仓库，将各类数据进行集中存储和管理。
其次，利用大数据分析技术，可以从庞大的数据中提取出有价值的信息，为医生提供更全面、准确的病情分析和预测。
此外，大数据技术还可以对医疗数据进行挖掘与分析，识别出潜在的疾病风险因素，帮助医生更早地发现一些潜在的健康问题。
二、大数据在临床诊疗中的应用临床诊疗是医生对病人进行诊断和治疗的过程，是医疗过程中非常核心的一部分。
大数据在临床诊疗中的应用可以帮助医生更准确地确定病人的疾病类型和治疗方案。
通过搜集和分析大量的病历和医疗数据，医生可以对病人的病情做出更准确的评估，并为其制定个性化的治疗方案。
此外，大数据技术还可以利用医疗数据库中的临床数据，进行统计分析，发现潜在的病因和病因风险因素，为医生提供更多的辅助决策信息。
三、大数据在健康管理与预防中的应用除了在临床诊疗中的应用，大数据还可以在健康管理与预防方面发挥重要作用。
健康管理与预防是一种通过提前干预和个性化的健康管理手段，预防疾病的发生和发展。
大数据技术可以利用个人的健康数据和生活习惯等信息，为个体提供个性化的健康管理方案，并通过智能设备进行实时监测和指导，帮助个人更好地管理自己的健康状况。
此外，通过大数据的分析和预测能力，可以对人群的健康状况进行监测和评估，为公共卫生决策提供科学依据。
综上所述，大数据在医疗健康领域的应用研究具有广阔的前景和巨大的潜力。
医疗大数据应用的商业化价值与投资建议
医疗大数据应用的商业化价值与投资建议在当今信息时代，数据已经成为商业的主要驱动力之一。
医疗行业也不例外，随着医疗技术的发展和数据获取的便捷，医疗大数据应用正逐渐成为引领医疗行业发展的重要趋势。
本文将探讨医疗大数据应用的商业化价值，并提出相应的投资建议。
一、医疗大数据应用的商业化价值1. 优化医疗服务：医疗大数据可以通过对患者的病历、检验报告、影像资料等进行分析，为医生提供更准确、高效的诊断和治疗方案，从而提升患者的医疗体验，优化医疗服务质量。
2. 疾病预测与防控：通过对大量的医疗数据进行挖掘和分析，可以发现疾病的发病规律和趋势，提前进行预测，从而为公共卫生部门和医疗机构提供科学、合理的疾病防控策略，减少疾病的发生和传播。
3. 精准医疗：根据个体的基因、遗传背景和环境因素等进行数据分析，可以制定个性化的治疗方案，提高治疗效果。
医疗大数据的应用使医疗更加精细化、个性化，为患者提供更好的医疗体验和治疗效果。
4. 健康管理与预防：通过对个人的生活方式、健康数据进行分析，可以提供个性化的健康管理建议，帮助人们主动预防疾病，促进健康生活方式的养成。
这不仅对个人有益，也为医疗保健产业提供了新的商机。
二、医疗大数据应用的投资建议1. 投资医疗大数据平台：医疗大数据平台是医疗大数据应用的核心，为医疗机构、研究机构和企业提供数据存储、分析和共享的基础设施。
投资医疗大数据平台可以获得庞大的数据资源，为其他应用提供支撑。
2. 支持医疗数据采集和标准化：医疗数据的采集和标准化是医疗大数据应用的前提条件，投资相关技术和设备，支持医疗机构进行数据采集和标准化工作，有助于建立起完整、准确的医疗大数据集，提供更可靠的数据支持。
3. 发展医疗大数据分析技术：医疗大数据的价值在于对数据的深度挖掘和分析，投资医疗大数据分析技术，培养专业人才，研发相关的算法和工具，能够更好地挖掘和应用医疗大数据，为医疗行业带来更多商机。
4. 推动医疗大数据应用创新：大数据的商业化价值在于应用的创新，投资者可以积极参与医疗大数据应用的创新项目，支持科技创新公司和创业团队，推动医疗大数据应用的不断发展和突破。
医疗大数据的分析与运用
医疗大数据的分析与运用随着信息技术的不断发展和医疗行业的日益全面数字化，医疗大数据正逐渐成为一个热门话题。
医疗大数据指的是通过对海量医疗信息的收集、整合和分析，从中挖掘出有用的信息和知识，以支持医疗决策、改善医疗质量和创新医疗模式。
