医疗大数据平台架构（医疗机构医疗大数据平台建设指南）

本篇文章给大家谈谈医疗大数据平台架构，以及医疗机构医疗大数据平台建设指南对应的知识点，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大数据平台架构的知识，其中也会对医疗机构医疗大数据平台建设指南进行解释，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、大数据平台架构如何进行 包括哪些方面
• 3、中关村医药健康大数据交易平台启动，将带来哪些方面变化？
• 4、如何提升医疗质量
• 5、大数据平台有哪些架构
• 6、广州市妇女儿童医疗中心怎么样？

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，加上对健康医疗大数据相关政策的分析，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；

大数据平台架构如何进行 包括哪些方面

【导语】大数据平台将互联网使用和大数据产品整合起来，将实时数据和离线数据打通，使数据能够实现更大规模的相关核算，挖掘出数据更大的价值，然后实现数据驱动事务，那么大数据平台架构如何进行?包括哪些方面呢?

1、事务使用医疗大数据平台架构：

其实指的是数据收集，医疗大数据平台架构你经过什么样的方法收集到数据。互联网收集数据相对简略，经过网页、App就能够收集到数据，比方许多银行现在都有自己的App。

更深层次的还能收集到用户的行为数据，能够切分出来许多维度，做很细的剖析。但是对于涉及到线下的行业，数据收集就需要借助各类的事务体系去完成。

2、数据集成：

指的其实是ETL，指的是用户从数据源抽取出所需的数据，经过数据清洗,终究依照预先定义好的数据仓库模型，将数据加载到数据仓库中去。而这儿的Kettle仅仅ETL的其中一种。

3、数据存储：

指的便是数据仓库的建设了，简略来说能够分为事务数据层(DW)、指标层、维度层、汇总层(DWA)。

4、数据同享层：

表明在数据仓库与事务体系间提供数据同享服务。Web Service和Web
API，代表的是一种数据间的衔接方法，还有一些其他衔接方法，能够依照自己的情况来确定。

5、数据剖析层：

剖析函数就相对比较容易理解了，便是各种数学函数，比方K均值剖析、聚类、RMF模型等等。

6、数据展现：

结果以什么样的方式呈现，其实便是数据可视化。这儿建议用敏捷BI，和传统BI不同的是，它能经过简略的拖拽就生成报表，学习成本较低。

7、数据访问：

这个就比较简略了，看你是经过什么样的方法去查看这些数据，图中示例的是因为B/S架构，终究的可视化结果是经过浏览器访问的。

关于大数据平台架构内容，就给大家介绍到这里了，不知道大家是不是有所了解呢，未来，大数据对社会发展的重大影响必将会决定未来的发展趋势，所以有想法考生要抓紧时间学起来了。

中关村医药健康大数据交易平台启动，将带来哪些方面变化？

中关村医药健康大数据交易平台启动，将带来哪些方面变化？医药健康大数据平台十分关键，主要是用于全面新技术开发，以及对于相关产业进行扶持，另外还有一个重要功能，那就是培养更多医药类人才，下面给大家说明一下，这个平台未来将会给医药行业带来什么变化，朋友们可以参考：

一、医药健康大数据交易平台启动，将会让医药方面更加安全、可靠：

医药健康大数据交易平台启动。将会让中国医药行业更加透明化和模式化，这样就会更加正规。我们知道中国在医药行业，科研水平发展很快，可是一直没有一个和市场结合的有效方法，这就导致很多医药新技术，难以得到大家认知，甚至有些安全问题，引起大家关心。这对于中国医药来说，不是一个好事情。现在医药健康大数据交易平台启动，将会逐步公开化，这样就会让人们熟悉各类药物，也会让大家了解新医药发展动态，从而让大家更加信任医药行业，这对于医药安全有直接帮助，让整个行业得到快速发挥，得到社会认可。

二、医药健康大数据交易平台启动之后，将会为中医行业发展起到关键作用：

医药健康大数据交易平台启动意义非凡，因为这个平台对于中医药推广，有着十分重要作用。中国中医药行业，一直缺少一个标准平台，现在终于有了一个展示之处，这对于中药当然十分重要，未来中医发展，将会更多依托于这个平台。从而改变人们以往对中医认识。

