医院数据平台（医院数据平台有哪些）

本篇文章给大家谈谈医院数据平台，以及医院数据平台有哪些对应的知识点，希望对各位有所帮助，不要忘了收藏本站喔。 今天给各位分享医院数据平台的知识，其中也会对医院数据平台有哪些进行解释，如果能碰巧解决你现在面临的问题，别忘了关注本站，现在开始吧！

本文目录一览：

• 1、从大数据平台到数据治理，智慧医院大数据何去何从
• 2、大数据在医疗行业的应用有哪些
• 3、医疗大数据平台推进医学道德形态重构
• 4、医院住院管理系统的数据库系统和系统管理平台
• 5、医学信息系统最早运用于医院人财物知识哪一个?
• 6、依托真实世界专病数据库，明智医疗如何打造肿瘤大数据服务平台？

从大数据平台到数据治理，智慧医院大数据何去何从

背景：上周看了阿里章剑锋写的一篇大数据文章医院数据平台，加上对健康医疗大数据相关政策的分析医院数据平台，想就医院大数据的建设说几点看法，毕竟国家健康大数据战略下智慧医院大数据是必然先驱，有大数据抱负的医院信息科大部分还在摸着石头找过河的路，而其他行业的经验还是很有借鉴意义的。

2019年6月，中国卫生信息与健康医疗大数据学会会长金小桃（中国卫生信息学会会长）在6月20日的2019(14th)中国卫生信息技术/健康医疗大数据应用交流大会上发布《新一代医院数据中心建设指南》（尽管找遍网络都没找到这个指南，可能还在整理中...）

而基本同一时间，国家卫健委统计信息中心初版了《医院数据治理框架、技术与实现》，对“医院大数据”明确为“医院数据”，这也是我一直在解释的名词，正符合大数据的正确引导和深度理解。

2019年的厦门CHIME，中国医院协会信息专业委员会发布了《医疗机构医疗大数据平台建设指南（征求意见稿）》。在结合2015年以来的每年一批的健康医疗大数据国家战略政策指导，大数据国家战略的决心和国家支持引导的力度可见一斑，而医院侧信息化的现阶段热点就是医院信息平台，信息平台的热方向就是医院大数据和人工智能，当然这脱离不了首先建设完备的医院信息化系统。我们再来看一个政策：

2018年4月，国家卫生健康委员会规划与信息司发布了《全国医院信息化建设标准与规范（试行）》。它是在2016年《医院信息平台应用功能指引》和2017年《医院信息建设应用技术指引（试行）》基础上，形成的较为完整的医院信息系统体系框架。在《医院信息平台应用功能指引》明确医院信息化功能和在《医院信息化建设应用技术指引》上明确了医院信息化技术。看医院信息化完整地图，云计算、大数据、物联网以及传统信息化支撑的是金字塔顶端的人工智能，最近几年AI大数据经常被一起称呼，不可能脱离信息化基础和大数据基础去建设AI的空中楼阁。所以大数据和AI找同一厂家（或者同一生态圈）建设会是最好的选择，毕竟做AI的一定先做数据，但是做数据的却不一定做得好AI，看市场上那么多数据搬运工公司就清楚了，这也是造成医院大数据前期建设重数量轻质量的主要原因。

再来看大数据的宏观发展环境，从2009年闪亮登场到2015年泡沫顶峰，已经迈过了甘特曲线的2个关键节点，现在正处于稳步发展。

大数据技术的2个维度是我觉得章剑锋最深刻的大数据概念解析，垂直的技术栈维度和水平的数据流维度，也就是垂直的平台+应用，水平的数据处理。何为大数据？这一轮数据到大数据的概念，水平维度的数据处理理论正式出现已经30年了并没有大变化（这个维度数据大数据都应该称为数据处理），而聚变的是技术栈维度：hadoop、spark、storm、flink等等，但是闪亮的hadoop不也在没落么，因为技术为业务而生，符合业务需求的才是最合理的技术。而医院大数据建设出的第二个比较大的问题就是追求新技术典型如hadoop，就医院数据体量和应用需求，hadoop真不是最佳实践，而繁杂的运维和庞大高昂的资源硬件成本可能是压垮信心的根本原因。

