医疗大数据分析框架
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。
健康医疗大数据标签体系构建方法研究
—管理doi:l0.3969/j.issn.1672-5166.2021.02.08健康医疗大数据标签体系构建方法研究王霞①徐向东牡周光华②杨皓①张宇希②文章编号：1672-5166(2021)02-0189-05中图分类号：R-34；TP311.13文献标志码：A摘要在界定健康医疗大数据标签相关概念的基础上，以国家全民健康保障信息平台为应用场景，分析了健康医疗大数据用户的类别及其信息需求，提出了健康医疗大数据标签体系的分类框架、标签维度和标签的设计方法，以及标签命名和取值的标准化原则，搭建了健康医疗大数据标签管理系统的基本架构，研究结果能够为该领域数据标签体系构建提供适宜的方法学指导。
建立健康医疗大数据标签体系，不仅能够提升用户利用数据资源的效率，而且有利于机器学习和数据挖掘算法的深度应用，支持科学管理与循证决策。
关键词健康医疗大数据数据标签标签体系Research on the Construction Method of the Tag System for Health Care Big DataWANG Xia,XU Xiangdong,ZHOU Guanghua,YANG Zhe,ZHANG YuxiDepartment of Health Statistics,Faculty of Preventive Medicine,Air Force Medical University,Xi'an710032, Shaanxi,ChinaAbstract Based on the definition of health care big data tag related concepts,taking the national health insurance information platform as the application scenario,this study analyzes the categories of health care big data users and their information needs,puts forward the classification framework of health care big data tag system,the design method of tag dimensions and tags,as well as the standardization principle of tag naming and value,and builds the basic architecture of the tag management system.The research results can provide appropriate methodological guidance for the construction of data tag system in this field.The establishment of health care big data tag system can not only improve the efficiency of users'utilization of data resources,but also facilitate the deep application of machine learning and data mining algorithm,and support scientific management and evidence-based decision-making.Keywords health care big data;data tag;tag system基金顶目：国家自然科学基金面上顶目《□生统计大数据标准化关键技术研究》(顶目编号：81673269),国家口生健康委统计信息中心顶目《健康医疗数据标签体系构建方法研究》(顶目编号：20190302)①空军军医大学预防医学系口生统计学教研室，陕西省西安市，710032②国家口生健康委统计信息中心，北京市，100810作者简介：王霞(1969—),女，博士，副教授；研究方向：口生信息标准化与口生统i+；E-mail：****************.cn通信作者：徐向东(1968—),女，本科，处长，研究员；研究方向：健康医疗信息it；E-mail：************.cn△通信作者189©@中国卫生信息管理/CHINESE JOURNAL OF HEALTH INFORMATICS AND MANAGEMENT0引言健康医疗大数据是国家重要的基础性战略资源［11,如何提升对健康医疗大数据的治理能力，发挥"数据力”的价值是当前面临的重要议题间。
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。
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。
