医疗健康大数据可视化分析平台建设和应用总体解决方案
医院数据中心平台的建设和应用方案
医院数据中心平台的建设和应用方案在当今数字化医疗的时代，医院数据中心平台的建设成为了提升医疗服务质量、优化医疗资源配置以及推动医院管理现代化的关键举措。
一个高效、稳定且安全的数据中心平台能够整合医院内各类信息系统的数据，实现数据的共享与交换，为医疗决策提供有力支持，为患者提供更优质的医疗服务。
下面将详细阐述医院数据中心平台的建设和应用方案。
一、建设目标与需求分析（一）建设目标1、实现数据的集中存储与管理，确保数据的完整性、准确性和一致性。
2、打破信息孤岛，促进各业务系统之间的数据流通与共享。
3、提供快速、准确的数据查询与分析功能，支持医院的决策制定和管理优化。
4、保障数据安全，符合医疗行业的法规和标准。
（二）需求分析1、业务需求：了解医院各科室的业务流程和数据需求，包括门诊、住院、医疗影像、检验检查等。
2、性能需求：根据医院的业务量和数据增长速度，评估数据中心平台的处理能力、存储容量和响应时间等性能指标。
3、安全需求：确定数据的访问权限控制、数据加密、备份与恢复策略等安全要求。
4、兼容性需求：考虑与现有信息系统的集成和兼容，以及对未来新系统的扩展支持。
二、技术架构设计（一）数据存储架构1、采用分布式存储系统，如 Hadoop 分布式文件系统（HDFS）或对象存储，以满足海量数据的存储需求。
2、建立数据仓库，用于整合和存储结构化数据，便于数据分析和报表生成。
（二）数据处理架构1、引入大数据处理框架，如 Spark 或 Flink，实现对大规模数据的快速处理和分析。
2、利用数据清洗和转换工具，对原始数据进行预处理，提高数据质量。
（三）数据接口与集成1、制定统一的数据接口标准，确保各业务系统能够与数据中心平台进行无缝对接。
2、采用中间件技术，如 ESB（企业服务总线），实现数据的交换与共享。
（四）安全架构1、部署防火墙、入侵检测系统等网络安全设备，保障数据中心平台的网络安全。
2、实施用户身份认证和授权管理，控制数据的访问权限。
健康医疗大数据中心建设方案
建设需求
01
满足医疗健康行业监 管和服务需求
建设健康医疗大数据中心，需要满足 国家、地方和行业对医疗健康行业的 监管和服务需求。
02
提高医疗服务质量和 效率
通过建设健康医疗大数据中心，可以 实现医疗数据的共享和利用，提高医 疗服务的质量和效率。
03
促进健康医疗产业的 发展
建设健康医疗大数据中心，可以促进 健康医疗产业的发展，推动健康医疗 服务的创新和升级。
THANKS
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数据应用和服务
将处理和分析后的医疗数据应用到医疗服务中， 提供更加便捷、高效、优质的医疗服务，包括在 线咨询、预约挂号、远程医疗等服务。
03
健康医疗大数据中心的架构和技术方 案
架构设计原则
高可靠性原则
健康医疗大数据中心需要具备高度 可靠的数据存储和管理能力，能够 保证数据的完整性和安全性。
扩展性原则
数据查询与处理
采用SQL等查询语言，实现对数据的查询、统计、分析 和挖掘等操作。
数据安全与隐私保护
制定严格的数据安全和隐私保护措施，确保数据的安全 性和隐私性。
05
健康医疗大数据中心的接口和数据交 换方案
数据接口设计原则
01
02
03
标准化原则
采用国际通用标准，如 HL7、DICOM等，保证 数据的通用性和可互操作 性。
通过对海量医疗数据的分析，可以及 时发现和预测公共卫生事件，帮助政 府部门制定更加科学、精准的公共卫 生管理策略。
