医院数据中心平台的建设和应用-陆耀
数据中心在医院运营中的应用分析
数据中心在医院运营中的应用分析随着信息技术的发展和普及，数据中心在医院的运营中发挥着越来越重要的作用。
它为医院的各个部门提供了高效、安全、可靠的数据存储和处理服务，促进了医院信息化建设的发展。
本文将从数据中心在医院运营中的应用、优势和挑战等方面进行分析。
一、电子病历管理：数据中心可以存储和管理医院的电子病历，包括患者的基本信息、就诊记录、医嘱、病历资料等。
通过电子病历管理系统，医生可以快速查找和浏览病历信息，提高工作效率和医疗质量。
电子病历的存储和备份也更加安全可靠，防止数据丢失和篡改。
二、医疗影像管理：数据中心可以存储和管理医院的医疗影像数据，包括CT、MRI、X 光片等。
通过影像管理系统，医生可以实现远程诊断和影像分析，提高医学影像的诊断准确性和效率。
数据中心还可以为医疗影像提供备份和灾备服务，防止数据丢失和损坏。
三、医院管理系统：数据中心可以支持医院管理系统的运行，包括财务管理、人力资源管理、门诊挂号和住院管理等。
通过数据中心的集中管理，可以实现各个部门之间的信息共享和协同工作，提高医院的管理效率和服务质量。
四、科研数据分析：数据中心可以用于存储和分析医院的科研数据，包括临床试验数据、疾病数据库等。
通过数据分析，可以发现和研究疾病的规律和趋势，为临床诊疗提供科学依据和指导。
五、远程医疗服务：数据中心可以支持医院的远程医疗服务，包括远程会诊、远程手术等。
通过数据中心的实时传输和高速网络，可以实现医生和患者的远程交流和协作，提高医疗资源的利用效率，同时帮助患者获得更好的医疗服务。
数据中心在医院运营中的应用涉及医疗信息存储、管理和分析等多个方面，为医院的信息化建设和医疗服务提供了有力支持。
一、数据安全性高：数据中心采用先进的安全技术和设备，能够保障医院数据的安全和隐私，防止数据泄露和非法访问。
二、数据备份和灾备性强：数据中心可以定期对医院的数据进行备份，确保数据的完整性和可靠性。
而且，数据中心还可以提供灾备服务，保障数据中心和医院的业务连续性。
医疗大数据综合应用平台的建设与应用
医疗行业的数字化转型带来了大量的医疗数据，医院医疗大数据的综合应用成为提高医疗质量和效率的重要途径。
这里旨在探讨医院医疗大数据综合应用平台的建设与应用，重点关注平台的构建、数据整合与分析、应用场景和未来发展方向等。
通过对医院医疗大数据综合应用平台的深入研究，可以为医疗机构和决策者提供指导和参考，促进医疗大数据的有效利用和医疗服务的持续改进。
随着医疗信息化的快速发展和医疗大数据的快速增长，医院面临海量医疗数据储存和管理的挑战。
这些数据包括患者的病历、临床数据、影像资料和实验结果等，它们蕴含丰富的医疗知识和潜在的医学价值。
为了充分利用这些数据，提高医疗质量和效率，医院医疗大数据综合应用平台建设成为迫切需要解决的问题。
医院医疗大数据综合应用平台的构建医疗大数据综合应用平台的构建是实现医疗数据整合、分析和应用的基础。
以下是平台的基本构成和关键技术。
数据采集和存储数据采集是医院医疗大数据综合应用平台的首要任务。
数据的来源包括患者病历、实时监测数据、影像资料和实验室结果等多种形式的数据。
为了有效采集和存储这些数据，平台应具备兼容的数据接口和传输机制，能够从医疗信息系统、医疗设备和第三方数据源中获取数据，并进行实时的数据同步和更新。