一、医疗大数据的来源医疗大数据的来源非常广泛，包括但不限于医院电子病历、医保数据、健康档案、医学影像、生物样本数据等。
这些数据覆盖了从个体层面到群体层面的各个方面，具有巨大的潜力和价值。
二、医疗大数据的分析方法针对医疗大数据的分析方法有很多种，常见的包括统计学方法、机器学习、数据挖掘等。
其中，机器学习在医疗大数据领域发挥着重要作用。
机器学习可以通过分析大量的医疗数据，学习和识别模式和规律，从而实现对患者的风险预测、疾病诊断、治疗方案的个性化推荐等。
三、医疗大数据的运用领域医疗大数据的运用领域广泛，可以涉及到临床医学、公共卫生、研究和创新等多个方面。
在临床医学方面，医疗大数据可以帮助医生提供更准确的诊断结果、制定更合理的治疗方案。
在公共卫生方面，通过对医疗大数据的分析，可以实现疾病预测、流行病监测等工作。
在研究和创新方面，医疗大数据可以支持新药研发，探索创新的医疗技术和模式。
四、医疗大数据的挑战和隐私保护虽然医疗大数据有着巨大的潜力和价值，但其应用仍然面临着一些挑战。
首先是数据的质量和完整性问题，医疗数据的收集和整合存在一定的困难，可能会导致分析结果的误差。
其次是数据隐私问题，医疗数据涉及个人隐私，如何在保护隐私的前提下进行数据的共享和分析是一个难题。
为了解决上述问题，需要建立起完善的数据管理和隐私保护机制。
在数据管理方面，可以建立统一的数据标准和格式，促进数据的共享和流通。
同时，加强数据的质量控制，避免垃圾数据对分析结果产生干扰。
在隐私保护方面，可以采取数据脱敏技术，对医疗数据进行加密处理，确保个人隐私的安全。
五、医疗大数据的前景和发展方向医疗大数据在未来的发展前景非常广阔。
大数据技术在医疗行业中的应用与发展趋势
大数据技术在医疗行业中的应用与发展趋势随着大数据技术的不断发展和应用，它已经深入到了我们的日常生活中，并且正在改变我们的生活方式和工作方式。
而医疗行业，作为高度需要技术支持的行业之一，也开始了大数据技术的应用，并且在这个过程中取得了一些非常显著的成果。
本文将探讨大数据技术在医疗行业中的应用，以及这个领域的未来发展趋势。
一、医疗大数据的应用场景1.病历管理和医疗决策医疗大数据技术可以对医疗记录进行集中式管理，使得医生的决策更为准确和有效。
通过将病人的诊断结果，治疗方案，药物使用情况等信息收集在一起进行分析，大数据技术可以识别出疾病的模式和病人的特征，最终推动出更精确的诊断和更有效的治疗方案。
2.健康管理在健康管理领域，大数据技术可以通过跟踪个人健康数据（例如心率，步数，卡路里消耗等）来预防疾病的发生。
这些数据可以被分析和比较，使医生和病人能够制定更好的健康计划，以及预测病人未来患病的可能性。
3.医疗设备管理大数据技术也可以被应用到医疗设备的管理和维护。
通过实时监测设备的使用情况，并分析设备运行的数据，大数据技术可以提前诊断和发现问题，并为医院提供有关设备维护和升级的信息。
二、医疗大数据的应用案例1.基于医疗大数据的乳腺癌风险预测模型乳腺癌是女性最容易患的恶性肿瘤之一。
研究人员运用了机器学习技术，从影响乳腺癌发生的因素入手，建立了一套预测模型。
该模型可以通过分析与乳腺癌相关的因素（例如年龄，BMI，家族病史等），以及医疗记录中的病人信息，来识别可能患上乳腺癌的人群。
这意味着医生可以在病人患病之前识别出高风险人群，并采取积极的预防措施。
2.大数据技术在SARS-CoV-2流行病学分析中的应用新冠病毒的爆发给世界带来了巨大的冲击。
医学界的研究人员通过使用大数据技术，对受感染的人口、地理和社区特征进行分析，以及病情的发展趋势进行预测。
这些数据分析可以为政策制定和资源分配提供宝贵的参考和指导。
此外，研究人员还使用大数据技术来推断新冠病毒的基因序列，以帮助找到有效的治疗方式。