再来看医院大数据上云，尽管很多人觉得国内是数据隐私和数据安全比较宽松的环境，但是医院数据侧一直都比较谨慎。虽然最近国内出了政策，允许医院将患者数据对患者开发，但是把医院数据放在厂家提供的云上，对于大型三甲医院目前依然不现实。医院除了诊疗水平，最重要的资产就是医院数据，医院数据又比较敏感，医院本身是要遵从严格监管的，所以按照当前形势，更适合医院的还是数据在医院（很多医院通过免费大数据战略合作协议让医院数据上医某云）。

还是回到大数据平台，伴随着大数据概念火热，hadoop缺在逐步没落，就大数据技术栈本身，不存在hadoop架构和oracle架构的选择（在这个点上大量概念混淆，oracle和hive HDFS只是存储方案的差异，hadoop是大数据完整技术栈），只存在数据存储架构的选择，根据数据量、数据使用方式、数据分析方式决策更合理的架构，选了hadoop就不能用oracle吗？这是医院大数据平台建设里经常混淆的点。根据应用场景选择存储方案，根据数据分析需求选择技术栈，如果不清楚需求，何不来个混合架构搞个万金油？其实医院大数据，oracle是可以用的，国产化另论。如果定了oracle是不是就不能用hadoop了呢？

这里又引申到另一个问题，Hadoop、Spark、Flink等大数据技术的发展，医院大数据建设技术要求必提，但是真正建了之后会发现好像哪里不对劲，难道大数据就是这么高大上到信息科要大量学习新技能吗？能用的技术才是好技术，自己都用不了的一定有问题。其实医院信息科真正需要的不应该是Hadoop、Spark、Flink等大数据技术的堆砌，应该是信息科都可以简单上手操作做数据治理，以这些技术为基础的能解决业务问题的产品。也即真正的易操作、专业化、流程化、全链路的数据平台（绝对不是hadoop），这个平台准备后续专门介绍。

智慧医院从大数据平台的建设到数据治理平台建设，大部分是从技术栈的hadoop转向数据专业治理本身，也就是从垂直的技术栈维度转换为横向的数据流维度，还是要平台，而此平台已经不再hadoop。数据治理到底如何做呢？参见前一篇文章《如何做数据治理》，数据治理最早成熟应用是在零售业、银行业，以及运营商，现在每个AI互联网公司都会有数据部门，医院数据治理可能还是先解决自身的业务问题本身，能不能发展到数据中台，还要看医院战略，而不是各种广告中的概念。

还有一点需要补充的，中美贸易摩擦，美对中进行了严格的出口管制，无论从硬件还是软件，能支持国产化会是一个更好的选择。

最后，数据治理本身是一个重运维重交付重实施的事情，当前市场大量充斥草台班子的数据搬运，没有深度长期的价值挖掘，再好的搬运工做的也是劳民伤财的事，参考谷歌和梅奥的十年战略合作协议，这才是医院大数据真正有远见的规划。

简单总结下，智慧医院大数据发展趋势：

1. 政策会频繁颁布，医院大数据（数据）建设一定是必然，目前已经开始稳步发展；

2. 大数据平台概念会褪去，医院真正需要的一定是全产业链整合的数据管理平台；

3. 智慧医院会更加重视数据流即数据治理本身，现阶段还需要一套简单上手的平台辅助；

4. 智慧医院大数据中心依旧以私有云机房为最佳方案；

5. 智慧医院大数据中心需要兼容国产化需求；

6. 找一家AI大数据公司作为长期战略合作伙伴将更加现实，毕竟只讲大数据的大部分都是数据搬运工；

大数据在医疗行业的应用有哪些

大数据专业属于交叉学科：以统计学、数学、计算机为三大支撑性学科；生物、医学、环境科学、经济学、社会学、管理学为应用拓展性学科。所以大数据在众多行业都有应用，下面说说其在医疗领域的应用。

随着互联网规模不断的扩大，大数据正在改变着这个时代的绝大一部分的行业或者企业，医疗行业也不例外，医疗健康正在成为人们关注的重点问题，以智能化、数字化为特征的医疗信息化正在蓬勃兴起，医疗行业的数据类型也在向海量、复杂、多样的类型方式转变。

1.就医数据进行电子化管理

对电子医疗记录的收集，包括个人病史、家族病史、过敏症以及所有医疗检测结果等。在信息系统中进行分享，每一个医生都能够在系统中添加或变更记录，而无需再通过耗时的纸质工作来完成。这些记录同时也能帮助病人掌握自己的用药情况，同时也是医学研究的重要数据参考。

