经过多次反复单业务负载测试、大数量测试和调优等多种技术相结合的手段，英特尔公司和用友医疗在锦州区域卫生数据中心，利用基于英特尔至强 E5 服务器平台，以及英特尔Hadoop发行版( Intel Distribution )，成功的搭建了的完整的区域医疗大数据计算架构。

一、临床诊断辅助系统 通过收集医院各信息化子系统的临床数据，将疾病的表征、患者体征和治疗方式的数据存储起 来，建立特定疾病的数据库。再根据数据的智能分析，可以对患者进行多种诊疗措施比较分析， 制定有效的诊疗路径，帮助医生进行决策。在临床诊断辅助系统中，人工智能技术是一项非常 重要的辅助技术，它可以通过知识的学习，进一步提炼数据的价值。 临床数据首先反映的是人的疾病特征，再辅以以往的医生诊疗数据，就可以实现辅助诊疗。医 疗大数据最大的价值输出，就是在临床诊断辅助系统方面。因为医疗大数据的应用，可以明显 提高医疗服务水平，降低失误。这类应用和医生、医院所追求的目标是一致的，所以医院的付 费意愿较强。医院内部的临床数据是存在数据孤岛的，系统和系统之间，医院和医院之间，医 院和社会公众之间均存在不同程度的数据壁垒。医院现在在政策、技术的推动下，有强烈的意 愿先消除内部的数据壁垒，建立医院临床数据中心，所以对临床数据的集成和应用有较为强烈 的需求。 1.临床数据辅助诊疗。医生在诊疗过程中，需要很多相关信息的辅助，最重要的信息来源是患 者的各种临床检验检查数据。这些检验检测数据，汇入到疾病数据库之后，能够形成疾病辅助 决策支持，对医生的工作进一步形成指导，从而准确判断疾病，给出诊疗方案。 临床数据反映了患者的疾病情况，但是疾病千变万化，疾病种类繁多，医生还需要一些临床指 南、知识库来辅助进行判断。医生在计算机（电子病历）中输入主诉的时候，系统结合症状等 患者综合信息并智能“匹配”后台医疗大数据知识库，提示医生患者可能存在的疾病，避免漏 诊、误诊和医疗纠纷。医生在下医嘱的时候，利用规则引擎推出相应诊断的治疗方案，并对用 药、手术、护理等治疗方案进行详细指导，减少技术上的失误。 案例：惠每科技 CDSS 临床辅助决策系统 惠每科技 CDSS 临床辅助决策系统根据 Mayo Clinic（梅奥）知识体系和最新指南文献为知识 内核，基于病历数据不断运算更新的知识图谱，绘制更加符合临床经验的决策路径。可以实现 疾病的辅助诊断、推荐治疗方案、合理性审核、检验检查结果解读、病案缺陷提醒等功能。惠 每 CDSS 利用自然语言处理智能识别、分析非结构化病历文本，从 EMR、RIS、LIS 等医院数据 平台中读取患者病历数据，经结构化存储形成完整的、符合临床术语标准的中间数据平台，为 医生、医技人员、护士、管理者提供多维度决策支持。通过人工智能技术不断汲取病历经验， 丰富 AI 大脑，训练诊疗模型。开发满足各级医疗机构管理与临床需求的人工智能系统，融入 门诊、急诊、住院环节。通过惠每辅助决策支持系统，能有效提升医疗质量，保障患者安全， 降低医疗风险，助力医疗智能化建设。 案例：嘉和美康 嘉和美康专注于医疗临床信息系统的软件开发和系统建设，在电子病历系统、临床路径系统、 移动医疗系统、心电信息系统、手术麻醉系统、口腔专科化电子病历系统、医学科研平台、医

互联网+医疗健康 医疗影像云 基于数据湖的整合型医疗服务模式 数据中台 AI中台 数据采集 数据存储 数据管理 分析模型 知识图谱 聚类服务

基于云计算与医疗大数据的Apriori算法的优化研究，王达明，崔晓燕，本文对现有医疗数据挖掘技术中的关联规则算法进行分析与研究，在基于关联规则的经典Apriori算法的前提下，引入了兴趣度阈值对算法��

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某省健康大数据智慧医疗-医疗救治及能力评价系统需求及系统架构.pdf

医疗大数据助力智慧医院管理的分析.pdf

转自CCF：https://dl.ccf.org.cn/lecture/lectureDetail?id=4663480272078848。 张勇，剑桥大学博士后。 摘要：健康医疗大数据是健康医疗活动的产物，同时也是进行健康医疗业务优化和辅助决策的基础。健康医疗大数据分散在多个主体管理的多个系统中，所以在应用健康医疗大数据的时候往往需要先进行数据釉合。然而由于生成数据的系统所采用的标准或规范不同，不同来源的数据之间经常存在数据不一致的情况，同时由于应用水平等问题，数据的质量也存在较大问题。数据不一 致和数据质量等问题大大阻碍了数据融合的效率和效果。知识图谱作为作为一种灵活的数据模型，通过一张图来集成所有相关的数据，同时利用对齐等技术来解决数据中存在的问题。本报告将从健康医疗大数据融合的数据模型、过程、工具和应用的角度来介绍如何应用知识图谱来进行健康医疗大数据融合。我们把健康医疗知识图谱分为概念图谱和实例图谱，定义了各 自的数据模型，然后分别介绍了各自的建立过程，以及两者之间如何建立关联。我们提出了“ 医在回路 ”的概念，对医生在构建健康领域知识图谱中的角色和职责进行了定义。基于这些数据模型，我们研发了健康知识图谱构建工具 HKGB 。该工具是一个易于扩展的、跨语言的、智能的知识图谱构建平台。基于该平台，我们构建了面向心血管疾病的知识图谱。最后本报告介绍了健康医疗知识图谱的应用情况。

医疗大数据分析应用平台产品项目解决方案.doc