第八部分 智慧医疗的要义是远程视讯和大数据分析

智慧医疗的要义是远程视讯和大数据分析！

智慧医疗利用最先进的物联网技术,实现患者与医务人员、医疗机构、医疗设备之间的互动,逐步达到信息化.机构分析认为,智慧医疗平台的建设将形成千亿元的市场规模。

智慧城市中国微信公众平台独立分析师海峰认为，智慧医疗的三个根本点：1、全程健康管理；2、远程视讯医疗；3、移动医疗大数据分析。

一、市场规模

目前国内有三级医院1400余家、二级医院8000余家、一级医院接近14000家，平均年收入规模（含补贴）约为4.76 亿元、7000 万元和835 万元。

伴随着未来医院对信息化建设重视，智慧城市中国微信公众平台海峰认为，十年后，三级医院每年至少拿出收入的3%用于信息化建设，二级和一级医院拿出1.5%进行信息化建设，数字化医院的市场规模将超过800 亿元，行业复合增速超过20%。

二、智慧医疗

从一般意义上来说，智慧医疗由三部分组成，分别为智慧医院系统、区域卫生系统、以及家庭健康系统。目前智慧医疗主要由数字化医院和区域医疗协同两部分组成。智慧城市中国微信公众平台海峰认为，从本质上来讲，智慧医疗是通过搭建区域医疗数据中心，在不同医疗机构间，建起医疗信息整合平台，实现个人与医院之间、医院与医院之间、医院与卫生主管部门之间的数据融合、信息共享与资源的交换，从而大幅提升医疗资源的合理化分配。

三、移动医疗

伴随着可穿戴设备的普及，智慧城市中国微信公众平台海峰认为，家庭健康系统也有望得到普及，移动医疗得到推广应用，从而造就更广阔的市场空间。

预计2018?年全球总规模将达到120-190亿美元。2011-2012年全球的可穿戴设备出货量分别为1400万和3000万台。市场研究机构BI Intelligence预测，2014年全球可穿戴设备出货量将达到1亿台，而2018年将达到3亿台，按平均每台42美元的出货价格计算，2018年全球可穿戴设备销售规模将达到120亿美元。而市场研究机构ABIResearch的预测更为乐观，根据ABI?2018年全球可穿戴设备出货量将达到4.85亿台，对应销售规模为190亿美元。

四、项目机会

1、区域医疗信息化整体解决方案，以建立区域协同医疗共享平台为目标，实现医疗机构之间、个人与医疗机构之间的信息交流和卫生资源共享。

2、移动医疗解决方案，基于移动计算、智能识别和无线网络而设计。

3、大健康产业链，在上述基础之上，对于新建养老社区推出“智慧养老”系统，借助射频传感技术，向子女监护人传递老人的身体指标等数据。

4、电子病历，借势云计算在大数据技术上发力，电子病历技术将会是智慧医疗领域发展的一个重要机会。

5、大数据分析，相对国外医疗卫生数据挖掘的进展，我国医疗卫生数据挖掘才刚刚起步，大部分医疗卫生机构还停留在数据的精确性层面，而非从数据关联性方面分析挖掘数据价值，需要加大对医疗卫生大数据分析的投入，通过对医疗卫生大数据有效的存储、处理、查询和分析，辅助医生做出更为科学和准确的诊断和用药决策，帮助医院根据患者潜在需求开发全新个性化服务及自动服务，帮助相关研究机构突破医疗方法和药物革新，支持地区甚至全国医疗行业主管部门优化医疗资源及服务配置。

五、产业链合作

智慧医疗产业链由硬件、应用、运营服务、大数据等组成，智慧城市中国微信公众平台海峰认为，医疗设备制造商、移动运营商、智能家居提供商、软件方案商等都是智慧医疗产业的重要参与者。

软硬件设备厂商作为医疗信息化技术的提供者，应瞄准大数据下医疗信息化建设新机遇开发新产品，加大上下游产业链合作。

如针对可穿戴设备产生的大量健康监测数据，医疗信息化软硬件设备厂商可以与下游医疗卫生机构合作，将医疗服务前置，使患者能够尽快发现可能的健康隐患，甚至在家中就能通过智能终端定期查看可穿戴设备中记录的健康信息，并得到医疗机构相关医生给予的医疗健康诊断信息及就诊建议，实现“治病”向“防治”的转移。

由于可穿戴设备具有小巧、轻薄的特点，智慧城市中国微信公众平台海峰认为，医疗信息化软硬件设备厂商需要软硬件厂商与上游处理器、存储器、电源、无线通信、软板、传感器、执行器等主要零部件厂商合作，共同开发具有功耗低功能强的可穿戴式医疗产品。

上市公司概念股包括：九安医疗、宝莱特、和佳股份、蒙发利、海虹控股、卫宁软件、东软集团、万达信息等。

六、建设全生命周期智慧健康管理平台

建设智慧医疗系统、公共卫生预测预警系统、居民健康系统等，智慧城市中国微信公众平台海峰认为，建设基于可穿戴技术的全生命周期智慧健康管理平台，利用物联网、远程视频、仿生学等技术能实现更高质量的医疗服务。建设健康远程监护平台等，利用物联网技术，为包含老年人在内的各类人群提供全方位的健康状况监测、预警、应急处理等服务是未来的大趋势。

七、智慧医疗的基础设施

（一）基础设施。能源、交通、水务、环保、应急等公用基础设施的智能化水平大幅提升，宽带、融合、安全、泛在的下一代信息网络基础设施基本建成，城市基础设施实现运行管理精准化、一体化。

（二）公共服务。建成包含教育文化、医疗卫生、劳动就业、社会保障、住房保障、环境保护、交通出行、防灾减灾等公共服务领域、覆盖全体城乡居民的信息服务体系，群众获取公共服务更加便捷高效。

（三）社会管理。市政管理、人口管理、治安防控、交通管理、公共安全、应急管理、特种设备管理、食品药品安全、社会诚信等社会管理领域的智慧应用体系基本形成，信息共享和业务协同水平显著增强，政府行政效能大幅提升。

（四）生态环境。环境智能监测和综合治理体系形成，持久性有机污染物、危险废物、危险化学品等污染物全程防控能力大幅提升，人与自然更加和谐。

（五）产业体系更加优化。信息资源的价值潜能得到有效释放，以网络运营、信息知识加工创新为主的新业态不断发展，信息资源在经济转型升级中的作用更加凸显。资源利用效率、产业集群的生产效率以及竞争能力进一步提高。

（六）发展机制。与智慧城市发展相适应的政策、法规、标准、制度等软环境保障日益完善，信息资源共享开放和社会化开发利用机制初步形成，智慧城市信息安全保障体系逐步健全。

