从医疗大数据到智慧医疗
未来智慧医疗的发展趋势
未来智慧医疗的发展趋势随着科技的不断发展，医疗行业也在迅速的转型升级，智慧医疗是未来医疗行业的发展趋势之一。
智慧医疗利用人工智能、大数据、云计算等技术手段，让医疗变得更加高效、便捷、准确，并提供更加个性化、全面的医疗服务。
本文将从数字化医疗、健康管理、医疗机器人、智能医疗工具和区块链技术五个方面讨论未来智慧医疗的发展趋势。
一、数字化医疗传统的医疗诊疗方式存在诸多限制，如医疗资源不足、就医时间长、人工诊断存在误差等，数字化医疗则能够打破这些局限。
未来，数字化医疗将成为医疗的新常态，医疗数据将全数字化，电子病历将成为医生和患者的重要工具。
同时，数字化医疗还将赋能医疗行业，医疗数据的大规模采集和处理将为医疗机构提供更加全面、准确的医疗信息，医疗机构能够通过分析这些数据进行智能化治疗落实，提高医疗效率和医疗质量。
二、健康管理随着疾病谱的转变，越来越多的疾病是可以通过健康管理的模式进行有效的预防和治疗。
未来，智慧医疗将重点关注健康管理领域。
利用大数据、人工智能等技术手段，对健康数据进行分析，采用精细化管理、个性化干预的治疗方式，帮助人们更好地管理自己的健康。
同时，智慧健康管理系统还会实现医生与患者之间的无缝链接，提高医患交流、增强医患信任感，这将有利于提高治疗效率和治疗质量。
三、医疗机器人医疗机器人是未来医疗领域的重要组成部分，是数字化医疗的一种体现。
医疗机器人可以通过自动化的方式完成一些简单的医疗检查和手术操作，可以提高医疗效率和医疗安全性。
未来，医疗机器人将变得更加先进、智能化，并且还将提供更多的医疗服务。
四、智能医疗工具在未来的智慧医疗领域，智能医疗工具也将成为医疗的重要组成部分。
智能医疗工具可以通过传感器等技术手段实时检测患者身体的状况，并反馈给医生或医疗机构，提供更全面、更准确的医疗服务。
未来，智能医疗工具还将更加多样化，可以满足患者不同的医疗需求。
五、区块链技术区块链技术是未来医疗行业的重要途径之一，它可以为医疗信息的存储和共享提供更为有效的保障。
大数据推动智慧医疗落地
面向糖尿病患者 的整合服务。 Ｉ Ｂ Ｍ医疗业 务拓展 经理刘 晶炜告诉 记者， 患 者信 息 的整 合在今 天 的信息化
背 景下尤为重要。 一般来说 ， 每一个患者
一
正 如刘 晶炜 在 接 受 采访 时所 说 ，
Ｉ Ｂ Ｍ此次 主要 提供两个方 面的经验 ， 一方 面是在美 国已经推行 的整个 糖尿病类慢
数据 这一 类 的分 析技术手 段 ， 对 收集 到 的信息进行基于群众 医学方面 的合理 的 评价， 根据评 估 找到每 一个患者 的个性
化的干 预方式 ， 然后 为患者制 订贴身 的 干预计 划 ， 以及 这个 计 划整个执 行 和团 队化 的服务体系。 在北美 的经验 中， 就是如何 建 立起
如何 提供 一 个管 理平 台， 让 现有 的 医疗 资源 以及 未来 的服务 资源整合成一 个 系统 ， 提供 一 个 以患 者为 中心 的团 队 化 服务 是Ｉ Ｂ Ｍ大数 据 的直接运 用之一 。 健康 云创新 中心通 过整合 线上线下的糖
通过信息系统 的协 同， 使得患者在医院、 社 区线上 的服务保持 连续性 。 在郑 小聪 看来 ， 健康 云创新 中心最 大 的贡献在于建立 服务的质量保障健康 体系 、 临床 的质 量管 理 规范 以及 服务 流 程标 准化 规范 ， 通过信 息技 术将 医学 成
果应 用于服务流程 ， 从而控制质量 。
管 理 方 面 取 得 了很 好 成 效 ，以患 者 为 中心 的家庭 式 医疗 ， 即基于Ｉ Ｂ Ｍ推 动的
病 个体化服务 管理。 利用信 息技术 、 互联 网技术 和 移动互联 网技术 ， 全面 整合 患 者 的信息 ， 建立糖尿病疾病个人的健康档