三、医药健康大数据交易平台启动对于人才培养十分重要，会加速人才流动：

这次医药健康大数据交易平台启动，对于很多人才有直接好处，他们能够通过这个平台，展示自己能力，从而让人才流动加速，这方面改变意义十分重大。

如何提升医疗质量

如何提升医疗质量

如何提升医疗质量，当前人们对于医疗质量要求不断提高，为医疗大数据平台架构了适应当前转变，医院唯有使自身在医疗方面的质量飞速提升才有与之竞争的能力，我带大家简单了解一下如何提升医疗质量。

如何提升医疗质量 篇1

增强质量管理意识，建立完善的组织及制度

该院不间断地对医务人员进行医疗质量、医疗安全及相关法律法规等方面的教育，使全院人员充分认识到医疗质量是医院生存之本、发展之本，是市场竞争的源泉。医院建立健全了院级、职能部门及科室三级质量管理组织，共同参与医疗质量形成各环节的计划、组织、协调、控制和服务保障工作。

各个组织均制定了相应的工作制度、职责、考核方案等，院质量管理委员会由院长任主任委员，抽取机关及相关科室专家组成，办公室设在质管科，对基础质量、环节质量、终末质量进行全程有效管控；科室成立质控小组，科主任任组长，负责该科日常医疗质量管理。

医院每季度按系统进行一次医疗质量大检查和召开一次医疗质量分析会，检查分析存在的问题。健全和完善各项规章制度，在国家和军队制定的相关制度的基础上，制定了《病案管理规定》、《医疗纠纷、事故处理暂行规定》、《新业务、新技术管理暂行规定》、《院内、外会诊制度》、《采供血管理规定》等，为医院加强医疗创新和质量管理提供了政策保证。

人才培养和学科建设

人才是医疗质量的基础，是最根本的要素，要提高医疗质量，首先要提高人员素质。该院十分重视人才培养，并把它作为重要战略工程来抓，在搞好人才引进的同时，采取多种途径、多种方式抓好年轻医务人员的培养，重点是加强“三基”、“三严”训练，进行年度考核，鼓励撰写学术论文，参加院内外学术交流，不断提高业务素质。对科主任、护士长，不仅要有过硬的业务技术，还要加强管理知识的学习、运用，努力提高管理水平，充分发挥本级质量管理的作用。医院按照“小综合、大专科”的模式，积极扶持重点专科和优势学科，以此带动医院的全面建设和发展。

加强仪器设备建设

仪器设备是开展医疗工作和保证医疗质量的基础。多年来，尽管医院经费紧张，但仍积极想办法，加强医院硬件建设，多渠道引进先进医疗设备。目前，各类仪器设备总值已达8000多万元，极大地改善了医疗支撑条件和病人就医环境。医院充分发挥设备委员会的职能作用，对仪器、耗材的采供、使用、保养、维护均有一系列制度，使仪器设备完好率和使用率均在98%以上。

鼓励开展新业务、新技术

新业务、新技术的开展是医院技术创新的重要组成部分，也是提高医疗质量的重要途径。该院在“十五”规划中明确提出了“科技兴院、质量建院”的战略方针，并紧密结合实际，制定了“准入规定”、“评价标准”、“奖惩规定”等，加大管理和扶持的力度，年均开展新业务、新技术30余项，在省内率先开展了“肝移植”、“腹腔镜直肠癌根治术”等项目，不仅解决了病人疾苦，同时也提高了医疗技术水平和医疗质量，提升了医院的.综合实力和竞争力。

加强劳动纪律和医德医风建设

医院下发了《关于加强劳动纪律管理的规定》、《医务人员医德规范》等规定来规范全体人员的行为，养成遵章守纪的良好习惯。坚持“以病人为中心”,积极开展“服务承诺”活动，增强服务意识，改善服务态度，推行“优质、高效、低耗、便捷”的服务模式，坚决制止医疗活动过程中的不良行为，实行价格公开制、一日清单制、群众举报制，增加了费用透明度，降低了医疗成本，减轻了病人负担，提高了病人满意率。

如何提升医疗质量 篇2

核心：质量与安全

维护患者生命健康的核心是医疗质量和医疗安全，这是医疗服务的根本所系，也是医院技术水平、工作效率和综合实力的集中体现，是评价医院整体医疗水平的核心指标，会影响到医院的信誉和综合效益。应用大数据优化医疗质量管理方法，首先要抓牢的就是质量与安全这一核心。