八、智能感知平台

建设感知平台，深度感知城市运行。

（1）视频感知系统。整合公安、交通、城管、运营商等视频信息，建设统一视频接入平台、图形图像分析处理平台，实现城市可视化管理。

（2）识别感知系统。统筹建设感知终端，强化感知终端集成，实现目标对象的

连续识别和相关信息的获取、处理、传送、共享，普遍满足气象、水环境、污染源、危险源等领域的监测、预警、处置需要。

（3）位置感知系统。建设全省位置信息公共平台，汇聚基于北斗、GPS、通信站点等多种定位信息，统筹满足位置应用需要。

（4）感知传输网。建设统一的智慧城市感知网络，规范末端网络传输模块和技术标准，确保感知传输网络的安全可靠运行。

九、核心技术

智慧城市中国微信公众平台海峰认为，智慧医疗的核心是病人各种信息的采集、传递与共享，这些信息能够在医院科室之间、医院之间，甚至在医院与社区、医疗保险、政府部门之间进行有效的传递。因此，人体异常生理特征参数、曲线、图形等生理信息采集传感器和网络终端设备就成为智慧医疗系统技术的核心和纽带。非医疗机构，家庭成员、特殊人群、个人信息数据采集专用传感器开发及产业化、健康参数对比模型研究及应用、个人健康保健量化管理方式、病理参数差异和影响因素分析模型研究，都是智慧医疗的当务之急。

十、竞争制高点：可视化医疗

（一）远程探视

医院有一些特殊的病房，一方面因患者病情严重易受外部感染，一方面因患者本身的疾病带有极强的传染性，不能与外界直接接触。典型的如重症监护室(ICU)，这是一个集中救治危重患者的特殊场所，这里收治的患者均为手术后病人和危重病人，抵抗力最低、最容易产生并发症和严重感染。但是，这一类患者往往同时又最需要家人的陪同和安慰。

为了解决这个问题，可以通过网络化视频监控系统实现远程探视，这样既可以保护患者免遭外部感染或交叉传染，又可以实现患者与家人的"面对面"亲情交流。部署上，需要在特殊病房内配备视频编码器以及摄像机、麦克风、音箱、电视机，同时在隔离区外设立远程探视室，配备视频编码器、摄像机以及PC、耳麦，这些设施通过医院局域网接入监控中心管理平台。家属或朋友在室外的探视点即可实时看到室内的患者的情况，并与患者进行交流沟通，患者也可以看到外面家属的视频。如果将管理平台接入互联网，亲属或朋友即使在家里或身在外地，也可通过PC远程登录，与患者探视对讲，既方便又快捷。

（二）手术示教

临床教学是医院的一项重要任务，担负着培养后备医护人员的重任，以往的教学方式通常是现场观摩。但是，一方面由于现场条件或手术设备的限制，现场观摩的空间狭窄，参加人员有限，另一方面由于手术室等地方是洁净度要求很高的地方，为了减少交叉感染，一般也不允许外部人员及非手术医护人员随便出入，同时众多人员流动也会给病人的正常治疗带来不必要的麻烦。因此，现场教学、交流活动受到很大限制，效果很不理想。

而通过视频监控构建一个可视化的远程示教系统则可以很好的解决这个问题。在手术室配备视频编码器、摄像机或手术室本身的专业医疗摄像机以及拾音器，接入监控中心管理平台。这样，外部观摩和学习人员位于医院观摩室、示教厅即可通过PC登录监控系统进行手术全过程的远程观摩，看到实时图像、听到实时声音，甚至可以通过语音对讲与手术室人员交流。手术全过程也可通过管理平台进行录像存储，供以后网上点播学习。观摩和学习人员即使身在外地，也可通过互联网远程观摩学习。

（三）远程医疗会诊

目前，由于国内医疗水平发展不平衡，三级医院基本分布在大中城市，高、精、尖的医疗设备也以分布在大城市为多。病人、特别是边远地区的病人，由于当地的医疗条件比较落后，危重、疑难病人往往要被送到上级医院进行专家会诊。借助于视频监控系统，可以通过对各级医疗机构的无边界互联组成一个有效的远程医疗网络，实现对医学资料和远程视频、音频信息的传输、存储、查询、比较、显示及共享，使边远地区的患者能方便地共享优秀医学医疗资源，很好的解决上

述问题。

在医院设立远程医疗或远程会诊点，配备视频编码器、摄像机、麦克风以及音箱，接入监控中心管理平台。外部合作医院、外地专家通过PC远程登录该医院管理平台，即可对会诊点的患者进行远程诊断和远程医疗，观看患者伤情，并通过语音对讲与患者交流，既解决了一些医院专家不足的问题，又节约了患者到处寻医的费用和时间。随着高清视频监控技术的发展，高清晰的医疗影像资料都可以基于网络进行传输。因此，远程医疗会诊在医院中将会得到越来越广泛的部署和应用。

（四）远程医护

加强人性化以及智能化管理，随时了解每一位病人的具体情况，减轻病人心理和身体上的负担，让家属更加放心的将病人交到医生的手中，是医院提升服务理念和服务水平的关键。智慧城市中国微信公众平台海峰认为，利用网络视频监控实现可视化远程护理，可以有效改善传统人工叫喊效率低、混乱和无序问题，完善医院病房的语音传输及医院排队服务环境，提高医护人员的工作条件，使其能够在便捷的环境中为病人提供良好的服务，从而加快医院运作的现代化管理进程。

通过视频编码器与病房内相关医疗设施的结合，还可以提供更为智能和更为人性化的服务。比如与输液报警器连接，患者输液完毕时通过监控系统的报警联动自动向护士站报警，与血压仪、心电图机、床边监护仪等仪器连接，实现自动报警以及数据参数与监控图像的叠加显示，在发生异常时及时报警通知护士站医护人员。

十一、业务模式变革

智慧城市中国微信公众平台海峰认为，智慧医疗体系的建设将带来医院业务模式的变革：

1. 移动医疗系统在大型医院快速普及，提高医护人员工作效率。移动医疗不仅是医疗信息化的发展方向，也代表着医护工作者工作方式改变的趋势。移动医疗有主要的四类应用形态，即移动护士类应用系统(例如移动查房、移动输液等)、移动医生类应用系统(例如移动调取电子病历、移动诊断和会诊等)、移动管理应用系统(例如患者统计、用药统计等)和移动患者应用系统(例如移动挂号、化验单查询等)。IDC数据显示，截至2013年9月全国范围内17.5%的三级医院已经使用了移动医疗系统。在已经安装了移动系统的医院中，大多数医院目前使用的移动医疗系统功能比较简单，预计2014年多数医院将扩大移动医疗的部署范围，扩展移动医疗的功能;同时2014年将会有更多的医院开始建设移动医疗系统。医护人员BYOD(自备设备，Bring Your Own Device)也将逐渐成为移动终端应用的重要模式。

2. 医院无线网络建设加速，并带动固定网络的升级。

无线网络建设是移动医疗和物联网应用的基础，越来越多的医疗设备也需要接入或者组建无线网络，所以医院对于无线网络的需求快速增长。IDC预计2014年大型三甲医院将会出现构建全院级无线网络的热潮，并与有线网络有机的融合。

