医疗数据采集平台（医院数据采集）

本篇文章给大家谈谈医疗数据采集平台，以及医院数据采集对应的知识点，希望对各位有所帮助，不要忘了收藏本站喔。 今天给各位分享医疗数据采集平台的知识，其中也会对医院数据采集进行解释，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、主流的医疗系统数据自动收集工具是哪些？
• 2、保险公司要和医疗机构进行数据对接，搭建大数据平台，有好的方法吗
• 3、医疗数据采集工具是什么？
• 4、医院临床科室经常需要将患者影像数据采集保存，手动下载保存文件很麻烦，有好的工具可以自动操作吗？
• 5、谁知道远程医疗系统供应商？推荐一下
• 6、最近很火的医疗大数据分析到底是个什么鬼

主流的医疗系统数据自动收集工具是哪些？

目前医院内数据的采集主流使用的是博 为的小帮软件机器人。
您说的三甲医院需要将放射PACS系统中按照设定的条件（病种分类、时间），将大量放射影像文件进行采集，这是一个有筛选条件的数据采集，小帮可以实现。小帮可以通过简单配置，设置筛选条件，自动采集数据，很多院内数据都可以通过小帮来自动采集。
不只是医疗领域，其他的领域的软件数据，也可以通过小帮采集。

保险公司要和医疗机构进行数据对接，搭建大数据平台，有好的方法吗

讨论几种针对各种软件系统的数据采集的方式方法。重点关注它们的实现过程、各自的优缺点。
软件接口对接方式
开放数据库方式
基于底层数据交换的数据直接采集方式
1、软件接口对接方式
各个软件厂商提供数据接口，实现数据汇集，为客户构建出自己的业务大数据平台；
接口对接方式的数据可靠性较高，一般不存在数据重复的情况，且都是客户业务大数据平台需要的有价值的数据；同时数据是通过接口实时传递过来，完全满足了大数据平台对于实时性的要求。
但是接口对接方式需花费大量人力和时间协调各个软件厂商做数据接口对接；同时其扩展性不高，比如：由于业务需要各软件系统开发出新的业务模块，其和大数据平台之间的数据接口也需要做相应的修改和变动，甚至要推翻以前的所有数据接口编码，工作量很大且耗时长。
2、开放数据库方式
一般情况，来自不同公司的系统，不太会开放自己的数据库给对方连接，因为这样会有安全性的问题。为实现数据的采集和汇聚，开放数据库是最直接的一种方式。
不同类型的数据库之间的连接就比较麻烦，需要做很多设置才能生效，这里不做详细说明。
开放数据库方式可以直接从目标数据库中获取需要的数据，准确性很高，是最直接、便捷的一种方式；同时实时性也有保证；
开放数据库方式需要协调各个软件厂商开放数据库，其难度很大；一个平台如果要同时连接很多个软件厂商的数据库，并且实时都在获取数据，这对平台本身的性能也是个巨大的挑战。
3、基于底层数据交换的数据直接采集方式
101异构数据采集的原理是通过获取软件系统的底层数据交换、软件客户端和数据库之间的网络流量包，进行包流量分析采集到应用数据，同时还可以利用仿真技术模拟客户端请求，实现数据的自动写入。
实现过程如下：使用数据采集引擎对目标软件的内部数据交换（网络流量、内存）进行侦听，再把其中所需的数据分析出来，经过一系列处理和封装，保证数据的唯一性和准确性，并且输出结构化数据。经过相应配置，实现数据采集的自动化。
基于底层数据交换的数据直接采集方式的技术特点如下：
1）独立抓取，不需要软件厂家配合；
2）实时数据采集；
数据端到端的延迟在数秒之内；
3）兼容Windows平台的几乎所有软件（C/S,B/S）；
作为数据挖掘，大数据分析的基础；
4）自动建立数据间关联；
5）配置简单、实施周期短；
6）支持自动导入历史数据。
目前，由于数据采集融合技术的缺失，往往依靠各软件原厂商研发数据接口才能实现数据互通，不仅需要投入大量的时间、精力与资金，还可能因为系统开发团队解体、源代码丢失等原因出现的死局，导致了数据采集融合实现难度极大。在如此急迫的需求环境下基于底层数据交换的数据直接采集方式应运而生，从各式各样的软件系统中开采数据，源源不断获取所需的精准、实时的数据，自动建立数据关联，输出利用率极高的结构化数据，让数据有序、安全、可控的流动到所需要的企业和用户当中，让不同系统的数据源实现联动流通，为客户提供决策支持、提高运营效率、产生经济价值。