保障：顶层设计、组织平台

从顶层设计和组织平台两个方面，保障大数据有效应用于医疗质量管理实践。在顶层设计方面，要求医院根据国家相关文件标准，确定大数据平台总体架构。

在组织平台保障方面，一是成立组织领导机构，成立由院长任组长，由医院机关、相关职能和临床科室组成的领导小组，明确责任分工，建立考核机制，制定协作流程；二是组成技术攻关团队，包括管理运行团队、专家顾问团队和技术支持团队；三是建立高效运行机制，成立大数据和人工智能实验室，确保信息技术在医院快速高效应用推广。

推进：推进决策精细化、监管精确化、诊疗精准化、服务精心化。

1、推进决策精细化

传统的HIS系统已不能完全适应当前医院管理精细化的要求，无法准确且直观地向决策者提供全面的、一致的决策信息。

EI系统是在整合医院现有信息系统的基础上，应用EI工具，实现对医院信息资源的深加工。通过对医院内部跨平台、多异构系统的集成、整合和扩充，全面实现了数据归集与挖掘，确保能够协助医护人员和管理者进行数据分析。该院EI系统主要有医疗质量、人力资源、卫生经济、物资管理、综合信息查询、关键指标预警等九大功能模块，可分析各项主要指标的完成情况、全院人力资源的分布和配备情况、全院计价经济和核算的完成情况等，这样能够保证医院运营情况清晰可视，管理决策有证可循。以系统自2014年上线以来，通过实时监管和预警，医疗质量与安全持续改进，医疗投诉和纠纷数量总体下降了30%。此外，通过系统还可以与其医疗大数据平台架构他医院的进行比对，以减少决策盲目性，避免“拍脑袋决定”。

2、推进监管精确化

搭建信息交互平台，可在医疗三监管之前，对不合理用药行为提前进行处理，有效节约医疗资源，降低问题处方成本。

3、推进诊疗精准化

在影像诊断、专科专病等临床实践及质量管理实践中，应用医疗大数据推进诊疗精准化。

在医学影像方面，结合大数据技术和AI技术，推出医学影像AI辅助诊断。以肺部CT为例，通过人工智能优化肺部CT分析诊断流程。据统计2018年7月1日一2019年4月30日该院AI辅助诊断共检查54031例肺部CT,发现605147个肺结节，其中毛玻璃病变24205个，病变大小为3mm6mm结节为主。医学影像科每月约有8000例胸部检查，胸组两个审核医生，平均每人每天需要审核90370张图片（不计算骨窗及厚层图像阅片、，平均34幅/秒。通过AI技术推算后，薄层图像基本不需要再次观察，仅观察AI提示的病变部位，其余通过厚层图像阅片，不仅提高了工作效率，还减少了对微小结节的漏诊。

4、推进服务精心化

通过智慧病房、移动医疗平台建设，利用大数据推进服务精心化，提升患者就医体验。

建设基于数据平台的智慧病房，心脏频谱血压计系统、智能病服、无线床边传感器等智能生理数据搜集设备，将收集到的信息上传归档至医院信息系统，并进行大数据分析。通过智慧化生理监测设备和人工智能的及时数据监控，实现生理数据实时监测、病房信息的实施提取，从而提升医疗服务能力。智慧病房AI系统正稳步运行，后台数据集合己经有量级显示，为疾病治疗、康复管理提供了前所未有的AI临床视角。此外，该院还致力于构建移动健康医疗平台，提供健康e+健康包、移动随访等移动医疗服务，以让患者获得更加精心的服务。

大数据平台有哪些架构

01

传统大数据架构

之所以叫传统大数据架构，是因为其定位是为了解决传统BI的问题。

优点：

简单，易懂，对于BI系统来说，基本思想没有发生变化，变化的仅仅是技术选型，用大数据架构替换掉BI的组件。

缺点：

对于大数据来说，没有BI下完备的Cube架构，对业务支撑的灵活度不够，所以对于存在大量报表，或者复杂的钻取的场景，需要太多的手工定制化，同时该架构依旧以批处理为主，缺乏实时的支撑。

