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您當前的位置：首頁解決方案 大數(shù)據(jù) 醫(yī)療大數(shù)據(jù)
Present situation
方案現(xiàn)狀
隨著信息系統(tǒng)的發(fā)展，醫(yī)院各類信息系統(tǒng)建設已相當完善，如HIS、RIS、PACS 、LIS、EMR、收費管理系統(tǒng)、藥房管理系統(tǒng)、床位管理、血庫管理、公共衛(wèi)生等。但基于醫(yī)院全數(shù)據(jù)的挖掘和分析系統(tǒng)，像輔助診療、臨床決策支持系統(tǒng)、高級科研管理系統(tǒng)、院長決策支持系統(tǒng)等更高級的應用，即便在發(fā)達地區(qū)的重點醫(yī)院，應用率也是極低的，難以有效發(fā)揮數(shù)據(jù)的價值。



Characteristic
方案特點

信息孤島
各醫(yī)療信息系統(tǒng)是業(yè)務導向的，患者數(shù)據(jù)和醫(yī)院運營數(shù)據(jù)分散在各個系統(tǒng)中且和業(yè)務緊密耦合，缺乏統(tǒng)一視圖和標準，造成檢索、分析、挖掘的困難。
沉睡的海量病歷數(shù)據(jù)
對病歷文書、診斷結果等非結構化數(shù)據(jù)，缺乏有效的檢索分析手段，造成海量的醫(yī)學數(shù)據(jù)無法為科研、臨床決策支持所用。
影像數(shù)據(jù)的存儲和分析
醫(yī)學影像數(shù)據(jù)通常占到醫(yī)院總體數(shù)據(jù)量的90%，存儲量大、增長快、存儲成本高、離線影像調取時間長。針對影像數(shù)據(jù)，缺乏有效的分析手段。


Solution
解決方案
臨床醫(yī)療大數(shù)據(jù)平臺

成本低廉、全部在線、訪問速度快、擴展能力強

在醫(yī)療信息模型和數(shù)據(jù)標準的指導下，建立基于Hadoop技術的大數(shù)據(jù)平臺，通過各種數(shù)據(jù)采集手段，將各業(yè)務系統(tǒng)全量數(shù)據(jù)以較低延遲整合進大數(shù)據(jù)平臺，并通過數(shù)據(jù)治理保證數(shù)據(jù)質量。

 

臨床大數(shù)據(jù)平臺和業(yè)務系統(tǒng)分離，對數(shù)據(jù)分析、數(shù)據(jù)挖掘和探索系統(tǒng)建立了很好的基礎。醫(yī)學影像數(shù)據(jù)全量復制進基于hadoop技術的分布式存儲，成本低廉、全部在線、訪問速度快、擴展能力強。

醫(yī)療全息數(shù)據(jù)智能搜索

成本低廉、全部在線、訪問速度快、擴展能力強

在醫(yī)療信息模型和數(shù)據(jù)標準的指導下，建立基于Hadoop技術的大數(shù)據(jù)平臺，通過各種數(shù)據(jù)采集手段，將各業(yè)務系統(tǒng)全量數(shù)據(jù)以較低延遲整合進大數(shù)據(jù)平臺，并通過數(shù)據(jù)治理保證數(shù)據(jù)質量。

 

臨床大數(shù)據(jù)平臺和業(yè)務系統(tǒng)分離，對數(shù)據(jù)分析、數(shù)據(jù)挖掘和探索系統(tǒng)建立了很好的基礎。醫(yī)學影像數(shù)據(jù)全量復制進基于hadoop技術的分布式存儲，成本低廉、全部在線、訪問速度快、擴展能力強。

患者360度全息視圖

成本低廉、全部在線、訪問速度快、擴展能力強

在醫(yī)療信息模型和數(shù)據(jù)標準的指導下，建立基于Hadoop技術的大數(shù)據(jù)平臺，通過各種數(shù)據(jù)采集手段，將各業(yè)務系統(tǒng)全量數(shù)據(jù)以較低延遲整合進大數(shù)據(jù)平臺，并通過數(shù)據(jù)治理保證數(shù)據(jù)質量。

 

臨床大數(shù)據(jù)平臺和業(yè)務系統(tǒng)分離，對數(shù)據(jù)分析、數(shù)據(jù)挖掘和探索系統(tǒng)建立了很好的基礎。醫(yī)學影像數(shù)據(jù)全量復制進基于hadoop技術的分布式存儲，成本低廉、全部在線、訪問速度快、擴展能力強。

患者信息推送

成本低廉、全部在線、訪問速度快、擴展能力強

在醫(yī)療信息模型和數(shù)據(jù)標準的指導下，建立基于Hadoop技術的大數(shù)據(jù)平臺，通過各種數(shù)據(jù)采集手段，將各業(yè)務系統(tǒng)全量數(shù)據(jù)以較低延遲整合進大數(shù)據(jù)平臺，并通過數(shù)據(jù)治理保證數(shù)據(jù)質量。

 

臨床大數(shù)據(jù)平臺和業(yè)務系統(tǒng)分離，對數(shù)據(jù)分析、數(shù)據(jù)挖掘和探索系統(tǒng)建立了很好的基礎。醫(yī)學影像數(shù)據(jù)全量復制進基于hadoop技術的分布式存儲，成本低廉、全部在線、訪問速度快、擴展能力強。

未來擴展

成本低廉、全部在線、訪問速度快、擴展能力強

在醫(yī)療信息模型和數(shù)據(jù)標準的指導下，建立基于Hadoop技術的大數(shù)據(jù)平臺，通過各種數(shù)據(jù)采集手段，將各業(yè)務系統(tǒng)全量數(shù)據(jù)以較低延遲整合進大數(shù)據(jù)平臺，并通過數(shù)據(jù)治理保證數(shù)據(jù)質量。

 

臨床大數(shù)據(jù)平臺和業(yè)務系統(tǒng)分離，對數(shù)據(jù)分析、數(shù)據(jù)挖掘和探索系統(tǒng)建立了很好的基礎。醫(yī)學影像數(shù)據(jù)全量復制進基于hadoop技術的分布式存儲，成本低廉、全部在線、訪問速度快、擴展能力強。