大数据在医疗行业的应用
大数据在医疗行业的应用随着科技的不断发展，人们对于医疗行业的期望也在不断增加。
医疗行业的数据量也在不断增大，这就需要数据处理的能力和分析的能力。
大数据技术可以为医疗行业提供强大的支持，帮助医疗行业更加高效、精确地服务于社会。
本文主要探讨大数据在医疗行业的应用。
一、1. 诊断分析：大数据技术可以助力医生进行诊断分析，提供全面的病历数据以及病人相关信息，让医生更加准确地判断病情及其发展趋势，进而增强医生的治疗能力，提升治疗效果。
在医疗保健行业中，医生可以使用大数据技术对其所见的病例进行分析。
通过分析，医生可以及时发现潜在的问题，以便更好地解决患者的医疗问题。
2. 疾病预测：通过大数据技术可以分析出不同群体的健康数据，从而预测其健康状况。
在医疗保健行业中，医生可以细致分析来自不同病人的数据，从而准确预测出疾病的发生率。
这种预测能力可以让医生及早发现疾病，提前干预和治疗。
同时，还可以通过预测江阴不同人群的健康状况，制定更加合理、有效的疾病预防策略。
3. 医疗资源管理：大数据技术可以助力医院进行医疗资源管理。
通过对病人数据的分析，医院可以更好地掌握病人的床位、治疗、手术排班等情况，进而合理分配医疗资源。
作为医生，还可以使用大数据技术分析医学文献，帮助他们了解医学领域的最新变化，理解趋势并更好地做出决策。
4. 健康管理：大数据技术可以为医院提供高效的健康管理系统定制，使得患者可以随时随地访问其健康数据、获取医学建议、预约和取消医疗服务等等。
作为医生，还可以通过大数据技术收集更多数据，进一步了解病人情况，制定更好的健康管理方案。
5. 诊断工具开发：大数据技术可以提高医学研究的效率，使得病人不仅能够获得更快速的治疗，同时能够确保治疗的准确性。
通过采用大数据技术，医学研究者可以更全面地分析人员数据，深度了解其健康状况，并协助制定和完善相关的新型诊断工具和治疗方案。
二、大数据在医疗行业的应用现状大数据在医疗行业应用的前景挺好并且已经得到了广泛的认可。
大数据技术在医疗行业中的应用
大数据技术在医疗行业中的应用一、引言随着科技的发展，大数据技术的应用已经渗透到各个行业当中，而医疗行业也不例外。
在医疗行业中，大数据技术的应用可谓是可以大显身手。
可以利用大数据技术来提高医疗护理的效率，提升医疗服务的水平和质量，同时也可为医疗工作者提供更为精准和高效的治疗方案和手段。
接下来，我们将探讨大数据技术在医疗行业中的应用。
二、医疗影像大数据对于医疗行业来说，医疗影像数据量大，且其文件较为庞大，传输和处理起来也会比较麻烦。
然而，如果得到了大量的医疗影像数据，那么医学工作者也可以通过大数据技术来挖掘其深层次的信息，在诊断、治疗和研究中均可得到有效的支持和指导。
首先，大数据技术可以为医学工作者提供了更加完整和准确的医疗影像数据。
其次，也可以让医护人员在短时间内对医疗影像进行处理和分析，提高医疗工作效率和精度。
同时，医疗影像大数据也可以用于疾病预防和健康管理，通过对不同人群的医疗影像数据进行分析和比对，可以得到不同人群在不同阶段所面临疾病和健康方面的潜在隐患，提供更加个性化的治疗和健康建议。
三、大数据在疾病辅助诊断中的应用大数据技术在疾病辅助诊断方面也有着广泛的应用，可以大大提高医生的辅助诊断水平和准确率。
通过大数据技术，医学工作者可以分析患者的病史、病情、症状以及各种检测数据等信息，并进行深层次的挖掘和分析。
在此基础上，大数据技术通过算法模型的建立，可以对患者的疾病进行准确的诊断和预测。
除此之外，大数据技术还可以利用医学数据库的整合和比对，帮助医学工作者寻找到与患者病情相似的案例，从而更加准确地进行诊断和治疗。
四、大数据技术在预防医疗方面的应用除了对疾病的辅助诊断，大数据技术在预防医疗方面也有着广泛的应用。
