医疗健康大数据项目解决方案
医疗健康大数据应用难点与解决对策研究报告
医疗健康大数据应用难点与解决对策研究报告引言医疗健康大数据应用是现代医学领域的一个重要研究方向。
然而，该领域面临着许多挑战和难点。
本文将对医疗健康大数据应用中的难点进行分析，并提出相应的解决对策。
一、数据隐私保护现代医疗健康大数据包含了大量的个人隐私信息，涉及病人的病例、治疗记录等。
由于数据的敏感性，保护数据隐私成为一个重要的问题。
解决对策：1.建立完善的数据隐私保护法律法规，明确数据使用的范围和条件。
2.采用匿名化和加密技术，使得个人隐私信息无法被识别和窃取。
3.建立数据访问权限管理系统，控制数据的访问权限，保护数据安全。
二、数据采集与整合医疗健康大数据的采集和整合是一个复杂的过程，涉及到数据的来源多样、格式不一等问题。
解决对策：1.建立统一的数据标准，规范数据采集和整合的流程。
2.推动医疗机构建立健全的数据采集系统，提高数据采集的效率和准确性。
3.采用数据清洗和统一格式转换等技术，解决数据来源和格式的异构性问题。
三、数据质量与可信度医疗健康大数据的质量和可信度对于应用的实效性和可靠性至关重要。
解决对策：1.建立数据质量评估体系，对数据质量进行评估和监控。
2.加强数据采集过程的质量控制，减少数据的错误和噪声。
3.利用数据验证和验证技术，提高数据的可信度和准确性。
四、数据存储与处理医疗健康大数据的存储和处理是一个庞大的工作，需要解决数据容量、存储结构和计算能力等方面的问题。
解决对策：1.利用云计算和分布式存储技术，提高数据的存储和处理效率。
2.建立强大的计算平台，加快数据的处理速度和准确性。
3.优化数据存储结构，提高空间利用率和读写效率。
五、数据分析与应用医疗健康大数据的分析和应用是最终目标，需要解决数据分析模型、算法和应用场景的问题。
解决对策：1.建立适应大数据的分析模型和算法，提高数据分析的准确性和效率。
2.推动医疗机构创新，探索医疗健康大数据的应用场景。
3.加强数据挖掘和机器学习技术的研究，提高数据分析和应用的能力。
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。
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。
医疗健康大数据如何更好利用
医疗健康大数据如何更好利用在当今数字化时代，医疗健康领域产生了海量的数据，这些数据涵盖了从患者的基本信息、病历记录、诊断结果到治疗方案、药物使用等各个方面。
如何更好地利用这些医疗健康大数据，为医疗服务的提升、疾病的预防和治疗、公共卫生政策的制定等提供有力支持，成为了一个备受关注的重要课题。
医疗健康大数据的来源非常广泛。
首先，医疗机构是数据的主要产生者，包括医院、诊所、体检中心等。
患者在就诊过程中产生的各种信息，如症状、检查结果、诊断结论等，都被记录在电子病历系统中。
其次，医保机构也拥有大量的数据，涉及医疗费用的支付、报销情况等。
此外，可穿戴设备、移动医疗应用等新兴技术的普及，使得个人健康数据的收集变得更加便捷和全面，比如日常的运动步数、睡眠质量、心率血压等数据。
然而，要想更好地利用这些医疗健康大数据，面临着诸多挑战。
首先是数据的质量问题。
由于数据来源众多，格式不一，标准各异，导致数据的准确性、完整性和一致性难以保证。
例如，不同医疗机构可能使用不同的病历记录方式和诊断编码，这给数据的整合和分析带来了困难。
其次是数据的安全性和隐私保护问题。
医疗健康数据涉及个人的敏感信息，一旦泄露，可能会对患者造成严重的影响。
因此，如何在数据利用的过程中确保数据的安全和隐私保护，是一个亟待解决的问题。
再者，数据分析和处理的技术能力也是一个限制因素。
医疗健康大数据通常具有高维度、复杂性和动态性等特点，需要运用先进的数据分析技术和工具，才能从中提取有价值的信息。
为了更好地利用医疗健康大数据，我们可以采取以下策略。