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医疗数据采集工具是什么？

医疗数据采集工具，你是说的博 为的那个小帮的医疗数据采集工具吧，这个是个自动化的数据采集工具，公司本身是做医疗软件的，也是医学影像，医疗信息化这块，在医疗领域深耕多年。
这个医疗数据采集工具是可以在有权限的情况下，自动采集软件数据，医疗软件里面的比如HIS系统里面的数据，或者EMR系统等医疗软件的数据都可以通过这个工具采集，全自动采集的模式，可以保证数据准确性。采集以后的数据可以存储到指定位置，方便调用。
不只是医疗，其他行业的数据采集也可以试试小帮，会给你惊喜的医疗数据采集平台！

医院临床科室经常需要将患者影像数据采集保存，手动下载保存文件很麻烦，有好的工具可以自动操作吗？

医院医疗数据采集平台的很多工作可以用小 帮 软件机器人来帮忙哦
一直以来医疗数据采集平台，医院临床医生因科研需要采集临床影像数据时医疗数据采集平台，往往只能通过人工下载保存影像文件，再根据病种，手工做好分类保存。但人工采集整理影像数据，需要临床医生逐条搜索，不仅繁琐费时，也让原本工作忙碌的医生感到分身乏术。
基于小 帮 软件机器人（企业版）平台，可为医院定制开发医疗数据采集平台了医疗数据自动收集工具，替代临床医生人工采集影像数据。
运用小帮，可以根据医生设定的关键词（患者信息、病种等），自动完成PACS系统中医学影像数据的搜索、下载，并同步保存到本地文件，按照时间、病种等信息作为保存目录名称。

谁知道远程医疗系统供应商？推荐一下

威视爱普远程医疗会诊解决方案
为解决上述问题医疗数据采集平台，保证人民群众能及时就医医疗数据采集平台，国家卫生部经数百次慎重开会研究，把医院医疗数据采集平台的修信息化建设提上了日程。希望通过医院信息化建设用远程医疗医疗数据采集平台的手段来改变诊断能力分布不均的现状。其实“远程医疗”的概念提出来数十年了，在国内实际应用也很早，早在2003年5月是SARS横行的非常时期，政府为减少群众被传染机率，暂时限制群众的出行，很多工作都尽量通过互联网完成，对互联网的依赖越来越强。而政府为减少转运“非典”病人过程中传染源的传播和扩散，保护专家安全，特投资数百万元建成了“非典”远程医疗会诊网络,组织专家通过采用计算机、电话、多媒体技术等当代先进技术的综合运用，实现对“非典”病人的远程诊断和治疗服务。自此远程医疗的雏型形成，远程医疗正式的登上了互联网的历史舞台。随着互联网的发展，远程医疗也一直被赋予很高的期望，今天 “远程医疗”已跨越裂谷，走上了良性发展的康庄大道。但是我们看到远程医疗会诊系统在建设过程中需要达到以下要求：1.可靠稳定的系统由于高清远程医疗对实时性要求非常高，为了保证系统的稳定，我方首先在设备选型上要选择业内成熟、稳定的产品，从方案设计要进行高稳定性的设计并且整个系统需要提供很强的管理手段与备份手段(所有终端双系统热备、核心平台支持集群，一键录播级联、告警提示……)2.性能优秀的系统远程医疗对图像、语音的清晰流畅性要求非常高，因为较低的视频效果会严重影响远程诊断效果。这就需要我方在设备选型上要选择业内技术先进的产品，支持先进的编解码算法，支持带宽优化机制，从而保证整个系统在医疗时，图像、语音清晰流畅。3.管理可用的系统需要提供一套全面实用的远程医疗系统管理解决方案，以实现医疗中控制、问题诊断、监测和日志管理等系统管理功能，通过这些管理手段从而保证远程医疗系统运行稳定。4.移动性强的系统由于远程医疗系统不仅应用于大型医院，同时也要面向家庭，基层社区医疗机关甚至是应对户外的应急医疗处理。因此对网络适应性和终端有很高的要求，至少能够满足在网络不好条件下，系统稳定运行。支持手机，笔记本等移动设备接入等。5.安全保密的系统由于涉及到病人隐私问题，厂家从方案设计到产品选型充分考虑到整个系统的安全性和保密性。以上要求对厂家远程医疗会诊系统设计是一种挑战;其提供的设备和系统是先进成熟稳定的;提供的技术支持和服务也要是优秀一流的。威视爱普远程医疗会诊解决方案：　威视爱普基于10年医疗系统系统的研发经验和能力，紧密结合互联网技术专业医学需求，提供完整的远程医疗会诊解决方案。方案亮点如下：1080P高清动态双流，高临场体验;采用业界领先的双路1080P 30fps动态图像技术，会诊室、数字化手术室全景(主流)以及患者医疗数据/手术细节(辅流)高清的传输和呈现，打破了传统远程会诊非实时、低清晰度、临场感差的限制，为远程医疗带来了革命性的改变，进入极致高清时代。多路视频呈现。医疗数据采集系统采用标准接口,提供VGA、DVI、HDMI、USB等多种设备接口，支持与主流的医疗设备对接。系统支持24路医疗视频信号接入，如电子病历、检查报告、医学影像、超声、生命体征，并能够同时显示4路信号，有效辅助专家给出指导意见。超强的网络适应性和抗丢包能力;采用威视爱普公司抗网络丢包专利技术以及H.264编解码技术，大大提高了图像压缩效率，在同等带宽下，可向用户提供更逼真、更清晰、更流畅的画面。同时具备良好的网络适应性，在5%网络丢包率情况下，图像正常;10%网络丢包率，图像可接受;20%丢包仍可继续召开语音会议，与业界没有超强纠错技术的产品相比有更优异的表现。完备的医疗数据安全;系统支持H.235信令加密、AES媒体流加密、TLS信令加密和SRTP媒体流加密技术，提供端到端、端到系统侧、多点会诊等全网全业务信令，媒体流的加解密方案，极大的保证了会诊过程的安全性，防止远程医疗过程中病人及医护信息泄漏。高可靠性;系统采用全球先进的云服务平台，并采用多级级联、负载均衡、热备份等主流云技术，有效解决南北或跨国互通的问题，售后人员7x24小时值守提供远程技术保障，确保了医疗机构远程会诊业务的持续性和稳定性，为公众提供更优质的医疗服务。全平台互通：威视爱普远程医疗会诊系统可用手机、平板、电脑自由登陆切换，满足不同场景的需求，无论哪种方式，都可以根据需要随时选择。