医疗健康大数据指导2024年的医疗决策
德水平。
行业内最佳实践案例分享
案例一
某医疗机构建立完善的隐私保护 制度，通过技术手段和管理措施 ，确保患者数据的安全性和隐私
性。
案例二
某数据运营商在医疗健康大数据 处理过程中，严格遵守伦理规范 ，保障数据质量和可靠性，为医
疗决策提供有力支持。
案例三
某第三方机构在医疗健康大数据 共享环节，采用去标识化、加密 等技术手段，确保数据共享的安
医疗健康大数据指导2024年的医 疗决策
汇报人：XX 2024-02-01
目 录
• 医疗健康大数据背景与意义 • 数据采集、整合与标准化建设 • 挖掘分析技术在医疗健康领域应用 • 隐私保护和伦理问题探讨 • 政策支持与产业协同发展策略 • 总结回顾与未来展望
01 医疗健康大数据背景与意 义
大数据时代背景
数据安全。
标准化建设进程及成果展示
制定标准
参照国际和国内相关标准，制定 医疗健康大数据的采集、存储、
处理和应用标准。
推广实施
通过培训、宣传等方式，推广实施 标准化建设，提高数据质量和应用 效果。
成果展示
展示标准化建设成果，包括数据质 量提升、应用效果改善等，增强各 方对标准化建设的信心和认可度。
质量评估与持续改进计划
应用将更加广泛和深入。
02
实时数据监测与预警系统建设
基于实时数据流的监测和预警系统将成为未来医疗健康大数据发展的重
要方向。
03
个性化医疗与健康管理
利用大数据分析技术，实现个性化医疗方案制定和健康管理服务将成为
可能。
下一步工作计划部署
完善数据治理体系
建立健全的数据治理体系，确保数据的规范性、 准确性和安全性。
医保大数据监管及风控服务要求
医保大数据监管及风控服务要求1.项目背景1、两定机构快速增长。
定点医疗机构和定点零售药店（以下简称“两定机构”）数量增长迅猛。
《国务院关于第一批62项中央指定地方实施行政审批事项的决定》（国发〔2015〕57号）的实施，我市全面取消了社会保险行政部门实施的两定资格审查项目，两定机构数量快速上升，增幅达150%。
2、医疗保险参保人数量增长。
截至2020年9月，基本医疗保险参保同比2016年增长23.07%。
3、监管人员严重不足。
2016年至2020年，医保监督专（兼）职工作人员从59人降至52人，人均监管两定机构从40余家增加至120家，人均监管参保人从20万人增加至30余万人，医保监督工作人员严重不足。
4、医保业务系统产生数据量大。
医保业务系统每天记账数据约60万笔，每年约2亿笔记账数据。
5、医保智能审核系统未能发现复合型违规情况。
虽然市医保中心已开展记账数据“T+1”日审工作，但日审规则是对单条记账数据进行审核，由于医疗临床的复杂性、诊疗行为的整体性和参保人就诊的多样性，有些医保违规行为通过日审可能无法发现，需要通过大数据多维度、立体分析发现疑点数据。
对单个医保违法违规行为特点进行剖析研究，形成复合型规则，从点到面，以点扩面，对全市医保记账数据进行大数据分析，发现全量此类违法违规行为的线索。
为贯彻落实《国务院办公厅关于推进医疗保障基金监管制度体系改革的指导意见》文件精神，“建立和完善医保智能监控系统，加强大数据应用”，进一步维护我市医疗保障基金安全，实现我市医疗保障事业可持续发展，我处拟委托有资质、有经验、实力强的第三方力量开展医保大数据监管及风控工作。
2.服务要求(一)服务内容1、数据采集处理服务：与医保业务系统进行对接，根据国家医保局对基金监管数据标准，对全量医保业务系统记账数据进行采集和处理，将非标准化数据转化为满足大数据风控工作要求的标准化数据，以提升数据分析的精准性。
项目所采用的数据标准应与国家医保局发布的15套统一的编码标准相统一。
健康医疗大数据应用开发方案
健康医疗大数据应用开发方案第一章绪论 (2)1.1 研究背景 (2)1.2 研究目的与意义 (3)第二章健康医疗大数据概述 (3)2.1 健康医疗大数据的定义 (3)2.2 健康医疗大数据的特点 (3)2.2.1 数据量大 (3)2.2.2 类型多样 (4)2.2.3 价值密度高 (4)2.2.4 增长速度快 (4)2.3 健康医疗大数据的类型 (4)2.3.1 电子病历数据 (4)2.3.2 医学影像数据 (4)2.3.3 病理切片数据 (4)2.3.4 公共卫生数据 (4)2.3.5 药物研发数据 (4)2.3.6 互联网医疗数据 (4)第三章数据采集与整合 (5)3.1 数据来源 (5)3.2 数据采集方法 (5)3.3 数据整合与清洗 (5)第四章数据存储与管理 (6)4.1 数据存储技术 (6)4.1.1 关系型数据库存储 (6)4.1.2 非关系型数据库存储 (6)4.1.3 分布式存储 (6)4.2 数据管理策略 (6)4.2.1 数据分类与整合 (7)4.2.2 数据清洗与预处理 (7)4.2.3 数据分析与挖掘 (7)4.3 数据安全与隐私保护 (7)4.3.1 数据加密 (7)4.3.2 访问控制 (7)4.3.3 数据审计 (7)4.3.4 隐私保护 (7)第五章数据分析与挖掘 (7)5.1 数据分析方法 (7)5.2 数据挖掘技术 (8)5.3 应用场景与案例 (8)第六章健康医疗大数据应用开发框架 (9)6.1 应用开发流程 (9)6.2 应用开发关键技术 (9)6.3 应用开发平台与工具 (10)第七章健康医疗大数据应用案例 (10)7.1 智能诊断与辅助决策 (10)7.1.1 肺结节智能诊断系统 (10)7.1.2 心电图智能分析系统 (11)7.1.3 病理切片智能识别系统 (11)7.2 个性化医疗与健康管理 (11)7.2.1 基因组数据分析与应用 (11)7.2.2 智能穿戴设备与健康管理 (11)7.2.3 药物重定向与个性化用药 (11)7.3 医疗资源优化与调度 (11)7.3.1 医疗资源分布与优化 (11)7.3.2 智能预约与调度系统 (12)7.3.3 疾病预测与防控 (12)第八章政策法规与标准规范 (12)8.1 国内外政策法规概述 (12)8.2 健康医疗大数据标准规范体系 (12)8.3 政策法规对应用开发的指导作用 (13)第九章市场前景与投资策略 (13)9.1 市场前景分析 (13)9.2 投资策略与建议 (14)9.3 成功案例分析 (14)第十章总结与展望 (14)10.1 研究成果总结 (14)10.2 存在问题与挑战 (15)10.3 未来发展趋势与展望 (15)第一章绪论1.1 研究背景信息技术的飞速发展，大数据技术在各个行业中的应用日益广泛，健康医疗领域也迎来了大数据时代。
数字化医院大数据平台建设方案
医疗数据的价值未得到充 分利用，存在信息孤岛、 数据冗余等问题。
近年来，大数据、人工智 能等技术的快速发展，为 医院数据治理和利用提供 了新的机遇。
项目意义
提升医院管理水平
通过大数据平台建设，实现数据规范化、 标准化，提高医院管理效率。
辅助临床决策
通过对海量数据的挖掘和分析，为医生提 供更加准确的诊断建议。
加强数据安全和隐私保护
随着社会对数据安全的关注度不断提高，需要进一步加强数据的安全和隐私保护措施，确 保数据的安全性和可靠性。
谢谢您的聆听
THANKS
04
数字化医院大数据平台技术方案设计
技术架构设计
架构模式
采用分布式、微服务的 技术架构，以实现高可 用、可扩展性及安全性 。
技术栈选择
基于开源技术，选用适 合大数据处理的 Hadoop、Spark等框 架，以及适合数据存储 的HDFS、HBase等。
平台部署
在云平台上部署，利用 云资源进行弹性扩展。
质量。
辅助决策支持
大数据平台能够为医院领导提供全 面、准确的数据支持，帮助他们做 出科学、合理的决策。
提升科研水平
大数据平台能够为科研人员提供丰 富的数据资源和先进的技术手段， 促进医学研究和教育水平的提升。
03
数字化医院大数据平台建设需求分析
数据采集与存储
数据源多样化
支持从HIS、LIS、PACS、EMR 等业务系统采集数据，同时也能 整合社交媒体、患者反馈等外部
降低医疗成本和风险。
科研教学
为科研人员提供丰富的病 例数据、流行病学调查等 数据支持，促进医学研究
和教育。
运营管理
通过对医院内部各项业务 数据的分析挖掘，优化医 院资源配置，提高运营效
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典型特点
• 建设智慧医院系统、区域 卫生系统、家庭健康系统， 实现智能医疗；
• 利用物联网、穿戴式设备 等技术，实现移动医疗；
• 通过大数据分析提供个性 化智能化的医疗健康服务
医疗服务发展趋势：
以医疗健康服务为核心，移动互联技术为工具，形成数据驱动型医疗健康服务生态系统
医院
80%药品的流通数据
医疗费用、医保数据
8
医院拥有最丰富的医疗行业大数据
院内系统 HIS CIS LIS PACS EMR HER数据库 HERP数据库 医学影像库
……
院外系统
医保/新农合
移动医疗 应用
公共卫生信 息平台
区域卫生信 息平台
社区卫生信 息平台
传统医疗
数字医疗
智慧医疗
典型特点
• 医院信息化程度不足，手 工录入诊疗信息，医疗系 统之间信息不互通共享， 部分依靠纸质方式传输；
• 管理系统不完善，流程不 合理，资源调度不及时；
• ……
3
典型特点
• 医疗设备数字化、网络化， 自动采集、传输、共享完 整的医疗信息；
• 医院管理信息化，优化就 诊流程，公开诊疗信息；
健康教育
运营管理
收费管理
就诊分析
临床路径分析
临床研究
病床管理
财务管理
供应链& 库存管理
13
医疗费用分析 财务报表及预测 财务流程优化 企业绩效管理
药品供应管理
存在信息孤岛，造成数据集成性、准确性问题； • 生产系统主要支撑医疗业务开展，无法承受海量数据分析，医院运营管理、治理管理
等 主要依靠人工统计. 缺乏数据分析
• 电子病历中蕴含丰富的信息，缺乏有效手段提取电子病历中的关键信息； • 缺乏数据挖掘分析应用方向和案例，无法挖掘大数据价值.
11
医疗大数据分析需求 医疗大数据分析框架
降低医疗费用
加强医保欺诈 监管
基本药物临床 应用分析
设计面向患者 和医生的 新险种
市场和销售 推广
提升全民健康 水平
7
医疗行业大数据的关键卡位：医院
医药、医疗、医保的数据汇集于医院；近 80%的药品在医院中实现销售，患者在医 院接受医疗服务，医保的主要支出配置在医院；医院是医疗大数据的关键卡位.