2.健康预测

通过智能手表等可穿戴设备的数据，建立健康预测模型，通过这些可穿戴设备持续不断地收集健康数据并存储在云端，实时汇报病人的健康状况。应用于数百万人及其各种疾病的预测和分析，并且在未来的临床试验将不再局限于小样本，而是包括所有人。

3.医学影像以及临床诊断

通过让大数据机器人来识别记住各类海量的医学影像，例如X射线、核磁共振成像、超声波……等各种的图像。对大量病历进行深度挖掘与学习，训练其对影片的诊断，最终实现辅助医生进行临床决策，规范诊疗路径，提高医生的工作效率。

4.药品研发

利用大数据进行数据建模并进行分析，预测药物的临床结果，可以为临床阶段的实验结果提供参考，节省临床阶段的时间并优化临床实验结果。制药公司也可以通过数据建模进行分析，从而生产出治疗成功率更高的药品并极大地缩短药品从研发到投入市场的时间。

医疗大数据平台推进医学道德形态重构

医疗大数据平台推进医学道德形态重构
　大数据时代医院数据平台的到来使医学呈现出个体化发展趋势，而基因技术的应用又使精准医学凸显。个体化医疗与精准医疗的结合，预示医院数据平台了大数据时代医疗变革的方向：通过数字化人体引发医疗健康革命。

