最新医疗健康大数据分析应用云平台解决方案
医疗云解决方案
医疗云解决方案引言概述：医疗云解决方案是指利用云计算技术来提供医疗行业相关的解决方案。
随着云计算技术的发展，医疗云解决方案在提高医疗服务效率、降低成本、改善医疗质量等方面发挥了重要作用。
本文将从五个大点来阐述医疗云解决方案的具体内容。
正文内容：1. 医疗数据存储与管理1.1 云存储技术：医疗云解决方案利用云存储技术来存储大量的医疗数据，包括病历、影像、实验室结果等。
云存储技术具有高可靠性、可扩展性和安全性的特点，可以满足医疗机构对数据存储和管理的需求。
1.2 数据安全与隐私保护：医疗云解决方案通过采用数据加密、访问控制和身份认证等技术来保护医疗数据的安全性和隐私性。
同时，医疗云解决方案还符合相关的法规和标准，如HIPAA和GDPR等。
2. 医疗信息共享与协同2.1 云平台架构：医疗云解决方案通过建立云平台架构，实现医疗信息的共享和协同。
医疗机构可以将自己的数据上传到云平台，其他授权的机构可以通过云平台访问和共享这些数据，实现医疗信息的无缝对接。
2.2 远程会诊与远程监护：医疗云解决方案提供远程会诊和远程监护的功能，医生可以通过云平台进行远程诊断和监护，减少患者的就医压力和医疗资源的浪费。
2.3 多学科协作：医疗云解决方案还支持多学科协作，不同专业的医生可以通过云平台共同协作，提高医疗服务的质量和效率。
3. 医疗数据分析与挖掘3.1 大数据分析：医疗云解决方案利用大数据分析技术来挖掘医疗数据中的有用信息，帮助医疗机构进行疾病预测、药物研发和临床决策等方面的工作。
3.2 人工智能应用：医疗云解决方案结合人工智能技术，可以实现自动诊断、智能辅助决策等功能，提高医疗服务的准确性和效率。
3.3 数据可视化：医疗云解决方案通过数据可视化技术，将医疗数据以图表、报告等形式展现，使医生和患者更直观地理解和利用这些数据。
4. 移动医疗与远程监护4.1 移动应用：医疗云解决方案提供移动应用程序，患者可以通过手机或平板电脑随时随地获取医疗服务，如在线咨询、预约挂号等。
健康医疗大数据健康管理与服务模式创新方案
健康医疗大数据健康管理与服务模式创新方案第一章健康医疗大数据概述 (2)1.1 健康医疗大数据的概念 (2)1.2 健康医疗大数据的特点与价值 (3)2.1 特点 (3)2.2 价值 (3)第二章健康医疗大数据政策环境与现状 (3)2.1 国家政策与法规概述 (3)2.2 我国健康医疗大数据发展现状 (4)2.3 存在的挑战与问题 (4)第三章健康医疗大数据采集与存储 (4)3.1 数据采集方法与技术 (4)3.1.1 采集方法 (4)3.1.2 采集技术 (5)3.2 数据存储与管理策略 (5)3.2.1 数据存储策略 (5)3.2.2 数据管理策略 (6)第四章健康医疗大数据分析与挖掘 (6)4.1 数据分析方法 (6)4.2 数据挖掘技术在健康管理中的应用 (6)第五章健康医疗大数据在健康管理中的应用 (7)5.1 健康风险评估 (7)5.2 慢性病管理 (7)5.3 个性化健康建议 (8)第六章健康医疗大数据在医疗服务模式创新中的应用 (8)6.1 互联网医疗服务 (8)6.1.1 在线咨询与预约 (8)6.1.2 远程医疗服务 (9)6.1.3 互联网医院 (9)6.2 智能诊断与辅助决策 (9)6.2.1 人工智能技术在医疗诊断中的应用 (9)6.2.2 临床决策支持系统 (9)6.3 个性化治疗方案 (9)6.3.1 基于基因检测的个性化治疗 (9)6.3.2 精准医疗 (9)6.3.3 智能康复 (9)第七章健康医疗大数据在医疗资源配置中的应用 (10)7.1 医疗资源优化配置 (10)7.1.1 数据驱动下的医疗资源需求预测 (10)7.1.2 医疗资源调度与优化 (10)7.1.3 医疗资源区域协同 (10)7.2 