大数据时代医疗大数据建设探析 作者:徐倩 来源:《中国管理信息化》2018年第06期 [摘 要]随着我国经济的快速发展,人们的生活水平不断提高,医院需要处理的信息也越来越 多。医院要想顺利开展各项工作,就需要建立基于大数据的信息平台,因此探讨大数据 时代的医疗大数据建设具有十分重要的现实意义。本文主要探讨了大数据时代的医疗大 数据建设,以期推动医院信息化建设,促进医院各方面健康、有序发展。 [关键词]大数据;医院;信息化 doi:10.3969/j.issn.1673 - 0194.2018.06.023 [中图分类号]R197.324 [文献标识码]A [文章编号]1673-0194(2018)06-00- 02 随着信息技术的快速发展,现代化的医院管理离不开计算机、网络、数据库等 信息技术的支持。在此背景下,医院的信息化建设迫在眉睫,探析大数据时代的医疗大 数据建设,能够提升医院的管理效率和综合竞争力。 1 大数据时代医疗大数据建设的意义 1.1 实现临床辅助决策,促进医院临床治疗智能化 医疗大数据建设借助大数据技术,能够分析医院积累的大量临床数据,进而建 立某类疾病的分析模型和临
2022-06-22 09:04:02 34KB 文档资料
医疗大数据.ppt该文档详细且完整,值得借鉴下载使用,欢迎下载使用,有问题可以第一时间联系作者~
2022-06-21 17:06:23 1.06MB 文档资料
医疗大数据的分类   与其他类型的大数据相比,医疗大数据几乎包含了公民的所有个人信息,从最为隐密的身体、疾病信息,到个人生活轨迹,到住所、医疗保险、财产信息等等。而不同的个人信息对应不同的法律保护规则,因此有必要对医疗大数据进行法律分类。   分类的前提是确定分类标准。鉴于本文旨在探讨医疗大数据的法律规制,而法律规制的目的在于平衡个人权利与他人权利,即所谓"群己权界"。就医疗大数据而言,所谓个人权利主要是隐私保护,所谓他人权利主要是医疗大数据的所有者对大数据的合理使用。故按隐私的远近和合理使用的风险,并结合现有法律规范,对医疗大数据,我试分类如下:   (一)、病历医疗大数据   根据国家卫计委《病历书写基本规范》第一条的规定,病历是指医务人员在医疗活动过程中形成的文字、符号、图表、影像、切片等资料的总和,包括门 (急)诊病历和住院病历。病历由医生直接记载了公民的身体、疾病等最隐私信息,是公民行使人身保护权利时最重要的法律证据,国家对病历的书写、管理、使用也制定了最完善的法律规范,病历数据有着不同于非病历数据的显著特点,因此宜单独作为一个类别。   当然并非所有的病历都构成医疗大数据
2022-06-21 17:06:22 22KB 文档资料
1什么是医疗大数据全文共1页,当前为第1页。1什么是医疗大数据全文共1页,当前为第1页。在未来学家的眼里,大数据正是"第三次浪潮的华彩乐章",如今大数据确实已经开始发挥作用。美国这一一贯走在世界前列的国家于2012年3月22日就宣布投资2亿美元拉动大数据相关产业发展,并将"大数据战略"上升至国家战略。奥巴马政府将大数据定义为"未来的新石油"。众所周知,石油这一重要能源在一个国家的诸多行业均发挥着重要作用,奥巴马如此定义可见其对大数据的重视程度,因此美国公布医疗健康大数据、让其发挥作用也就不足为奇。 1什么是医疗大数据全文共1页,当前为第1页。 1什么是医疗大数据全文共1页,当前为第1页。 大数据处理在医疗行业的应用包含诸多方向,如临床操作的比较效果研究、临床决策支持系统、医疗数据透明度、远程病人监控、对病人档案的先进分析;定价环节的自动化系统、基于卫生经济学和疗效研究;研发阶段的预测建模、提高临床试验设计、临床实验数据分析、个性化治疗、疾病模式的分析;新商业模式的汇总患者临床记录和医疗保险数据集、网络平台和社区。 例如,有大数据参与的比较效果研究可以提高医务人员的效率、降低病人的看病成
2022-06-21 13:04:46 24KB 文档资料
智慧医疗大数据平台建设方案.pdf
2022-06-05 14:04:54 1.35MB big data 文档资料 大数据
从专家诊病模型实例理解智慧医疗大数据(
2022-05-20 19:06:39 1.18MB 文档资料 big data 大数据
三、医疗大数据的四大特征 医疗大数据呈现以下四个特点: 第一,数据量大。从 TB 到 PB 到 EB,再到 ZB,医疗大数据以 48%的年增长率快速增长(IDC, 2014)。这些数据早已超过了人力所能处理的极限。预计到 2020 年,全球医疗大数据将达到 2314EB,已经达到了 ZB 级别。 第二,数据种类多。医疗数据中既有结构化的数据,也有非结构化的数据。结构化数据包括 Oracle、MySql 等数据库的数据,半结构化数据如 XML 文档,非结构化数据包括 Word、PDF、 音视频、影像等。多种类型的数据对数据的处理能力提出了更高的要求。 第三,数据产生快,处理快。医疗信息服务中会存在大量在线或实时数据分析处理的需求。需 对数据进行实时或准实时的处理、秒级的查询需求响应。例如临床中的诊断和处方数据,健康 指标预警等。 第四,数据缺乏标准。各个医生、各家医疗机构、各个地区的数据没有统一的规范标准,数据 的质量不佳。患者的基础信息和各种临床信息资源分散、重复、孤立,导致有效信息闲置、信 息重复或标准不一致,很难得到有效利用。
2022-05-17 13:31:36 3.5MB 医疗大数据 大数据 大数据报告
1
HDS医疗大数据与内容管理解决方案
2022-05-02 14:08:47 7.86MB 文档资料 big data 大数据
HDS医疗大数据内容云方案与应用
2022-04-13 09:11:52 7.86MB big data 大数据
2019中国医疗大数据研究报告.pdf
2022-03-04 16:36:58 20.13MB 解决 医疗
1