此外，对于数据的存储，应采用可靠的数据库管理系统和云存储技术，保证数据的安全和可扩展性。
数据清洗和预处理医疗数据的质量参差不齐，可能存在缺失值、噪声和异常值等问题。
因此，数据清洗和预处理是平台构建的重要环节。
数据清洗包括去除重复数据、处理缺失值和异常值，确保数据的准确性和完整性。
数据预处理则包括数据归一化、特征选择和数据变换等操作，为后续的数据分析和挖掘做好准备。
数据整合和集成医疗大数据来自不同的数据源和系统，可能存在数据格式不一致、数据冗余等问题。
因此，平台需要进行数据整合和集成，将来自不同数据源的数据进行统一的格式转换和标准化。
数据整合的目标是建立一个统一的数据模型和数据结构，便于数据的查询、检索和分析。
数据中心在医院运营中的应用分析
数据中心在医院运营中的应用分析随着医疗信息化的推进和医疗技术的不断创新，医院的数据中心在医院运营中扮演着越来越重要的角色。
数据中心是医院信息化建设的核心和基础设施，它不仅可以存储和管理医院的重要数据，还可以支持医务人员进行临床决策、改善医疗服务质量，提高工作效率和医疗运营管理水平。
本文将从医院的角度出发，分析数据中心在医院运营中的应用，并探讨其在医疗信息化和数字化转型中的作用和意义。
一、数据中心在医院医疗信息化中的作用1. 医疗数据存储和管理医院每天产生大量的医疗数据，包括病历、检查报告、影像资料、化验结果、医嘱记录等。
这些数据对医院的临床诊疗、病案管理、质量评价和学术研究等方面都具有重要意义。
数据中心可以提供安全可靠的存储和管理手段，确保医疗数据的完整性、保密性和可用性，为医务人员提供准确全面的病患信息，支持他们进行精准诊断和治疗。
2. 医疗信息系统运行支持随着医院信息化建设的不断深化，各类医疗信息系统如HIS、LIS、PACS、EMR等已经成为医院运营的必备工具。
数据中心可以为这些系统提供稳定的运行环境和支持，确保其高可用性和高性能，同时为医院的信息系统运维和管理提供技术支持和保障。
3. 数据分析和决策支持通过对医院的海量数据进行收集、整合和分析，数据中心可以为医院管理层提供精准的数据报表和决策支持，帮助他们了解医疗服务的运营状况、质量水平，发现问题和瓶颈，制定合理的医疗政策和管理措施，提高医院的运营效能和服务质量。
1. 提升医疗服务质量数据中心可以帮助医院建立完善的医疗信息系统，实现医疗过程的数字化和信息化管理，促进医疗服务的标准化、规范化和个性化，提升医疗服务的质量和水平，改善患者体验和满意度。
2. 提高医疗运营效率数据中心可以整合医院各类信息系统和数据资源，实现信息的共享和流通，减少重复数据录入和查找时间，提高工作效率和医疗服务响应速度，降低医疗服务成本，优化医疗资源配置。
3. 支持医学科研和教育培训数据中心可以为医院提供丰富的医疗数据和知识资源，支持科研人员进行临床数据挖掘和医学研究，促进医院的学术交流和学科建设；同时也可以为医护人员的培训和继续教育提供多样的在线学习和教学资源，提升他们的临床水平和专业技能。
医院数据中心建设
医院数据中心建设
随着医疗信息化的不断推进，医院数据中心的建设变得日益重要。
医院数据中心不仅可以提高医院的信息化水平，还可以提升医疗服务的效率和质量。
本文将从数据中心建设的必要性、关键要素、技术选型、安全保障和未来发展五个方面进行详细阐述。