医疗服务效率提升 (10)7.2.1 智能化医疗服务 (10)7.2.2 优化医疗服务流程 (10)7.2.3 互联网医疗服务 (10)7.3 医疗成本控制 (11)7.3.1 数据驱动的医疗成本分析 (11)7.3.2 医疗成本优化策略 (11)7.3.3 医疗保险管理 (11)第八章健康医疗大数据在公共卫生管理中的应用 (11)8.1 疾病监测与预警 (11)8.2 公共卫生决策支持 (11)8.3 健康教育与宣传 (12)第九章健康医疗大数据安全与隐私保护 (12)9.1 数据安全策略 (12)9.1.1 数据加密存储 (12)9.1.2 数据访问控制 (12)9.1.3 数据备份与恢复 (13)9.1.4 数据传输安全 (13)9.2 隐私保护措施 (13)9.2.1 数据脱敏 (13)9.2.2 数据分类与分级 (13)9.2.3 用户隐私设置 (13)9.2.4 隐私保护技术 (13)9.3 法律法规与伦理规范 (13)9.3.1 法律法规 (13)9.3.2 伦理规范 (14)9.3.3 政策引导与监管 (14)第十章健康医疗大数据健康管理与服务模式创新路径 (14)10.1 健康管理与服务模式创新策略 (14)10.2 政产学研合作模式 (14)10.3 产业生态构建与可持续发展 (14)第一章健康医疗大数据概述1.1 健康医疗大数据的概念健康医疗大数据是指在医疗健康领域，通过电子病历、医疗信息系统、健康监测设备、互联网医疗平台等多种途径收集、整合和处理的巨量数据。
健康医疗信息化大数据服务平台构建方案
健康医疗信息化大数据服务平台构建方案第一章引言 (2)1.1 项目背景 (2)1.2 项目意义 (2)1.3 项目目标 (3)第二章需求分析 (3)2.1 用户需求分析 (3)2.2 业务流程分析 (3)2.3 功能需求分析 (4)2.4 技术需求分析 (4)第三章系统架构设计 (4)3.1 系统架构概述 (4)3.2 数据采集与存储 (5)3.3 数据处理与分析 (5)3.4 数据展示与应用 (6)第四章数据采集与清洗 (6)4.1 数据采集方式 (6)4.2 数据清洗策略 (6)4.3 数据质量保障 (7)4.4 数据安全与隐私保护 (7)第五章数据存储与管理 (7)5.1 数据存储方案 (7)5.2 数据库设计 (8)5.3 数据备份与恢复 (8)5.4 数据安全管理 (8)第六章数据处理与分析 (9)6.1 数据预处理 (9)6.1.1 数据清洗 (9)6.1.2 数据整合 (9)6.1.3 数据转换 (9)6.2 数据挖掘算法 (10)6.2.1 决策树 (10)6.2.2 支持向量机 (10)6.2.3 朴素贝叶斯 (10)6.2.4 聚类算法 (10)6.3 模型构建与评估 (10)6.3.1 特征选择 (10)6.3.2 模型训练 (10)6.3.3 模型评估 (10)6.4 数据可视化 (11)6.4.1 直方图 (11)6.4.2 散点图 (11)6.4.3 热力图 (11)6.4.4 雷达图 (11)第七章数据应用与服务 (11)7.1 应用场景分析 (11)7.2 业务协同与集成 (12)7.3 用户服务与支持 (12)7.4 服务质量保障 (12)第八章系统集成与测试 (13)8.1 系统集成策略 (13)8.2 测试用例设计 (13)8.3 测试执行与评估 (14)8.4 系统优化与调整 (14)第九章项目管理与实施 (15)9.1 项目管理流程 (15)9.2 风险管理 (15)9.3 项目进度控制 (15)9.4 项目成果评价 (16)第十章未来发展与展望 (16)10.1 技术发展趋势 (16)10.2 业务拓展方向 (16)10.3 市场前景分析 (16)10.4 政策法规与合规性 (17)第一章引言1.1 项目背景信息技术的飞速发展，大数据技术在各行各业中的应用日益广泛，健康医疗领域亦不例外。