3. 临床数据中心成为医院的建设重点，大数据临床决策支持系统开始试点。

随着医院的信息系统逐步完善，积累了大量临床数据，IDC预计用来集成各应用系统的临床数据中心成为2014年医院建设的一个重点，基于临床数据中心的分

析和挖掘不仅支持医院的管理和临床决策，而且逐渐成为与区域卫生系统集成的端口。

4. 医师多点执业促使区域卫生信息化再次成为热点。

多点执业的政策使医疗专家能够在多个医疗机构之间流动，将会有效地起到分流患者的作用，多点执业在带动医疗工作流程变化的同时，也带来了患者病历信息在不同医疗机构之间交换和共享的需求，这对于目前正在发展的区域卫生信息系统是一个挑战，但同时也是一个机会。

5. 专业临床科室的信息系统开始建立，医疗信息化向纵深发展。

虽然大部分的医院都建立了电子病历等信息系统，但是电子病历系统是通用型的，目前一些科室特有的疾病信息和治疗信息很难记录下来，不能满足医生的需求。IDC预计2014年专业的临床科室信息系统将会在大型医院开始建立。

智慧医疗大数据分析应用平台建设方案

智慧医疗大数据分析 应用平台 建 设 方 案

目录 1.背景介绍 (10) 2.产品愿景 (14) 3.产品定位 (15) 3.1解决的问题 (15) 3.2达到的效果 (15) 4.产品理念 (16) 5.总体思路 (16) 5.1对接数据源，获取医疗卫生大数据 (17) 5.2对获取的医疗卫生大数据预处理机制 (18) 5.3建立医疗卫生大数据的存储机制 (18) 5.4医疗卫生大数据的处理和分析算法分类和形成 (20) 5.5开发专题大数据分析，形成专题大数据应用 (22) 5.6开发机构大数据分析，建立机构大数据应用 (22) 5.7建立平台应用实施推广组织机制 (23) 5.8建立平台产品优化升级服务组织机制 (23) 6.医疗卫生信息的大数据建模描述和分析 (23) 6.1 我们给出的相关数据模型 (24) 6.2 卫计委给出的相关数据模型 (25) 6.3 相关数据特征对比分析 (29) 7.大数据分析应用平台支持的业务主题场景 (31) 7.1 医疗卫生服务机构应用 (33)

7.1.1各级医院自身应用 (33) 7.1.2 基层医疗机构自身应用 (38) 7.1.3 区域卫生医疗联合体应用 (38) 7.1.4医疗卫生机构的合规应用 (43) 7.2患者医疗治疗应用 (46) 7.2.1患者就医过程提示服务 (46) 7.2.2患者服药提示服务 (46) 7.2.3患者饮食、运动、习惯注意事项服务 (46) 7.2.4患者体征和治疗效果服务 (47) 7.2.5患者交流交往服务 (47) 7.3个性化医疗服务应用 (47) 7.3.1基因测序分析应用 (47) 7.3.2个性化药物应用 (48) 7.3.3个人健康管理应用 (48) 7.4慢性病预防治疗应用（疾控中心） (50) 7.4.1慢性病检测、发现、预警服务 (50) 7.4.2慢性病诊断服务 (52) 7.4.3慢性病防控治疗服务 (52) 7.5居民健康保健应用（疾控中心） (53) 7.5.1居民自我健康保健应用 (53) 7.5.2政府卫生管理部门进行居民健康管理应用 (54) 7.5.3政府医疗规划结构进行居民健康保健决策应用

医疗大数据分析报告

大数据的意义在于提供“大见解”：从不同来源收集信息，然后分析信息，以揭示用其他方法发现不了的趋势。在利用大数据发掘价值的所有行业中，医疗行业有可能实现最大的回报。凭借大数据，医疗服务提供商不仅可以知道如何提高盈利水平和经营效率，还能找到直接增进人类福祉的趋势。以下是大数据在医疗行业的一些常见用途，包括商业运作和健康管理： 1.分析电子病历：医生共享电子病历可以收集和分析数据，寻找能够降低医疗成本的方法。 医生和医疗服务提供商之间共享患者数据，能够减少重复检查，改善患者体验。但目前，大部分的电子病历都无法共享，这在很大程度上是出于安全和合规的考虑，但找到一个安全的方法来挖掘患者数据，这能改善医护质量并降低医疗成本。 关键词：患者数据共享、信息安全、提高医疗质量、降低医疗成本 2.分析医院网络系统：不妨想想我们在分析入院治疗的趋势时获得的好处。例如，对儿科 病房医疗设备的统合分析可以更早地识别潜在的婴儿感染趋势。或者，再想想减少术后葡萄球菌感染的好处。通过利用大数据，医院可以知道，医生在术后开的抗生素能否有效地防止感染。 关键词：入院治疗趋势分析 3.管理数据用于公共健康研究：医务人员会被铺天盖地的数据所淹没。诊所和医院会提交 关于健康状况和免疫接种的数据，但没有大数据的话，这些数据毫无意义。大数据分析能够对患者的原始数据进行标准化整合，用以充实公共健康记录，而丰富多样的公共健康记录能催生更合理的法规，并提供更好的医疗。 关键词: 公共健康记录、患者数据 4.循证医学：大多数医院和急诊室都实行“食谱化医学”，也就是说，医生对收治的病人 采用同一套检查项目来确定病因。而利用循证医学，医生可以将病人的症状与庞大的患者数据库进行比对，从而更快地做出准确诊断。在这里，大数据扮演的角色是从不同来源采集信息，并对数据实施标准化。在这种情况下，带有“高血压”的记录就可以映射到另一条带有“血压升高”的记录。 关键词：循证、患者数据库

高校科研大数据平台解决方案

教学科研大数据平台 解决方案

目录 1.概述 (3) 1.1.背景 (3) 1.2.建设目标 (3) 1.3.建设的步骤和方法 (3) 2.教学科研大数据平台概要 (4) 2.1.架构设计 (4) 2.2.教学科研大数据平台优势 (6) 2.2.1.应用优势 (6) 2.2.2.未来发展优势 (8) 3.教学科研大数据平台设计 (8) 3.1.大数据资源池 (9) 3.1.1.cProc云计算 (9) 3.1.1.1.cProc云计算概述 (9) 3.1.1.2.数据立方 (10) 3.1.1.3.混合存储策略 (15) 3.1.1.4.云计算核心技术 (15) 3.1.1.4.1.数据处理集群的可靠性与负载均衡技术 (15) 3.1.1.4.2.计算与存储集群的可靠性与负载均衡 (19) 3.1.1.4.3.计算与存储集群的负载均衡处理 (21) 3.1.1.4.4.分布式文件系统的可靠性设计 (23) 3.1.1.4.5.分布式数据立方可靠性设计 (23) 3.1.1.4.6.分布式并行计算可靠性设计 (25) 3.1.1.4.7.查询统计计算可靠性鱼负载均衡设计 (25) 3.1.1.4.8.数据分析与数据挖掘 (27) 3.1.1.4.9.cProc云计算优势 (35) 3.1.2.cStor云存储 (36) 3.1.2.1.cStor云存储介绍 (36) 3.1.2.2.cStor云存储架构 (38) 3.1.2.3.Stor云存储关键技术 (43) 3.1.2.4.数据安全诊断技术 (44) 3.1.2.5.cStor云存储优势 (45) 3.2.大数据教学基础平台 (46) 3.2.1.Hadoop架构 (46) 3.2.2.Hadoop关键技术 (47) 3.2.3.Hadoop优势 (51) 3.2.4.Hadoop教学 (51)

