医疗大数据分析应用平台建设项目背景介绍

合集下载

智慧医疗医疗大数据应用项目计划书

智慧医疗医疗大数据应用项目计划书
数据收集与整理
收集医疗大数据,进行清洗、 整合和标准化处理。
结果呈现与应用
将分析结果以可视化方式呈现 ,为医疗决策提供支持。
需求调研与分析
确定项目目标、范围和需求, 制定详细计划。
数据挖掘与分析
运用数据挖掘和机器学习技术 对数据进行深入分析,提取有 价值的信息。
项目总结与评估
对项目进行总结和评估,提出 改进意见。
THANKS
感谢观看
人力资源保障计划
组建专业团队
培训与提升
组建具备医疗大数据分析经验和专业技能 的团队,包括数据分析师、医生、护士等 。
定期组织培训和技能提升课程,提高团队 成员的专业素养和综合能力。
跨部门协作
激励机制
加强与其他部门的沟通与协作,确保项目 顺利进行。
建立激励机制,鼓励团队成员积极投入工 作,提高工作效率和质量。
制定数据采集流程,包括数据采集 时间、采集方式、采集内容等,确 保数据采集的规范化和标准化。
建立数据采集团队
组建专业的数据采集团队,负责数 据的采集、整理和审核,确保数据 的真实性和可靠性。
数据存储方案设计
选择合适的数据存储方式
建立数据备份机制
根据数据类型和数据量,选择合适的 数据存储方式,如关系型数据库、非 关系型数据库等。
程能够提高效率和服务质量。
法律风险评估及应对措施
法律法规遵守风险
医疗大数据应用可能涉及患者隐私、知识产权等法律法规的 遵守问题。
应对措施
加强法律法规的学习和遵守,确保医疗大数据应用符合相关 法律法规要求;建立法律风险防范机制,及时应对可能出现 的法律纠纷和诉讼。
05
项目进度安排与资源保障 计划
项目进度安排计划表