带动产业创新发展
健康医疗大数据中心的建设可以吸引 更多的技术创新和创业人才，推动健 康医疗产业链上下游的创新发展，培 育新的经济增长点。
重要性
要点一
适应社会发展需求
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。
医疗大数据分析平台设计与实现
医疗大数据分析平台设计与实现医疗大数据是近年来医疗行业中的一个热门话题。
随着医疗技术不断进步，医疗数据不断积累，如何更好地利用这些数据，提高医疗效率、降低医疗成本、提高诊疗水平已成为医疗行业的重要问题。
因此，医疗大数据分析平台的设计与实现逐渐被关注和重视。
一、医疗大数据分析平台的意义作为医疗行业的核心资产，医疗数据包含了丰富的临床、科研、管理等信息，可以帮助医疗机构和医护人员更好地制定临床诊疗方案、科学研究方向和医院管理决策。
然而，由于医疗数据的规模庞大、种类繁多，存在数据来源多、质量不一致、分散分布等问题，导致医护人员难以从中获取有效信息，制定科学化的诊疗方案。
因此，医疗大数据分析平台的设计与实现具有很大的意义，其可以：1、帮助医疗机构和医护人员更好地管理、整合和利用医疗数据，提高医疗效率和质量。
2、帮助医疗机构进行医院管理决策，提高组织效率和效益。
3、促进医学科研的发展，提高医学领域的学术水平。
二、医疗大数据分析平台的设计与实现医疗大数据的分析，需要从数据搜集、数据清洗、数据分析、数据挖掘等多个层面进行考虑。
医疗大数据分析平台的设计与实现需要符合以下原则：1、数据安全性原则。
医疗大数据属于敏感数据，涉及隐私保护和社会公众利益，设计者要考虑数据安全性。
2、数据有效性原则。
医疗大数据采集的数据要真实、准确、全面，才能支持后续的数据挖掘和分析。
3、数据系统性原则。
医疗大数据分散分布，需要设计一套完整的数据系统，以方便数据的调用和共享。
在医疗大数据分析平台的设计中需要考虑以下几个方面：1、数据源。
医疗大数据分散，需要对数据来源进行整理（如：病例历史记录、患者信息、医院采购数据等），建立一个数据中心用于存储。
2、数据清洗。
医疗大数据要求准确、全面，需要对原始数据进行清洗和筛选，去掉重复、误差、异常等数据，确保数据的质量。
3、数据结构化。
医疗数据种类多样，需要将非结构化的数据转换为结构化的数据，便于进行后续的分析。
医疗健康大数据平台的建设与应用
医疗健康大数据平台的建设与应用近年来，随着医疗健康领域的不断发展和科技的日新月异，医疗健康大数据平台的建设已经成为了医疗健康领域的必修课。
医疗健康大数据平台以数据采集、数据存储、数据分析、数据挖掘为核心技术，能够为医疗健康行业带来极大的创新和发展。
一、医疗健康大数据平台的涵义及意义医疗健康大数据平台是指以医疗健康领域为主要数据来源的大数据平台，其目的是通过采集、分析和挖掘这些数据，以达到改善医疗健康服务质量和提升医学研究水平的目的。
医疗健康大数据平台不仅可以提高医疗资源的利用率，也能够帮助医疗机构和患者更好地管理疾病和健康。
医疗健康大数据平台的实现与应用，不仅可以提高医学和生物技术研究的效率和质量，而且可以为患者和医疗工作者提供更加高效和精准的服务。
同时，医疗健康大数据平台还可以为管理部门提供更加全面和准确的数据，以指导政策的制定和落实。
因此，在当前医疗健康大数据应用和发展的趋势下，构建和利用医疗健康大数据平台具有重要意义。
二、医疗健康大数据平台的构建原则和技术体系（一）构建原则医疗健康大数据平台的构建原则是必须保证数据的科学、合法、规范、透明、安全和隐私保护，以确保平台和数据的可靠性和实用性。