大数据分析及其在医疗领域中的应用-图文(精)

第７期 ２４ ２０１４年４月１０日 计算机教育 ＣｏｍｐｕｔｅｒＥｄｕｃａｔｉｏｎ ◆新视点 文章编号：１６７２．５９１３（２０１４）０７—００２４－０６ 中图分类号：Ｇ６４２ 大数据分析及其在医疗领域中的应用 邹北骥 （中南大学信息科学与工程学院，湖南长沙４１００８３） 摘要：互联网和物联网技术的快速发展给数据的上传与下载带来了前所未有的便利，使得互联网上 的数据量急剧增长，由此产生了针对大数据的存储、计算、分析、处理等新问题，尤其是对大数据的挖掘。文章分析当前大数据产生的背景，阐述大数据的基本特征及其应用，结合医疗领域，论述医疗 大数据分析的目的、意义和主要方法。 关键词：大数据；物联网；医疗；大数据挖掘 １ 大数据早已存在，为何现在称之为大

数据时代 计算与数据是一对孪生姐妹，计算需要数据，数据通过计算产生新的价值。数据是客观事 物的定量表达，来自于客观世界并早已存在。例 如，半个世纪前，全球的人口数量就有数十亿，与之相关的数据就是大数据；但是在那个时代，由于技术的局限性，大数据的采集、存储和处理 还难以实现。 互联网时代之前，采集世界各地的数据并让它们快速地进入计算系统几乎是一件不可想象的 事情。２０世纪８０年代兴起的互联网技术在近３０ 年里发生了翻天覆地的变化，彻底地改变了人们的工作和生活方式【ｌ】。通过互联网人们不仅可以下载到新闻、小说、论文等各类文字数据，而且可以轻而易举地下载到音乐、图像和视频等多媒体数据，这使得互联网上的数据流量急剧增长。据统计，现在互联网上每分钟流人流出的数 据量达到１ ０００ ＰＢ，即１０亿 ＧＢｔ２１。 推动大数据产生的另一个重要因素是物联网技术。近几年发展起来的物联网技 术通过给每个物品贴上标签 并应用ＲＦＩＤ等技术实现了

大数据+智慧医疗方案

大数据+智慧医疗 2015年12月

目录 1.概述..................................................... - 1 - 2.“大数据＋医疗”：智慧医疗探索............................ - 1 - 3.“大数据＋智能穿戴”：移动医疗创新........................ - 3 -

1.概述 卫生信息化是指以健康信息为核心、管理信息为纽带、分析决策系统信息为主导的全面信息化进程。它体现了现代信息技术在医疗卫生领域的充分应用，有助于实现资源整合、流程优化，降低运行成本，提高服务质量、工作效率和管理水平。 众所周知，在都市中奋斗的白领阶级虽然拿着较高的工资，却也付出了极大的心力。据相关统计显示，白领阶层中工作时间超过8小时的高达90%，10小时以上的占62.3%，超过12小时的占20%，而中国白领平均每周的运动时间却只有2.61个小时。 长时间超负荷的工作，一再被压缩的运动时间，导致越来越多白领脱离了健康的“轨道”。由于受限于现有的网络和硬件设施，各区县现有的社区卫生服务应用系统的建设差别较大。 比较起来，城区的社区卫生应用软件建设起步早，而在偏远地区，社区卫生服务工作基本停留在手工操作阶段。但是，即使在经济比较发达的城区，各区甚至各社区服务中心都没有统一功能统一版本的社区卫生服务信息系统，社区服务中心自行开发的应用软件只能满足基本的社区卫生服务要求。这为社区卫生相关政策的执行，社区卫生服务系统与外系统的接口带来了极大的不便。因此，从社区卫生管理的需要出发，急需建设一套保留个性化要求的、全市统一的社区卫生服务信息系统应用软件。 2.“大数据＋医疗”：智慧医疗探索 数据显示，当前国内现有2000多款移动医疗APP，且处于快速增长阶段。去年，我国移动医疗市场规模达到30．1亿元，比2013年增长26．8％，预计2017年将达到125．3亿元。移动医疗APP德国调研公司Research2guidance报告称，当前全球移动健康应用的数量超过10万项，大部分应用的下载量不超过5万次，营收低于1万美元。

高校大数据平台解决方案-高校智慧校园解决方案

高校大数据平台解决方案、高校智慧校园解决方案

1.项目概况 近年来，随着信息技术产业的蓬勃发展，高校的信息化建设工作也受到了广泛关注。推进高校信息化建设，打造数字化校园已成为各高等院校的普遍共识。由于信息化建设初期缺乏统一规划，数据标准各异，业务系统各自为政，导致数据非集成化并形成了许多的信息孤岛，这使得大量数据无法共享和利用，获得更大价值。 数据共享交换平台是整个数字化校园建设的重要组成部分，利用平台对校园内散乱分布的数据进行集成化整合，同时将原来分散、利用率低下的信息资源进行数据挖掘，对于学校的发展战略和决策支持具有重要意义。 另外，数据共享交换平台的建设是高校信息化建设下一阶段——智慧校园建设的工作基础。完成对学校内大数据有机的整合和继承管理，掌握学校各项活动中发生的庞大、海量数据，并利用大数据处理技术对这些信息资源进行挖掘、整理、分析，为学校的发展提供决策支持，是大数据时代下支撑学校改革、发展的重要手段。 2.智慧校园建设方案！高校统一数据中心解决方案平台设计目标及思路 大数据时代的教育带有“大教育”的特性，具有全员（从全日制学生到全民，面向所有人）、全程（从学前教育到终身教育，服务各个教育阶段）、全方位（家庭、学校、社会三位一体教育，无所不在的教育，虚实结合的教育）等特点。随着在线平台的推广和普及，越来越多的老师将自己的授课视频放上网。互联网上的眼睛将使所有错误无所遁形，在无数人的编辑之下，知识传播的形式将不断优化、效率会不断提高。在数据的不断累积当中，视频将会沉淀下来，成为经典的学习材料。 目前，建设以全局数据为基础的数据共享交换平台已成为各高校信息化建设的核心内容。通过其建设可以有效消除信息孤岛，节约人力、物力、财力成本，提高工作效率。各职能部处可以通过该平台获取其他业务部门的数据信息，通过对数据的交换、共享、分析、挖掘，为广大师生提供更加完善的服务，为高校建设以及科学管理提供重要的依据。