智慧医疗的应用和发展
智慧医疗的应用和发展智慧医疗，是指通过物联网、大数据、人工智能等技术手段，实现医疗服务的数字化、自动化和智能化。
智慧医疗包含了多个领域，例如远程医疗、医疗大数据、智能医疗设备等。
随着人们对医疗服务需求的不断提高，智慧医疗成为医疗行业中的一大趋势。
一、远程医疗远程医疗是指通过互联网等通信技术实现医疗服务跨越时间和空间的限制，可以在医患之间实现随时随地的互联互通。
远程医疗可以为医疗行业带来极大的便利和创新，例如家庭医生服务、电话医生咨询、远程会诊等。
在家庭医生服务中，医生可以通过手机、平板电脑等终端设备为患者提供在线咨询和问诊服务，以及为患者制定健康管理计划等。
电话医生咨询则可以让患者通过电话与医生进行咨询和问诊，不必前往医院。
远程会诊则可以通过视频会议等方式，让多名医生对一个病例进行诊断和治疗方案制定。
二、医疗大数据医疗大数据是指医疗服务过程中所产生的各种数据信息，例如医院、医生、患者等个体产生的数据，以及各种医疗设备采集的数据。
这些数据可以通过数据挖掘、机器学习等技术手段进行分析，挖掘出有价值的信息，从而为医疗服务的提升和改进提供支持。
医疗大数据可以应用于多个方面，例如医疗资源配置、疾病预测和预防等。
通过对医疗服务过程中数据的分析和挖掘，可以优化医疗资源的分配，提高医疗资源利用效率。
同时，医疗大数据还可以通过分析疾病的发展趋势和预测，改善疾病预防和治疗。
三、智能医疗设备智能医疗设备是指通过物联网、云计算等技术手段实现医疗设备智能化。
智能医疗设备可以对患者的生命体征、病情等进行实时监测和控制，从而实现精准诊断和治疗。
智能医疗设备包括多个方面，如智能床、智能体征监测设备、智能健康指数监测设备等。
其中，智能床可以根据患者的身体状况和需求，自动调节床位角度和硬度，使患者更加舒适。
智能体征监测设备可以对患者的心率、体温等生命体征进行实时监测，提供即时数据分析和预警。
智能健康指数监测设备可以对患者的体重、血糖等健康指数进行实时监测和分析，提供精准的健康检测和管理。
智慧医疗的发展现状与未来趋势
智慧医疗的发展现状与未来趋势在数字化时代的浪潮中，智慧医疗作为一项重要的技术创新正在逐渐改变着人们对医疗服务的认知。
智慧医疗是指通过运用人工智能、大数据、云计算等前沿技术，提升医疗效率、改善医疗体验、降低医疗成本的一种新型医疗模式。
本文将从智慧医疗的发展现状和未来趋势两个方面来探讨这一令人期待的领域。
一、智慧医疗的发展现状近年来，智慧医疗的应用逐渐从概念走向实际，并取得了一些显著的成果。
首先是智能医疗设备的普及。
随着物联网技术的发展，各类智能医疗设备，如远程监护装置、智能床垫等，正在逐渐普及。
这些设备能够实时监测患者的生理参数，并将数据传输到医疗机构，为医生提供更准确的诊断和治疗建议。
其次是医疗大数据的广泛应用。
庞大的医疗数据包含着宝贵的信息，通过人工智能等技术的加工整理和分析，可以发现疾病的规律和趋势，为医疗决策提供依据。
同时，医疗大数据还可以用于预测疾病的风险以及个体化治疗方案的制定，从而提升医疗效果。
另外，智能诊断辅助系统的发展也引起了广泛关注。
人工智能在医学影像诊断领域的应用取得了巨大的突破，通过深度学习等技术，计算机能够迅速识别和分析大量的医学影像，大大提高了诊断的准确率和效率。
这对于医生来说是一种重要的辅助工具，帮助他们更快地发现病变和疾病迹象。
二、智慧医疗的未来趋势智慧医疗的发展仍处于初级阶段，未来将会呈现出以下几个趋势：首先，智慧医疗将更加注重个性化医疗。
每个人的身体状况和健康需求是不同的，未来的智慧医疗系统会根据每个人的数据和健康状况，制定个性化的预防和治疗方案，提供针对性的健康管理服务。
其次，医疗机构的数字化转型将加速智慧医疗的发展。
传统的医疗机构通常存在效率低下、信息不对称等问题，数字化转型能够提升医疗服务的质量和效率。