同时，必须有明确的管理制度和规范化的管理流程，以确保数据的及时、准确和安全的交换。
（二）技术体系医疗健康大数据平台的技术体系包括以下方面：1、数据采集技术：数据采集是整个平台的起点，要通过互联网、用户设备、医疗设备等多种渠道采集数据，数据规模和多样性决定了平台的能力和价值。
2、数据存储技术：数据存储技术是医疗健康大数据平台的核心技术之一，要通过云计算和分布式存储等技术，实现数据的安全存储和快速检索。
3、数据分析技术：数据分析的主要目的是发现数据间的关系和模式，以便更好地了解和解决问题，数据分析技术包括数据挖掘、机器学习等。
三、医疗健康大数据平台的应用领域（一）慢性病防治慢性病是当前世界范围内的主要健康问题之一，患者数量不断增加。
医疗行业：医疗大数据分析与应用方案
医疗行业：医疗大数据分析与应用方案第一章：绪论 (3)1.1 医疗大数据概述 (3)1.2 医疗数据分析的重要性 (3)1.3 医疗大数据分析的发展趋势 (3)第二章：医疗大数据采集与处理 (4)2.1 医疗数据来源及采集方法 (4)2.1.1 医疗数据来源 (4)2.1.2 医疗数据采集方法 (4)2.2 医疗数据预处理 (4)2.2.1 数据清洗 (4)2.2.2 数据整合 (4)2.2.3 数据规范化 (5)2.2.4 特征提取 (5)2.3 医疗数据质量保障 (5)2.3.1 数据质量控制 (5)2.3.2 数据安全与隐私保护 (5)2.3.3 数据质量管理 (5)第三章：医疗大数据分析与挖掘技术 (5)3.1 数据挖掘基本算法 (5)3.1.1 决策树算法 (5)3.1.2 支持向量机算法 (6)3.1.3 聚类算法 (6)3.1.4 关联规则算法 (6)3.2 医疗数据挖掘方法 (6)3.2.1 文本挖掘 (6)3.2.3 生物信息学挖掘 (6)3.3 医疗大数据挖掘应用案例 (6)3.3.1 疾病预测 (7)3.3.2 药物推荐 (7)3.3.3 疾病分型 (7)3.3.4 疾病传播监测 (7)3.3.5 基因突变分析 (7)第四章：医疗大数据在临床决策支持中的应用 (7)4.1 临床决策支持系统概述 (7)4.2 基于医疗大数据的临床决策支持模型 (7)4.3 临床决策支持系统的应用案例分析 (8)第五章：医疗大数据在疾病预防与控制中的应用 (8)5.1 疾病预测与风险评估 (8)5.2 疾病监测与预警 (9)5.3 疾病预防策略制定 (9)第六章：医疗大数据在医疗资源优化配置中的应用 (9)6.2 基于医疗大数据的资源优化模型 (10)6.3 资源优化配置应用案例 (10)第七章：医疗大数据在医疗健康管理中的应用 (11)7.1 个人健康管理 (11)7.1.1 数据来源与采集 (11)7.1.2 健康评估与风险预测 (11)7.1.3 个性化健康管理方案 (11)7.2 群体健康管理 (11)7.2.1 群体健康数据挖掘 (11)7.2.2 疾病监测与预警 (11)7.2.3 健康教育资源整合 (11)7.3 健康管理服务体系建设 (11)7.3.1 健康管理平台建设 (11)7.3.2 健康管理人才队伍建设 (12)7.3.3 政策法规与标准制定 (12)7.3.4 健康管理服务模式创新 (12)第八章：医疗大数据在医疗政策制定与评价中的应用 (12)8.1 医疗政策制定 (12)8.1.1 引言 (12)8.1.2 数据来源与处理 (12)8.1.3 应用案例分析 (12)8.2 医疗政策评价 (13)8.2.1 引言 (13)8.2.2 评价指标与方法 (13)8.2.3 应用案例分析 (13)8.3 政策效果评估与优化 (13)8.3.1 引言 (13)8.3.2 评估与优化方法 (13)8.3.3 应用案例分析 (13)第九章：医疗大数据在医疗行业监管中的应用 (14)9.1 医疗行业监管现状 (14)9.1.1 监管体系概述 (14)9.1.2 监管挑战 (14)9.2 基于医疗大数据的监管策略 (14)9.2.1 数据采集与整合 (14)9.2.2 数据挖掘与分析 (14)9.2.3 监管决策支持 (15)9.3 监管效果评价与改进 (15)9.3.1 监管效果评价指标 (15)9.3.2 监管效果评价方法 (15)9.3.3 监管改进策略 (15)第十章：医疗大数据安全与隐私保护 (15)10.1 医疗大数据安全风险 (16)10.3 安全与隐私保护的最佳实践 (16)第一章：绪论1.1 医疗大数据概述信息技术的飞速发展，医疗行业正面临着数据量的急剧增长。
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中国城市化现状及发展趋势
➢ 据媒体报道，至2030年，中国将有60%以上的人口生活在城市里，中国改革的主轴是经济发展，而经济 发展的主要推动力量是城市化进程。
➢ 在2050年之前，中国的城市化率必须从36%提高到70%以上，这就意味着每年平均需增长1%左右的城 市化率（即每年约1000至1200万人从农村转移到城市）。
——世界卫生组织（WHO）
≠ 卫生城市
健康城市
医疗健康大数据可视化分析平台建设和应用总体解决方案
健康城市的12项评价标准
人群健康 城市基础建设
环境质量 家居与生活环境 社区作用及行动 生活方式及预防行为
医疗健康大数据可视化分析平台建设和应用总体解决方案
保健、福利及环境卫生 服务
教育及授权
就业及产业
医疗健康大数据可视化分析平台 建设和应用总体解决方案
医疗健康大数据可视化分析平台建设和应用总体解决方案
目录
CONTENTS
医疗健康大数据可视化分析平台建设和应用总体解决方案
1 建设背景及需求分析 2 医疗健康大数据解决方案 3 医疗大数据云服务中心建设 4 智慧医疗大数据分析平台建设
1 建设背景及需求分析
慢性非传 染性疾病 肿瘤、高血压、糖尿病、 心血管……
医疗健康大数据可视化分析平台建设和应用总体解决方案
不合理的 城市规划
房屋过密、绿化过少、 施工过多……
传染性 疾病
SARS、禽流感病毒、 登革热……
城市污染的后果
肺癌、胃癌、乳腺癌 已成都市白领“杀 手”。近年来，癌症 呈现年轻化、发病率 和死亡率走高的趋势。
颠覆性变革
2 医疗健康大数据解决方案
医疗健康大数据可视化分析平台建设和应用总体解决方案
健康城市项目体系
健康城市项目体系建 设由5个层级有机构成，
互相关联、互相影响， 每个层级都有各自的特 点、对项目的影响力 和利益价值。
数字化医 疗设备
远程医疗 协助服务
医院
政府
公卫服 务机构
移动智能 设备
慢病管理 服务
构建健康社会
发展健康文化
优化健康服务
医疗健康大数据可视化分析平台建设和应用总体解决方案
健康城市建设价值
政府全面掌控人群健康 信息（生活环境、居民 健康等），做好疾病预 防、控制和健康促进工 作。
医疗健康大数据可视化分析平台建设和应用总体解决方案
有效应对大规模的疾病预防和控制， 科学监管、快速反应。
收入及家庭生活支出
地方经济
人口学统计
国家政策支持