智慧医疗大数据平台及专病数据库系统

智慧医疗大数据平台及专病数据库系统 1.1系统概述 系统采用了基于大数据和机器学习的相关技术，对医院多源异构数据进行清洗和整合，形成了标准化大数据平台，并基于大数据平台建设专病数据中心，实现了专病库管理、数据质控、数据导出、统计分析等功能，解决了科研人员在专病库建立及统计建模等方面的难题。 近年来，大数据、人工智能等计算机技术的迅猛发展，对临床科研模式的巨大影响正日益受到各界关注。国家先后出台了《国务院办公厅关于印发深化医药卫生体制改革2016年重点工作任务的通知》《国务院办公厅关于促进和规范健康医疗大数据应用发展的指导意见》等政策文件，鼓励推进科研大数据应用，提升医学科研及应用效能，进而推动智慧医疗的发展。 与此同时，传统科研模式中存在的“科研构思难、数据获取难、想法验证难、数据处理难”等弊端，已严重阻碍临床研究水平的进一步发展，亟待利用新的技术手段予以解决。因此，基于大数据及人工智能技术进行临床研究的新模式应运而生。新技术和新思路的引入，将帮助医生从数据中发现问题，实时进行数据质控，并行验证研究问题，从而实现数据驱动的一体化科研工作模式。 本系统采用了基于大数据和机器学习的相关技术，对医院多源异构数据进行清洗和整合，形成了标准化大数据平台，并基于大数据平台建设专病数据中心，实现了专病库管理、数据质控、数据导出、统计分析等功能，解决了科研人员在专病库建立及统计建模等方面的难题。通过建设一体化科研大数据平台和专病数据库，

系统可以大幅提升医疗科研的效率，使得医生和科研人员能够高效、高质地完成科研工作。系统的建设可以大幅提升医疗科研的质量及效率，加快科研成果转化，从而间接促进医疗质量的提高。 1.2系统具备如下特性： 1) 基于双模式的数据集成 2) 十亿级记录的亚秒级搜索响应 3) 统一的临床科研专病平台 4) 科研病例资料收集的自动化和智能化 5) 统一并规范化专病科研数据集 6) 规范化科研病例报告CRF表单定义 7) 同一专病库支持多个课题，避免资料重复收集整理，造成资源浪费 8) 统一随访，减少失防、漏防、以及重复随访，提供随访效率 9) 完善的病例资料权限和隐私管理，保护科研病例资料的安全

高校大数据专业教学科研平台建设方案详细

高校大数据专业教学科研平台建设方案 一、项目建设的意义及目的 芝诺数据自主研发的高校大数据教学科研平台以校企联合培养模式为手段，通过校企合作联合培养机制，让企业、行业深度参与人才培养过程，逐步实现校企共同制定培养目标、共同建设课程体系和教学内容、共同实施培养过程、共同把控培养质量，全面提升学生的应用实践能力。该平台以应用型人才培养为目标定位，在以解决现实问题为目的的前提下，使培养的学生有更宽广和跨学科的知识视野，注重知识的实用性，有创新精神和综合运用知识的能力。注重培养学生具有在创新中应用、在应用中创新的能力，让学生真正学会大数据行业各个岗位真正的职业技能。 二、功能模块和建设思路 芝诺大数据教学科研平台构建总体分为三大部分，一是平台硬件，二是教学与实验支撑系统（包括：芝诺数据综合分析ZDM平台、芝诺数据教学实训平台），三是产品服务体系。 具体如下：

教学与实验支撑系统由芝诺数据综合分析ZDM平台和芝诺数据教学实训平台构成，教学与实验支撑系统部署在大数据教学科研一体机中。 二、项目建设的目标及内容 1、项目建设目标 1）平台的建设能让高校大数据专业与实际应用相结合，提高学生的学习、实践和创新创业能力，能够培养实用性人才所需的专业能力，提升教学效果与就业率，为“大数据时代”的创新人才培养做出贡献。

2）平台的建设将支撑大数据去冗降噪、大数据融合、大数据可视化等关键技术研究，能够服务于学校的教学和科研，有助于大数据方向发展和自主创新，有利于创新团队培育和高水平研究成果积累，有利于提升教师的教学和科研水平，推动教学和科研团队建设。 3）平台的建设搭建可以发挥学校的行业优势，体现学校办学特色，推进与国内外高校、科研机构和企业间的产学研合作，开展项目合作研究和人才培养，促进科研成果转化，促进产学研协同创新。 4）平台的建设有利于促进学科交叉与融合。 2、项目建设内容 1）模块一：平台相关硬件建设 本模块主要包含：大数据教学科研一体机 技术参数：

智慧医疗概念应用案例解析及国外经验借鉴

智慧医疗概念应用案例解析及国外经验借鉴 来源：数据观时间：2016-02-23 16:36:29 作者： 智慧医疗概念 智慧医疗英文简称WIT120，是最近兴起的专有医疗名词，通过打造健康档案区域医疗信息平台，利用最先进的物联网技术，实现患者与医务人员、医疗机构、医疗设备之间的互动，逐步达到信息化。 在不久的将来医疗行业将融入更多人工智慧、传感技术等高科技，使医疗服务走向真正意义的智能化，推动医疗事业的繁荣发展。在中国新医改的大背景下，智慧医疗正在走进寻常百姓的生活。 下面我们首先来了解嘉兴市智慧医疗建设的经验。 智慧医疗案例：嘉兴市借力互联网大数据建立智慧医疗

ct、磁共振、b超……对于一家医院来说，每过一天，都意味着有几千张新的图文影像资料生成。这些影像资料的数据占据着医院大部分数据存储空间，给医院带来存储和经济上的巨大压力。近日，记者从嘉兴市第一医院获悉，该院日前上线的影像数据“云存储”系统成功打破了以往的数据存储瓶颈，在该院的智慧医疗建设进程上树起了全新的“里程碑”。该举措不仅开创了全省先河，在全国范围内也屈指可数。 6月2日上午，市一院呼吸内科，58岁的施爱文正为自己的哮喘病寻医问诊。为了对照患者过去的病情做出更精准的诊断，副主任医师张齐通过“云存储”系统轻松调取了患者在2013年12月拍的一张肺部ct来仔细查看。“现在真方便，通过电脑就可以看到我过去来医院拍的影像。不然时间过了这么久，放在家里的片子我肯定找不到了！”施爱文说。

