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Present situation
方案现状
随着信息系统的发展 ,医院各类信息系统建设已相当完善 ,如HIS 、RIS 、PACS  、LIS 、EMR 、收费管理系统 、药房管理系统 、床位管理 、血库管理 、公共卫生等 。但基于医院全数据的挖掘和分析系统 ,像辅助诊疗 、临床决策支持系统 、高级科研管理系统 、院长决策支持系统等更高级的应用 ,即便在发达地区的重点医院 ,应用率也是极低的,难以有效发挥数据的价值 。



Characteristic
方案特点

信息孤岛
各医疗信息系统是业务导向的 ,患者数据和医院运营数据分散在各个系统中且和业务紧密耦合 ,缺乏统一视图和标准 ,造成检索 、分析 、挖掘的困难 。
沉睡的海量病历数据
对病历文书、诊断结果等非结构化数据 ,缺乏有效的检索分析手段 ,造成海量的医学数据无法为科研 、临床决策支持所用 。
影像数据的存储和分析
医学影像数据通常占到医院总体数据量的90% ,存储量大 、增长快 、存储成本高 、离线影像调取时间长 。针对影像数据 ,缺乏有效的分析手段 。


Solution
解决方案
临床医疗大数据平台

成本低廉 、全部在线 、访问速度快 、扩展能力强

在医疗信息模型和数据标准的指导下 ,建立基于Hadoop技术的大数据平台 ,通过各种数据采集手段 ,将各业务系统全量数据以较低延迟整合进大数据平台 ,并通过数据治理保证数据质量 。

 

临床大数据平台和业务系统分离 ,对数据分析 、数据挖掘和探索系统建立了很好的基础 。医学影像数据全量复制进基于hadoop技术的分布式存储 ,成本低廉 、全部在线 、访问速度快 、扩展能力强 。

医疗全息数据智能搜索

成本低廉 、全部在线 、访问速度快 、扩展能力强

在医疗信息模型和数据标准的指导下 ,建立基于Hadoop技术的大数据平台 ,通过各种数据采集手段 ,将各业务系统全量数据以较低延迟整合进大数据平台 ,并通过数据治理保证数据质量 。

 

临床大数据平台和业务系统分离 ,对数据分析 、数据挖掘和探索系统建立了很好的基础 。医学影像数据全量复制进基于hadoop技术的分布式存储 ,成本低廉 、全部在线 、访问速度快 、扩展能力强 。

患者360度全息视图

成本低廉 、全部在线 、访问速度快 、扩展能力强

在医疗信息模型和数据标准的指导下 ,建立基于Hadoop技术的大数据平台 ,通过各种数据采集手段 ,将各业务系统全量数据以较低延迟整合进大数据平台 ,并通过数据治理保证数据质量 。

 

临床大数据平台和业务系统分离 ,对数据分析 、数据挖掘和探索系统建立了很好的基础 。医学影像数据全量复制进基于hadoop技术的分布式存储 ,成本低廉 、全部在线 、访问速度快 、扩展能力强 。

患者信息推送

成本低廉 、全部在线 、访问速度快 、扩展能力强

在医疗信息模型和数据标准的指导下 ,建立基于Hadoop技术的大数据平台 ,通过各种数据采集手段 ,将各业务系统全量数据以较低延迟整合进大数据平台 ,并通过数据治理保证数据质量 。

 

临床大数据平台和业务系统分离 ,对数据分析 、数据挖掘和探索系统建立了很好的基础 。医学影像数据全量复制进基于hadoop技术的分布式存储 ,成本低廉 、全部在线 、访问速度快 、扩展能力强 。

未来扩展

成本低廉 、全部在线 、访问速度快 、扩展能力强

在医疗信息模型和数据标准的指导下 ,建立基于Hadoop技术的大数据平台 ,通过各种数据采集手段 ,将各业务系统全量数据以较低延迟整合进大数据平台 ,并通过数据治理保证数据质量 。

 

临床大数据平台和业务系统分离 ,对数据分析 、数据挖掘和探索系统建立了很好的基础 。医学影像数据全量复制进基于hadoop技术的分布式存储 ,成本低廉 、全部在线 、访问速度快 、扩展能力强 。