智慧医疗案例剖析-医疗大数据,智慧医院的根基
互联网智慧医疗的实践和案例分析
互联网智慧医疗的实践和案例分析随着互联网技术的不断发展，智慧医疗已经成为医疗行业的一个重要趋势。
以互联网为基础的智慧医疗，将传统医疗服务推向了更高的水平，让医生和病人之间的交互更加方便和快捷，同时也大大提高了医疗行业的效率和质量。
本文将从互联网智慧医疗的定义、实践和案例等方面进行分析。
一、互联网智慧医疗的定义互联网智慧医疗是依托互联网及相关信息技术实现医疗服务的智能化、智慧化、高效化，强调“互联网+医疗”的理念。
通过互联网技术和大数据分析等信息技术手段，加强医生和患者之间的交互和沟通，提供更加快捷、高效的医疗服务。
同时，互联网智慧医疗也可以实现医疗资源共享，打破医生和地域的限制，提供更广泛、更均匀的医疗服务。
二、互联网智慧医疗的实践1.移动医疗移动医疗是指通过移动终端设备实现医疗服务的方式。
它可以实现在线交流诊断、在线购买药物、检查结果查看等服务，方便了病人的就医，缩短了医疗过程。
例如，一些医院或药企开发了手机APP，可以让病人随时随地进行挂号、咨询等服务。
此外，还有一些远程医疗设备可以通过移动终端实现远程医疗服务，将医疗资源覆盖到更广泛的区域。
2.大数据分析互联网智慧医疗可以收集和分析大量的医疗数据，从而生成更加精准的医疗方案。
例如，医院可以利用大数据分析实现对患者进行全面的健康评估和分析，从而制定出更加科学的治疗计划。
此外，大数据分析还可以用于医疗保险的管理。
医疗保险公司可以利用大数据分析对患者的病情进行分析，从而制定出更加合理的保险方案。
3.远程医疗远程医疗是指利用互联网技术实现医生和患者分别在不同地理位置的诊疗服务。
通过视频会议等技术手段，医生可以对患者进行远程诊断和治疗，使得医疗资源的分布更加均匀。
此外，远程医疗还可以方便患者进行随访和复诊，提高医疗服务的效率。
三、互联网智慧医疗的案例分析1. 妇幼保健北京市妇幼保健院利用互联网技术，开发出了“智慧妇幼”平台。
该平台可以实现在线预约、病历管理、在线咨询等服务，并且还与自贸区澳门健康中心建立了互联网医院，方便澳门地区的孕妇和儿童就医。
大数据分析师在智慧医疗中的应用案例分析
大数据分析师在智慧医疗中的应用案例分析随着信息技术的快速发展和医疗领域的不断创新，大数据分析师在智慧医疗中发挥着重要的作用。
大数据分析师利用先进的数据分析技术和工具，对医疗数据进行深入挖掘和分析，以实现医疗资源的优化配置、疾病预测和治疗方案的指导，从而提高医疗质量和效率。
本文将通过分析几个实际案例，探讨大数据分析师在智慧医疗中的应用。
案例一：智慧医疗中的慢性病管理慢性病是当今社会面临的重大挑战之一，例如糖尿病、高血压等。
利用大数据分析技术，医疗机构可以通过个体化的健康管理方案，有效管理患者的慢性病，提高他们的生活质量和治疗效果。
大数据分析师首先收集患者的临床数据、生活习惯、基因信息等多种数据，然后通过数据挖掘、机器学习等技术，建立慢性病的模型和预测算法。
通过监测患者的生物参数、生活方式等数据，大数据分析师可以实时监测患者的病情变化，并预测患者的慢性病恶化风险。
医疗机构可以根据这些预测结果，制定个体化的管理方案，包括定期随访、药物调整等措施，以降低患者的风险。
案例二：智慧医疗中的疫情监测与控制在大规模传染病爆发或流行病时，大数据分析师可以通过分析多种医疗数据和公共卫生数据，快速监测和识别疫情，预测疾病的传播趋势，从而及时采取控制措施，保护公众的健康。
大数据分析师收集和整理来自医院、社区卫生中心等的各种数据，包括患者的症状、就诊记录、地理位置等信息。
通过数据挖掘和机器学习技术，大数据分析师可以发现疾病的潜在爆发点、传播途径、高风险人群等。