一、数据中心建设的必要性
1.1 提高医院信息化水平
1.2 提升医疗服务效率
1.3 提高医疗服务质量
二、数据中心建设的关键要素
2.1 数据存储与管理
2.2 网络架构与通信设备
2.3 服务器与虚拟化技术
三、数据中心建设的技术选型
3.1 选择适合医院规模的数据中心解决方案
3.2 选用可靠性高的硬件设备
3.3 采用先进的虚拟化技术
四、数据中心建设的安全保障
4.1 加强数据备份与恢复机制
4.2 严格控制数据访问权限
4.3 定期进行安全漏洞扫描与修复
五、医院数据中心的未来发展
5.1 人工智能与大数据技术的应用
5.2 云计算与边缘计算的结合
5.3 数据中心与医疗设备的智能互联
综上所述，医院数据中心的建设对于提高医院的信息化水平、提升医疗服务效率和质量具有重要意义。
在建设过程中，需要关注数据中心的关键要素、技术选型、安全保障等方面，以确保数据中心的稳定运行和安全性。
未来，随着人工智能、大数据等新技术的不断发展，医院数据中心将迎来更广阔的发展空间。
医院数据中心建设
医院数据中心建设引言概述：医院作为一个庞大的组织机构，每天都会产生大量的数据。
为了更好地管理和利用这些数据，医院数据中心的建设变得至关重要。
本文将从数据中心的定义和作用出发，探讨医院数据中心建设的重要性，并分析其主要内容和实施步骤。
最后，总结医院数据中心建设的益处和未来发展方向。
正文内容：1. 数据中心的定义和作用1.1 数据中心是指医院内部的一个专门部门或区域，用于集中存储、管理和处理医疗数据。
1.2 数据中心的作用包括：提供数据存储和备份功能、支持数据分析和决策、保障数据安全和隐私等。
2. 医院数据中心建设的重要性2.1 提高数据管理效率：通过数据中心的建设，医院能够更好地管理和利用数据，提高工作效率和决策质量。
2.2 加强数据安全保障：数据中心可以提供安全的数据存储和备份，有效保护医院的敏感信息和隐私。
2.3 促进数据共享和协同：数据中心可以实现不同科室和医院之间的数据共享和协同，提高医疗服务的质量和效果。
2.4 支持科学研究和医学进步：数据中心的建设可以为科学研究和医学进步提供大量的数据资源和支持。
3. 医院数据中心建设的主要内容3.1 基础设施建设：包括数据中心的硬件设备、网络环境和安全系统等。
3.2 数据采集和存储：建立数据采集系统和存储设备，确保数据的及时和可靠性。
3.3 数据管理和分析：建立数据管理平台和分析工具，实现数据的整合、清洗和分析。
3.4 数据安全和隐私保护：制定数据安全策略和隐私保护措施，保障医院数据的安全性和合规性。
3.5 数据共享和协同：建立数据共享平台和协同机制，促进医院内部和外部的数据共享和协同。
4. 医院数据中心建设的实施步骤4.1 制定规划和目标：明确数据中心建设的规划和目标，确定建设的重点和优先级。
4.2 设计和建设基础设施：根据规划和需求，设计和建设数据中心的基础设施，包括硬件设备、网络环境和安全系统等。
4.3 建立数据采集和存储系统：选择和实施数据采集和存储系统，确保数据的及时和可靠性。
医院运营数据中心建设探索
医院运营数据中心建设探索【正文】一：背景和目标1.1 背景现代医院在日常运营中产生了大量的数据，包括患者信息、医疗记录、预约挂号、药品库存等等。
这些数据具有重要的价值，可以用于提高医院的运营效率、优化资源配置、改进医疗服务质量。