适用场景：

数据分析需求依旧以BI场景为主，但是因为数据量、性能等问题无法满足日常使用。

02

流式架构

在传统大数据架构的基础上，直接拔掉了批处理，数据全程以流的形式处理，所以在数据接入端没有了ETL，转而替换为数据通道。

优点：

没有臃肿的ETL过程，数据的实效性非常高。

缺点：

流式架构不存在批处理，对于数据的重播和历史统计无法很好的支撑。对于离线分析仅仅支撑窗口之内的分析。

适用场景：

预警，监控，对数据有有效期要求的情况。

03

Lambda架构

大多数架构基本都是Lambda架构或者基于其变种的架构。Lambda的数据通道分为两条分支：实时流和离线。

优点：

既有实时又有离线，对于数据分析场景涵盖的非常到位。

缺点：

离线层和实时流虽然面临的场景不相同，但是其内部处理的逻辑却是相同，因此有大量荣誉和重复的模块存在。

适用场景：

同时存在实时和离线需求的情况。

04

Kappa架构

在Lambda 的基础上进行了优化，将实时和流部分进行了合并，将数据通道以消息队列进行替代。

优点：

解决了Lambda架构里面的冗余部分，以数据可重播的思想进行了设计，整个架构非常简洁。

缺点：

虽然Kappa架构看起来简洁，但实施难度相对较高，尤其是对于数据重播部分。

适用场景：

和Lambda类似，改架构是针对Lambda的优化。

05

Unifield架构

以上的种种架构都围绕海量数据处理为主，Unifield架构则将机器学习和数据处理揉为一体，在流处理层新增了机器学习层。

优点：

提供了一套数据分析和机器学习结合的架构方案，解决了机器学习如何与数据平台进行结合的问题。

缺点：

实施复杂度更高，对于机器学习架构来说，从软件包到硬件部署都和数据分析平台有着非常大的差别，因此在实施过程中的难度系数更高。

适用场景：

有着大量数据需要分析，同时对机器学习方便又有着非常大的需求或者有规划。

大数据时代各种技术日新月异，想要保持竞争力就必须得不断地学习。写这些文章的目的是希望能帮到一些人了解学习大数据相关知识 。加米谷大数据，大数据人才培养机构，喜欢的同学可关注下，每天花一点时间学习，长期积累总是会有收获的。

广州市妇女儿童医疗中心怎么样？

广州市妇女儿童医疗中心属于国内一流医院，医院建立了智能化的平台，看病不需要漫长的等待。

医院现在采用“互联网+医疗”以及“智能开放平台+微小化应用”的整体构架。总体架构中包括基于互联网的患者服务平台以及医疗信息集成平台和基于医院信息平台产品的重新定义。新的架构要求在软件开发模式上进行创新，实现医生工作台、护士工作台、医技服务平台、患者服务平台、医疗大数据平台等，将医院各个角色的人员所需要的信息系统功能进行集成，形成符合医务人员使用习惯的一站式工作台。

医院以“互联网+医疗”为服务切入点，实现门诊患者非急诊全面预约以及线上服务全流程闭环管理；以信息集成平台为核心的技术平台，结合以电子病历为核心的业务平台同步规划，建设了结构化电子病历、闭环管理、大数据平台、无纸化、区域互通互联以及便捷的智能辅助决策和诊断系统，逐步实现了“体系架构统一平台化、业务系统专科微小化、业务流程标准闭环化、资源管理智能集约化、用户体验个性极简化”的智慧医院建设。

医院系统支持医生在EMR工作界面直接进入医护患互动平台，可以通过PC电脑、手机端向患者发送宣教、问卷及实时在线沟通；护士端自动建立随访计划，并根据设置安排随访人员，随访人员登录后，系统给予随访任务提醒；患者端支持患者自助建档、自助报到、复诊提醒、宣教提醒、住院信息查询、住院费用查询、检验检查报告查询等。

关于医疗大数据平台架构和医疗机构医疗大数据平台建设指南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。 医疗大数据平台架构的介绍就聊到这里吧，感谢你花时间阅读本站内容，更多关于医疗机构医疗大数据平台建设指南、医疗大数据平台架构的信息别忘了在本站进行查找喔。

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