医院新推出的“云存储”系统，不仅给来就诊的病人带来了便利，也为提升医生的诊断服务提供了方便。“以前的片子都由病人自行保存，很多人再来看病时经常会忘记携带原先的片子，又或者是因为保存不当，片子的分辨率降低，不便于医生给病状做出进一步的判断。”张齐告诉记者，过去自己为寻找病人以往的影像资料，常常要联系放射科，再花上几十分钟，“现在只要把病人的名字或就诊卡号输入系统，等待不到十秒钟，就可以直接调出病人在我院所做过的所有影像资料，既快捷又清晰。” 近年来，随着我市医疗业的快速发展和数字医疗进程的推进，医院数据量已呈现出爆发式的增长。据该院信息科科长詹伟国介绍，以该院每日新生成的影像资料数量为例，就已从2011年医院整体搬迁时的约30gb/日增长到了60gb/日。“这对医院原有设备的存储能力是个极大的挑战！”詹伟国说，为了给每日新产生数据预留存储空间，医院不得不将生成日期超过3天的影像数据上传到放射科服务器，将超过3个月的通过移动硬盘备份后转存，“如果有医生或病人在此期间需要查看原来的影像资料，过程会很费时费力”。 如果技术上没有创新，医院就只能一次又一次地在购买存储设备上做出投入。然而，这样的做法并不能从根本上缓解影像数据生成和存储上的供应失衡。今年4月初，面对已有存储量又将再次接近饱和，该院领导和相关科室的负责人一致决定，去做“第一个吃螃蟹的人”——试水“云存储”，借助互联网大数据的信息处理方式打破以往的存储容量的界限，为病人保存完整的影像资料。 首创并非易事，从最初的下定决心到最终系统成型，医院与相关的网络和软件运营商一起经过了近2个月的反复测试和技术攻坚。5月21日，“云存储”

智慧高校大数据平台建设方案

智慧高校大数据平台 建 设 方 案 I

目录 第1章前言 (8) 1.1、大数据发展分析 (9) 1.1.1、大数据定义 (9) 1.1.2、大数据5v特征及其应用 (10) 1.2、高校大数据建设背景 (11) 1.2.1、战略机遇 (11) 1.2.2、大数据产业政策支持 (12) 1.3、高校大数据建设面临问题 (13) 1.3.1、高校大数据应用分析 (13) 1.3.1.1、数据规模日益庞大 (13) 1.3.1.2、缺乏稳定高效的大数据环境 (14) 1.3.1.3、数据利用不充分 (14) 1.3.1.4、数据驱动带来的科研新挑战 (14) 1.3.2、高校大数据数据源分析 (14) 1.3.2.1、数据涉及面窄 (14) 1.3.2.2、有效数据量少 (15) 1.3.2.3、数据接口不完善 (15) 1.3.3、高校大数据服务用户分析 (15) 1.3.4、高校大数据建设责任制问题 (16) 1.3.4.1、校领导 (16) I

1.3.4.2、教师 (17) 1.3.4.3、学生 (17) 1.3.4.4、家长 (17) 1.3.4.5、校园环境 (17) 1.3.4.6、教学管理与服务 (17) 1.3.4.7、社会 (17) 1.4、建设原则 (18) 1.4.1、安全性 (18) 1.4.2、可扩展性 (18) 1.4.3、灵活性 (18) 1.5、建设目标 (18) 1.5.1、实现数据的共享和交换 (18) 1.5.2、大数据的采集和存储 (19) 1.5.3、大数据分析与决策 (19) 1.6、高校大数据平台建设意义 (19) 1.6.1、实现个性化学习 (19) 1.6.2、实现教育评价体系重构 (20) 1.6.3、实现科学研究范式转型 (20) 1.6.4、开启“大数据创客”新模式 (20) 1.6.5、实现教学模式改革 (20) 1.6.6、实现科学化教育管理 (20) II

从医疗大数据到智慧医疗

从医疗大数据到智慧医疗 在我国经济快速发展的背后，医疗问题也愈加的凸显，一边是快速发展的经济，一边是超负荷运转的医疗机构，二者的相互碰撞促使医疗行业变革已势在必行，而在如今的DT时代，大数据无疑成为了解决医疗困境的一个契机。 对于大数据在医疗行业的应用，大家首先想到的或许就是智慧医疗的建设，其实早在2013年，麦肯锡就认为，属于医疗行业的大数据革命到来了，因为医疗行业早就遇到了海量数据和非结构化数据的挑战，如今，时代的发展趋势和科技的快速发展，无疑给予了智慧医疗的快速发展的可能。 大数据在促进医疗行业快速发展的过程中扮演着愈加重要的角色，尤其体现在惠民便民等方面。 首先、大数据让就医、看病更简单 整合医疗资源，合理划分，让看病难问题得到解决。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。将所有的常见病例、既往病例，都记录在案，医生可以通过有效、连续的诊疗记录，运用大数据支撑，给病人以优质、合理的诊疗方案。也就是优质医疗资源的延伸放大有了更扎实可靠的技术支撑。当然，这不仅仅能够加快医生的看病效率，还能够降低误诊率，从而让患者能够在最短的时间接受最好的治疗。 其次、大数据在预防、预测方面的应用

解决患者的疾病，最为简单的方式就是防患于未然，通过大数据对于群众的人体数据监控，做到预防为主、防治结合，中医讲“治未病”，利用大数据，将各种健康数据、各种生命体征的指标，集合在数据库和健康档案里面。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，这是未来健康服务管理的新趋势。当然，这一点不仅需要医疗机构加快大数据的建设，还需要群众定期去做检查，及时更新数据，以便于通过大数据来预防和预测疾病的发生，做到早治疗、早康复。当然，随着大数据的不断发展，以及在各个领域的应用，像一些大规模的流感也能够通过大数据实现预测。 最后、优化治疗方案，提供最好治疗 每个患者由于自身身体特征的不同，治疗方案也会有所不同，一个普通的感冒每个人的用药就大有不同，更何况是重大疾病。过去，对于患者的治疗方案，大多数都是通过医师的经验来进行，好的医师固然能够为患者提供好的治疗方案，但由于医师的水平并不相同，所以很难保证患者都能够接受最佳的质量方案，而随着大数据在医疗行业的深入应用，对于各类患者的统计和分析，当数据足够大时，通过大数据分析，必将能为患者找到最佳的治疗方案，当然，这里并不是在降低医师的作用，毕竟人的创造性是机器无法取代了，将大数据与医师相结合，才是解决医疗困境的最佳途径。 未来的智慧医疗必将非常的便捷，依托移动、互联网、云计算等相关科技进行结合，就医体验、电子病历查询、远程会诊等将得到实

大数据分析在智慧教育中的应用研究

大数据分析在智慧教育中的应用研究 摘要：传统面向高校智慧教育的数据分析平台难以从海量智慧资源中准确分析学生学习行为，导致在面向试题的难度预测中，存在准确率低的问题。针对上述问题，开展面向高校智慧教育的大数据分析研究工作，给出智慧教育体系架构的构成以及数据分析平台，利用 Hadoop 技术对智慧教育资源进行分析与处理，采用数据挖掘算法并结合云计算技术深入分析和解释学生学习行为数据的采集、汇聚，获取学生学习行为的隐性和显性行为，评估教育质量，预测学生日后学习表现，建立学生认知模型与可视化图表，把得到的数据智能融入智慧教育体系架构。将该体系架构应用于在线教育系统提供的答题数据，预测英语阅读试题难度。测试结果表明，试题难度评估预测性能较好。 关键词：大数据分析；高校智慧教育；数据挖掘算法；Hadoop 技术；云计算；学生认知模型