医疗健康大数据分析项目报告

医疗健康大数据分析项目报告

医疗健康大数据分析项目报告一、项目概述本报告旨在对医疗健康大数据分析项目进行全面的介绍和分析,包括项目背景、目标、数据收集和分析方法等。

通过对大数据的有效利用,我们将为医疗健康领域提供深入洞察和决策支持。

二、项目背景随着医疗健康领域数据的快速积累,越来越多的机构和企业开始关注如何利用这些数据来提高医疗服务和健康管理的质量。

然而,由于数据庞大复杂,如何有效地进行分析和应用成为了此类项目的关键问题。

三、项目目标1. 收集医疗健康领域的大数据,包括患者的电子病历、临床试验数据、医院设备数据等。

2. 运用数据挖掘和机器学习技术,对数据进行深入分析,发现其中的潜在关联和规律。

3. 基于分析结果,提供智能化的医疗服务和健康管理建议。

四、数据收集和处理1. 数据来源:- 医疗机构的电子系统,如电子病历系统、医保系统等。

- 第三方健康监测设备,如智能手环、智能血压计等。

- 健康管理平台和相应的移动应用程序。

2. 数据处理:- 数据清洗:去除异常值、缺失值和重复数据。

- 数据集成:将来自不同来源的数据加以整合。

- 数据转换:将数据转换成适合分析的格式。

- 数据存储:使用云平台或大数据存储系统存储数据,保证数据的安全性和可访问性。

五、数据分析方法1. 数据挖掘:- 关联分析:发现数据集中的关联关系。

- 聚类分析:将数据进行分类和分组。

- 预测分析:基于历史数据进行趋势预测。

2. 机器学习:- 监督学习:使用有标签的数据进行模型训练,用于预测和分类。

- 无监督学习:使用无标签的数据进行模型训练,用于发现数据的内在结构和模式。

- 强化学习:通过与环境的交互学习如何做出最优决策。

六、项目成果与应用1. 指导临床决策:通过对大量患者数据的分析,为医生提供更准确的诊断和治疗方案。

2. 健康管理与预警:基于个人的健康数据,提供个性化的健康管理建议,并对潜在疾病风险进行预警。

3. 公共卫生监测:通过对群体大数据的分析,及时发现疾病传播趋势,提供公共卫生决策支持。

大数据医疗服务策划书3篇

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。

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

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

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。

健康医疗互联网医疗平台建设及运营计划

健康医疗互联网医疗平台建设及运营计划

健康医疗互联网医疗平台建设及运营计划第一章引言 (3)1.1 项目背景 (3)1.2 项目意义 (3)1.3 项目目标 (3)第二章市场分析 (3)2.1 市场现状 (3)2.2 市场需求 (4)2.3 市场竞争分析 (4)第三章平台建设方案 (5)3.1 技术架构 (5)3.1.1 总体架构 (5)3.1.2 技术选型 (5)3.2 功能模块设计 (6)3.2.1 用户管理模块 (6)3.2.2 预约挂号模块 (6)3.2.3 在线咨询模块 (6)3.2.4 病历管理模块 (6)3.3 系统安全与稳定性 (6)3.3.1 数据安全 (6)3.3.2 系统稳定性 (7)第四章平台运营策略 (7)4.1 运营模式 (7)4.1.1 平台定位 (7)4.1.2 业务模式 (7)4.1.3 合作模式 (7)4.2 运营团队建设 (7)4.2.1 人员配置 (8)4.2.2 培训与成长 (8)4.2.3 管理与考核 (8)4.3 运营推广策略 (8)4.3.1 品牌建设 (8)4.3.2 线上推广 (8)4.3.3 线下活动 (8)4.3.4 合作联盟 (8)4.3.5 用户服务 (8)4.3.6 数据分析 (8)第五章医疗资源整合 (9)5.1 医疗机构接入 (9)5.2 医生资源整合 (9)5.3 药品与医疗服务整合 (9)第六章用户服务与管理 (10)6.1 用户注册与认证 (10)6.1.1 注册流程设计 (10)6.1.2 认证机制 (10)6.2 用户需求分析 (10)6.2.1 需求调研 (10)6.2.2 需求分类 (10)6.2.3 需求实现 (10)6.3 用户满意度提升 (11)6.3.1 服务质量改进 (11)6.3.2 用户互动与反馈 (11)6.3.3 持续优化 (11)第七章数据分析与挖掘 (11)7.1 数据来源与处理 (11)7.1.1 数据来源 (11)7.1.2 数据处理 (12)7.2 数据分析与应用 (12)7.2.1 数据分析方法 (12)7.2.2 数据应用 (12)7.3 数据安全与隐私保护 (12)7.3.1 数据安全 (13)7.3.2 隐私保护 (13)第八章财务预测与分析 (13)8.1 成本预算 (13)8.2 收入预测 (14)8.3 盈利模式分析 (14)第九章法律法规与政策环境 (14)9.1 法律法规分析 (15)9.2 政策环境分析 (15)9.3 风险防范与应对 (15)第十章项目实施与监控 (16)10.1 项目实施计划 (16)10.1.1 实施目标 (16)10.1.2 实施步骤 (16)10.1.3 实施时间表 (16)10.2 项目进度监控 (17)10.2.1 监控方法 (17)10.2.2 监控频率 (17)10.3 项目评估与改进 (17)10.3.1 评估指标 (17)10.3.2 评估方法 (17)10.3.3 改进措施 (18)第一章引言1.1 项目背景我国经济社会的快速发展,健康医疗领域的信息化建设日益受到重视。

医疗行业数字化医疗服务平台建设方案

医疗行业数字化医疗服务平台建设方案

医疗行业数字化医疗服务平台建设方案第一章:项目背景与目标 (2)1.1 项目背景 (2)1.2 项目目标 (3)第二章:数字化医疗服务平台概述 (4)2.1 服务平台的定义 (4)2.2 服务平台的架构 (4)2.3 服务平台的业务流程 (4)第三章:需求分析 (5)3.1 用户需求分析 (5)3.1.1 医疗机构需求 (5)3.1.2 患者需求 (5)3.2 功能需求分析 (6)3.2.1 平台基本功能 (6)3.2.2 平台特色功能 (6)3.3 功能需求分析 (6)3.3.1 响应速度 (6)3.3.2 可扩展性 (6)3.3.3 系统稳定性 (6)第四章:系统设计 (7)4.1 系统架构设计 (7)4.2 模块设计 (7)4.3 数据库设计 (7)第五章:技术选型与实现 (8)5.1 技术选型 (8)5.2 关键技术实现 (9)第六章:安全与隐私保护 (9)6.1 安全策略设计 (9)6.1.1 物理安全策略 (9)6.1.2 网络安全策略 (10)6.1.3 系统安全策略 (10)6.1.4 应用安全策略 (10)6.2 隐私保护措施 (10)6.2.1 数据加密 (10)6.2.2 数据访问控制 (10)6.2.3 数据脱敏 (10)6.2.4 用户隐私设置 (10)6.2.5 用户教育与培训 (11)6.2.6 法律法规遵守 (11)6.2.7 数据安全审计 (11)第七章:平台部署与运维 (11)7.1 部署方案 (11)7.1.1 部署目标 (11)7.1.2 硬件部署 (11)7.1.3 软件部署 (11)7.1.4 部署流程 (11)7.2 运维策略 (12)7.2.1 运维目标 (12)7.2.2 运维团队 (12)7.2.3 监控与预警 (12)7.2.4 故障处理 (12)7.2.5 数据备份与恢复 (12)7.2.6 安全防护 (12)7.2.7 系统升级与优化 (12)第八章:测试与验收 (12)8.1 测试策略 (12)8.2 验收标准 (13)第九章:市场推广与运营 (14)9.1 市场推广策略 (14)9.1.1 市场调研 (14)9.1.2 品牌建设 (14)9.1.3 产品推广 (14)9.1.4 渠道拓展 (14)9.2 运营管理 (14)9.2.1 用户服务 (15)9.2.2 数据分析 (15)9.2.3 营销活动 (15)9.2.4 合作伙伴管理 (15)第十章:项目总结与展望 (15)10.1 项目总结 (15)10.1.1 项目背景 (15)10.1.2 项目成果 (15)10.1.3 项目不足 (16)10.2 未来展望 (16)10.2.1 建立健全项目运维体系 (16)10.2.2 扩大项目覆盖范围 (16)10.2.3 推动医疗行业数字化转型 (16)第一章:项目背景与目标1.1 项目背景信息技术的飞速发展,数字化医疗逐渐成为我国医疗行业转型升级的重要方向。

