医疗行业大数据方案
医疗大数据解决方案
医疗大数据解决方案随着信息技术的发展和医疗领域的进步，医疗大数据应运而生，成为促进医疗信息化、提高医疗质量和效率的重要手段。
医疗大数据解决方案是通过收集、处理和分析大量医疗数据来为医生、研究人员和决策者提供有价值的信息和洞察力。
下面将介绍几种医疗大数据解决方案。
1.个性化医疗个性化医疗是指根据患者的个体差异、基因信息以及其他临床数据，针对每个患者的疾病进行定制化的治疗方案。
医疗大数据可以帮助医生快速获取和分析患者的多方面数据，比如基因组测序数据、临床医疗记录、生物标记物数据等，从而为医生提供更准确和更全面的诊断和治疗建议。
2.疾病预测和监测医疗大数据可以帮助医生预测和监测疾病的发展和进展。
通过分析大量病历、病理学、生物标志物等数据，可以建立疾病模型和预测模型，帮助医生及时预测患者的疾病进展和潜在风险，并作出相应的干预措施。
此外，医疗大数据还可以帮助监测全国范围甚至全球范围内的疫情和流行病情况，为政府决策提供科学依据。
3.临床决策支持医疗大数据可以为医生提供临床决策支持，帮助他们更准确地诊断疾病、选择治疗方案和预测治疗效果。
通过对大量患者的临床数据进行分析，医疗大数据可以提供数据驱动的指导方针和治疗建议。
医生可以根据这些信息制定个体化的治疗策略，提高治疗的准确性和效果。
4.医疗资源管理医疗大数据可以帮助医院和医疗机构管理医疗资源，提高资源利用的效率和公平性。
通过收集和分析大量的医疗数据，可以对医疗资源的分配和使用情况进行监测和优化，提高医疗资源的利用率和满意度。
此外，医疗大数据还可以帮助医院和医疗机构制定有效的医疗政策和策略，提高医疗服务的质量和效率。
5.药物研发和临床试验医疗大数据可以帮助药物研发和临床试验的设计和实施，加快新药的研发和上市。
通过对大量临床数据、生物标志物数据、基因组数据等进行分析，可以发现新的靶点和药物作用机制，帮助科学家设计更准确和有效的药物试验。
此外，医疗大数据还可以帮助研究人员收集和整合临床试验数据，提高数据的质量和效果，加快药物研发的进程。
智慧医疗大数据解决方案
数据清洗与预处理
数据去重与补全
01
去除重复数据，补充缺失数据，确保数据的有效性。
数据标准化与归一化
02
将不同来源的数据进行标准化处理，使其具有可比性。
数据分类与标签化
03
根据数据特征进行分类，并为每个数据项添加标签，便于后续
数据挖掘与分析。
数据挖掘与分析
公共卫生管理
通过大数据分析，为政府和卫生部门提供决策依据，优化公共卫生 资源配置。
优化医疗资源配置
资源共享
通过数据整合和共享， 实现医疗资源跨区域、 跨机构共享，提高资源 利用效率。
精细化管理
以大数据为支撑，实现 医疗资源的精细化管理 ，提高运营效率和质量 。
成本控制
通过对医疗成本的数据 分析，找出成本控制的 关键环节，降低医疗费 用。
大数据技术的发展
随着互联网、物联网、人 工智能等技术的不断发展 ，大数据技术也在不断进 步。
大数据技术的分类
按照处理数据的类型，大 数据技术可以分为结构化 数据、半结构化数据和非 结构化数据。
医疗大数据的来源
医院信息系统
医院的信息系统是医疗大数据的主要来源之一，包括电子病历、 影像诊断、实验室数据等。
个性化健康管理
为病人提供个性化的健康管理计划，包括饮食、运动、药物等方面的 建议，帮助病人更好地控制疾病和保持健康。
精准化疾病预测
疾病风险评估
通过数据分析，评估每个人患某种疾病的风险，为高危人群提供及 时的预防和治疗建议。
流行病预测