未来的医疗机构将运用云计算、区块链等技术，实现医疗信息的共享和共识，提升整个医疗体系的运行效率和安全性。
此外，互联网医疗平台的崛起也将推动智慧医疗的发展。
互联网技术的广泛应用让人们可以在家中就能够享受到医疗服务。
大数据在智慧医疗中的应用
大数据在智慧医疗中的应用智慧医疗的概念已经逐渐在人们视野中崭露头角，而大数据在这个概念中的应用更是让人惊叹。
随着互联网、移动互联网、物联网等技术的普及，医疗行业面临了前所未有的挑战和机遇。
大数据技术能够有效地解决医疗行业的诊疗难题，提高医疗服务水平，优化医疗资源配置，实现医疗信息化和智能化。
一、大数据在医疗行业的价值医疗领域的数据涉及到医疗机构、医生、病人等多个方面，无论是从数据量还是数据类型上，都极具挑战性。
但大数据技术的优势在于可以帮助管理医疗资源，优化医疗服务，增加病人满意度。
首先，大数据可以帮助医生提供更好的诊疗服务。
借助于大数据技术，医疗机构可以收集并分析庞大的医疗数据，对病人的病历、治疗记录、生理指标等数据进行综合分析，为医生提供更全面、准确的诊断依据，加强医生对病情的判断和把握，有效提高医疗诊疗水平和精准度。
其次，大数据也能够帮助医疗机构优化资源配置。
在医生、护士、设备等医疗资源的调度和分配上，糟糕的管理会导致资源的浪费，使医疗服务效率低下。
而大数据技术的优势在于可以帮助医生、病人和医疗机构间有效共享医疗资源，有效地利用资源，避免浪费，提高资源的利用效率和节约成本。
最后，大数据在医疗行业中也能帮助医院进行精细管理。
例如，通过大数据技术可以对患者流程进行分析，预测患者的一些疾病情况，对病人进行精准分析和治疗，整合医疗机构的管理系统，提高管理效率和医疗服务水平。
二、大数据在智慧医疗中的应用随着大数据技术的不断发展，智慧医疗成为各国关注的热点。
智慧医疗主要利用大数据技术和物联网技术对医疗行业进行数据采集、数据存储、数据分析和数据应用。
其主要应用模式包括远程医疗、家庭医疗、健康管理等，下面就分别来对这些模式进行探讨。
1、远程医疗远程医疗主要是通过网络远程诊断、远程手术和远程医疗咨询等方式，帮助病人就近就医，同时也为偏远、贫困地区的医疗服务提供了解决方案。
在远程医疗中，医生可以借助大数据技术实现对患者的在线跟踪和诊断，及时了解患者的病情和治疗进程，提高患者的治疗效果和满意度。
大数据技术与智慧医疗
大数据技术与智慧医疗随着人口老龄化和医疗技术的迅速发展，智慧医疗逐渐成为医疗产业的一个热点。
而大数据技术，作为智慧医疗的重要支撑，也受到人们的高度关注。
本文将探讨大数据技术在智慧医疗中的应用和发展前景。
大数据技术在智慧医疗中的应用大数据技术在智慧医疗中的应用主要包括以下几个方面。
一是医疗数据的汇总和分析。
传统的医疗数据往往分散在不同的医院和医生手中，难以共享和利用。
而大数据技术可以将这些数据进行汇总和整合，从而形成一个全面的医疗数据库。
在此基础上，利用数据挖掘和分析技术，可以挖掘出各种有价值的医疗信息，比如患者的用药情况、病历的变化趋势等等。
这些信息可以帮助医生更好地了解患者的病情和治疗效果，从而更好地制定治疗方案。
二是医疗决策的辅助。
大数据技术可以通过分析历史病例和疾病发展趋势，为医生提供决策支持。
比如，在诊断某个疾病时，大数据分析可以提供类似病例的特征和规律，帮助医生做出更准确的诊断和治疗方案。
此外，大数据技术还可以为医生提供常见疾病的治疗方案和药品清单等信息，让医生更快地找到最佳的治疗方案。
三是医疗资源的有效配置。
大数据技术可以通过分析患者病历和病情等信息，预测未来医疗需求，从而提前布置医疗资源。
此外，大数据技术还可以帮助医院和医生优化工作流程，提高医院的诊疗效率，减轻医生的负担。
四是医疗服务的改进。