医疗服务数据
……
医疗器械
生产数据
销售数据
……
药品销售
药品生产
药品销售
……
物流配送
分布情况
物流配送
……
支付数据
银行支付
社保支付
微信支付
就诊卡
支付宝 ……
健康产品
可穿戴设备 互连网医疗 健康保健
医疗行业大数据的应用需求示例
综合卫生管理
公共卫生管理
卫生资源管理
医疗服务质量与 安全管理
疾病预防控制 疾病管理
卫生费用分析预 测
疗养 宁养 残疾 死亡
慢病 养老 心理 基因 保险 美容 保健
卫生监管 疾病预防 机构 控制中心
卫生监 督所
其他医疗 机构
其他机构
药企
保险
卫生资源 卫生管理
疾病预防 与控制
环境 生态 水质 气候
公共场所 餐饮
急救 输血 体检 美容 保健
基因测序 药品研发 社会保险 药品追踪 商业保险 药品反应 药品销售
• 经济形态转变： 消费互联网 产业互联网/互联网+
生产效力的提升 产品服务的创新 医疗健康大 数据共享
信息资源的开放 商业模式的革新
4
医疗大数据的来源
计划 生育
预防
检查
治疗
康复
转归
其他
计划 生育 妇幼
饮食 运动 免疫 心理
体格 检查 检验
诊断 用药 检查 病理 检验 手术 治疗
运动 理疗 预防
5
医疗行业生态系统主要包含3类主体
医疗机构、区域管理、合作伙伴
医疗机构数据
临床数据
患者资料
预约信息
挂号登记
出入院信息 会员管理
费用信息
诊疗信息
医嘱处方
电子病历
检验过程
检验结果
ICU信息
检查过程
检查报告
影像资料
NIS信息
手麻管理
体检系统
机构信息
医生信息
……
医院管理
人力资源
设施管理
供应链
管理会计
预算管理
药品监管
提高临床业务 医疗安全保障
质量和服务 效率
医疗质量管理 优质医疗服务 疾病分析预测 院长决策支持 绩效考核分析
规范化治疗 临床决策支持 辅助临床诊断 就诊行为分析 医学科研支持
降低医疗费用 个人健康管理 个体化医疗 疾病分析预测
基因测序
个人日常感官 数据
药物研发
药品销量统计
精准营销
药品作用追踪 药品销量预测 降低研发成本 降低物流成本 增加销售额
银行系统
……
9
医疗行业（医院）大数据的类型
一、结构化数据 • 临床诊断、门诊处方、住院医嘱、检验报告、用药记录等诊疗记录数据 • 门诊挂号、门诊收费、住院收费、成本核算、绩效考核等财务、经管数据 • 药品库存与流通、卫生材料库存与消耗等后勤管理数据 二、半结构化数据 • 电子病历、检查报告、手术报告等数据采用HL7或者其他XML格式存储 • 上述半结构化数据格式随相关标准、医院系统建设的变化而不断演变，很
专题分析应用案例
12
医疗行业业务改进机会：医疗机构
关键业务领域
业务改进机会
患者服务 &体验
患者&会员沟通 患者&会员挽留 患者处方采集 客户分群分析
医疗质量管理
住院医疗质量 特定（单）病种 重症医学(ICU)
与安全
质量
质量监测
合理用药 监测
医院感染控制 质量监测
健康管理
慢性疾病 管理
预防保健
用药管理
医疗行业大数据分析案例交流
医疗大数据分析需求 医疗大数据分析框架
专题分析应用案例
2
医疗行业发展阶段：
大数据时代，医疗行业开始由传统医疗迈向智慧医疗
随着移动互联、穿戴式设备、大数据等新兴技术与商业模式的结合与发展，医疗行业将发 生颠覆性变革，医疗各个领域全面开启智能化的时代，从传统医疗开始迈向了智慧医疗.
规划信息
考勤情况
绩效考核
考勤情况
其它数据
呼叫中心
微博论坛
……
6
区域平台数据
人口数据
基本信息
社会信息
亲属信息
社会保障
健康信息
……
区域管理
医疗政策
医疗资源
公共卫生
医保社保
健康档案
……
妇幼数据
分娩生产 新生儿筛查 免疫接种
儿童保健
妇女保健
……
疾控数据
疾病预防
疾病控制
……
合作伙伴数据
保险数据
商业保险
其它保险
难制定统一的标准，给数据访问和交换带来较大挑战 三、非结构化数据 • 医学影像：CT、MRI、B超、病理等医技检查所产生的非结构化数据（图
片、视频等） • 医学影像类数据大小不一，从数百KB到数百MB，单个病人一次就诊需要
存储或者调阅数百张影像
10
医疗行业（医院）大数据应用面临的主要挑战
缺乏数据整合 • HIS、CIS、LIS、PACS、HRP等系统由不同厂商提供，系统之间相互独立、数据分散、