通过对历史数据和实时数据的分析，预测某种流行病的发病趋势和 传播范围，为政府和医疗机构提供决策依据。
医疗大数据的管理和应用方案
医疗大数据的管理和应用方案随着医疗技术的不断进步，医疗数据的规模和种类也在不断增加。
如今，医疗大数据已经成为医疗行业不可或缺的一部分。
然而，如何管理和应用这些大数据，仍然是一个需要解决的难题。
一、医疗大数据的种类医疗大数据包括很多种类：医生诊断数据、药品数据、病历数据、检查数据、生命体征数据等等。
这些数据都是非常宝贵的医疗资源，可以用来辅助临床诊断、指导治疗决策、改善疾病预防和管理等等。
然而，由于数据量太大，传统的人工管理已经不再适用。
二、医疗大数据的管理方案为了更好地管理医疗大数据，我们需要借助一些技术手段。
数据以数字化的形式存在，可以通过数据挖掘和人工智能技术来进行管理。
其中，数据挖掘技术可以发掘数据中的规律、趋势和关联性，人工智能技术可以对医疗数据进行分类、比对和分析。
这些技术的运用可以将医疗大数据分析得更加深入和有价值。
此外，为了更好地管理医疗大数据，我们还需要建立一套完善的数据管理体系。
首先，要注重数据的采集和存储。
医疗机构需要建立标准化的数据采集流程和数据存储系统，确保医疗数据的准确性和完整性。
其次，要注重数据的安全性和隐私保护。
医疗机构需要建立完善的数据安全管理体系，确保医疗数据不受到非法的获取和使用。
最后，要注重数据的共享和开放。
医疗机构应该遵循数据共享的原则，将医疗大数据开放给有需要的研究机构或其他医疗机构。
三、医疗大数据的应用方案通过数据挖掘和人工智能技术，我们可以将医疗大数据进行深度分析，并得到相应的应用方案。
比如，针对某种疾病，我们可以通过对其相关数据的分析，找到最有效的治疗方法；或者我们可以通过对某种药品的数据进行分析，找到其最佳的使用方法。
此外，我们还可以通过医疗大数据进行疾病预测、人群监测和健康管理等等。
四、医疗大数据的挑战与未来医疗大数据的应用还面临着一些挑战。
比如，数据质量问题、数据隐私问题、数据标准问题等等。
这些问题需要持续的技术创新和政策支持来解决。
不过，医疗大数据的未来还是非常广阔和光明的。
大数据医疗服务策划书3篇
大数据医疗服务策划书3篇篇一大数据医疗服务策划书一、项目背景随着信息技术的不断发展，大数据已经成为了推动医疗行业创新和发展的重要力量。
大数据医疗服务可以帮助医疗机构更好地管理患者信息、提高医疗服务质量和效率，同时也可以为患者提供更加个性化的医疗服务。
二、项目目标1. 提供全面、准确、及时的医疗数据服务，帮助医疗机构和医生更好地了解患者病情，制定更加精准的治疗方案。
2. 提高医疗服务质量和效率，减少医疗差错和误诊率，提升患者满意度。
3. 为患者提供更加个性化的医疗服务，根据患者的病情和需求，提供定制化的治疗方案和健康管理建议。
4. 推动医疗行业的数字化转型，提高医疗行业的整体水平和竞争力。
三、项目内容1. 医疗数据采集：通过各种渠道采集医疗数据，包括电子病历、医学影像、检验报告等。
2. 医疗数据存储：建立医疗数据存储系统，对采集到的医疗数据进行分类、存储和管理。
3. 医疗数据分析：利用大数据技术对存储的医疗数据进行分析，提取有价值的信息和知识。
4. 医疗数据应用：将分析得到的医疗数据应用于临床决策、疾病预测、药物研发等领域，为医疗机构和医生提供决策支持。
5. 个性化医疗服务：根据患者的病情和需求，提供定制化的治疗方案和健康管理建议。
四、项目实施计划1. 项目启动阶段：成立项目团队，制定项目计划，明确项目目标和任务分工。