首先，建立统一的数据标准和规范。
这有助于确保数据的一致性和可比性，方便数据的整合和共享。
政府和相关行业组织可以牵头制定数据标准，要求医疗机构和其他相关方遵循，从而提高数据的质量。
其次，加强数据的安全和隐私保护。
采用严格的访问控制、数据加密、匿名化处理等技术手段，确保只有授权人员能够访问和使用数据，同时保护患者的隐私不被泄露。
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。
健康医疗行业的发展方向和解决方案
健康医疗行业的发展方向和解决方案一、发展方向随着科技的迅速进步和人们对健康要求的提高，健康医疗行业正面临巨大的发展机遇。
下面将介绍几个未来健康医疗行业可能的发展方向。
1. 数字化医疗: 数字化医疗是指利用信息技术来改善医疗服务。
随着电子病历、远程诊断和互联网医院等技术的出现，数字化医疗将帮助患者更好地管理自身健康，提供更及时、高效的医疗服务。
2. 大数据应用: 健康医疗领域积累了大量的医学数据，如基因序列数据、临床试验数据等。
通过挖掘这些数据，可以开展精准医学，在疾病预防、诊断和治疗方面实现个体化、精准化。
3. 人工智能(AI)技术: 人工智能在健康医疗中有着广泛的应用前景。
例如，AI可以辅助影像诊断，帮助医生更准确地发现疾病；还可以通过机器学习算法，预测患者的病情发展和药物反应等。
4. 互联网+医疗: 互联网技术已经深入到人们的日常生活中。
在健康医疗领域，互联网可以为患者提供在线咨询、预约挂号、远程问诊等服务，大大方便了就医流程。
二、解决方案随着健康医疗行业发展的趋势明显，有一些解决方案可以帮助推动行业的进步和创新。
1. 加强数据安全与隐私保护: 在数字化医疗和大数据应用中，数据安全和隐私保护是非常重要的问题。
相关部门需要制定严格的法律法规来保护患者个人信息，并加强对相关机构的监管和审查。
2. 提高健康教育水平: 健康教育是预防疾病、维护健康的基础。
政府和医疗机构应加大健康教育力度，通过开展宣传活动、编写科普读物等方式，提高公众的健康意识和自我保健能力。
3. 加强跨界合作: 健康医疗行业需要不同领域之间的跨界合作，包括医疗机构、科技公司、医药企业等。
各方应加强合作，共同开展研发与创新，推动医疗技术与服务的不断提升。
4. 完善法律法规和政策支持: 政府应加强行业监管，完善相关法律法规，并给予相应政策支持。
例如，在人工智能技术应用中，可以制定相关准则和标准来规范其使用，确保其安全性和可靠性。
5. 提高医护人员素质: 医护人员是健康医疗行业的核心力量。
健康医疗大数据中心建设方案
健康医疗大数据中心建设方案
一、大数据中心建设原则
1、建立分布式和集中式模式，加强大数据资源的集成共享，提高大数据资源的利用效率。
2、利用现有资源和现状技术，构建大数据中心，提升大数据中心的灵活性和适应性。
3、采取联邦架构，确保数据中心安全，保护个人信息及健康信息的机密性。
4、建立数据智能处理、访问控制、认证机制，确保数据安全性、一致性和可用性。
5、利用机器学习、人工智能等技术，增强对健康数据的分析处理能力。
1、建立完善的数据模型：将医护信息、检测信息和医疗系统信息等数据经过建模处理，形成更高质量的健康数据存储，为后续的数据分析提供便利。
2、建立数据管理体系：建立统一的数据管理体系，对所有大数据进行统一的管理，同时实施数据备份和数据恢复机制，保障数据安全可靠。
3、数据分析技术：利用机器学习、人工智能和数据挖掘等技术进行数据分析，挖掘出健康数据中有价值的信息，为医疗决策提供分析依据。
4、数据可视化：将分析挖掘出来的数据以图表和报表的形式呈现出来，方便对数据的快速分析和理解。
医疗健康大数据的运用与分析
医疗健康大数据的运用与分析在现代社会，医疗健康大数据的运用与分析已逐渐成为一个极为重要的议题。
这一方面的研究很大程度上能够改善人们的健康状况，减少病痛带来的痛苦，同时有效地解决医疗资源的不足。
下文将简要介绍医疗健康大数据的概念、应用、存在问题以及解决方案。