大数据时代，一种潜在的变化正在显现，掌控个人的医疗过程和医疗保健成为变化的核心。医疗大数据平台的运营会随着规模的扩大和效率的提高而关涉总体人类健康、社会公共善、共享的伦理和个人医疗服务方面的改善，从而推进医学道德形态的革命性重构。
首先，通过个体化医学改善总体形态的人类健康。数字化人体和基因组学的重要意义在于：通过大数据技术和基因筛查技术的融合运用，带来医学重心的转移或变化。它提供给人们的医学劝告主要有两条：其一，预防比治疗更重要；其二，医学只有遵循个体化科学才能带来整体人类健康状况的实质性改善。在大数据时代，手机将成为生命线，它使边远地区的人们获得所需要的医疗服务，并通过数据反馈为社区创造一个数字化的网络系统。通过大数据，以患者为中心的医疗可以不受时空限制，在健康培训、在线诊断、预防和灾疫应对等领域一展所长。
其次，通过构建公共健康之善疏解医患紧张。数字化时代医学道德形态重构的重点，是通过个体化科学构建公共善，并由此疏解医患紧张关系。生命伦理学对个体化权利的强调和对总体人口健康的强调之间存在明显断裂。然而，个人自主或自我决定如果没有基于“数字化人体+基因测序”的个体化医学的支持，只能是一种抽象的权利原则。医疗大数据提供给个人的健康或诊疗指南，无论对病人还是对医生，都类似于航海图。这为人们提供了一个从未有过的世界观，它使病人真正成为医学的中心。
再次，通过融合的医学展现开放共享的伦理。随着数字化时代的来临，各国政府都认识到数据开放的重要性，出台了数据开放的法令。医疗大数据将患者作为医疗信息的点连成一片数据之海。因此，一种开放共享的医疗信息技术系统可以通过相关关系的挖掘而预测某些疾病的分布或流行。数据的开放共享将带来一系列融合，进而将快速成熟的数字化、非医学领域的移动设备、云计算和社交网络与蓬勃发展的基因组学、生物传感器和先进成像技术的数字化医学领域合为一体。医学或医疗技术可能因为更偏重预防而体现“上医医未病之病”的理念。
最后，通过开放整合的专家团队提供个体化医疗服务。基于网络平台的医疗技术实践，使得医学团队的诊疗模式成为未来医疗诊治的基本模式。大数据时代的医疗技术实践，为“团队医学”提供了新的形式，医学不再是个体医生的单打独斗，而是基于网域空间的专家团队为患者提供量身定制的个体化医疗服务。以团队形式为个体提供医疗健康服务，建构了真正以患者为中心的医学道德形态。从个体收集到的数据的大批汇总最终将会创建一种良性反馈的伦理性圏层，使健康计划的所有参与者受益，并鼓励愈来愈多的人参与进来。
大数据时代的健康革命，在技术形态上，取决于数字化人体基础上的精准医学模式的建立。无线传感器、大数据与基因组学的结合是其先锋。这种医学道德形态的重构凸显了三大伦理道德难题。
第一，个人隐私及安全问题。在数字化、信息化时代，医疗行业面临保护信息安全和保护个人隐私的双重困扰。安全隐患和隐私风险之一，是员工使用自带移动设备连接医疗系统的IT基础设施所带来的风险，这是恶意软件侵入的最薄弱环节，被称为医疗领域的“自带设备”难题。推行移动化或个体化医疗计划（或健康计划）是许多顶尖级诊所和医院的计划，实施过程必然会面临该难题。除此之外，还面临医疗大数据或精准医学模式自身带来的问题，比如医疗设备或监控器的数据失窃问题等。与此同时，医院利用数据平台收集和分析某患者的敏感信息是否侵犯个人隐私？政府机构和企业对个人健康信息进行收集、监控和分析处理是否符合隐私规则？医疗数据、商业数据、科研数据等应遵循何种收集规则？参与者隐私的保护既是医学研究得以展开的前提，又是一切健康计划得以实施的前提。只有在保护个人隐私与充分利用数据库之间寻求一种平衡，才能应对大数据时代医学生命伦理学的隐私及安全伦理问题。
第二，数据的真实可靠问题。如何防范数据失信或失真是数据共享遭遇的基准层面的伦理挑战。建立在数字化人体基础上的医疗技术实践，其本身就预设了一条不可突破的道德底线。由于人体及其健康状态以数字化的形式被记录、存储和传播，因此形成了与实体人相对应的镜像人或数字人。失信或失真的数据，导致被预设为可信的精准医疗变得不可信。例如，如果有人担心个人健康数据或基因数据对个人职业生涯和未来生活造成不利影响，当有条件采取隐瞒、不提供或提供虚假数据来玩弄数据系统时，这种情况就可能出现，进而导致电子病历和医疗信息系统（HIT）以及个人健康档案（HER）不准确。如何治理或防范数据失信或失真，是数字化时代数据共享面临的一种伦理挑战，它构成大数据时代生命医学伦理学的重大课题。
第三，数字鸿沟或价值鸿沟带来的挑战。数字鸿沟指不同社会群体对于数字化技术或信息技术使用的巨大差异，分为接入、应用、知识、价值四个方面。随着接入问题的逐步解决，应用和知识方面的鸿沟正在缩小，价值鸿沟变得越来越突出。这提示我们必须充分重视数字化健康革命带来的价值观变革。只有缩小价值鸿沟，使人们认识到，个体化医疗和精准医学基础上的个人健康革命，是一种将个体与总体进行融合的医学变革，它展现了数字化时代健康革命的价值核心即以患者为中心的医学道德形态，才能让更多的人参与到医疗大数据平台建设之中。
大数据、基因组学、移动医疗和精准医学的基本原理，是连通最小行动者和最大数据计算之总体，这是现代医疗技术在大数据时代展现的伦理特质。大数据对个人和集体相互关系的重新定位无论对个人还是集体都产生了不可低估的影响——它提供了在一个日益个体化的现代社会，个人与集体密不可分的结合方式，迫使个人重新思考集体性或总体性价值的时代意蕴。当然，这种思考必须以对个人的自由、尊严和权利的维护为前提。与此同时，从群体出发或从整体出发的伦理理念重新获得了应有地位，并与强调关联性思维、整体和谐理念的中国伦理文化构成一种内在契合。而这正是大数据时代生命医学伦理学最引人瞩目的发展方向。

医院住院管理系统的数据库系统和系统管理平台

1、 数据库系统
医院管理信息系统因其数据量巨大、实时性强，所以在数据库系统选型时必须选择高效、稳定的大型数据库系统。
2、 网络操作系统
网络操作系统是网络硬件设备基础上的一层软件平台，没有网络操作系统将不能构成合理的计算机网络系统。 网络操作系统是网络的重要组成部分，因其稳定并与数据库系统配合紧密。

医学信息系统最早运用于医院人财物知识哪一个?