医疗健康云平台的构建和应用场景
医疗健康云平台的构建和应用场景一、引言近年来，随着人口老龄化的加剧和医疗水平的提高，医疗健康行业对于信息化和智能化的需求也越来越大。
医疗健康云平台是以互联网、云计算、大数据等技术为基础，为医疗健康行业提供信息化服务的平台，它将医疗健康信息资源集中起来，构建出一个集征信、应用、交互于一体的健康生态系统，可以优化医疗资源配置，提高医疗服务质量和效率，为人民谋福利。
二、医疗健康云平台的构建（一）技术支持医疗健康云平台的构建离不开前沿的技术支持。
当前，云计算、物联网、大数据、区块链、人工智能等技术成为医疗健康云平台的核心支撑。
其中，云计算技术能够提供计算存储的支持，物联网技术可以将医疗设备联网，实现信息的实时监测和传输，大数据技术可以分析医疗数据，为临床决策提供依据，区块链技术可以保障医疗数据的安全和隐私，人工智能技术则逐渐成为医疗健康云平台的“大脑”，可以为患者提供个性化医疗服务。
（二）病历档案管理医疗健康云平台能够将医疗资源整合起来，把不同医疗机构的医疗信息汇总到一个平台上，从而形成一个全面和完整的医疗信息网络。
医疗人员可以通过这个平台获得患者的病历信息、诊断记录、检查报告等医疗数据，避免了医疗信息的碎片化和重复收集，方便医生快速准确地进行临床诊断和治疗。
（三）远程医疗随着互联网技术的普及，远程医疗成为医疗健康云平台的又一大亮点。
远程医疗通过互联网技术打破了医疗资源的地域限制，可以让医疗服务覆盖更广泛的区域，人们无需到医院就可以在线上就诊。
例如，远程医疗可以通过视频会议等形式让医生远程诊断病患，也可以通过远程监察设备实时监测患者的身体状况，识别异常和预警。
（四）家庭健康管理在医疗健康云平台的支持下，家庭健康管理也变得更加容易。
医疗健康云平台可以为人们提供健康评估工具，从而让人们了解自己的健康状况，并提供健康管理的建议。
此外，平台还可以通过智能化设备（如智能手环、智能血压计等）实时监测身体状况，提醒人们按时服药、定期体检等。
医疗行业大数据健康管理平台搭建方案
医疗行业大数据健康管理平台搭建方案第一章：项目概述 (2)1.1 项目背景 (2)1.2 项目目标 (3)1.3 项目范围 (3)第二章：需求分析 (3)2.1 用户需求分析 (3)2.2 功能需求分析 (4)2.3 技术需求分析 (5)第三章：平台架构设计 (5)3.1 系统架构设计 (5)3.1.1 整体架构 (5)3.1.2 技术架构 (6)3.2 数据库设计 (6)3.2.1 表结构设计 (6)3.2.2 索引设计 (6)3.2.3 数据安全策略 (7)3.3 网络架构设计 (7)3.3.1 网络拓扑结构 (7)3.3.2 网络安全策略 (7)3.3.3 数据传输协议 (7)第四章：数据采集与处理 (7)4.1 数据采集方式 (7)4.1.1 物联网设备采集 (8)4.1.2 电子病历系统采集 (8)4.1.3 医疗机构数据交换 (8)4.1.4 用户主动输入 (8)4.2 数据处理流程 (8)4.2.1 数据接收 (8)4.2.2 数据预处理 (8)4.2.3 数据存储 (8)4.2.4 数据分析 (8)4.2.5 数据应用 (8)4.3 数据清洗与整合 (8)4.3.1 数据清洗 (9)4.3.2 数据整合 (9)第五章：数据存储与管理 (9)5.1 数据存储方案 (9)5.2 数据安全管理 (9)5.3 数据备份与恢复 (10)第六章：数据分析与挖掘 (10)6.1 数据分析方法 (10)6.2 数据挖掘算法 (11)6.3 数据可视化展示 (11)第七章：健康管理服务 (11)7.1 健康评估与监测 (12)7.1.1 健康评估 (12)7.1.2 健康监测 (12)7.2 健康干预与指导 (12)7.2.1 健康干预 (12)7.2.2 