首先，通过大数据技术，可以实时监控患者的身体状况和生命体征。
医生可以随时了解患者的状况，并进行有效的处理和治疗。
另外，医护人员还可以对患者的健康数据进行分析和比对，识别出不同的健康风险因素和高风险人群，并及时进行干预和预防。
医疗大数据应用的优势和难点
医疗大数据应用的优势和难点随着互联网技术的飞速发展，医疗领域的数据规模日益庞大，医疗大数据应用已经成为医疗行业的热门话题。
医疗大数据应用可以极大地提高医疗行业的效率和质量，但同时也存在着一些难点和挑战。
本文将从优势和难点两个方面进行探讨。
一、医疗大数据应用的优势1.提高医疗效率医疗机构在管理和运营过程中，可以借助医疗大数据分析实现信息化、流程化、标准化，从而提高工作效率。
通过对医疗大数据的挖掘，可以快速准确地诊断、治疗和评估疾病，更好地为患者提供服务。
2.优化医疗质量医疗大数据应用可以对医疗质量进行评估和提升。
通过对大量的医学数据和临床经验的分析，可以发现病人的治疗模式、疗效、药物剂量、手术方案等方面的问题，从而优化医疗质量。
3.降低医疗成本医疗大数据应用不仅可以提高医疗效率和质量，还可以降低医疗成本。
通过对医学数据的分析和比较，医护人员可以在疾病预防、治疗方案、处方药、器材选型等方面提供更加精准的建议和指导，节约了成本。
4.医疗决策的科学化和精准化医疗大数据应用可以帮助医生做出更加科学、精准和合理的治疗方案和决策。
通过对患者健康状况、病历、家族史等多维度数据的整合，医护人员可以全面了解患者身体情况，从而制定更加个性化的治疗方案。
二、医疗大数据应用的难点1.数据安全问题医疗数据涉及隐私、个人信息等敏感内容，因此数据安全一直是医疗行业面临的重要问题。
医疗机构需要采取科学的数据加密措施，确保医疗大数据的安全性。
2.数据质量不稳定问题由于医学数据经常涉及复杂的情况和模糊的症状，因此数据质量常常存在不稳定性问题。
同时，医生和患者在记录病历时存在主观性和不规范性问题，这也影响了医疗大数据应用的准确性和可信度。
3.法律规定目前，没有形成完善且统一的医疗大数据相关法律法规，这也为医疗大数据应用带来了一定的风险。
医疗机构需要遵守相关的法规和规定，保证医疗大数据应用的合法、合规。
4.数据多样化问题医疗大数据应用需要整合不同类型的数据，包括电子病历、体检报告、医学图片等多种形式。
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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。
在医疗行业，PACS数据占医院数据总量的70%～80%，对这些非结构化数据的存储、管理和利用成了当前医院信息化的一个重点。
有统计表明，仅一个社区医院或一个中等规模的制药企业就可以累积数TB甚至数PB的数据。
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、提升护理水平、增强竞争力、加快增长和创新的关键策略。
为整合医院不同部门或不同生命科学系统的大数据，实现最充分的信息搜索和共享，理想的存储架构必须是一个能够处理块数据、文件和内容的集成系统，而且还要具有大容量和高性能。
在医院信息化2.0阶段，企业采用HDS的高性能HNAS完全可以解决大数据处理性能方面的问题。
至于大数据的深入挖掘和分析则是医院信息化3.0阶段的主要任务。
医院信息化3.0的目标是构建完善的区域医疗体系，这在很大程度上还要依赖云计算技术。
数字医疗的三个技术层次在医院信息化2.0阶段，“整合”是贯穿始终的一个关键词。
从存储的角度可以将医院信息化2.0的目标分解成三个部分——数据存储、数据管理和数据利用，用户可以按阶段分步实施。
第一阶段，数据存储的目标是为医院打造一个统一的存储平台。