医学信息系统最早运用于医院人财物知识HIS系统，也是财务系统。1HIS系统（医院管理信息系统）
通常包括门诊挂号，收费，财务，药房药库管理等，为医院各部门提供病人诊疗信息和行政管理信息的收集、存储、处理、提取和数据交换等能力的平台。主要目标是支持医院的行政管理与事务处理业务，减轻事务处理人员劳动强度，辅助医院管理，辅助高层领导决策，提高医院工作效率。
总体结构包括：（1）临床诊疗部分：（2）药品管理部分（3）经济管理部分：门急诊挂号系统，门急诊划价收费系统，住院病人
备管理子系统，财务管理与经济核算管理系统；（4）综合管理与统计分析部分（5）外部接口部分。
主要用来处理大信息量的检验工作，不仅是自动接收检验数据，打印检验报告，系统保存检验信息的工具，而且可根据实验室的需要实现智能辅助功能。
主要功能模块：
(1)检验工作站：是LIS最大的应用模块，是检验技师的主要工作平台。负责日常数据处理工作，包括标本采集，标
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本数据接收，数据处理，报告审核，报告发布，报告查询等日常功能。
(2)医生工作站：主要用于病人信息浏览、历史数据比较、历史数据查询等功能。
(3)护士工作站：具有标本接收、生成回执、条码打印、标本分发、报告单查询、打印等功能。
(4)审核工作站：主要的功能是漏费管理的稽查，包括仪器日志查询分析、急诊体检特批等特殊号码的发放及使用情况查询与审核、正常收费信息的管理等功能。该功能可以有效控制人情检查和私收费现象。
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(5)血库管理：具有血液的出入库管理，包括报废、返回血站等的处理。输血管理，包括申请单管理、输血常规管理、配血管理、发血管理等功能。
(6)试剂管理子系统：具有试剂入库、试剂出库、试剂报损、采购定单、库存报警、出入库查询等功能。
(7)主任管理工作站：主要用于员工工作监察、财务趋势分析等。
3PACS系统（影像归档和通信系统）
它是应用在医院影像科室的系统，主要任务就是把日常产生的各种医学影像（包括核磁，CT，超声，各种X光机，
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各种红外仪、显微仪等设备产生的图像）通过各种接口（模拟，DICOM，网络）以数字化的方式海量保存起来，当需要的时候能够很快的调回使用，同时增加一些辅助诊断管理功能。
结构层次：从物理层次结构上，可以分为网络用户层、接入层、核心层、资源提供层。从应用层次结构上，可以分为MINI-PACS、科室级PACS、全院级PACS。
4RIS系统（放射科信息系统）
是医院重要的医学影像学信息系统之一，它与PACS系统共同构成医学影像学的信息化环境。放射科信息系统是基
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于医院影像科室工作流程的任务执行过程管理的计算机信息系统，主要实现医学影像学检验工作流程的计算机网络化控制、管理和医学图文信息的共享，并在此基础上实现远程医疗。RIS的核心是网络上的数据共享。
功能模块：（1）预约模块，（2）检查模块，（3）报告模块，（4）查询模块，（5）统计模块，（6）管理模块。
5HRP（医院资源规划）
HRP是ERP思想和技术在医院的成功运用，是医院整体运行管理的统一高效、互联互通、信息共享的系统化医院资源管理平台，是医院实现“人财物”、“
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医教研”、“护药技”管理科学化、规范化、精细化的支撑环境。HRP建立面向合理流程的扁平化管理模式，使医院全面实现管理的可视化，使预算管理、成本管理、绩效管理科学化。
6CIS系统（临床医疗信息系统）
主要目标是支持医护人员的临床活动，收集和处理病人的临床医疗信息，丰富和积累临床医学知识，并提供临床咨询、辅助诊疗、辅助临床决策，提高医护人员的工作效率，为病人提供更多、更快、更好的服务。像医嘱处理系统、病人床边系统、医生工作站系统、实验室系统、药物咨询系统等就属于CIS范围。
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7EMR（电子病历系统）
是用电子设备（计算机、健康卡等）保存、管理、传输和重现的数字化的病人的医疗记录，取代手写纸张病历。它的内容包括纸张病历的所有信息。
8PEIS（体检管理系统）
是一套专业的体检业务管理软件。它将以往人工操作的健康体检过程所得到信息转换成全信息化的电脑管理，使体检过程更为流畅、更有条理，更加便于质量控制和查询统计管理，从而实现体检业务管理的自动化、信息化和规范化。
9手术室麻醉信息管理系统
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手术室麻醉信息管理系统是麻醉医生、手术护士和手术室相关的科室医生，在手术排程、麻醉前访视、麻醉前分析、用药、评级、麻醉诱导室、手术室、苏醒室、术后访视、麻醉科室管理、数据统计分析等临床工作、管理的围术期临床应用系统。子系统包括：手术预约排程系统、手术排程公告系统、手术排程查询系统、手术进程公告系统、术前病人访视系统、麻醉计划管理系统、麻醉医生工作系统、手术护理管理系统、知识学习培训系统、术后苏醒记录系统等。
10CDSS（急诊临床决策支持系统）
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系统基于急诊诊疗规范和指南，通过建立急危重症CDR，准确记录关键诊疗环节的执行情况，形成诊疗过程时间轴，引导医护人员对患者进行及时、合理的干预，提高循证指南的依从性。
11ICIS（重症医学信息系统）
是以ICU患者为中心的医护一体化应用系统。ICIS以可靠的临床数据为基础，专业的临床流程为支撑，科学的临床决策支持为核心，规范的科室管理为辅助，优化工作流程，减少医疗差错，提高运转效能，提升临床质量，协助打造安全高效的ICU。
主要功能：医嘱执行与护理计划、护理
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记录、交接班与待办事项提醒、病情分析、检索与统计、质量控制等。
12HUIS（医院统一智能信息平台）
集医院院内外临床业务工作流程集成、信息交换、智能消息路由、临床数据中心、主动预警、患者主索引、数据标准化、信息共享、数据安全访问、临床科研为一体整体解决方案，满足医院日益增长的针对医院信息系统集成、数据中心的需求并基于该平台进一步突破创新以患者为中心的智慧医疗服务。
13MWRS（移动查房系统）
它充分利用信息整合和移动终端技术，
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把传统住院信息系统的触角延生到病人床边，进一步提升医护人员工作效率、增进医患关系。
主要主要功能：病区数据总览、病区患者信息查询、患者医嘱管理、患者体征报表查询、患者检验检查报告查询、患者PACS影像资料查询、远程查房。
14DIGI-OR（数字化手术室系统）
数字化手术室系统实现手术室内外的音视频交流、手术示教以及远程医疗会诊，通过数字化的整合使手术室的工作流得到改善,并达到优化,建立手术信息 平台，实现手术科室事务全面数字化管理。