因此，建设一个完善的医院运营数据中心就显得尤为重要。
1.2 目标本项目的目标是建设一个集数据收集、存储、分析、共享于一体的医院运营数据中心，为医院管理层提供定量支持决策所需的数据分析方法和工具。
具体目标包括：- 提高医院运营效率，减少人力成本；- 提高医疗服务质量，加强患者关怀；- 优化资源配置，提高医院运营效益。
二：数据收集与存储2.1 数据收集方式数据收集可以通过以下途径进行：- 与医院现有系统对接，自动采集相关数据；- 通过问卷调查、访谈等方式收集患者满意度、医生工作负荷等数据；- 与相关合作机构、第三方数据提供商建立数据共享合作，获取更全面的数据。
2.2 数据存储数据存储需考虑以下要素：- 数据安全性：采用加密技术，确保数据在存储和传输过程中不被篡改；- 存储容量：根据医院的规模和数据量来确定存储设备的容量需求；- 数据备份：建立定期备份机制，确保数据安全。
三：数据分析与挖掘3.1 数据分析方法数据分析是医院运营数据中心的核心功能之一，常用的数据分析方法包括：- 描述性统计分析：对数据进行描述性统计，如均值、方差、频率分布等；- 预测性分析：基于历史数据进行趋势分析和预测，预测未来的运营状况；- 关联性分析：通过挖掘数据之间的关联关系，发现潜在的影响因素。
3.2 数据挖掘技术数据挖掘可以帮助发现隐藏在数据中的规律、趋势和异常，常用的数据挖掘技术有：- 聚类分析：将数据分为多个类别，发现相似性；- 关联规则挖掘：发现数据之间的关联性；- 预测分析：基于历史数据进行预测。
四：数据共享与应用4.1 数据共享为了促进医院运营数据的共享，可以采取以下措施：- 建立数据共享平台，提供数据共享服务；- 制定数据共享政策，明确数据的使用权限和责任。
以区域临床数据中心为平台的医院大数据云服务平台建设方案
使用数据挖掘和机器学习技术，对数据进行深入分析和挖掘。
建立数据模型，发现数据的内在规律和趋势。
对患者信息、疾病信息等进行分析，为医院的精细化管理和个性化治疗提供支持。
数据挖掘与分析
数据安全与隐私保护
对数据进行脱敏处理，保护患者隐私和信息安全。
采用加密技术和访问控制机制，防止数据泄露和非法访问。
保障医院数据的安全和隐私
通过采用先进的数据加密和隐私保护技术，保障医院数据的安全和隐私。
支持医院数据分析和应用
为医院提供数据分析和应用的工具和方法，支持医院进行数据挖掘和分析，优化医疗流程和管理决策。
01
02
03
建设方案总体架构
02
基于云计算的技术架构
采用虚拟化、分布式存储等技术，实现数据中心的资源共享和动态调配。
通过采用云计算、大数据、人工智能等技术手段，实现了医疗数据的共享和交互，为医疗工作者提供了更好的数据支持和服务。
平台建设得到了卫生行政部门、医疗机构和广大医务人员的大力支持和认可，为推广应用打下了坚实的基础。
创新点
采用先进的云计算、大数据、人工智能等技术手段，实现了医疗数据的整合、共享和交互，为医疗工作者提供了更好的数据支持和服务。
展望未来发展方向
加强医疗数据的安全和隐私保护，建立更加严格的保护措施和管理制度。
继续推进医疗大数据的应用研究，发掘更多的应用场景和应用价值。
完善医疗数据的质量控制和管理，建立更加科学和规范的数据管理制度和标准。
加强与国内外相关机构和企业的合作与交流，推动医疗大数据的共享和应用。
THANK YOU.