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

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。

  1. 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. 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. 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)。

医疗大数据分析应用平台建设项目背景介绍
根据国际著名分析机构Gartner给出的定义: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。

2009 年2 月27 日,我国卫生部公布的第四次国家卫生服务调查结果显示,截止至2008 年,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,这就产生了医疗大数据。

医疗大数据通常具有以下特征:
(1) 数据巨量化: 区域医疗数据通常是来自于拥有上百万人口和上百家医疗机构的区域,并且数据呈持续增长的趋势。

依照医疗行业的相关规定,患者的数据通常至少需要
保留50 年。

(2) 服务实时性: 医疗信息服务中会存在大量在线或实时数据分析处理的需求。

例如: 临床中的诊断和用药建议、健康指标预警等。

(3) 存储形式多样化: 医疗数据的存储形式多种多样,例如各种结构化数据表、非( 半) 结构化文本文档、医疗影像等。

(4) 高价值性: 医疗数据对国家乃至全球的疾病防控、新药研发和顽疾攻克都有着巨大的作用。

因此,如何在海量的医疗大数据中提取信息的能力正快速成为战略性发展的方向,通过大数据分析挖掘出有价值的信息,将对疾病的管理、控制和医疗研究都有着非常高的价值。

目前,大数据、云计算是已经普及并成为IT 行业的主流技术。

国内外都已经进入了大数据、云计算的研究热潮,同时大数据、云计算技术也逐渐成熟,大规模区域医疗信息系统和大型数据中心的建立也在同时进行。

而云计算是大数据成长的驱动力,与此同时,由于医药医疗大数据越来越多,对云计算的需求日益增长,所以二者是相辅相成的。

随着医疗数据的急剧增长,如何充分利用这些数据,运用大数据、云计算技术,搭建合理先进的数据云服务平台,为广大患者、医务人员、科研人员提供服务和协助,必将成为未来信息化工作的重要方向。

“大数据时代”已经降临,“大数据”正在对每个领域都造成影响。

在商业、经济及其他领域中,决策行为将日益
基于数据和分析的结果,而非基于经验和直觉;而在公共卫生、经济发展和经济预测等领域中,“大数据”的预见能力也已经崭露头角。

2012年3月,美国政府公布了“大数据研发计划”(Big Data Research and Development Initiative)。

该计划的目标是改进人们从现有的海量和复杂的数据中获取知识的能力。

其中,与医疗卫生领域相关的有生物传感2.0、虚拟实验室环境(VLE)、癌症基因组图谱(TCGA)、神经科学信息框架(NIF)、患者报告结果测量信息系统(PROMIS) 等10 余项。

2014年美国的公共数据开放项目OpenFDA上线之后,先导项目开放了“300万份药物不良反应报告”,这些数据是2004至2013年间被提交给FDA的药物不良反应和医疗过失记录。

对医疗机构来说,不良反应和医疗过失记录起到的是长远的贡献作用,能减少医疗悲剧的重现。

根据我国居民第三次死因调查报告显示,脑血管病已成为居民的第一死因。

脑卒中发病率正以每年8.7%的速率上升,我国每年用于治疗脑血管病的费用约在100亿元以上。

2014年,GE医疗中国联合国家卫生计生委脑卒中防治工程
委员会(脑防委)启动了“脑卒中行动”合作战略。

GE医疗“脑卒中行动”的法宝之一就是大数据。

尤其是GE构建的三级筛查网络,对双侧内膜增厚的高危人群检出率提升了近10%。

GE搭建的脑卒中信息管理系统可以与医院Lis和His 系统全面对接,记录患者的基本信息、初筛信息、复筛信息、用药信息、实验室检查、体格检查信息及其随访信息等,全面跟踪患者的诊治流程。

还可以与PACS系统对接,全面记录患者的影像学信息,实现患者影像信息的共享。

同时,可对患者全流程疾病影像信息回顾,减少患者重复检查的负担,协助医生对患者疾病信息的全面判断。

在上述这些大背景下,本公司提出并计划研发“医疗大数据分析应用平台”(以下简称“本平台”)产品,以期为我国医疗卫生实现数字医疗、智慧医疗、健康医疗发挥重要作用。

从而达到:服务模式(以患者为中心,形成居民健康全过程服务),从被动到主动;医疗模式(以预防为主,人人享有基本医疗卫生服务,将医疗卫生工作重点由后治前移到预防保健),从治病到防病;诊疗模式(避免各自为政,实行上下联合,专业分工),从排斥到联动;数据模式(从业务系统数据向整体数据转变,改变过去的数据不统一、不互通、
不共享),从隔离到整体;技术模式(采用各种新技术手段,包括大数据、云计算、物联网、移动互联等,形成技术合力),从简单到综合的转变。

相关文档
最新文档