医疗大数据应用规划

区域医疗大数据应用佛山市佛盈盘古信息科技有限公司Part01/大数据大趋势Part02/医疗数据设计架构Part03/医疗大数据应用目录ContentsDataVolume数据量够大DataVariety数据种类多样DataVelocity数据生成速度够快新进概念：DataVeracity数据准确性高BigDataIBM的大数据定义——3V数据无偏差数据噪声少数据无异常值否则便是：Garbagein，Garbageout.在2013年波士顿的大数据峰会，ExpressScripts的首席数据科学家InderpalBhandar提出了Veracity的概念。Veracity主要是指数据是否有偏差、数据噪声有多大，以及是否有异常值。当业界大量积累各种来源的数据时，数据是否准确变成一个非常重大的问题，否则最后就是“Garbagein，Garbageout”。大数据的第四个定义——DataVeracity数据计算能力提升数据传输能力增强数据存储成本下降推动企业：存储海量数据将数据传输到数据中心通过云计算进行分析、处理网络端数据呈现，指导商业决策大数据出现的技术背景及改变得益于计算能力的快速增长、数据传输能力的增长和成本的下降，以及数据储存成本的下降，大数据获得了极大的发展。大数据产业链数据产生数据处理数据消费数据存储和管理贯穿了整个大数据周期数据收集数据定义数据分析数据准备新数据产生数据运用医疗大数据医疗健康数据来源1、医院信息系统（HIS）是医疗数据的重要来源。医院信息系统包括：电子病例系统（EMRS）、实验室信息系统（LIS）、医学影像存档与通信系统（PACS）、放射信息管理系统（RIS）、临床决策支持系统（CDSS）等。2、除此之外，各种健康设备可以帮助收集用户的生命体征信息，比如心电数据、血氧浓度、呼吸、血压、体温、脉搏、运动量。社交网络和搜索引擎也包含了潜在的人口健康信息。医疗健康数据特点1、5VVolume（数据规模巨大）Variety（数据类型繁多）Velocity（数据产生速度快）Veracity（数据准确性要求高）Value（大数据研究价值高）2、多态性、时效性、不完整性、冗余性、隐私性等。多态性指医师对病人的描述具有主观性而难以达到标准化；不完整性指医疗分析对病人的状态描述有偏差和缺失。医疗健康数据处理关联规则学习分类聚类分析数据融合机器学习自然语言处理回归信号处理仿真可视化医疗大数据设计架构医疗大数据设计架构搭建区域医疗信息化平台采用互联网SSL安全协议认证获取区域卫生资源库数据。健康医疗用于连接患者，为患者提供更加优质的医疗服务,推动个体医疗的发展。连接医疗业务，加强区域内部医疗健康数据的互通以及预警监测，运营监测等，实时提供给相关的机构,可进行有效的医疗机构监管，实现区域内部医疗资源的共享和互动,提升医院资源利用率，提供更丰富的医疗应用。医疗大数据设计架构搭建公共卫生综合管理平台平台的接入服务利用ELT技术将公共卫生相关系统采用互联网SSL安全协议认证获取区域卫生资源库数据。创建卫生局数据中心为医疗大数据平台作为铺垫，更快、更精确、更安全地把医疗数据控制在手上。可视化应用平台将硬件设备（GPS设备、监控设备、电视机等）接入服务。健康医疗大数据典型应用面向多主体、以需求为导向的健康医疗大数据应用规划行业治理体制改革评估监测医院评价与监督医疗保险控费临床科研临床决策支持药物副作用监测基因序列基因组分析公共卫生监测评估与决策管理预防控制重大疾病预警与应急响应管理决策决策支持资源配置优势成本有效控制惠民服务优化诊疗流程互联网健康医疗服务模式一体化电子健康服务产业发展数据相关服务传统产业融合衍生平台亚健康/健康群体科研教学医疗机构政府患者医生医药经销商卫生体制改革评估监测对分级诊疗效果进行监测评估对医院进行风险监控管理对居民健康状况等重要数据进行精准统计和预测评价医院精细化运营管理利用医疗成本大数据，促进医疗资源运营管理提升基于DRGS的医疗服务能力分析，评价体系真实反映医院实际运营水平通过大数据供应链开放平台，助力医疗机构上下联动、公开透明，对采购全过程综合监督医疗保险控费实现医疗保险由事后监控为主，逐步向事中监控、事前提示过渡的立体化监管模式实现商业保险基于数据的保障设计与精准定价、理赔运营、市场和销售推广通过系统实时监控，审核刷卡行为，对比医疗行为审查违规现象健康医疗大数据典型应用——医疗行业治理健康医疗大数据典型应用——医疗决策支持临床决策支持基因测序与精准医疗临床医学书籍示范中心新药研究利用医院的综合数据，建立医学知识库，为医院医生提供临床决策支持集成基因芯片与测序技术，推动精准诊疗与精准用药我国目前依托现有资源建设一批心脑血管、肿瘤、老年病和儿科等临床医学数据示范中心利用数据加速新药研发，寻找已有药新靶点，评估新药风险，跟踪药物上市后的反应二、随着大数据技术与健康医疗服务的深度融合应用，能够使优势资源“下得去”，更好地推动分级诊疗落地，加快远程医疗普及，推动精准医疗发展；一、通过互联网模式，不断增强“自主健康”服务体验，让健康数据“多跑路”，让人民群众“少跑腿”，在互联网健康咨询、预约就诊、预约挂号、诊间结算、医保联网异地结算、移动支付等方面，给百姓带来更加便捷的应用服务；三、通过大数据分析应用，推动覆盖全生命周期的预防、治疗、康复和健康管理的一体化健康服务。健康医疗大数据典型应用——数据惠民服务谢谢您的观看佛山市佛盈盘古信息科技有限公司