2023
以区域临床数据中心为平台的医院大数据云服务平台建设方案
背景和需求建设方案总体架构技术实现应用场景与效果系统规划与实施总结与展望
医院数据中心建设
医院数据中心建设一、背景介绍随着医疗信息化的发展，医院数据中心建设成为提高医疗服务质量和效率的关键环节。
医院数据中心是一个集中管理和存储医院各类数据的中心化系统，包括患者信息、医疗记录、医疗设备数据等。
本文将详细介绍医院数据中心建设的标准格式。
二、数据中心建设目标1. 提高医院数据管理效率：通过建设数据中心，实现医院数据的集中管理和统一存储，提高数据的检索和传输效率。
2. 保障医院数据安全：建设安全可靠的数据中心，采用先进的网络安全技术和设备，确保医院数据不被非法获取和篡改。
3. 提升医院服务质量：通过数据中心的建设，实现医院信息共享和快速查询，提高医院服务的响应速度和质量。
4. 降低医院运营成本：通过数据中心的建设，实现医院各类数据的电子化管理，减少纸质文档的使用，降低运营成本。
三、数据中心建设要求1. 硬件设备要求：a. 服务器：采用高性能、高可靠性的服务器设备，确保数据中心的稳定运行。
b. 存储设备：采用大容量、高速度的存储设备，满足医院大量数据的存储需求。
c. 网络设备：建设高速、稳定的网络环境，确保数据中心与医院各个部门之间的数据传输畅通。
d. 安全设备：包括防火墙、入侵检测系统等，保障数据中心的安全性。
2. 软件系统要求：a. 数据库管理系统：选择成熟、稳定的数据库管理系统，满足医院数据的存储和管理需求。
b. 数据备份系统：建立完备的数据备份系统，定期备份医院数据，确保数据的安全性和可恢复性。
c. 数据安全系统：采用数据加密、访问控制等技术手段，确保医院数据的安全性和隐私性。
d. 数据共享系统：建立数据共享平台，实现医院内部各部门之间的数据共享和协同工作。
3. 系统建设要求：a. 规划设计：根据医院的实际需求，进行数据中心的规划和设计，包括硬件设备布局、网络架构等。
b. 施工建设：按照规划设计的要求，进行数据中心的硬件设备安装、网络布线等工作。
c. 系统集成：将硬件设备和软件系统进行集成，确保各个组成部份的互通和协同工作。
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• 数据访问的性能要求，从分布式存储到集中式汇聚，以提高数据访问利 用的效率
• 原有的IT架构整体整合程度低，局部存在紧耦合，灵活度低/可扩展性差，难以 快速响应业务变更的要求，亟需基于企业服务总线（ESB）建立松耦合的架构
我院数据中心平台的建设目标
统一数据管理上报口径，实现数据整合利用
提高医疗质量的实时监测与分析
构建院领导的医院运营和决策分析管理平台 深入挖掘医疗数据资源的价值，服务临床与科研
建设特色病种数据库，提升专科水平和学科能力
项目建设内容
灵活的IT架构，以快速应对主管部门的要求 IT架构重组，业务架构重组
实现异构系统的数据整合及流程整合， 满足数据共享和交互的需要 企业服务总线服务 病人统一管理 用户统一管理 统一通讯服务
⇢
⇢
主数据的管理
⇢ ⇢
数据的差距分析
⇢
35
业务需求理解
实施过程中的组织工作
• 数据接入时异构厂商 对于接口开发和数据 分析的配合； • 结合平台对于数据质 量和完整度的要求而 对原有业务系统进行 改造、升级
• 结合管理部门新的要 求，需要医院各部门 重新定义流程和业务
• 结合平台部署，有步 骤、有计划地实现新 需求 • 做到协调、有序地发 展
基础数据管理服务
统一用户授权管理
统一登录授权管理 （集成临床、管理系统） 无缝功能集成 （集成OA、临床桌面） 统一消息集成 （集成临床系统桌面）
20
EMPI患者主索引
2850万条
患者登记信息
4800
EMPI号记录
万条