依托真实世界专病数据库，明智医疗如何打造肿瘤大数据服务平台？

随着医疗大数据行业企业走向上市进程，企业发展途径也变得日益明晰，从初期切入时的数据标准制定、数据清洗，到基于数据的辅助药物研发、智能诊断等，再到肿瘤全周期诊疗服务，企业几乎都会经历从为B端、H端赋能，逐步走向服务C端患者的道路。

成立于2018年，专注于肿瘤领域的明智医疗，依托联合临床肿瘤学会发起的全国单癌种真实世界研究、基于循证医学证据建立的以患者为中心的全病程 健康 数据库，致力于为药企、患者、医疗机构提供闭环大数据解决方案。

在巨头虎视眈眈的情形下，他们的优势在哪里？他们又如何看待肿瘤大数据服务平台可能的发展？我们采访了明智医疗创始人朱宏。
明智医疗创始人朱宏，本身有着生物信息学专业背景。在2014年，朱宏便开始主导开展医疗大数据研发工作，与中国临床肿瘤学会达成了长期战略合作，共同建立了中国肿瘤患者专病数据信息库。

早年的医疗大数据行业从业经历，让他意识到了一场以数据为基础的智慧医疗变革正在悄然发生。对医疗 科技 前沿信息的接触与 探索 ，也让他更为坚信自身的观点——在大数据 社会 ，智慧医疗的变革势必会发生，它将成为一场颠覆式的创新，需要参与者从产品创新、商业模式发现和价值网络搭建三方面同步进行。

这场变革本身有着内在的需求推动。当前患者面临的并不仅仅是看病难、看病贵的问题，在他看来，更为关键的问题在于缺乏对患者的疾病全程管理。例如，一名肿瘤患者在出院时，医生往往只会叮嘱患者注意饮食等，而患者院外管理流程几乎是缺失的。患者如何在院外更好地实现自我管理，在当前医疗资源相对紧缺、相对固定的结构层次下，几乎是难以解决的问题。而以数据为基础的智慧医疗将从根本上解决这个问题，在助力药企、医院的同时，更好地助力患者全病程管理，实现患者获益。