大数据技术可以为医疗服务提供更多的维度，比如患者的年龄、性别、教育程度、职业等等。
通过分析这些维度，可以推出不同人群的医疗需求和偏好，从而为他们提供更合适的医疗服务和方案。
大数据技术在智慧医疗中的发展前景随着大数据技术的不断发展，智慧医疗也将呈现出越来越广阔的发展空间。
一是人工智能技术的应用。
未来的智慧医疗将更多地应用人工智能技术，比如自然语言处理、机器学习、深度学习等。
利用这些技术，医疗人士可以更快地完成诊断工作，提高工作效率，同时更准确地识别疾病和症状，为患者提供更优质的医疗服务。
二是区块链技术的应用。
大数据与人工智能在智慧医疗中的应用
大数据与人工智能在智慧医疗中的应用近年来，随着科技的发展，大数据和人工智能技术在各个领域得到了广泛应用，其中智慧医疗领域的应用也越来越受到重视。
智慧医疗利用大数据和人工智能技术来辅助医生诊断、治疗疾病，能够更加精准地为患者提供医疗服务，不仅可以提高医疗的效率和准确率，还能够降低医疗成本，为人们带来更好的健康体验。
一、大数据在智慧医疗中的应用智慧医疗的核心是数据，医疗场景中产生的各类数据，如医疗记录、影像、设备监测数据等都是智慧医疗所需的源数据。
这些数据需要被采集、存储、处理、分析和展现，这就是大数据技术的应用。
1.医疗数据采集在传统的医疗工作中，医生的诊断和治疗是基于患者的病史、检查结果、影像数据等各类数据来决策的。
这些数据需要通过人工手动录入和整理，人工容易出错，且成本较高。
而随着物联网技术的发展和设备智能化，各种医疗设备都已经实现了数据化，可以自动采集各种数据，并且自动上传到服务器，实现了数据的自动采集和处理，大大提高医疗的效率和准确率。
2.医疗数据处理和分析医疗场景中产生的各类数据量极大，以影像为例，一张二维的医学图像可以有几千万个像素点，而一副三维的医学图像则更是庞大。
处理和分析这么大的医学影像数据需要极为强大的计算能力，而云计算和大数据技术可以提供这样的计算能力。
3.医疗数据展现医学领域的数据处理和分析通常是由医生和技术人员来完成的，而患者和病人很难理解这些复杂的数据。
而大数据的可视化技术可以将这些数据以可视化的形式展现，直观地呈现给患者和病人，让他们能够更加清晰地了解自己的病情，更好的理解医生的建议并且做出自己的决策。
二、人工智能在智慧医疗中的应用除了大数据技术，人工智能技术也被广泛应用在智慧医疗中，包括机器学习、深度学习、自然语言处理等技术，这些技术能够通过机器的学习和模仿实现人类智慧。
这里介绍几个人工智能在智慧医疗中的经典应用。
1.医学影像自动诊断医学影像在医疗诊断和治疗中扮演着重要的角色，通过大数据和机器学习技术，可以提高医生的诊断准确性和效率，同时也能够诊断一些难以检测的疾病。
大数据时代下的智慧医疗应用演讲稿
大数据时代下的智慧医疗应用演讲稿尊敬的各位朋友：大家好！今天，我非常荣幸能够站在这里，和大家一起探讨“大数据时代下的智慧医疗应用”这个重要的话题。
在当今社会，我们正处在一个数据爆炸的时代。
大数据已经渗透到了我们生活的方方面面，而医疗领域也不例外。
智慧医疗作为一种新兴的医疗模式，正凭借着大数据的力量，为我们的健康带来前所未有的改变。
那么，什么是智慧医疗呢？简单来说，智慧医疗就是利用先进的信息技术，如物联网、云计算、大数据分析等，实现医疗信息的智能化采集、存储、分析和应用，从而提高医疗效率和质量，改善患者的就医体验。
大数据在智慧医疗中的应用首先体现在医疗数据的采集和整合方面。
过去，医疗数据往往分散在各个医疗机构的不同系统中，难以实现共享和综合利用。
而现在，通过建立统一的数据平台，我们可以将患者的病历、检查报告、诊断结果等各类信息整合在一起，形成一个完整的医疗大数据。
这些数据不仅包括结构化的数据，如患者的基本信息、诊断结果、用药情况等，还包括非结构化的数据，如医生的诊断记录、医学影像等。