目录 1、引言 (3) 2、高校智慧教育大数据分析 (4) 2.1、高校智慧教育体系架构 (4) 2.2、面向学生学习行为的大数据分析技术 (5) 3、实验结果与分析 (8) 4、结论 (9)

1、引言 大数据、人工智能技术的发展和广泛应用，使得“互联网?教育”成为高等院校教育改革与发展的重要研究方向[1]。“智慧教育”的提出更是将高校教育信息化提升到前所未有的新高度[2]。面向高校智慧教育的大数据分析逐渐成为研究广泛关注的重要研究方向之一[3]。目前，相关学者已研究 出多项针对智能辅助系统的数据分析平台。例如：李爽等人通过学生学习行为投入测量指标构建数 据分析平台[4]。这些测量指标更有利于分析和测量教学智能辅助系统的学习行为。周效章以云计算、大数据分析技术为依托，按照“线上?线下?线上”为教育实施路径，构建了“在线教育平台+学习中心”融合教学模式的数据分析平台[5]。上述数据分析平台缺乏对学生学习行为数据合理的整合管理 模式，易造成信息孤岛，无法准确分析学生学习行为数据，导致在面向试题时的难度预测精度较低。在分析国内智能辅助系统的数据分析平台现存问题的基础上，构建“面向高校智慧教育的大数据分 析平台”，以推动我国高校智慧教育发展。

智慧高校大数据分析平台解决方案

智慧高校大数据分析平台 解决方案

目录 第1章建设思路和建设目标 (15) 1.1、总体建设内容概述 (15) 1.2、总体建设理念 (16) 1.2.1、搭平台 (16) 1.2.2、定标准 (16) 1.2.3、上应用 (18) 1.2.4、成体系 (18) 1.2.5、集中管 (21) 1.2.6、特色建 (21) 1.3、总体目标 (22) 1.3.1、培养人才目标 (22) 1.3.2、推动教育治理体系和治理能力现代化目标 (22) 1.3.3、平台建设目标 (23) 1.3.3.1、高校平台建设标准化 (23) 1.3.3.2、平台云化 (23) 1.3.3.3、业务能力云化 (24) 1.3.3.4、服务集中化 (24) 1.3.3.5、应用移动化 (24) 1.3.3.6、应用扩展化 (24) 1.3.3.7、资源可持续化 (24) 1.3.3.8、管理可视化 (25) 1.4、总体架构设计 (25) 1.4.1、总体架构 (25) 1.4.2、云平台整体架构 (27) 1.4.3、系统技术路线设计 (27) 第2章高校大数据总体规划 (29)

2.1、高校大数据建设背景 (29) 2.1.1、战略机遇 (29) 2.1.2、大数据产业政策支持 (31) 2.2、高校大数据的来源 (32) 2.2.1、个体高校大数据 (33) 2.2.2、课程高校大数据 (33) 2.2.3、班级高校大数据 (33) 2.2.4、学校高校大数据 (34) 2.2.5、区域高校大数据 (34) 2.2.6、国家高校大数据 (34) 2.3、高校大数据采集技术图谱 (35) 2.4、高校大数据建设面临问题 (35) 2.4.1、产品同质化严重 (36) 2.4.2、分析端是整体短板 (36) 2.4.3、缺乏统一的行业标准 (36) 2.4.4、大数据价值尚未体现 (36) 2.4.5、数据模型的科学性不足 (37) 2.4.6、数据的权利制度未明确 (37) 2.4.7、数据规模日益庞大 (37) 2.4.8、缺乏稳定高效的大数据环境 (37) 2.4.9、数据利用不充分 (38) 2.4.10、数据驱动带来的科研新挑战 (38) 2.5、高校大数据云平台建设原则 (38) 2.5.1、要提前规划设计 (39) 2.5.2、要有清晰的边界 (40) 2.5.3、要保持连续性和规范性 (40) 2.5.4、采集粒度要尽可能小 (41) 2.5.5、高校大数据数据源分析 (42) 2.5.5.1、数据涉及面窄 (42)

医疗大数据+AI是推动精准医疗和临床科研的新引擎

融合论坛INTEGRATION FORUM 58软件和集成电路SOFTWARE AND INTEGRATED CIRCUIT 从1987年从业到现在32年了，我是第一次以医疗行业企业经营者和专业人士的身份来跟大家分享。从国家政策的角度来讲，国家将健康医疗大数据应用发展的建设工作纳入到了“健康中国2030”规划当中，这对健康医疗大数据的属性和发展战略提出了具体的要求，也为医疗行业以健康医疗大数据为抓手、正确有效地推进医改进程指出了路线和方向。目前医疗行业的大数据需求呈现出三大趋势。一是数据来源多样化。在医疗过程中，医生根据的是HIS （医院信息系统）、LIS （实验室信息管理系统）、E M R （电子病历）、PAC S （影像归档和通信系统）等数据，但常常忽视患者遗传背景、基因、环境等信息。现在整个医疗行 业，专业纵向细化深入、横向碎片化发展趋势非 常明显。 二是关注角度多样化。除了关注治疗效 果，我们还要关注治疗过程中患者的状态、并 发症、死亡率，关注医院救治过程的执行状况 以及收费情况。 三是知识和工具多元化。对医疗救治的认 识，已经从经验积累向数据积累转化，需要医 生在成长过程中重视方法论的培养，包括必须 熟练掌握计算机工具，学会对海量信息进行处 理。 人工智能的概念最早于1956年在美国达特 茅斯大学首次人工智能研讨会中提出，最早的 医疗场景落地探索尝试出现在上世纪70年代的 —海南沃华医疗器械有限公司董事长郝庄严 大数据+人工智能就是有效精 准数据+优秀算法，将碎片化医 疗数据化零为整，将医疗救治 从经验积累转化为数据积累， 以此服务临床科研、提升医技 能力，打造“健康中国”。 医疗大数据+AI 是推动精准医疗和临床科研的新引擎