一、医疗健康大数据的概念医疗健康大数据简单来说是指医疗机构或个人在诊疗、治疗、追踪或预防疾病过程中产生的海量数据，包括临床与非临床数据、影像、生物信号、遗传信息、环境等各种数据资源。
这些数据能够为医疗保健提供越来越精确的信息和决策支持，它们的应用范围广泛，可覆盖从基础研究、临床治疗到医疗管理等各个角度。
其中最有价值的是应用于预测、有效的诊断方案和治疗方案。
二、医疗健康大数据的应用1、临床研究目前，医疗健康大数据通过临床研究，可以发现患者的生活习惯、睡眠、饮食、用药、心情等各种复杂因素与疾病的关系，为疾病预防和治疗提供科学依据，促进疾病治疗质量的提高。
2、治疗决策医疗健康大数据可以帮助医生在治疗上更加科学、精确地选择药物，进行个性化治疗，避免不必要的副作用和药物浪费。
例如，在用于癌症治疗时，大数据可以确定最有效和最赞同的癌症治疗方案，大大提高了患者的治疗成功率。
3、智慧医疗管理利用医疗健康大数据技术，可以为医院和政府提供大数据智慧医疗管理，包括人才管理、资源调度、协调医疗用品供应、科室管理等。
这有助于提高医疗效能、手术安全、病人满意度和对医疗资源的合理配置。
三、医疗健康大数据的问题1、数据安全问题医疗健康大数据处理过程中，大量患者的个人隐私信息存储在系统中，这就需要有一个高度安全性和保密性的数据存储、处理和传输流程，保障患者的个人隐私。
2、数据固守问题不同医院、医生的数据之间难以共享，因此每个医院、医生的数据信息治疗上可能进行不够精确、可靠性不高、甚至存在冲突的情况。
3、数据标准化问题大量不可标准化的数据存在于医院各部门之间，不合理的脱机数据导致庞杂的数据不可导出与汇总。
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名称(中文)
医院信息管理系统 放射信息管理系统 实验室信息管理系统 医学影像存档与通讯系统 临床信息系统
公共卫生信息系统 办公自动化系统 电子病历信息系统
功能
为医院所属业务部门提供信息收集、存储、处理、提取和数据交换能 与力医，疗并器满械足有搜效友结授合权，用提户高的医功生能的需工求作质量
医疗数据生命周期
医疗档案一般保留时间较长，且在线时间的要求也较其他行业高一些，具体情况如下：
门急诊记录保存时间不得少于15年，住院病历保存时间 还要长（约30年），一些著名人物的病历将无限期的保 存。而目前一般的惯例为病历、影像有条件的要无限期 保存，一般近2年较为经常调用。病人信息、交易、医 属等是每天调用、病案分析等不需要太快。
浪潮：浪潮ERP医药行业解决方案（―智慧药企‖）
…………
走向深入 —— 个性化医疗
走向深入 —— 个性化医疗
医院医疗信息化概述
五网八用一体化
―581‖
五网
周围神经系统：医疗信息化网络(HIS/CIS) 中枢神经系统：医疗决策支持系统(MDSS/CCDS) 血液血循系统：医疗信息化服务系统(HERP/HBOS) 淋巴系统：医疗信息化科研平台(CHAS) 人体传感/免疫系统：医疗审计与监控(MAMS)
• 医疗机构规模大小与医疗机构数据存储量多少 有一定的关系，有部分三级医疗机构达到了 100TB以上的规模；但总存储量（样本数：50个）
300TB-1PB 100TB-300TB
50TB-100TB 20TB-50TB 1TB-20TB 0% 10% 20% 30% 40% 50%
数据的在线时间要求，影像数据在线时间3年，3年前的 数据归档到离线服务器存储；HIS生产系统服务器在线 时间为5年，5年前的数据归档到历史服务器；电子病历 无归档，全部在线。所有的数据中心存储均拥有数据生 命周期管理,特别是PACS系统建立了生命周期管理。
从应用现状统计情况看，按照惯例各医院的存储系统一 般2年扩容或更新一次，服务器系统容量一般3-4年升级 或扩容一次。
Kronos：医护劳动力管理信息系统
SAS：JMP 医疗数据挖掘分析软件