健康指导 (12)7.3 健康教育与宣传 (13)7.3.1 健康教育 (13)7.3.2 健康宣传 (13)第八章：平台开发与实施 (13)8.1 技术选型与开发 (13)8.1.1 技术选型 (13)8.1.2 开发流程 (14)8.2 系统测试与优化 (14)8.2.1 测试策略 (14)8.2.2 优化策略 (14)8.3 项目实施与管理 (14)8.3.1 项目计划 (14)8.3.2 风险管理 (15)第九章：安全保障与合规 (15)9.1 数据安全策略 (15)9.2 信息安全法规 (16)9.3 用户隐私保护 (16)第十章：项目评估与展望 (16)10.1 项目评估指标 (16)10.2 项目效益分析 (17)10.3 未来发展展望 (17)第一章：项目概述1.1 项目背景科技的发展和医疗行业的数字化转型，大数据技术在健康管理领域中的应用日益广泛。
医疗云解决方案
医疗云解决方案引言概述：随着信息技术的快速发展，医疗行业也开始逐渐引入云计算技术，以提高医疗服务的效率和质量。
医疗云解决方案是一种基于云计算的医疗信息管理系统，通过整合医疗资源，实现医疗数据的共享和交流，为医疗机构和患者提供更加便捷和高效的医疗服务。
一、数据存储与管理1.1 数据安全性医疗云解决方案采用高级加密技术，确保医疗数据的安全性。
通过数据备份和灾备机制，保证医疗数据的可靠性和可用性。
同时，医疗云解决方案还提供数据权限管理功能，只有授权人员才能访问和修改医疗数据，保护患者的隐私和医疗机构的利益。
1.2 数据共享与交流医疗云解决方案实现了医疗数据的共享与交流，医疗机构之间可以共享患者的病历、检查报告等信息，提高医疗服务的协同性和效率。
患者在就医过程中，可以将自己的医疗数据上传至云端，方便医生进行远程诊断和治疗。
同时，医疗云解决方案还支持与第三方医疗机构和医疗设备的对接，实现医疗资源的整合和优化。
1.3 数据分析与挖掘医疗云解决方案通过数据分析和挖掘技术，可以对大量的医疗数据进行深度挖掘和分析，从而发现潜在的疾病规律和治疗方法。
医疗机构可以通过分析患者的医疗数据，提前预测疾病的发展趋势，为患者提供个性化的诊疗方案。
此外，医疗云解决方案还可以为医疗机构提供统计分析和决策支持，帮助医疗机构提高管理水平和服务质量。
二、远程医疗与健康管理2.1 远程诊断与治疗医疗云解决方案支持远程医疗服务，患者可以通过云平台与医生进行视频会诊，减少患者的就医时间和费用。
医生可以通过远程医疗平台观察患者的病情，制定治疗方案，并进行远程指导。
同时，医疗云解决方案还支持远程手术和远程监护，提供更加便捷和高效的医疗服务。
2.2 健康监测与管理医疗云解决方案还提供健康监测与管理功能，患者可以通过智能医疗设备将生理参数上传至云端，医生可以实时监测患者的健康状况，并提供个性化的健康管理建议。
此外，医疗云解决方案还支持健康档案的管理，患者可以随时查看自己的健康数据和就医记录，方便日常健康管理和疾病预防。
健康医疗大数据应用及服务优化方案设计
健康医疗大数据应用及服务优化方案设计第一章引言 (3)1.1 健康医疗大数据概述 (3)1.2 应用背景与意义 (3)1.3 国内外研究现状 (4)1.4 本文结构安排 (4)第二章：健康医疗大数据关键技术研究 (4)第三章：健康医疗大数据应用案例分析 (4)第四章：健康医疗大数据应用及服务优化方案设计 (4)第五章：方案实施与评价 (4)第二章健康医疗大数据采集与存储 (4)2.1 数据采集技术 (4)2.2 数据存储技术 (4)2.3 数据清洗与预处理 (5)第三章健康医疗大数据分析与挖掘 (5)3.1 数据分析方法 (5)3.1.1 统计分析方法 (5)3.1.2 机器学习方法 (6)3.1.3 深度学习方法 (6)3.2 数据挖掘技术 (6)3.2.1 关联规则挖掘 (6)3.2.2 聚类分析 (6)3.2.3 分类预测 (6)3.3 模型建立与评估 (6)3.3.1 数据预处理 (7)3.3.2 特征选择 (7)3.3.3 模型选择与训练 (7)3.3.4 模型评估 (7)第四章健康医疗大数据应用场景 (7)4.1 临床决策支持 (7)4.1.1 数据来源 (7)4.1.2 应用案例 (7)4.2 疾病预测与防控 (8)4.2.1 数据来源 (8)4.2.2 应用案例 (8)4.3 个性化医疗 (8)4.3.1 数据来源 (8)4.3.2 应用案例 (8)第五章健康医疗大数据安全与隐私保护 (9)5.1 数据安全策略 (9)5.2 隐私保护技术 (9)5.3 法律法规与政策 (9)第六章健康医疗大数据服务平台设计 (10)6.1 平台架构设计 (10)6.1.1 总体架构 (10)6.1.2 技术架构 (10)6.1.3 安全与隐私保护 (11)6.2 功能模块划分 (11)6.2.1 数据管理模块 (11)6.2.2 分析与挖掘模块 (11)6.2.3 应用与服务模块 (11)6.3 技术选型与实现 (11)6.3.1 数据源接入技术 (11)6.3.2 数据处理技术 (12)6.3.3 数据存储技术 (12)6.3.4 数据分析技术 (12)6.3.5 应用开发技术 (12)第七章健康医疗大数据服务优化策略 (12)7.1 数据质量提升 (12)7.1.1 数据清洗与预处理 (12)7.1.2 数据质量控制 (12)7.1.3 数据更新与维护 (12)7.2 服务响应速度优化 (13)7.2.1 技术架构优化 (13)7.2.2 数据存储与查询优化 (13)7.2.3 网络传输优化 (13)7.3 用户个性化服务 (13)7.3.1 用户画像构建 (13)7.3.2 个性化推荐算法 (13)7.3.3 个性化服务策略 (14)第八章健康医疗大数据应用案例分析 (14)8.1 某地区疫情预测与防控 (14)8.1.1 背景介绍 (14)8.1.2 应用方案 (14)8.2 某医院临床决策支持系统 (14)8.2.1 背景介绍 (14)8.2.2 应用方案 (14)8.3 某医疗企业个性化医疗方案 (15)8.3.1 背景介绍 (15)8.3.2 应用方案 (15)第九章健康医疗大数据产业发展现状与趋势 (15)9.1 产业发展现状 (15)9.2 产业政策与法规 (16)9.3 发展趋势 (16)第十章结论与展望 (16)10.1 研究结论 (16)10.2 研究局限 (17)10.3 未来展望 (17)第一章引言信息技术的飞速发展，健康医疗大数据作为一种重要的信息资源，逐渐成为推动医疗卫生事业发展的新引擎。
智慧医院智慧医疗大数据一体化管理平台解决方案
数据清洗
对原始数据进行清洗和整 合，去除重复和无效数据 。
数据整合
将多源数据进行整合，形 成统一的数据格式和标准 。
数据处理流程
数据分析
采用统计学方法和数据挖掘技术对数据 进行深入分析，发现数据的潜在规律和
价值。
数据应用
提供各类数据应用，包括临床决策支 持、患者管理、科研分析等。
通过智慧医疗大数据一体化管 理平台，医院可以快速、准确 地处理大量的医疗数据，从而 提高医疗服务的质量和效率。
精准的决策支持
平台利用先进的数据分析和机器学 习技术，为医院管理层提供准确、 及时的数据支持，帮助他们做出更 明智的决策。
提升患者满意度
通过优化患者就诊流程，降低患者 等待时间，提高医疗服务透明度， 从而提升患者满意度。
当前医疗行业存在信息孤岛、 资源分散、数据冗余等问题， 限制了医疗服务的提升和优化 。
大数据技术的出现为解决这些 问题提供了新的思路和方法。
平台建设目标
实现医疗数据一体化
通过建设智慧医疗大数据平台，整合医院各科室的数据，打破信 息孤岛，实现数据一体化管理。
提高医疗服务质量