最近很火的医疗大数据分析到底是个什么鬼

医疗行业是一个生态系统，这个生态系统包含多个重要角色：作为医疗服务提供方的公私立医院、社区医院等医疗机构，作为医疗服务和产品的支付方的商业保险公司以及社会保险，还有作为医疗政策的制定和监管方的各级政府卫生部门，比如卫计委和地方各级卫生厅局，以及作为医药和医疗产品生产和销售方的各个相关企业，他们研发、生产或者销售各类药物以及医疗器械产品。除了以上传统角色，随着可穿戴技术的成熟和逐步市场化，目前医疗行业还出现很多面向消费者健康以及运动的产品和基于数据的服务。他们通过可穿戴设备记录和检测消费者的日常活动和生理指标，也成为医疗行业中不可或缺的一员，并逐步成长为大数据的拥有者。

医疗生态环境在其运转过程中产生了大量的数据。如何更加有效地整合和利用相关数据，为政府更好地履行政策制定和监管职能，是各级政府卫生部门所面临的重要问题之一。如何利用已有病人的数据提高未来临床治疗的效率和质量，并支撑专业的医疗研究是医疗服务方所面临的重要挑战。

存在的问题

随着国家深化医疗卫生体制改革，对医疗卫生信息化建设资金投入的不断增加，促使医疗卫生领域信息化建设取得了一定的成效，在全国医疗卫生信息统计、各级医疗卫生管理体系、基本公共卫生服务提供、医院信息化管理等方面提供了信息化辅助管理手段，提升工作效率和医疗卫生管理水平。 但医疗行业的大数据的收集、分析和应用仍然面临很多的挑战。

首先，医疗行业的大数据分属不同的行业角色。如何整合这些大数据是一个挑战。数据的分享和交换需要合理的政策并考虑各方合理的利益诉求。

其次，医疗行业数据的电子化和数字化仍处于早期阶段，很多数据尚未数字化。比如，医疗行业仍然要求医疗机构将病人档案纸质化，这加大了医疗机构工作人员的工作量，从某种程度上抑制了医疗信息化系统的使用。国内仍然有很多医院包括基层医院并未购买和使用完善的信息化系统来支撑相关数据的数字化。例如，很多基层医院尚未建立基本的医院信息系统（HIS）。电子病历系统（EMR/EHR）在国内医院也未普及。

再次，由于医疗信息系统的提供商非常多，不同医疗机构的需求千变万化，行业内部同类信息系统在数据结构和格式等解决方案上的同质性比较差，数据交换和分享在技术上存在阻力。尽管面临这么多的挑战，如果我们能够围绕医疗大数据制定合理的整合、分析和应用政策和策略，那么医疗大数据及其分析就能帮助提高整个医疗行业的运转效率乃至体验水平。