同时，大数据分析师还可以结合社交媒体数据、网络搜索数据等非传统数据，进一步优化疫情的监测和预测模型。
案例三：智慧医疗中的医疗资源优化随着人口老龄化和慢性病患者增加，医疗资源的优化配置成为一个重要的课题。
大数据分析师可以通过对医疗数据的分析，优化医疗资源的配置，提高医疗效率和质量。
大数据分析师通过分析患者的临床数据、就诊记录、医疗资源分布等多种数据，可以了解患者的就诊需求和医疗资源的分布情况。
智慧医疗系统的典型应用案例(一)
智慧医疗系统的典型应用案例随着科技的不断进步和创新，智慧医疗系统在医疗领域得到了广泛的应用。
智慧医疗系统通过整合信息科技、大数据分析和人工智能等技术，为医疗行业带来了诸多便利和改进。
本文将介绍一些智慧医疗系统的典型应用案例，探讨其对提升医疗质量和效率的作用。
首先，智慧医疗系统在慢性病管理方面的应用成为了科技创新的一个重点。
慢性病是指长期发展、进展缓慢、病程长的疾病，如糖尿病、高血压等。
传统的慢性病管理方式主要依赖医生和患者之间的面对面沟通，但存在信息传递不及时、管理不精准等问题。
而智慧医疗系统的应用可以实现患者与医生的远程交流和监测，提高患者的自我管理能力。
通过智能设备收集患者的生理参数和用药情况，医生可以随时获得患者的健康状况，及时提供指导和调整治疗方案。
患者也可以通过应用程序了解自己的健康状态并根据医生建议进行自我管理。
这种慢性病管理模式的转变极大地提高了医疗路程管理的效率和患者的满意度。
其次，智慧医疗系统在医疗预测和预警方面的应用成为了一种新的趋势。
传统医疗系统主要是基于病人的病史和医生的经验进行诊断和治疗。
而智慧医疗系统通过深度学习技术和大数据分析，可以根据大量的医疗数据和病例进行模式识别和预测。
例如，通过分析大量的肺癌病例数据，系统可以学习到肺癌的病理特征和发展规律。
当患者的相关检查结果输入系统时，智慧医疗系统可以对患者的风险进行评估，并给出相应的预防措施和治疗建议。
这种基于数据分析的医疗预测和预警系统在疾病早期发现和治疗中起到了重要的作用，大大提高了治疗的成功率和生存率。
再次，智慧医疗系统在医疗资源优化方面也发挥了巨大的作用。
传统医疗系统中，由于资源有限和信息不对称等问题，导致医疗资源的分配不均衡和效率低下。
而智慧医疗系统通过整合全国范围内的医疗资源和数据信息，可以实现医疗资源的优化和调度。
例如，某个城市的医疗资源紧张，而周边地区医疗资源充裕，系统可以通过分析患者的病情和需求，将患者引导到合适的医疗机构就诊。
智慧医疗案例
智慧医疗案例随着科技的不断发展，智慧医疗已经成为医疗领域的一个重要方向。
智慧医疗利用先进的信息技术和大数据分析，为医生和患者提供更加便捷、高效、精准的医疗服务。
下面我们来看一些智慧医疗案例，了解智慧医疗是如何改变我们的生活的。
首先，智慧医疗在医疗诊断方面发挥了重要作用。
通过人工智能技术，医疗影像诊断得到了极大的提升。
例如，某医院引入了智能医疗影像诊断系统，可以帮助医生快速准确地诊断病灶，提高了诊断的准确性和效率，大大缩短了患者的等待时间。
其次，智慧医疗在慢病管理方面也取得了显著成效。
通过患者健康数据的实时监测和分析，医生可以及时调整患者的治疗方案，提供个性化的医疗服务。
比如，一家医院利用智能穿戴设备和移动健康应用，实现了对慢性病患者的远程监测和管理，大大提高了患者的生活质量。
此外，智慧医疗还在医疗资源调配和医疗服务流程优化方面发挥了重要作用。
通过大数据分析，医疗机构可以更好地了解医疗资源的分布情况和利用率，合理调配医疗资源，提高了医疗服务的效率和质量。
比如，某地区的医疗卫生部门利用大数据分析，优化了急诊流程和资源分配，大大缩短了患者的候诊时间，提高了医疗服务的满意度。
最后，智慧医疗还在医患沟通和医疗知识普及方面发挥了重要作用。