对市场的调研进一步坚定了他的信心。据估算，2025年，肿瘤大数据市场有望实现超2000亿元的突破。在这背后，本身是肿瘤治疗服务改善、药品研发加速的需求。政策也向着更好的方向发展医院数据平台：国家进一步缩短了创新药IND和NDA申请的审评审批时间，加速创新药商业化，解决紧迫的、未满足的临床需求。

最终，朱宏将锚点放在了医疗大数据真实世界研究方向上。在他看来，要实现这一目标，需要坚定的信念与正确的策略：

要确信以数据为基础的智慧医疗将得以实现。朱宏找到了一批志同道合且经验丰富的人士加入到团队中。例如副总裁王洋，具备10年以上医药企业市场营销咨询服务经验和多年IT领域新产品研发经验，是难得的创新跨界人才医院数据平台；副总裁金海欣，更有着复旦大学药学专业背景，是多年外资药企市场和营销冠军，长期从事医药学术研究市场应用研究医院数据平台；CMO，是北京大学医学院医学部博士、美国西北大学和密西西比医学中心博士后，具有10年以上基础医学科研经验、6年肿瘤学术、临床检测和诊断产品医学推广经验。

坚持长期发展策略。朱宏指出，“临床医生使用的听诊器，从发明到固定成型使用，经历了漫长的数十年。”在严肃的医疗领域，更需要坚持长期策略，稳扎稳打地做好医疗大数据服务平台。

为了更好地实现医疗大数据服务平台的发展，在最初设定中，朱宏认为应当着重发展3大模块：

1、诊疗路径方面，线下诊疗路径往往与临床指南与诊疗规范有关。线上化过程中，需要思考如何构建核心功能组件、模块，实现以真实世界研究为支撑依据，科学结合诊疗规范及临床指南。为此，明智医疗布局真实世界研究，并迈入该领域第一梯队阵营中。

2、通过可穿戴监测设备实现对患者数据的实时掌握，获得数据，并以患者为中心，实现对患者全病程管理。目前，明智医疗在管理患者及患者随访过程中逐步积淀了真实世界数据，助力真实世界研究，为后续申报数字疗法奠定基础。

3、具备算法能力。肿瘤疾病数据库与临床指南、诊疗规范，需要通过算法实现连接，更好地助力临床决策。2019年，明智医疗便与清华大学达成了战略合作，开发肿瘤AI辅助决策系统。

早年对行业的接触与洞察，让朱宏很早便意识到了专病数据库的重要性。明智医疗成立后，选择联合中国临床肿瘤学会发起中国原发性肝癌临床登记调查（CLCS），历时4年，专注于建设专病数据库，643个数据采集点覆盖了95%以上RWS数据要求，基本满足专家对临床研究的需求，同时也具备易于多中心联合的特点。该肝癌疾病数据库最终覆盖了5000+核心专家、25万+肿瘤患者、100+核心医院。

朱宏指出，“在过去几年，虽然其他医疗大数据公司也可以选择与学会合作建设专病数据库，但少有公司进行这样的尝试。一定程度上是因为明智医疗合作开发的医疗数据库本身足够专业。另一方面则是因为专家时间有限，不会选择重复建设同样的事物。”

专业的肝肿瘤数据库，帮助使用者基于其产出了多项具有国际影响力的研究成果，基于数据库发表的专病学术洞见，也被学术界广泛引用。事实上，当前仍旧有很多疾病病种有待建立专业数据库。朱宏表示，他也希望业界同行可以更为重视专病数据库的建设。

实际上，建设专病数据库的过程比想象的困难得多。比如原始数据的标准化，在明智医疗拓展的100家医院中，不同医院对于同一事物往往有不同说法。如果这仅意味着工作量，那么另一些事情便意味着巨大的挫折与挑战。

比如部分医院关键指标数据缺失医院数据平台；部分大医院不愿意与其他医院共享数据。明智医疗迈过了大量门槛，并通过建立起沟通机制，如建设数据使用委员会解决数据共享的问题，形成了良性的运转机制，在拓增数据的同时，助力临床科研。
明智医疗规划的主营业务分为三类，基于专病数据库的大数据服务平台以及真实世界研究项目，辅助药企实现患者招募、真实世界研究、提供市场洞察、精准营销、学术推广服务；针对医疗机构搭建一体化科研平台、智能患者随访平台，协助医院信息化建设，搭建辅助诊断模型；针对患者，建立从短期肿瘤治疗管理到长期患者全病程智能 健康 管理体系，并于日后提供数字疗法。