患者就诊扩展信息登记
750万条
有效的发生合并的EMPI号
230万条
病人360视图 – 统一患者视图
根据医政规则和管理目标 制定数据分析
根据目标与实际数据差异 形成动态规则管控一线临 床 针对管理过程进行分析， 优化管理过程形成双向优 化
• • • •
数据载入（ETL Tool-Data Loading）
数据建模（Data Modeling）
数据展现（Data Presenting)
数据中心的应用架构
8
大管理部门考核指标集成
奖金试算
科研门户
临床科研&随访
7
个
10
病种
个
20
个
33
临床科室
科研项目
数据平台与移动应用
微信 APP 官网 排班公告 预约 挂号 确费 报告推送 就诊排队推送 就诊记录查询 。。。 事务申请 审批 通知公告 待办任务 人事查询 工资查询 会议签到 。。。 微信 APP
移动便 民
移动应用 数据中心平台
移动办 公
微信 APP
移动医生 移动护士 移动随访 移动会诊 移动审核 危机值 移动宣教 移动分级诊疗 移动慢病管理 。。。
院内平台BS/CS
移动医 疗
移动管 理
业务运营 医疗质控 设备管理 运维管理 。。。
微信 APP WEB
技术关键点
⇢ ⇢
数据导入&汇集
⇢ ⇢
数据校验
• 数据种类多、数据量 大、涵盖范围广
（10亿行重构结构化数据，
共1.5T存储量）
• 数据及时准确
（准实时临床数据复制
CDC监控导入到临床数据
中心）
• 应用便捷
（通过主数据管理以及病人
统一身份识别EMPI实施），
历次就医记录关联集成10
数据中心的应用架构
医院数据中心采用三层架构，即CDR数据实体、数据仓库和数据集市。
3
技术潮流
• 利用主数据管理，对多样性、非结构化以及不规范的数据进行关联和合 并，以提高数据质量
• 数据整合从局部抽取到全院数据汇集，实现以患者为中心的全部信息汇聚； 在数据多样性上，从临床结构化数据采集到异构文档的解析、存储和建模
• 从数据的时效性上，从定期加载发展到实时更新，以满足管理和临床上 4 的实时监测要求，提高医疗质量，保障病人安全
病人基本信息 超声检查
心电图
12
年的历史数据
13
类临床数据集成展示
检验指标趋势图 病历文书 护理体温单
2300+
用户
系统特点
展示病人在门诊/住院的所有历史记录，包括病人基 本信息，病历文书，医嘱，用药记录，检验检查报告， 护理，费用，检查图像显示等 针对每一项检验指标，查看该指标的趋势图 对移动设备的支持，查看病人历次就诊的所有信息
37
合作厂商的选择
技术的成熟度
• 基于成熟的解决方案，避免一切从头开发 • 降低项目风险，缩短实施周期
方案的可验证性
• 厂商的类似方案是否已有落地的案例 • 已有的实施案例是否达成预期的建设效果
• • • • 数据平台项目复杂度高，建设周期较长 强调快速见效能力 总体目标的把握 短期的建设目标需要结合管理的重点，灵活的调整优先级
运营决策
按照现代企业科学化、规范化和 精细化的管理理念，构建院领导 的医院运营和决策分析管理平台， 优化医院的增长模式
构建院领导的医院运营和决策分析管理平台
数据中心平台的建设原则
7
通过建设闭环的完整信息化临床体系，形成有效的临床一线数据仓库，基于对临床数据的分析 形成管理指标对临床进行引导和干预，提升临床能力，并反向促进管理水平提高
查看该科室材料费增长情况
查看该科室材料费指定 月份详细排名情况
查看具体病人的详细信息
25
持续改进的质量管理平台
基于CDR的实时监控
• • • • • • • • • • • •
医务管理七大类指标
医疗环节 动态监测 终末质量 指标统计 分析
• • • • •
死亡患者监测 再住院患者监测 高额住院患者监测 疑难病例监测 危重病例监测 抗菌药物检测 ICU监测 危急值预警监测 手术安排监测 感染事件监测 病历质量检测 不良事件监测