通过移动医疗应用和在线问诊平台，患者可以随时随地与医生进行沟通，解决健康问题。
同时，医生也可以通过这些平台向患者普及医疗知识，提高患者的健康意识和自我管理能力。
总的来说，智慧医疗正在深刻改变着我们的医疗生态，为人们的健康保驾护航。
随着科技的不断进步，相信智慧医疗将会在未来发挥更加重要的作用，为人类健康事业带来更多的惊喜和便利。
大数据技术在医疗领域的应用案例分析
大数据技术在医疗领域的应用案例分析随着信息化时代的到来，数据成为了人们生产和生活中最重要的资源之一。
而大数据技术便是对这些数据进行处理、分析和挖掘的重要工具。
医疗领域是一个数据密集型行业，存在大量的医疗机构、医生、病人以及医学知识和数据。
因此，利用大数据技术可以在医疗领域中实现更加高效和精确的医疗服务，为人们的生命健康保驾护航。
一、大数据在医疗领域中的应用意义医疗领域是一个关系到人类生命健康的重要领域。
而数据在医疗领域中则是医生、病人和医疗机构等各个方面必不可少的资源。
这些数据包括病人的基本信息、病历、检验和检查结果、诊断和治疗方案等内容。
这些数据都对医生和病人的诊疗过程、疾病的诊断和治疗以及医疗机构的管理和协同工作都产生了影响。
大数据技术的应用可以将这些数据进行有效的整合、处理、分析，并给出更加准确和科学的医学决策，实现更加高效和个性化的医疗服务。
二、大数据在医疗领域的应用案例1.智能诊断和治疗方案推荐人工智能技术和大数据技术的结合，可以为医生和病人提供更加准确的诊断和治疗方案。
如日本的OneceHealth就是利用大数据技术和人工智能技术，为病人提供个性化的诊治方案。
OneceHealth的智能诊断系统可以根据病人的个人基因、体征数据和病历数据，通过大数据技术进行分析和挖掘，为病人提供最适合的治疗方案。
此外，大数据还可以为医生的诊断提供参考依据，帮助医生更准确地确定疾病的病因，制定更加科学的治疗方案。
2.医疗资源管理和医疗服务协同医疗领域是一个协同性比较强的行业，各个医疗机构之间也需要进行数据的共享和协同。
利用大数据技术可以构建云医院、移动医疗和远程医疗等多种医疗服务方法。
通过实现医疗资源的共享和协同，可以大大提高医疗服务水平。
例如，我国的远程医疗服务项目已经在全国范围内推广，实现了医疗资源的跨地区分享和协同工作。
3.药物研发和生产药物研发和生产是利用大数据技术和人工智能技术应用于医疗领域的另一个重要方面。
智慧医疗系统的典型应用案例
智慧医疗系统的典型应用案例随着科技的发展和医疗领域的进步，智慧医疗系统被越来越广泛地应用于医疗服务中。
智慧医疗系统通过整合信息技术、云计算、人工智能等先进技术，为医护人员提供了更准确、高效的医疗服务。
在本文中，将介绍智慧医疗系统的典型应用案例，展示它在不同领域中的作用和效果。
首先，智慧医疗系统在疾病预防和控制中发挥了重要的作用。
以传染病的预防为例，智慧医疗系统可以通过网络与各医疗机构的数据库相连接，实时更新病例信息，对疾病疫情进行监测和分析。
通过数据的分析，系统可以给出预测各地疫情发展的趋势，为决策者提供科学依据，以便采取针对性的防控措施。
此外，系统还可以通过语音识别和自然语言处理等技术，帮助医生快速筛查疑似病例，提高疫情的早期发现率，有效控制疾病的传播。
其次，智慧医疗系统在医疗服务中的作用不可忽视。
在医院体系中，传统的人工排队挂号方式存在效率低下的问题。
而智慧医疗系统可以通过在线预约及挂号、自助机器人导诊等功能，为患者提供更便捷的挂号服务，同时减轻医护人员的工作压力。
通过智能设备的应用，患者可以选择自己方便的时间和科室进行挂号，减少等待时间，提高就诊效率。