这里说的“统一”包括两层含义：第一，将过去分散的信息孤岛通过虚拟化等技术进行有效整合，构成一个统一的存储池，让存储资源的利用率最大化;第二，用一个统一的平台支撑结构化和非结构化数据。
基于上述考虑，HDS提出了“用一个平台支持所有类型数据”的理念，并将其付诸实施。
“HDS整合解决方案的最大优势在于，它是一个集成化的平台，可以支持所有类型的数据，并且实现了存储资源的池化。
”于希国表示，“云计算的本质就是实现资源池化。
无论是高端的存储系统HDS VSP，还是中高端的HDS HUS系列，都可以帮助用户构建一个统一的存储资源池。
HDS的高性能HNAS和HCP 归档解决方案都是建立在统一存储资源池之上的数据访问通道。
现在，很多医院之所以无法实现资源共享，就是因为它们构建PACS系统时用一套设备，做数据归档时又采用另外一套设备，而这些设备之间是无法互联互通的。
”从HDS在医疗行业的客户群来看，一些大型的三甲医院通常会采用HDS VSP构建SAN NAS的整合系统，SAN用于HIS等数据库应用系统，而NAS可以处理像PACS数据这样的非结构化数据。
一些中小型医院则会采用HDS HUS系列或AMS2000系列。
由于传统的存储架构已经无法满足医院的应用需求，中山大学附属第一医院希望通过对数据系统的改造，将HIS、PACS等关键应用系统的数据进行整合并集中存储，同时还要充分利用原有的存储设备，实现投资保护。
HDS借助Hitachi Universal Storage Platform VM强大的存储虚拟化能力，不仅帮助中山大学附属第一医院构建起了SAN NAS的整合架构，而且还将原有的其他厂商的存储设备也整合进来，形成了统一的存储资源池，既方便在线扩展，又实现了统一管理和调配。
第二阶段，实现更高效的数据管理。
医院无论规模大小，都需要建立一个统一的存储资源池。
在此基础上，医院可以建立一个数据管理层，也就是数据访问的通道。
医院的数据可以简单分成两类：一类是PACS类数据，也就是非结构化数据，主要包括图像、文件等;另一类是非PACS类数据，也就是数据库数据，比如HIS系统数据。
其实，在建立统一存储池时已经解决了结构化数据的存储问题，对于非结构化数据的存储，则需要像HNAS这样的高性能解决方案。
PACS数据是最典型的非结构化数据。
近几年，随着PACS数据成几何级数增长，传统的PC服务器加中低端磁盘阵列的解决方案已经不能满足数据访问的需求。
医生阅片时，系统调用数据的速度越来越慢，数据备份的时间也越来越长。
因此，使用专用的高性能文件存储设备替代传统的PC服务器加通用存储设备的方式成了大势所趋。
某三甲医院信息科主任告诉记者：“如果不能及早地科学规划数据存储及归档的基础架构，医院的数据将如脱缰的野马，难以驾驭。
”HDS推出了面向文件和内容服务的解决方案(FCS)，可以满足PACS系统的存储及管理需求。
FCS主要包括HNAS和HCP。
于希国介绍说：“在市场上，通用NAS比比皆是。
虽然它可以满足数据共享的需求，但在性能尤其是吞吐量方面比专用NAS略逊一筹。
HNAS是一款专用的高性能NAS设备，它采用FPGA可编程控制器，内部包括数量众多的CPU，可以充分满足用户对高带宽的需求。
HNAS主要适用于广电行业的音视频以及医疗行业的图像访问等应用。
”中山大学附属第一医院采用HNAS后极大地改善了医生的应用体验。
以前，医生调取一张CT片可能要几分钟，而现在用了HNAS后，只需几秒钟就可以完成CT片的调取。
PACS系统的数据量通常是TB级的。
PACS系统除了要求存储具有极高的访问性能以外，还要求适时将数据进行分级存储和归档，这样才能简化数据管理，同时降低成本。
郑州大学第一附属医院采用HDS的解决方案构建了两地三中心容灾系统，其数据总量达到400～500TB。