2. 数据采集阶段：通过与医疗机构合作，采集医疗数据，并对数据进行清洗和预处理。
3. 数据存储阶段：建立医疗数据存储系统，对采集到的医疗数据进行分类、存储和管理。
4. 数据分析阶段：利用大数据技术对存储的医疗数据进行分析，提取有价值的信息和知识。
5. 数据应用阶段：将分析得到的医疗数据应用于临床决策、疾病预测、药物研发等领域，为医疗机构和医生提供决策支持。
6. 个性化医疗服务阶段：根据患者的病情和需求，提供定制化的治疗方案和健康管理建议。
五、项目预期效果1. 提高医疗服务质量和效率，减少医疗差错和误诊率，提升患者满意度。
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。
医院大数据运营方案
医院大数据运营方案一、前言随着信息技术的飞速发展和医疗技术的日益先进，医院大数据运营已成为现代医院发展的关键环节。
通过收集、整合、分析医院的各类数据，可以帮助医院更好地管理资源、提高医疗质量、降低成本、提高效率，为患者提供更好的医疗服务。
本文将针对医院大数据运营方案进行研究和讨论，探讨大数据在医院管理中的应用和发展前景。
二、医院大数据的应用场景1. 医疗资源管理医院大数据可以帮助医院管理者更好地了解和分析医疗资源的分布和利用情况，从而优化医院资源配置。
通过大数据分析，医院可以实现对医疗资源（包括医生、护士、设备、药品等）的有效调配，避免资源的浪费和过度使用，提高整体效益。
2. 疾病预测与预防医院可以利用大数据分析技术对患者的病历数据和生活习惯进行分析，预测患者可能患病的风险，并采取相应的预防措施。
通过大数据分析，医院可以实现对患病人群的精准识别和预防干预，降低疾病的发病率和死亡率。
3. 临床决策支持医院大数据可以帮助医生进行临床决策，提供临床数据分析和预测模型，帮助医生更好地制定诊疗方案，提高诊疗效果。
4. 患者管理和服务医院大数据可以帮助医院更好地了解患者的诊疗需求、健康状况和生活习惯，为患者提供更个性化、精准的医疗服务，提高患者满意度和忠诚度。
5. 医院质量管理医院可以利用大数据分析技术对医疗质量和安全进行监测和管理，及时发现问题和潜在风险，采取相应的改进措施，确保医疗质量和安全。
6. 医疗研究和创新医院可以利用大数据分析技术对医学研究和创新进行支持，发现新的疾病规律和治疗方法，促进医学科学的发展。
以上是医院大数据的主要应用场景，可以看出大数据对医院管理具有重要的意义。
下面将结合实际情况，提出医院大数据运营方案。
三、医院大数据运营方案1. 数据收集与整合医院需要建立完善的数据收集和整合系统，包括电子病历系统、医院信息管理系统、医学影像系统、实验室检验系统等，对医院内部和外部的各类数据进行收集和整合。
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。
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。
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医疗行业大数据方案
目录
1.医疗行业大数据发展背景 (3)
2.医疗行业数据分析 (3)
3.医疗大数据方案设计 (4)
4.方案收益 (7)
1.医疗行业大数据发展背景
在过去的30年间，我国的医疗行业经历了医改、新医改，医疗信息化也经历了从数字化、四梁八柱、35212等不同的发展阶段，信息技术的发展使数字化医疗日趋成熟。
云计算、大数