此外，智慧医疗系统还可以将患者的病历、检查报告等电子化，并集中存储，医护人员可以随时随地查看患者的病历信息，方便诊治过程中的交流和决策，提供更精确、个性化的医疗服务。
再次，智慧医疗系统在慢病管理中具有独特的优势。
患有慢性疾病的患者需要长期监控和治疗，而智慧医疗系统可以通过远程监测和智能健康管理平台，实时收集患者的生理参数和病情变化。
通过数据的分析和管理，系统可以提供针对性的治疗方案和个性化的健康指导，帮助患者更好地管理和控制疾病。
此外，患者可以通过智能设备和移动应用程序进行自我监测，如血糖监测、心率监测等，将数据上传至系统，医生可以实时查看并进行专业的诊断和干预，实现远程医疗和管理。
这种智能化的慢病管理方式，可以减少患者频繁就医的次数和医疗资源消耗，提高患者的生活质量。
智慧医疗案例剖析-湘雅医院-医疗大数据的几点思考
3
医疗大数据建设
思路、方法
4
医疗大数据发展趋势
医疗大数据的发展趋势
医疗卫生管理机构
医疗机构
金融机构
互联网健康应 用与数据
洞察
CIS
PACS
医生
• 大数据技术在未来为决策提供更多的支持
… LIS
患者
• 提供越知来识 越多个性化的服务
医疗大数据
EMR
• 数催据 生新的业务模式和服务模式
HIS
UGC
• 处理过程及用传户输产的生内实容时化、及
互联网健康应用与数据ugc洞察患者科研机构医疗器械和制药公司第三方开发者金融机构电信运营商医疗卫生管理机构医疗机构医生?大数据技术在未来为决策提供更多的支持?处理过程及用传户输产的生内实容时化及时化?提供越知来识越多个性化的服务医疗大数据emr?数催据生新的业务模式和服务模式医疗大数据的发展趋势?大数据技术在医疗领域的不断创新媒体谢谢
医院数据可简单分为结构化与非结构化 信息里的“结构”是永远存在的，只不过结构尚未
被发现，或结构变化无定（半结构化或多结构化） 结构本在，只是未建模。
非结构化数据处理的核心在语义分析和逻辑模式识 别。
医疗服务
提纲
1
什么是医疗大数据？
概念 现状 来源 促进
2
医疗大数据建设难点及挑战
数据本身结构等软硬件问题 思想观念政策影响 安全问题
服务都各自独立，缺乏合理接口。 医疗数据收集的渠道不畅。
医疗大数据的建设难点
数据互联互通问题：
观念保守
医院管理者对信息开放持保守观念；对数据安全、如何保护患 者隐私等问题心里没底；整个行业缺少数据开放案例。
政策滞后
大数据技术在医疗领域的应用案例分析
大数据技术在医疗领域的应用案例分析随着信息技术的迅猛发展，大数据技术逐渐在各个行业得到应用，尤其在医疗领域。
大数据技术的应用不仅提升了医疗行业的效率和质量，还对医疗决策和资源分配提供了有力支持。
本文将通过两个应用案例，分析大数据技术在医疗领域的应用情况。
案例一：基于大数据的个体化诊疗方案在传统的医疗模式中，诊疗方案通常是根据医生的经验和常规规范制定的。
然而，每个患者的身体状况和病情都有所差异，传统的通用方案无法完全满足患者的需求。
而基于大数据技术的个体化诊疗方案，可以根据每个患者的病历数据、基因数据、生命体征监测数据等，进行全面的分析和评估。
以某医疗机构的个体化肿瘤治疗方案为例，该机构通过收集和分析患者的病历数据、基因数据和治疗效果数据，建立了一个大数据平台。
医生通过该平台可以查询到大量的相关信息，包括相似病例的治疗经验、最新的研究成果等。
通过对这些数据的分析和挖掘，医生可以为每个患者制定出更加个体化的治疗方案，提高治疗效果和生存率。
该案例中的大数据平台通过整合各类医疗数据，实现了跨部门、跨地域的信息共享，提高了医生的决策水平和工作效率。
同时，该平台还能够进行实时监测和预测，帮助医生及时调整治疗方案，提高了对患者的治疗效果。
案例二：基于大数据的公共卫生疫情监测与预警系统公共卫生疫情的监测和控制一直是医疗行业的重要任务。