“对于医院来说，归档的最大好处是可以有效管理历史数据。
”于希国举例说，“假如用户有100TB数据，其中80TB是历史数据，如果不进行归档，那么每次进行数据查询时，系统会检索100TB的在线数据，这将直接影响查询性能;如果将80TB的历史数据进行归档，放入近线存储，那么系统在查询数据时只要检索20TB的在线数据即可，从而提高数据查询的效率。
”在HDS现有的客户群中，采用HCP的客户还没有采用HNAS的多，这与目前许多医院的历史数据量不够大有一定关系。
另外，HNAS本身也具有自动分层功能，可以把历史数据迁移到低成本的SATA磁盘上，虽然其性能没有专业的归档方案HCP高，但是对于一般的医院来说也够用了。
于希国介绍说：“HCP采用基于CDMI(Cloud Data Management Interface)云存储标准的对象型存储方式，当一个文件进入HCP时，HCP会自动产生一个Metadata(元数据)，并与这个文件封装在一起作为一个归档目标。
元数据就像是书的目录一样，是数据检索、回调的索引和依据。
正是因为有了元数据，HCP的查询效率大大提高。
”第三阶段，数据的利用。
像电子病历、个人健康档案等数据都是伴随人一生的。
卫生部《医疗机构病历管理规定》中明确规定：门(急)诊病历档案的保存时间，自患者最后一次就诊之日起不少于15年。
相关部门之所以要长期保留这些档案数据，是因为这些医疗信息具有再利用的价值。
在数据存储和数据管理的基础上，数据利用成为可能。
HDS的HCR(Hitachi Clinical Repository)有效利用了归档过程中建立的元数据库，为数据的查询、回调提供了便利。
在此基础之上，医院还可以对搜索出的数据进行深度挖掘。
”于xx介绍说：“HCR是国外的一些医疗行业的软件开发商在我们的HDDS内容检索网关的基础上开发的一套管理软件。
如果没有HCR，应用软件开发商就必须做更多的二次开发才能查询和调用数据。
HCR在中国还没有推广，究其原因，一方面，大多数中国医院还处于数据存储和管理的阶段，没有太多数据利用方面的需求;另一方面，很多医院的数据积累还没有那么多，不需要对这些数据进行深入挖掘和分析。
不过随着医院信息化水平的提升，以及电子病历、个人健康档案的建立，医院在数据挖掘和分析方面会有更多需求。
”驭“数”三建议目前，各医院的信息化水平有很大差异。
在信息化方面先行一步并且有一定数据积累的医院对信息系统的整合有着迫切的需求。
以郑州大学第一附属医院为代表的一些医院已经明确提出了建立全院级整合信息系统的需求。
“在医院信息化发展到一定程度时，实现信息系统的整合是必然选择。
电子病历系统依托的就是整合、高效的信息基础架构。
”于希国表示，“以前，医院的信息化系统是以业务系统为本建立的，现在则以患者的需求为中心，即以人为本建立整合的信息系统，在实现底层IT基础架构整合、资源共享的同时还要实现各应用系统的互联互通。
如果没有全院级信息系统的整合，就不可能构建起电子病历系统，也就谈不上高效的数据管理和数据利用。
”为了更好地帮助医院实现信息系统的整合，于希国提出了以下几点建议。
第一，从整体拥有成本的角度考虑对医院信息化的投入。
医院可以参考HDS提出的存储经济学的理念，正确分析固定资本(CAPEX)和运营成本(OPEX)之间的关系。
医院不应单纯看设备的采购成本，而应该将采购成本与设备长期的运维成本结合起来考虑。
在医院信息化2.0时代，对信息系统进行大规模整合，初期的设备投资可能会高一些，但是考虑到未来5年的运维成本，其整体拥有成本相对于整合前还是得到了节省。
第二，企业如果坚持按照医院信息化1.0的思路为不同的应用建立独立的信息系统，从技术上来说也是可行的。
但是建立电子病历和实现区域医疗是大势所趋，而实现这一目标的前提就是进行系统整合。
系统整合是早晚的事。