ReliaSoft：Medical Reliability Assessment Solutions
Verizon：Cloud EMR Platform
GHX：Healthcare Supply Chain Management
八用
医疗信息化作用
1. 质控：安全和质量：信息化建设的中心，减少医疗差错 2. 管理：高效、协作、监控 3. 运营：要实现科学化、精细化 4. 患者：用信息化使患者满意是金标准，满意度工作 5. 互联：IT技术连接医疗健康行业不同角色 6. 科研：利用IT技术提高医疗质量 7. 信息化的信息化：信息化部门也需要进行更深层次的―信息化‖ 8. 盈利：医疗信息化也能创造经济效益和社会效益
将实验仪器检测数据经分析后，生成检验报告。通过网络存储到数据 各库种中医，院方影便像其（他M部R门I、共C享T、X光机等）的海量存储，包括辅助诊断和 管理功能
支持医护人员的临床活动，手机和处理病人的临床医疗信息，并提供 临已床居咨民询健、康辅档助案诊为疗核、心辅，助对临居床民决疾策病等控制、预防保健和健康促进工作 提供方便 医院内部电子办公信息管理 医疗相关信息平台，主要包括医嘱、质量控制等。
医疗健康大数据项目 解决方案
医疗健康信息化背景
医疗信息化的发展推动医疗变革
根本上推动医疗健康行业的发展，促进变革
变革 变化
无变化 不好说
医疗主管对于信息化改变医疗的预测
From IBM Global CEO Study 2008
医疗健康信息化背景
三甲医生 二级医院医生 一级医院医生 社区医生 患者
医疗与IT结合越来越紧密，但是路在哪里？
大数据 v1 – 传统医院数据
一个典型的三甲甲等医院
核准床位数：2582 张 临床科室：41 个 医技科室：19 个 临床教研室：26 个 病区：78 个
年门诊量：238余万人次
年住院病人：11万人次 健康体检人数：11万人次 年手术量：4.5万台次 年教学工作量：约1.7万学时 年接收实习生、进修医生：1000余人
高新分院效果图
安医一附院医疗数据
信息系统 HIS LIS PACS*
* 规划中
年数据量 30-50GB 50-100GB 10-30TB
PRC医疗行业存储概况——存储量差异大
医疗机构的总存储量
• 医疗行业总体数据存储量不是很大，总体上以 1TB-50TB为主。
• 各医疗机构之间差异比较大，1TB-20TB的医 这疗主机要构是比由较于多医，疗但行有业个信别息的化达水到平了3差00异T比B-较1P大B。， 各医疗信息化水平不一。
收入：约 25 亿，15-20%增长率
国家级重点学科：1个 国家临床重点专科：7个 国家 重点实验室培育基地：1个 教育部重点实验室：1个 省部级共建重点实验室：1个 安徽省重点学科：6个 省级重点实验室：4个 安徽 省临床医学重点学科、 重点发展学科和重点扶持学科：25个 临床博士后科研流动站：1个 硕士学位点：覆盖所有科室
归档时间
病历、影像两年内要经常调用
门诊记录：15年
住院病历：30年
有条件的医院，病理、影像将无限期保存
在线时间
影像数据在线时间：3年 HIS服务器在线时间：5年
容量增长
电子病历无归档，全部在线
HIS、LIS等系统每年的数据增长量约为200GB
主要医院信息系统
名称(英文)
HIS RIS LIS PACS CIS
使用者
医疗、护理、医辅、医 技放射、专医业助相等关。人员
医院检验科 影像科
医生、护士 体检中心
全院 医生
大数据 v1.5 – 现代医院数据
如何拥抱变化？
医疗信息不断深入和扩展
走向深入 —— 医院典型数据应用（BI）
走向深入 —— 医院典型信息化扩展
Oracle：医疗供应商供应链分析软件（Oracle Healthcare Provider Supply Chain Analytics） Oracle：企业医疗分析软件（Oracle Enterprise Healthcare Analytics） IBM：医疗防欺诈与滥用管理系统(FAMS)