医疗大数据分析应用

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大数据分析的发展为解决医疗行业所面临的问题提供了可能性。上图总结了大数据分析在医疗行业中潜在的应用场景以及主要用户。我们来看看几个典型应用：

1、临床医疗模式分析

临床过程模式分析功能是指利用大数据分析系统对过程数据进行分析并改进的能力。医疗行业数据分析在医院内部通过数据进行诊疗过程分析，以发现大量临床电子记录数据之间的关系，为今后的循证临床实践提供参考。临床数据分析系统为临床医疗过程全程大数据、实时诊疗数据以及病人电子病历可视化数据的全景分析提供了新途径，特别是对于区域医疗能够观察到病人以前在其他医院的入院情况，支持在医疗成本和效果之间的平衡，帮助医院进行医疗科研。

2、非结构化数据分析

对于存储于分布式数据库系统的数据，需要进行数据过滤、清晰、转换并集成整合，建立临床数据中心。存在于多个部门的非结构化数据，采用NOSQL 数据库进行数据存储，非结构化或半结构化的管理的核心是Apache Hadoop开发环境的实现，MapReduce 能够将大的工作任务分解为一组离散的任务，将分析后的数据集中存储，并提供可视化展现和医疗决策支持访问。

医疗大数据分析与传统数据分析系统的差别在于大数据分析具有非结构化数据的分析能力，这种非结构化数据是传统的医疗数据库不能处理的。临床电子病历中基于XML文档信息、临床影像、医生处方等，非结构化数据占临床数据总量的80%以上，对这一部分的数据进行处理分析，能够得到相关指证，比如，对医学影像分析，通过与相关疾病典型影像特征对比，得到病人疾病诊断，这对医院改进临床效率控制医疗成本有极大益处。

3、管理决策支持

管理决策支持功能强调日常医疗服务过程分析，以支撑管理决策并采取相关措施。一般来说，管理决策支持依赖于医院信息共享互联互通以及信息数据分析能力，对于重大疾病循证分析综合评判对临床医疗质量管理有重大价值，依据电子病历数据分析，开发个性化诊疗方案有助于提升医院精准医疗水平。

从机构组织层面对医院信息系统产生的大数据进行分析，对于跨部门操作流程进行改进具有重要意义，综合性数据分析能帮助管理者全面了解组织机构存在的薄弱环节并采取对应措施，从实践看，建立临床数据中心数据仓库并与实际生产系统实时交互，对于医疗质量水平提升和病人临床安全具有重要保障作用。

4、预测分析功能

通过医疗大数据使用统计分析工具建立评价模型，对疾病发展转归进行预测是医疗大数据应用的重要方面。大数据的预测功能强调对通过大量数据分析对未来趋势预测，医疗机构的数据分析平台需要与临床数据中心、预测分析算法（如：回归分析、机器学习、神经网络等）等相结合，向医护管工作者提供可视化界面，帮助管理和临床决策。临床大数据中心的建设能够通过过去历史数据对未来提供参考，有助于医院精细化管理和精准化医疗。

在医疗机构，对二次住院预测分析大大降低了病情的不确定性，重症中心ICU病人全程生理参数数据监控分析，进行关键指标的警示和交互干预，使医护工作更有效率，优化了相关操作，降低了医疗风险。同时，有利于形成医护患协同的病人全过程的疾病管理分析，产生最佳医疗实践的疾病诊治流程。

5、数据闭环追溯

医疗数据信息如：费用成本数据、临床数据、药学信息、病人行为数据、设备传感数据等均需实时采集或尽量实时采集。传统临床信息系统数据分散在各个应用系统中，数据不一致，产生冗余矛盾，而且不同部门的设备或不同临床信息应用内部信息数据孤立使临床过程工作流优化也存在困难。数据的闭环追溯有利于以病人为中心的临床需求和部门服务与设备应用的监控。大数据分析提供了全流程、全方位的解决能力，业务系统的数据可实时与数据中心进行数据交互，通过大数据算法进行深度评价分析，医护工作者可即时监控病人状态、追踪相关的警示信息并采取相应措施，对医疗安全和用药安全有重要价值。

总的来说，大数据分析在医疗行业具有广泛的应用前景。首先，医疗行业各个主要角色已经或者开始积累大量数据并为大数据分析创造了条件。不同数据集合的整合和分析面临政策和利益诉求的挑战，但是也带来了新的机遇。其次，医疗行业是一个生态系统并面临诸多问题，大数据分析为解决这些系统性问题提供了新工具。

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