而传统的疫情监测通常依赖于各个医疗机构上报的数据，固有的延迟和不准确性使得疫情的应对效果有限。
而基于大数据技术的公共卫生疫情监测与预警系统，可以实时地收集、整合和分析海量的疫情相关数据，快速准确地预测和监测疫情的变化趋势。
以某地区卫生部门的公共卫生疫情监测与预警系统为例，该系统通过监测社交媒体上的舆情数据、医疗机构上报的疫情数据、人口流动数据等，建立了一个全面且动态的疫情数据库。
通过对这些数据进行实时分析和挖掘，系统可以迅速发现疫情的异常情况，并预测疫情的发展趋势。
该系统通过结合大数据技术和人工智能算法，可以帮助卫生部门提前制定针对性的防控策略，加强对高风险人群的监测和管理，提高公共卫生疫情的应对效果。
智慧医疗系统的典型应用案例(五)
智慧医疗系统的典型应用案例现代科技的快速发展，催生了智慧医疗系统的兴起。
智慧医疗系统利用先进的技术和设备，为医疗行业带来了全新的变革。
在过去的几年中，智慧医疗系统已经在各个国家得到了广泛应用，并取得了显著的成果。
以下将介绍智慧医疗系统在典型应用案例中的应用情况。
一、远程医疗远程医疗是智慧医疗系统最重要的应用之一。
通过智慧医疗系统，患者可以借助互联网与医生进行在线咨询，远程诊断以及远程手术操作等。
这种模式不仅为患者带来了便利，同时也能够减轻医院的负担，提升医疗服务的效率。
例如，在农村地区，医疗资源严重不足，远程医疗可以帮助居民在自己家中就能得到专业医疗服务，解决了看病难的问题。
二、智能健康监测智能健康监测是智慧医疗系统的另一个重要应用。
通过智能穿戴设备，如智能手环、智能手表等，患者的健康状况可以实时监测并传输至医生处。
医生可以根据患者的健康数据，进行诊断和制定个性化的治疗方案。
例如，在老年人健康管理方面，智能健康监测可以实时监测他们的血压、心率、血氧饱和度等指标，及时发现问题并提供预防措施。
三、智能药房智慧医疗系统的应用还延伸到药房管理领域。
传统药房中，患者需要耗费大量时间在排队取药上，而智能药房则能够通过自助终端实现药品的自动发放。
通过智能药房系统，患者只需要通过身份验证，就能取到他们所需的药品。
这种智能药房不仅提高了取药的效率，还能确保药品的安全和质量。
四、疾病监测与预测智慧医疗系统可以辅助医生进行疾病监测与预测。
通过分析患者的症状、病史、基因等信息，结合大数据和人工智能技术，智慧医疗系统能够帮助医生提前发现患者患病的可能性。
例如，某些类型的癌症，通过早期筛查和监测，医生可以及早发现病变，提前进行治疗，从而降低患者的疾病风险。
五、电子病历管理电子病历管理是智慧医疗系统的一项关键应用。
传统的纸质病历存在着容易丢失、难以共享、信息整理麻烦等问题，而电子病历的应用能够将病人的病历信息数字化管理，有效提高了病历的存储和查询效率。
大数据分析师在智慧医疗中的应用案例分析
大数据分析师在智慧医疗中的应用案例分析智慧医疗是近年来兴起的一项重要领域，通过运用大数据分析技术，医疗行业可以更好地理解和应对患者的需求，提高医疗服务的质量和效率。
大数据分析师在智慧医疗中扮演着至关重要的角色。
本文将通过分析几个实际案例，探讨大数据分析师在智慧医疗中的具体应用。
案例一：患者预测模型大数据分析师可以应用机器学习和预测模型来预测患者的疾病发展和治疗效果。
通过收集和分析患者的个人信息、病史、检测数据以及治疗方案等数据，分析师可以建立一个可靠的模型来预测患者的病情和治疗结果。
这有助于医生更好地制定个性化的治疗方案和做出重要的医疗决策。
案例二：疾病传播分析大数据分析师可以通过分析大量的医疗数据和社交媒体数据来追踪和分析疾病的传播路径和模式。
通过对病患者的疾病信息和行动轨迹进行深度挖掘和分析，分析师可以帮助医疗机构迅速定位和控制疾病的传播。