医疗健康大数据可视化分析平台建设和应用总体解决方案
健康城市建设目标
创建有利求
提高卫生服务的 及时性
医疗健康大数据可视化分析平台建设和应用总体解决方案
健康城市建设意义 营造健康环境
培育健康人群
解决数据集中和 共享问题
仅能提取少量特 定结构化数据
计算能力及自动化 商业分析能力补强
计算成本依然居高 不下
计算能力强，成 本低
可以处理多类型 数据
数据分析方法
数据管理目标
少样本的统计 分析
经营活动总结
大量样本的自 动化统计分析
企业决策支持
认知计算 深度学习 ……
借助健康大数据的运营分析，可以合 理的分配健康和医疗卫生资源，优化 政府职能，提高社会运行效率。
为政府办公、民生服务和社会治理等 提供科学的管理工具。
医疗健康大数据为提升医疗服务提供有价值的依据
企业数据
信息获取时代
以数据库的出 现为标志
兆及以下级别 几乎都是结构化数据 以周为单位 信息粒度粗
我国卫生总费用由 2010 年的 19,980.4 亿元增至 2015 年的 40,587.7 亿元，卫 生总费用占我国 GDP 的比重也不断 提升，从 2010 年的 4.9%增长至 2015 年的 6.0%。
城市健康管理项目建设背景分析
✓ 医疗保障投入 ✓ 公共卫生投入 ✓ 医疗服务投入 ✓ ……
拉动和提升医疗卫生、健康管理及养老服务 领域在设备、软件、服务的市场需求和空间
健康城市定义
健康城市是城市发展的一种模式。是由健康的人群、健康的环境和健康的 社会有机结合的发展整体。
健康城市是一个不断创造和改善自然环境、社会环境，并不断扩大社区资 源，使人们在享受生命和充分发挥潜能方面能够互相支持的城市。
➢ 中国城市化，战略形态的新选择。
城市，让生活更美好 Better City, Better Life
医疗健康大数据可视化分析平台建设和应用总体解决方案
城市发展带来的问题
就医问题、孕产妇健康、 职业病和工伤……
流动人口 的卫生保
健问题
环境 负效应
PM2.5、雾霾、水污染、 废物垃圾、工业污染……
生存压力、工作繁忙、 精神障碍 精神压力……
国家加大卫生投入 个人增加卫生支出
✓ 医疗卫生服务 ✓ 疗养保健服务 ✓ 健康知识学习 ✓ ……
慢病患者快速增加 老年人口持续增长
✓ 慢性病治疗 ✓ 慢性病康复 ✓ 慢性病预防 ✓ 慢性病检测 ✓ ……
✓ 高端社区养老服务 ✓ 智能居家养老服务 ✓ 老年人特需医疗服务 ✓ 老年人远程监护 ✓ ……
医疗健康大数据可视化分析平台建设和应用总体解决方案
中国内地城市的 白领亚健康比例 76%，处于过劳 状态的接近六成， 真正意义上的 “健康人”比例 较低，不足3%。
医疗健康大数据可视化分析平台建设和应用总体解决方案
医疗费用居高不 下慢病威胁与日 俱增 医疗资源分配失
中国慢性病患者总数约 3亿，其中，一半慢性 病发生在65岁以下人 群，慢性病形式严峻。
合作 机构
养老 机构
穿戴式智 能终端 健康管理 服务
健康大 数据
健康管 理中心
科技养老 服务
健康管理 设备
医疗健康大数据可视化分析平台建设和应用总体解决方案
核心价值层 体系构建层 业务实施层 服务交付层 技术设备层
基于大数据平台的健康城市综合运营管理系统总体架构图
以关系型数据库的
信息挖掘时代
出现为标志
兆到G级别 结构化数据居多 几天甚至周为单位 信息粒度粗
数
以分布式计算、非关系型数 据库的出现为标志
据
价值输出时代
价 值
TB以上
不
非结构化数据居多
断
秒或更小单位
提
信息粒度细
升
医疗健康大数据可视化分析平台建设和应用总体解决方案
数据处理能力