据等新兴技术的推动又给医疗信息化及新医改带来了新的契机，本文将从大数据的角度进行分
析，探讨医疗信息化的发展方向。
如何把医疗大数据转换为经济价值，“关键是怎么能够提取出与诊疗有关的数据。
”医疗
行业的大数据集量大且繁杂，其中蕴含的信息价值也多样且丰富，如果能够对其进行有效的存
储、处理、查询和分析，那么就可对于小到辅助某个临床医生做出更为科学和准确的诊断和用
药决策，或帮助某个医院根据患者潜在需求开发全新个性化服务及自动服务，大到帮助相关研
究机构突破医疗方法和药物革新，或支持地区甚至全国医疗行业主管部门优化医疗资源及服务
配置，提供前所未有的强力支持。
然而，如何将海量、复杂的数据的存储、处理和保护成本降至最低，同时还能对此进行实
时或准实时的处理、查询需求响应以及智能、深入的分析，推出针对医疗行业大数据设计和优
化的智能管理、分析、查询及存储平台，来替代传统关系型数据库平台，顺利帮助用户跨迈大
数据应用这道门槛。
2.医疗行业数据分析
根据医疗数据的所属部门，通常将其分为医疗管理机构及医疗服务机构，不同机构的应用系统各不相同，其数据类型及数据量也大相径庭。
分析如下：
数据来源：数据通常来源于诸如公共卫生系统（妇幼、防疫、血站等）、院内系统、及对
两种系统融合的区域卫生平台。
数据规模：由于公卫系统相对独立，其数据量相对较小，通常情况下，单一公卫系统中一
年的数据规模约为10T；院内系统的应用类型繁多，诸如CISC、PACS等均会产生大量的数据，普通三甲医院的数据规模约为几十T；区域平台是基于EMR（个人健康档案）及EHR（个人电子病历）建立的，其数据量比上述两种系统的总和还要庞大，通常的市级区域卫生平台的一年
的数据规模约为上百T。
数据类型：根据日趋完善的国家标准，各系统产生的数据格式也日趋标准，但由于医疗的
业务系统诸多，数据类型也呈现多样化趋势。
不仅仅具有病人主索引系统中的结构化数据，PACS 系统中还存在Dicom、JPG的文件，手术系统中还会有视频文件，用于病历中的XML文件也是医疗应用中重要的数据类型之一。
3.医疗大数据方案设计
对医疗数据的采集、存储、分析、展示是医疗大数据方案的核心立足点。
下图是医疗大数
据的设计模型：
该模型由大数据支撑平台及大数据应用平台构成。
大数据支撑平台是医疗大数据应用的基
础环境，利用大数据管理的手段对不同的基础硬件、基础软件、开发平台从架构上进行规划，
从而满足医疗行业大数据应用平台的需求。
大数据应用平台则通过建立一套信息化、标准化、
智能化的决策支持应用系统，可方便医疗管理机构及医疗服务机构进行卫生管理和决策指导。
的医疗大数据系统主要为医疗卫生规划指导、监督管理、资源协调、疾病防控等方面提供服务。
大数据支撑平台
大数据支撑平台包括基础设施层、数据存储层、数据处理层、应用层以及管理层。
基础设施层由专为大数据定制的服务器及网络构成的集群组成，是构建大数据应用的硬件平台。
数据源所涉及的对象包括医疗机构、社康、门诊，以及区公卫机构，医疗机构的HIS、LIS、PACS、CIS；社康HIS、CIS、CHSS以及公卫疾控系统、传染病上传系统等数据构成总体架构最基本数据源，数据源通过医疗机构、社康、公卫等的前置机进行采
集，再通过前置机内置路由网关传输到数据平台，数据源层完成了各个分散系统的数据采集及传输。
数据存储层则基于并行数据库系统以及Hadoop发行版及标准数据库实现。
用来存储从每个医疗数据源收集来的海量结构化和非结构化数据，
数据处理层对数据进行处理，其处理内容包含：数据清洗、数据校验、数据转换。