例如，在一次传染病爆发中，分析师可以识别出最初感染的病患者，并追踪他们的接触人群，快速制定隔离和防控策略，有效控制疾病的蔓延。
案例三：医疗资源优化大数据分析师可以通过分析大量的数据，包括医院数据、患者数据以及医疗设备数据等，来优化医疗资源的分配。
通过对历史数据和趋势进行分析，分析师可以预测患者的就诊需求，并根据需求调整医院的资源分配。
这可以帮助医疗机构更好地规划和管理人员、设备和药物等资源，提高医疗服务的效率和质量。
案例四：健康管理平台大数据分析师可以帮助搭建健康管理平台，通过分析用户的个人信息、医疗记录和健康习惯等数据，为用户提供健康管理建议和指导。
例如，通过分析用户的饮食、运动和生活方式等数据，分析师可以为用户制定个性化的健康计划，并定期跟踪和评估计划的执行情况。
这可以帮助用户更好地管理自己的健康，预防疾病的发生。
综上所述，大数据分析师在智慧医疗中发挥着重要的作用。
通过运用大数据分析技术，分析师可以帮助医疗机构提高医疗服务的质量和效率，优化资源分配，预测疾病发展趋势，为患者提供更好的治疗方案。
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Key
Value
性别
女
年龄
28
会
…
HIS
EM R
移 动
诊
护
EM
理手
PI
麻
CDR 影 像 中 心 CVIS
ECT
PIS
数据 中心
UIS RIS
血 库
体 检
LIS
形 态 微学 生 物
血压 脂肪肝 高脂血压 吸烟史 饮酒史 冠心病史 糖尿病史 大小便正常 是否结婚 是否生育 输血史
165/95mmHg 是 是 无 无 否 无 是 是 是 无
……
……
8
数据建模是构建医疗大数据应用的基础
9
医疗大数据平台的数据处理-结构化
医生直接按照原有病历书写习惯提供原有基于自然语言描述的病历； 系统自动处理为结构化的电子病历。
Key 性别 年龄 血压 脂肪肝 高脂血压 吸烟史 饮酒史 冠心病史 糖尿病史 大小便正常 是否结婚 是否生育 输血史 ……
者无须在医院体系重复检查检
化科研耗时，极大提升科研效
效地开展治疗、预防、康复等 • 以慢病为抓手，探索基于智能
验等；
率；
环节，拓展医院服务范围；
决策和商业驱动的分级诊疗模
式
6
医疗大数据平台核心要素
解决信息孤岛：整合医院现有业务系统数据，辅助实现数据集成； 数据处理能力：对业务数据进行处理分析，特别是如病程、主诉等非结构化数据以及影像数据； 医学探索能力：平台对数据实现医学逻辑学习，构建医学知识图谱，形成平台的医学能力； 多种应用服务：平台提供大数据科研服务、医院管理服务、临床辅助服务等新型服务；
Spark
Docker
YARN 数据操作系统
数据接口 VPN、监控等
HDFS Hbase数据库
Oracle、MySQL数据库
医院生产 环境备份
HIS
LIS
EMR
PACS 等等
库
12
目录
1 医疗大数据导言 2 医院高效公式 3 医生成长体系 4 患者净值体系 5 公司简介
13
大数据驱动的智慧医院模型
诊断、实验室检查、手术名称、药物名称等专用名词的归一
糖尿病 糖尿病（待除外）来自糖尿病待除外糖尿病(糖尿病足)
糖尿病（低血糖反应)
糖尿病分型
糖尿病酮症 糖尿病（酮症） 糖尿病 糖尿病酮症酸中毒 糖尿病性酮症 酮症酸中毒
糖尿病性视网膜病变 糖尿病（视网膜病变） 糖尿病性视网膜病 糖尿病性视网膜 视网膜病（糖尿病） 糖尿病糖尿病视网膜病变 糖尿病视网膜病变 糖尿病视网膜 糖尿病史视网膜病变 糖尿病视网膜病
大数据驱动的智慧医院：数据驱动临床，数据驱动科研，数据驱动患者管理等
Value
女
28 165/95mmHg
是
是
无
无
否
无
是
是
是
无
……