•
•
病人信息 病程记录 化验结果 医嘱信息 等等……
数据加载技术
数据接入过程
15
业务数据捕获
数据完整性校验
17
平台建设的应用成果
运营管理平台 医疗质量检测平台 绩效考核分配系统 人员资格资质与授
权管理
患者信息共享视图 员工360视图 临床科研系统 随访管理系统
23
运营管理平台
10
分析主题
300+
个指标业务量
• • • • • • • • • •
运营 效率 财务 医保监控 手术分析 门诊分析 住院 医技分析 耗材 大型设备
支持层层钻取到科室/医 生/患者360
均次费跟踪
查看大科室增长情况
查看临床科室
查看该材料费具体使用病人
查看该科室费用构成， 发现材料费增长较多 查看材料费在全院科室情况
深入挖掘医疗数据资源的价值，临床科研 特色病种数据库，提升专科水平 和学科能力 支持重点学科建设，深入挖掘医 疗数据资源的价值，满足临床科 研和随访对数据利用的需求，建 设单病种科研分析平台
平台建设
科研
临床
以六级或以上应用水平的全诊疗过 程电子病历的建设为目标，加强对 临床诊疗决策的支撑； 利用信息技术建立并健全医疗质量 和病人安全的持续改进体系；实现 质控点在业务流程中的嵌入 医疗质量的质量监控与分析 五级以上的全诊疗过程电子病历
医院数据中心平台的建设和应
• 医院内外管理对数据利用要求的不断提高（广度、深度、及时性）， 以建立精细化管理，实现医疗质量持续改进，提供决策支持
• 医院管理和信息化能级评审的要求（等级医院评审、EMR等级评审、 互联互通评测，etc.）
• 加强学科建设和知识管理的要求，通过医疗大数据的分析挖掘，提升 临床科研的成效 • 实现区域数据互联互通的信息交换要求，开展分级诊疗、互联网医疗 等创新业务，进一步优化病人就医体验
建设周期
38
平台建设对现有供应商的影响和要求
改造
配合平台建设，进行相应的接口改造和集成
优化
根据平台建设的要求，对业务系统进行改造、优化与增强，完善各类 流程管控节点，提高数据质量和完整
规范
通过平台建设的梳理，将形成一整套医院自身的IT建设规范；未来引进新 系统、开发新应用必须遵循此一规范
39
未来发展愿景和思考
1
完善临床业务信息化，记 录完整的临床过程
• • • •
完善临床信息化系统，将目前手工处理的过程进行信息化替换，做到过程全纪 录 改变因为HIS原因导致的不规范流程，如医嘱护士倒置录入、临床路径事后填报 对各种业务系统进行集成，填补散落在外的临床 利用病人主索引进行临床各平台的数据集成，避免数据孤岛效应
40
上海交通大学医学院附属第九人民医院
11
个系统集成
员工信息集成（员工360视图）
员工综合信息 资质和教育 科研论文信息 绩效考核
基本信息
基本资质
科研项目 证书
患者满意度 岗位工作量 服务质量 病种难易度 成本控制 论文 医德医风 单项业务
人事信息 操作资质 奖惩信息 学历和继续 教育
45
资质授权统一管理
50+
绩效运营个人指标
19
人事等信息展示
•
第一层建模为CDR数据实体层： 参考HL7 RIM模型把业务流程中的每一个活动事物所记录的 信息以及各种原始文档统一到CDR数据实体中，形成各领域内的数据模型；通过解析处理， 保证CDR数据的颗粒度足够细；汇聚医疗活动中产生的所有过程性数据，以便支撑对医疗过 程的精细化管理 第二层建模为数据仓库层： 基于第一层建模，以CDA/CCR标准为参考，结合国家卫计委颁布 的电子病历数据标准，建立以病人为中心的数据模型，将分布于不同领域和医疗过程的病人 信息整合起来 第三层建模为数据集市层：这一层主要从数据的聚合需要出发，针对不同主题，构建相应的 数据集市。建成后的数据集市将是多维度的，支持应用从不同的维度对数据进行分析和使用