处
理对象包含标准数据及非标准数据，处理的数据结构包括非结构化数据、半结构化数据及结构化数据（如非结构化数据的简单分析--过滤和统计、基于计算模型进行结构化数据和非结构化数据的统一关联和统计处理、复杂的分析和挖掘以及复杂问题的近似模糊求解等操作）。
被处理的数据最终转化成符合医疗卫生信息化标准的卫生综合
数据，标准数经过ETL后存入医疗中心数据仓库，为大数据应用做数据准备。
数据应用层为大数据应用平台提供类型丰富的访问接口，包括Search API、Pig、Hive
QL以及专为用户设计的SJDBC（类JDBC）和UDF（用户自定义函数）接口，方便
用户的使用。
大数据支撑平台针对医疗行业大数据应用特点，采用多项创新的结构化与非结构化数据一
体化处理、并行处理、SQL/MapReduce统一执行引擎、分布式容错及自动故障处理、复杂数
据类型关联分析、多IP通路负载均衡、处理任务断点执行、动态扩展等技术，从服务器、网络、操作系统到软件层逐层优化，保证系统具有高性能、高可靠、易扩展、易使用等特点，同时为
大数据支撑平台设计了图形化的统一管理系统，简化用户的管理和维护工作。
大数据应用平台
医疗大数据应用平台将医疗卫生数据中心仓库的数据经过ETL后，集中到数据集市，数据集市中的数据经过OLAP和数据挖掘分析引擎处理后，应用于大数据的报表展现、卫生数据统
计、决策分析、数据挖掘、疾病预警、预测等。
通过应用系统，提供给使用者直观展示。
其应用方向可包括医疗收入、患者负担、工作负荷、工作效率、疾病监控等多个主题。
各
主题分析都基于大数据技术构建，通过采集不同医疗机构业务系统数据，对各项医疗业务进行
汇总统计、构成分析、对比分析、因素分析、增量函数分析等，并通过各种图表形象、直观的
表达出来，能够有效的反映医疗管理机构或服务机构的整体运营、管理等情况。
同时有利于管
理层正确分析并做出有效决策，强化医卫管理，优化资源配置、控制不合理因素。
4.方案收益
该方案旨在建设一套信息共享化、决策智能化、管理科学化的医疗大数据应用系统。
通过
该系统，可以对治疗安全质量、医疗收入、患者负担、工作负荷、工作效率、疾病监控、在线
监管等多个角度进行探索。
其有效地将医疗质量安全目标分解到具体监控指标，通过管控指标
的设置与分发，事中进行环节质控与监测，事后进行对标总结与PDCA持续优化改进，使医疗管理从被动型、粗放型的管理，转向前瞻性、主动性和精细化的管理。
利用的医疗大数据平台
可以：
辅助科学决策：充分利用区域平台采集的大量医疗和卫生数据，采用先进的BI信息分析、挖掘、视图展示等技术，进行数据多维分析和挖掘，趋势、预测分析和规划，为各级政府部门
的科学决策提供及时、准确、全面的信息支撑，同时提高对深化医疗卫生体制改革中各项任务
实施情况的动态监测和宏观的调控能力；
实时、动态监管：改变以往人工统计报表和人工填报评估系统来监管和考核的方式，帮助
政府卫生主管部门更科学地、更有效地实施规划、执行、监管等管理职能，对医疗机构进行实
时和动态的监管；
医疗信息服务：为医疗科研和其他机构提供医疗卫生方面的数据分析、挖掘和信息共享服务。
优秀的报表：报表数据统计查询及时、快速，具备丰富的可视化表现形式（表，Dashborad , 仪表盘，驾驶舱,地图GIS)，多维分析，可以跨系统异构；
高效可靠的性能：处理大批量数据不延迟，数据库查询快，对业务系统无影响，不会影响
其他系统的使用或者瘫痪；支持多维数据结构，具有大量数据进行分布式处理功能，同时系统
能自动升级，异构跨平台。