目前，明智医疗与大量创新药企达成了合作。其实，早在2018年，其便与某日资药企达成为期三年的数据库赋能合作。当时企业面临缺乏行业洞察和学术推广渠道，上市新药无真实世界安全性和有效性证据等问题，难以得到行业专家的认可。明智医疗通过委托项目专家发起新药真实世界数据研究作为专病平台的亚组研究，同时为药企提供基于数据库的行业洞察，最终帮助其获得了远超预期的销售业绩。

在这个过程中，明智医疗也在进行从单癌种肝癌疾病向其他癌种疾病的横向拓展。在朱宏看来，横向复制复制成本相对较低。“就像你看到的冰山一样，表面可能是独立的冰山，但底部早已实现连接。”底层逻辑与资源的共享让明智医疗可以在资源有限的情形下，实现进一步的扩张。比如肝癌属于消化道肿瘤，其他消化道肿瘤疾病如胆管癌、胰腺癌、胃癌、结直肠癌、食道癌等均可共享部分医生科室资源。

在纵向拓展方面，据朱宏介绍，“中国前200家肿瘤专科医院，诊治了中国肿瘤治疗人群的差不多60~70%。”明智医疗在实现头部肿瘤医院签约数量增长的同时实现着规模增长，以便更有利于以数据为支撑的真实世界研究，并助力药械企业进行精准学术营销。

随着数据赋能的深入推进，明智医疗将推出面向患者的数字疗法。朱宏强调，数字疗法指向智慧医疗的未来。由软件程序驱动，以循证医学为基础的干预方案，用以治疗、管理或预防疾病的数字疗法，本身涉及患者的全程管理。一旦90%的时间无需医生管理患者，将极大地改善当前患者全病程管理状况。数字疗法本身也在助力药企实现精准药物治疗，进而进一步促进针对患者的精准治疗。

相对于以往药械企业为数字疗法付费，朱宏认为患者端付费是可能实现的。因为患者本身是最终的获益方。当前难点在于患者尚无付费习惯，企业不知如何与患者沟通助力患者提升对数字疗法的信心。在他看来，数字疗法是以循证医学为基础的电子药物，其对于患者的疗效是基于证据支持的。企业一旦研发出使患者获益的数字疗法，通过学术推广和数字疗法本身所具备的患者多维度体验，患者会遵循医嘱为数字疗法买单并具有良好的用药依从性。
朱宏表示，当前存在两种可能的付费方式：一种是一次性付费，用于专家会诊提供个性化的院外治疗、康复方案制定；一种是日常监护管理费用。此外，当前数字疗法领域仍旧需要不同领域的企业进入做大市场，充分实现竞争相互促进，让患者更好地了解数字疗法可以助益患者这一实际。当患者、药企、医生三方均存在意愿时，颠覆性创新局面才可以更快的到来。而明智医疗也有望在这个过程中获得首批癌症数字疗法的认证。

明智医疗计划继续拓展签约的医院数量，实现肿瘤诊疗人群的覆盖。在取得互联网医院牌照后，其计划进一步基于真实世界数据，实现真实世界研究，获得真实世界证据，打造并取得针对不同癌种疾病的数字疗法。

当前，明智医疗真实世界研究已跃入行业第一梯队，其服务了多家肿瘤制药公司，与多家行业协议/学会、国内外知名药企保持着长期合作关系。其此前尚未进行过融资，目前计划引进外部资金实现创新业务拓展。

其计划将融资获得的资金用于数据库的建设，实现患者人群的进一步覆盖，并拓展至其他疾病领域；在建设互联网医院基础上，实现数字疗法的打造，更好地实现患者院外的疾病全流程管理。 关于医院数据平台和医院数据平台有哪些的介绍到此就结束了，不知道你从中找到你需要的信息了吗 ？如果你还想了解更多这方面的信息，记得收藏关注本站。 医院数据平台的介绍就聊到这里吧，感谢你花时间阅读本站内容，更多关于医院数据平台有哪些、医院数据平台的信息别忘了在本站进行查找喔。

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