通过对海量医疗数据的分析挖掘，为医生提供更加精准的诊断和治 疗方案，提高医疗服务质量。
提升医院管理效率
通过数据分析和智能化应用，提高医院各项工作的协同效率，优化 资源配置，降低运营成本。
平台应用场景
临床决策支持
科研数据分析
利用大数据分析技术，为医生提供实时、 精准的病人数据分析报告，辅助医生进行 诊断和治疗方案制定。
精细化运营管理
通过对海量医疗数据的挖掘和分析，为科 研人员提供研究方向、实验设计等方面的 支持。
- 1、下载文档前请自行甄别文档内容的完整性，平台不提供额外的编辑、内容补充、找答案等附加服务。
- 2、"仅部分预览"的文档,不可在线预览部分如存在完整性等问题,可反馈申请退款(可完整预览的文档不适用该条件!)。
- 3、如文档侵犯您的权益，请联系客服反馈,我们会尽快为您处理(人工客服工作时间：9:00-18:30)。
医疗健康大数据分析应用云平台解决方案目录1. 背景介绍 (1)2. 产品愿景 (6)3. 产品定位 (7)3.1 解决的问题 (7)3.2 达到的效果 (8)4. 产品理念 (9)5. 总体思路 (10)5.1 对接数据源，获取医疗卫生大数据 (10)5.2 对获取的医疗卫生大数据预处理机制 (11)5.3 建立医疗卫生大数据的存储机制 (12)5.4 医疗卫生大数据的处理和分析算法分类和形成 (13)5.5 开发专题大数据分析，形成专题大数据应用 (15)5.6 开发机构大数据分析，建立机构大数据应用 (16)5.7 建立平台应用实施推广组织机制 (16)5.8 建立平台产品优化升级服务组织机制 (16)6. 医疗健康大数据分析应用云平台建模描述和分析 (16)6.1 我们给出的相关数据模型 (17)6.2 卫计委给出的相关数据模型 (18)6.3 相关数据特征对比分析 (22)7. 大数据分析应用平台支持的业务主题场景 (23)7.1 医疗卫生服务机构应用 (26)7.1.1 各级医院自身应用 (26)7.1.2 基层医疗机构自身应用 (30)7.1.3 区域卫生医疗联合体应用 (30)7.1.4 医疗卫生机构的合规应用 (35)7.2 患者医疗治疗应用 (38)7.2.1 患者就医过程提示服务 (38)7.2.2 患者服药提示服务 (38)7.2.3 患者饮食、运动、习惯注意事项服务 (39)7.2.4 患者体征和治疗效果服务 (39)7.2.5 患者交流交往服务 (39)7.3 个性化医疗服务应用 (39)7.3.1 基因测序分析应用 (40)7.3.2 个性化药物应用 (40)7.3.3 个人健康管理应用 (41)7.4 慢性病预防治疗应用（疾控中心） (42)7.4.1 慢性病检测、发现、预警服务 (42)7.4.2 慢性病诊断服务 (44)7.4.3 慢性病防控治疗服务 (44)7.5 居民健康保健应用（疾控中心） (45)7.5.1 居民自我健康保健应用 (45)7.5.2 政府卫生管理部门进行居民健康管理应用 (46)7.5.3 政府医疗规划结构进行居民健康保健决策应用 (46)7.6 医疗卫生管理机构应用（卫生局） (46)7.7 医疗保险管理机构应用（医保局） (47)7.7.1 基本医疗保险的决策支持分析 (49)7.7.2 基本医疗保险费用单据的智能化审核 (50)7.7.3 基本医疗保险的有效支付和治理应用 (51)7.7.4 基本医疗保险和服务监管应用 (51)7.7.5 降低看病率提升医疗效果应用 (51)7.8 医药监管机构应用（药监局） (56)7.9 医药研发生产经营应用（医药企业） (56)7.9.1 医药研发企业应用 (56)7.9.2 医药生产企业应用 (57)7.9.3 医药流通企业应用 (57)7.9.4 医药零售企业应用 (60)7.10 医疗卫生资源配置管理规划应用（政府主管部门） (61)7.10.1 医疗卫生资源服务现状分析 (61)7.10.2 医疗卫生资源财务供给能力分析 (62)7.10.3 医疗卫生资源规划指标对比 (62)7.10.4 医疗卫生资源政策建议 (63)7.11 商业医疗保险应用（保险公司） (63)7.11.1 获得新客户和保留已有客户的分析应用 (63)7.11.2 有效控制医疗费用的分析应用 (63)7.11.3 商业医疗保险的保障设计和精算定价 (64)7.11.4 商业医疗保险的理赔运营管理应用 (65)7.11.5 商业医疗保险的市场和销售拓展应用 (67)7.12 公共卫生服务应用（卫生防疫中心） (68)7.12.1 传染病预警预报 (69)7.12.2 公共卫生舆情监测预警 (69)7.12.3 疾控和保健应用 (70)7.13 政府监管应用（政府主管部门） (71)7.13.1 医药监管应用 (71)7.13.2 医疗监管应用 (71)7.13.3 医保监管应用 (73)7.13.4 医疗服务机构和医生监管应用 (74)7.14 新型医疗卫生服务应用（政府主管部门） (74)7.14.1 远程医疗 (74)7.14.2 移动医疗 (75)7.14.3 互联网医疗 (76)7.14.4 数字医疗 (77)7.14.5 大数据医疗 (77)7.14.6 智慧医疗 (77)7.14.7 精准医疗 (78)8. 大数据分析应用平台支持的专题大数据应用 (78)8.1 患者分析（基于电子病历EMR）798.1.1 患者数据预处理 (79)8.1.2 患者个体（个性）分析 (80)8.1.3 患者群体（统计）分析 (80)8.2 疾病分析（基于电子病历EMR和电子健康档案EHR） (81)8.2.1 常见疾病分析 (81)8.2.2 慢性疾病分析 (81)8.2.3 疾病诱因分析 (81)8.2.4 疾病统计分析 (81)8.2.5 临床路径分析 (81)8.3 医生及医护人员分析（基于医疗卫生资源数据） (81)8.3.1 医生及医护人员资历资格分析 (81)8.3.2 医生及医护人员行医记录分析 (81)8.3.3 医生及医护人员培训进修分析 (81)8.4 处方分析（基于电子病历EMR）828.4.1 医生用药分析 (82)8.4.2 患者用药分析 (82)8.4.3 处方用药分析 (83)8.4.4 医院科室用药分析 (83)8.4.5 安全用药分析 (83)8.4.6 处方符合性分析 (83)8.4.7 处方用药-诊断结论关联分析 (84)8.4.8 诊断结论-处方总价聚类分析 (84)8.4.9 患者特征-诊断结论分类分析 (84)8.4.10 患病时间-诊断结论序列分析 (85)8.5 居民人口分析（基于电子健康档案EHR） (85)8.5.1 居民个体健康分析 (85)8.5.2 人口群体健康分析 (85)8.5.3 人口亚健康相关因素关联分析 (85)8.5.4 人口健康相关因素关联分析 (85)8.5.5 人口健康时间空间分布分析 (85)8.5.6 人口健康预测分析 (85)8.6 药品分析（基于医药产业链数据） (86)8.6.1 药品种类分析 (86)8.6.2 药品研发分析 (87)8.6.3 药品生产分析 (90)8.6.4 药品销售分析 (91)8.6.5 药品物流分析 (91)8.6.6 药品资金流分析 (92)8.6.7 药品信息流分析 (92)8.6.8 药品库存分析 (93)8.6.9 药品质量偏差分析 (97)8.6.10 药品不良反应＆药品群体不良事件分析 (97)8.7 医疗健康检验检测分析（基于电子健康档案EHR） (97)8.7.1 生理信号检测分析 (98)8.7.2 医学影像图像分析 (98)8.7.3 DNA检测和DNA 序列分析 (98)8.7.4 重要人体征数据分析 (98)8.7.5 远程自助健康医疗检测分析 (98)8.8 