10
医疗大数据平台的数据处理-数据归一
医疗词库迭代构建：参考标准病历词库：ICD-9、ICD-10、SNOMED CT、etc，把真实病历 中，大量出现非标准医疗词汇，把意义一样的医疗词汇归一成一个词，把标准词汇做种子，在 病历中发现含有这些词汇的句型， 找出相关语句中，其它疑似医疗词汇，人工校注把扩大了 的词库，放进病历中，发现更多句型，然后发现更多疑似词汇 …
智能患者管理，探索分级医疗
•
医联体内跨系统、跨医院的医 •
医疗数据最直接的使用者是医 •
医院积累了丰富的临床病历和 •
医院每天有大量的患者就诊，
疗数据整合，将有效降低资源
生群体，最直接的用途也在医
治疗方案，大数据技术将帮助
大数据技术帮助医院自动分析
浪费和重复，并且将有利于发
学研究；
医院及医生梳理临床治疗路径，
用户应用服务
医学探索能力
影像数据： CT/MRI/ 病理等
数据 处理能力
结构化数 据：LIS、 医嘱等
非结构化数据：
7
主诉、病程等
数据处理技术是构建医疗大数据的根基
数据的后结构化，是未来发展趋势。
医院的病历如何书写、医生的何种病历书写习惯，医渡
云的人工智能和机器学习的技术都会将非结构化信息 转化为结构化的数据，唤醒医疗数据的价值。
患者的满意度和忠诚度，找到
挥各自医院的核心优势；
• 大数据技术有效延展研究范围
• 如可基于患者在医院体系的完
和深度，便于医生开展过去难
优化治疗方案，从而提升临床 治疗的质量和安全；
整就诊记录开展诊疗服务；患
以开展的研究领域；同时，优 • 同时，数据平台将帮助医生高
患者依从性的关键点，精准化 随访管理，带动医疗效益和效 率提升；
糖尿病待分型
N型糖尿病 N-型糖尿病 糖尿病（N型） 糖尿病，（N型） 糖尿病N型
肾性糖尿病
糖尿病（健康教育）
糖尿病性周围神经病变 糖尿病周围神经病变 糖尿病糖尿病周围神经病变 糖尿病周围神经性病变 糖尿病周围神经病 糖尿病性周围神经病 糖尿病（周围神经病变）
糖尿病（购药）
胰岛素依赖型糖尿病 l型糖尿病 Ⅰ型糖尿病 1型糖尿病 糖尿病（ 1型） 糖尿病1型
糖尿病，（ 2型） 糖尿病二型 糖尿病 2型 2型-糖尿病 糖尿病，（I I型） 二型糖尿病 糖尿病Ⅱ型 2型糖尿病 糖尿病，（Ⅱ型） 糖尿病（ 2型） ll型糖尿病 II型糖尿病
A型糖尿病
11
大数据平台的技术核心及架构
建立专属的医院私有云/虚拟云体系，为医院提供安全高效的云平台。
1. 数据可以只存放于医院的专属私有云（院内集群），虚拟云提供计算能力、医院间的交互和 外网使用环境；
2. 不影响医院的生产系统，专属私有云的数据获取来自医院备份库，不影响医院现有业务开展； 3. 支持第三方厂商嫁接到的私有云/虚拟云，提供丰富的接口调用工具，支撑医院其他信息业务
需求
医院专属私有云
XX大数据虚拟云
上层应用及服务门户（科研、患者管理等）
对外服务门户
搜索引擎
人工智能
统计分析
MapReduce
智慧医疗案例剖析-
医疗大数据，智慧医院的根基
唤醒数据 创新医疗
目录
1 医疗大数据导言 2 医院高效公式 3 医生成长体系 4 患者净值体系 5 公司简介
2
导言 – 医学的Alpha Go何时到来
人工 智能
＝ 大数据 ＋ 机器学习
3
导言-医疗大数据的复杂度远超围棋
4
导言-医疗大数据的新生态
保险申报数据
用药、治疗趋势
“环境”数据
行为、位置、天气、饮食
公共卫生数据
临床数据
为病人、医生 、研究者创造 价值
基因组数据
移动医疗数据
家庭健康信息
分析算 法预测 模型
5
导言-医疗大数据是智慧医院的核心
医疗数据的应用能力是未来医院的核心竞争力
整合医疗数据，推动业务协同
智能一体科研，加速医学研究
临床辅助决策，提升质量安全