通过对这些海量数据的分析，我们可以发现疾病的发病规律、治疗效果的影响因素等，为医疗决策提供有力的支持。
比如说，通过对大量心脏病患者的数据进行分析，我们可以发现哪些因素会增加心脏病的发病风险，从而提前采取预防措施。
又比如，通过对不同治疗方案的效果进行对比分析，我们可以为患者制定更加个性化的治疗方案，提高治疗的成功率。
其次，大数据在疾病预测和预防方面也发挥着重要作用。
利用历史医疗数据和实时监测数据，结合数据分析算法，可以对疾病的发生进行预测。
例如，通过分析某一地区的流感患者数据，包括症状、发病时间、地理位置等，可以预测流感的爆发趋势，提前做好防控措施，如调配医疗资源、加强公共卫生宣传等。
另外，在医疗资源的优化配置方面，大数据也有着巨大的潜力。
通过对医疗资源的使用情况进行数据分析，可以了解不同地区、不同时间段的医疗需求，从而合理分配医疗资源。
- 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、"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、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)。
技术创新，变革未来
1
•
时代背景及国家战略
目录
CONTENTS
2 3
•
面临的方向和挑战
•
变革的切入点及部分案例
时代背景及国家战略
智慧医疗——”以病人为中心”的医疗服务体系
• 2009年1月，在由美国工商业的领袖举办的圆桌会 议中，IBM的CEO彭明盛向奥巴马提出了“智慧地 球”的概念。同年2月，IBM针对性地提出了“智慧 医疗” 概念，也为我国的 医疗改革奠定了深厚的基 础。
从概念走向应 用
•
中国庞大的人口基数
•
数据开放，如何打破 数据孤岛，实现生物 医学数据整合
以及在基因组学、影
像学和临床领域积累 的海量数据
从概念走向价值 数据开放，如何打破 数据孤岛，实现生物 医学数据整合 生物医学和信息科 学复合人才 审批及监管
中国庞大的人口基数以及在基 因组学、影像学和临床领域积 累的大数据，是医学人工智能 发展最可依赖的资源
全主叫随访&服务
质检入库 进入下个周期
100%录音 比例抽检
科研级随访率（可选）
全数据保障85%离院随访率 并提供95%科研级随访率可选
随访任务管理平台
随访质控专员
科室数据中心
辅助管理、决策
Hubble院长面板
Hubble科研课题管理
核心功能点 患者分析（患者分布地图） 、随访分析、手术结构分析、 医疗质量监控、运营效率分析等六大模块。 科研课题管理—研究人群设定—变量设置—统计出图（单因素分析、 多因素分析、描述性统计、生存分析）。
•
智慧医疗的内涵分为多个方面，而对于不同的受 众，
智慧医疗的含义和价值也是不同的【1】
reference： 【1】方媛，林德南 ．智慧医疗研究综述［ Ｊ］．新经济， ２０１４（１９）： ７０
/
政策导向：政策频繁利好医疗健康行业
1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1
《关于深化审评审批制度改革鼓励药品医疗
医学 研究
新药 研发 健康 管理 保险 决策 AI辅助 诊断
市场 营销
医疗 决策
投资 决策
不良反 应监测
面临的挑战
数据开放晴雨表：中国是相对闭塞的
中国临床数据挖掘与应用之困
数据必须解决的“五大问题”
挑战
• 数据质量安全， 隐私及伦理
•
审批及监管 • 数据质量
•
生物医学和信息科
学复合人才
挑战
•
全国政协委员复星集
团堇事长
郭广昌
2016/10
国务院对外发布《关千促进和规范健康医疗
2017年 两会
《关千加强大数据环境下个 人信息安全保护的建议》
2017年两 会