医疗安全风险分析（基于电子病历EMR） (98)8.8.1 医疗安全分析 (98)8.8.2 医疗风险分析 (99)8.8.3 假药、过期药、成分异常药的使用分析 (99)8.8.4 医疗事故诱因分析 (99)8.8.5 医疗安全风险统计分析 (99)8.9 医疗卫生资源分析（基于政府的医疗卫生资源数据） (99)8.9.1 医生护理人员分析 (99)8.9.2 医院床位分析 (99)8.9.3 医疗检测检验能力分析 (99)8.9.4 医疗卫生资源需求分析 (99)8.9.5 医疗卫生资源匹配度分析 (100)8.9.6 医疗卫生资源对比分析 (100)8.10 医疗卫生效果分析（基于电子健康档案HER和医疗卫生资源数据） (100)8.10.1 医疗卫生满意度分析 (100)8.10.2 医疗卫生问题诱因分析 (100)8.10.3 医疗卫生规划符合度分析 (100)9. 关键核心技术和算法 (100)9.1 大数据分析能力 (101)9.2 大数据分析技术 (102)9.3 大数据存储技术和系统 (102)9.4 大数据业务模型建模 (103)9.5 大数据的实时查询 (106)9.6 大数据的复杂分析 (108)10. 用医疗卫生大数据为业务服务 (111)10.1 核心理念 (111)10.2 管理闭环 (112)11. 未来市场前景分析 (115)12. 总结 (117)总体方案思路是：基于目前医疗服务机构及相关机构已有的HLI、NHLI、HIS 等有关系统形成并积累的医药医疗健康大数据和信息，采用最新的大数据技术、云计算技术、BI 和数据挖掘技术，形成对医疗行业具有新视角、全方位、智能性、预测性、可视性的深层次展示分析效果（Insight ），揭示医疗行业整体规律和内在发展趋势，揭示患者个体的独有特质并形成个性医疗，将医疗行业的宏观大势与每个患者的微观个体定性定量描述有机结合，达到支撑和形成医疗行业新应用场景和新服务模式。
“医药医疗健康大数据”是具有更强的决策力、洞察发现力和流程优化能力的海量、高增长率和多样化的信息资产，但需要新计算处理模式。
1. 背景介绍大数据就是那些具有规模大、速度快、种类多三大特征的数据资产。
大数据分析从海量数据中筛选出有用的信息，然后通过各种手段将信息转化为洞察力，从而做出正确决策，并最终推动业务发展。
通过一系列分析处理，大数据可以帮助企业制定明智且切实可行的战略，获取前所未有的客户洞察，支持客户购买行为，并构建新的业务模式，进而赢得竞争优势。
随着人们的生活水平不断提高，健康也越来越受到家庭的关注。
我国卫生部公布的第四次国家卫生服务调查结果显示，我国居民脑血栓，糖尿病，高血压等慢性病病例数达到 2.6 亿，占全国总人数的20%，其中高血压病人对自身疾病的知晓率只有30%，同时这些病人中的治疗率只有25%，控制率仅为6%，糖尿病病人中，能坚持做到规第 1 页范治疗的也只有33%。
由此我们可以看出，建立科学、规范、高质量的慢性病管理策略，实现对人体慢性病的监护具有重大的意义。
通过慢性病的早期诊断和监护，不仅能提前预防和控制各种疾病，还能帮助他们合理用药，减少医药开支。
另一方面，我国公共医疗卫生资源紧缺，城乡医疗卫生资源的差距比较大，城市人口平均拥有的医疗卫生资源是农村人口的 2.5 倍以上，比如，占全国总人口近70%的农村拥有全国医疗卫生资源的30%，而占全国总人口30%的城市却占有全国医疗卫生资源的70%，优质的医疗卫生资源集中分布在城市，尤其是大城市。
因此，实现城乡之间的医疗卫生资源共享成为丞待解决的重要问题。
同时，随着国家积极倡导“ 3521”医疗系统建设，我国医疗领域信息化程度得到了很大的提高，预计在全国会出现上百个医疗数据中心，每个数据中心都将承载近1000 万人口的医疗数据，数量多、更新快且类型繁杂，使医院数据库的信息容量不断膨胀，这就产生了医疗健康大数据。