《关于加快建设医学人 丁智能支撑体系的提案））
大数据应用发展的指导意见》
2016/6
李克强总理出席贵阳” 大数据产业峰会”时 ， 将大数据比作 "21世纪的钻石矿、智慧树 "• 2016/,5
•
三甲医院患者爆满，基层医疗服务机构资源闲置；智慧医疗实现各级医院的优质资源共享与合理 。 【2】
患者就诊时，医生可以调阅患者的健康档案，快速检索就诊者的既有病史、用药情况等重要信息，通过这些辅助信息， 帮助医生做出更加准确的判断，避免重复用药、药物过敏等医疗差错。 【2】 整合HIS、PACS等医疗系统，医护人员可以快速的调阅患者的检查医学影像和报告，并在线对患者的病情进行研讨， 优化了就医流程，提高了医疗服 务质量。 【2】
智慧医疗的方向
以大数据信息化技术为基础 以临床应用为目的
医疗大数据不只是信息化建设
变革的切入点
LinkDoc在路上
感知 收集/存 储 治理 理解 检索 决策 分析 推荐 行动 智能
数据
人
应用场景
LinkDoc标准
LinkDoc服务
LinkDoc智能
机器人辅助数据预处理→效率和质量
作业过程（分析、处理、结构化、清洗、核查）
腺械创新的意见》 一
大力鼓励创新 承认
外国数据 ， 支 持 真 实 世界 扩 展适 应 症备
2017/10
国 家 卫 计 委 ： 首批健康医疗大数据中心将 这六个省市试点 确定福建、江 苏 、福 州 在 岭 厦 门 、 南 京 、 常州为第一批试点省市
全国人大代衷 腾讯公司谥 事会主席兼首席执行官 马化腾
随访数据质量
呼通推送 确认无误
单病种标准化 · 随访机制
离院患者X
呼叫失败 随访平台 优先处理 主动呼出
随访客服专员 患者识别/确认
根据病种随访需求，定制标准化SOP
病种标准化定制
标准化 随访提问
标准化 康复建议
开放式 患者问题记录
全数据随访率 85%~90%
确认异常 反馈通讯数据库
双向涂抹患者与医生信息，“全脱敏”
精准医疗趋势化
政策导向明确化
智慧医疗
智慧医疗是指在诊断、治疗、康复、支付、卫生管理等各环节，基于物联网、云计算等高科技技 术，建设医疗信息完整、跨服务部门、以病人为中心的医疗信息管理和服务体系，实现医疗信息 互联、共享协作、临床创新、诊断科学等功能。
医疗机构对智慧医疗的需求
合理配置医疗资源：
更大的数据还是更好的数？
经济体量及投融资规模
基于中国本土数据源的产品 安全，隐私及伦理
我们需要什么样的数据平台？
标准度
数据的 标准点位
互联度
不同来源 数据的点位 可互联互通
更新度
数据的 持续更新
丰富度
标准点位 的增加
量度
数据集成及 处理的效率
A
B
C 五个维度
D
E
标准化数据中心的建立，共享及战略合作
Hubble数据展示面板 RWS LinkInsight数据分析和洞察
肺结节辅助诊断 创新患者招募
LinkLab
LinkPen
创新患者随访→管理
变革的切入点
基于数据的 分析和洞察 医院管理/真实世界研究/药械不 良反应监测
咨询和决策
基于数据的 深度学习 医生的持续学习/个性化医疗服务 /AI辅助诊断
患者管理 •
辅助诊疗
•
医院管理
•
打破传统的各科室比较独立 的局限性，更加高效的管理医护人员，协调各部门的有序协作，提高了工作效率，实现 了对工作人员更加精细的管理。 【2】
reference： 【2】尚雅楠 《科技和产业》 , 2016 , 16 (10) :19-27
大数据的应用组成
人工智能辅助
基于数据的链接 医院和保险公司的联合/医联体-诊疗中心及网络--互联网医院/临 床研究患者招募
业务模式 变革
数据中心的建设
LinkDoc肿瘤病例大数据中心
医疗大数据的智能化处理
配套的数据服务体系：数据处理体系
业务特征：
医学专业
流水作业
流程驱动
适配全国
信息技术解决“追踪管理难” – 流程化完成随访