高校大数据平台建设研究

龙源期刊网 https://www.wendangku.net/doc/13322090.html, 高校大数据平台建设研究 作者：李金旭吕书林 来源：《电脑知识与技术》2017年第16期 摘要：大数据已经成为提升社会、提升高校的创新力和生产力，已经成为高校信息化建设过程中必须要面对的问题。文章讨论了高校大数据平添建设的三大用途，给出了从构建基础硬件层，到利用云计算、大数据的数据集成、数据安全、服务器集群、数据计算与挖掘分析等技术的Hadoop生态体系大数据平台的技术架构。 关键词：高校；大数据；数据集成；挖掘分析 中图分类号：TP393 文献标识码：A 文章编号：1009-3044（2017）16-0013-02 1概述 近年来，移动互联网、云计算、大数据、物联网等信息技术取得了突飞猛进的发展，已经在深刻地改变着人类社会的方方面面。“互联网+”、大数据已经上升到了国家战略层面，成为提升社会的创新力、生产力，促进经济发展新形态的基础设施和现实工具。高校作为人才培养、技术创新的前沿阵地，需要充分感知最新技术发展方向，掌握和创新最前沿科学技术，培养时代迫切需求的创新型人才。 2高校大数据平台的用途 2.1培养大数据人才的平台 根据国内外高校开展大数据课程建设经验以及现有大数据技术就业市场需求而构建的大数据人才培养平台，以大数据为方向，引进国内外先进大数据技术、成熟解决方案以及管理与教学内容，搭建云计算、大数据管理技术、大数据应用软件开发等技术平台，培养学生研究大数据科学与工程领域问题、解决大数据实际应用问题的能力，系统掌握大数据主流的存储、管理、分析处理技术，以及大数据平台架构和建设，实现科研、教学与社会服务的顺畅衔接，逐步打造以培养大数据人才为核心的科研、教学基地。 创新意识、创新精神、创新思维、创造力或创新人格等春心素质的培养需要一个长期的过程、创新教育与科教教育相结合，纳人人才培养体系，利用大数据、“互联网+”、云平台的优势，构建大数据人才平台、打造创新教育人才培养模式、创新教育教学组织新形式，使学生掌握企业运作的过滤与本质，增加师生良性互动，真正培养出社会、企业所需要的创新型人才，如图1所示。

医疗大数据分析深入浅出

医疗大数据分析深入浅出 导读：医疗大数据是相对于一般数据而言，指的是人们从大数据软件分析、管理、捕捉大容量数据，以达到对大数据分析获得新的认知，从而创造新的价值的来源。医疗大数据呈现这互相矛盾的两个特征，个人信息更加模糊也更加明晰。因为医疗大数据几乎包含公民所有的个人信息，包括医疗、饮食、住所，旅行登记等，对此我们有必要对个人权利做到隐私保护，同时对除了个人权利信息以外的大数据合理利用，降低个人隐私安全风险，以医疗法律规范医疗大数据使用。 医疗大数据的概念和特征 医疗大数据是大数据之一种。大数据系相对一般数据而言，是指使用常规软件难以捕捉、管理、分析的大容量数据。美国学者维克托迈尔舍恩伯格将大数据解释为是人们获得新的认知、创造新的价值的源泉，是改变市场、组织机构，以及政府与公民关系的方法。通过大数据分析，医学家可以更便捷地预测一种新的诊疗手段的疗效;交易员能及时解读看似杂乱无章的交易数据，作出交易决策;政府能够同步分析长江各流域的堤坝数据，指导抗洪救灾，等等。因此，通过分析大数据可以获得新知识，实现新决策，创造新价值。 医疗大数据在大数据中处于极其重要的地位，一方面，现代社会，人的健康在世界各国的民生中越来越处于举足轻重的地位;另一方面，移动/互联网医疗、自动化分析检测仪、可穿戴设备的普及等等，使得患者、医生、企业、政府各方都成了数据的直接创造者，每天产生海量的医疗数据。 与一般的医疗数据相比，在法律上，医疗大数据呈现两个相互关联的基本特征，一是个人信息的特征更模糊。可识别性是个人信息最本质的特征，比如单份病历，只要拿到原始病历，有关个人的可识别性特征如姓名、住所、年龄、婚姻、疾病等一览无余，但是对于一份打包的医疗大数据，如经可穿戴设备而采集的大量人群的大数据，如非专业的分析软件，单凭普通手段很难从原始数据中发现可识别的个人信息;二是个人信息更容易被分析。这与第一个特征似乎矛盾，但事实如此，比如即使所有病历都隐藏了姓名、年龄、住所等隐

医疗质量管理和持续改进

医疗质量管理与持续改进 一、医疗质量管理和持续改进方案及实施 1.医疗质量管理和持续改进实施方案及相配套制度、考核标准、考 核办法、质量指标、持续改进措施。 （1）医疗质量管理和持续改进实施方案及相关配套制度、考核标准、考核办法、质量指标。 （2）医疗质量管理考核体系和管理流程。 （3）落实医疗质量考核。 （4）对方案执行、制度落实、考核结果等内容的分析、总结、反馈及改进措施。 2.医疗质量关键环节、重点部门管理标准与措施。 （1）医疗质量关键环节管理标准与措施。 （2）重点部门的管理标准与措施。 （3）主管职能部门监督。 （4）相关人员知晓本岗位相关质量管理标准及措施，并落实。（5）职能部门履行监管职责，对各项管理标准与措施的落实情况有定期检查、分析、反馈，有改进措施。 二、建立与执行医疗质量管理制度，将操作规范、诊 疗指南。 1.根据法律法规、规整规范以及相关标准，结合本院实际，制定完 善的覆盖医疗全过程的质量管理规章制度，并及时更新，切实保证医疗质量。

（1）医院制度符合法律法规、规章规范及相关标准，且符合本院实际。 （2）有完善的质量管理制度规章制度，并有明确的核心制度。（3）能够覆盖本院医疗全过程。 （4）对制度的管理规范，对制度、审核、批准、发布、作废等有统一流程。 （5）对制度能够定期修订和及时更新。 2.执行医疗质量管理制度，重点是核心制度。 (1)落实各项医疗质量管理制度，重点是核心制度。 (2)有医院及科室的培训，医务人员掌握并遵循本岗位相关制度。 (3)有主管职能部门监督。 (4)院科两级对制度的执行情况有监督检查与整改措施。 3.有临床技术操作规范和临床诊疗指南。 (1)有各专业临床技术操作规范和临床诊疗指南。 (2)对医务人员进行培训，使医务人员掌握并严格遵循本专业岗位 相关规范和指南开展医疗工作。 (3)对规范、指南的执行情况有监督检查及整改措施。 三、坚持“严格要求、严密组织、严谨态度”，强化 “基础理论、基本知识、基本技能”培训与考核； 每二年一次组织卫生技术人员考核。 1.坚持“严格要求、严密组织、严谨态度”，强化“基础理论、基本 知识、基本技能”培训与考核。

高校大数据专业课程解析

高校大数据专业课程解析

从IT时代进入DT时代，高校在大数据方向上设置了哪些专业，具体学什么，就业怎么样，作为新兴专业，考生如何报考? 具体内容 专业名称：数据科学与大数据技术; 人才培养目标：以大数据为核心研究对象，利用大数据的方法解决具体行业应用问题。 学制：四年;学位：工学或理学学位。 目前已有35所高校申报了大数据专业： 第一批(3所)：北京大学、对外经济贸易大学、中南大学; 第二批(32所)：中国人民大学、复旦大学、北京邮电大学、华东师范大学、电子科技大学、北京信息科技大学、中北大学、长春理工大学、上海工程技术大学、上海纽约大学、浙江财经大学、广西科技大学、昆明理工大学、云南师范大学、云南财经大学、重庆理工大学、晋中学院、福建工程学院、黄河科技学院、湖北经济学院、佛山科学技术学院、广东白云学院、北京师范大学-香港浸会大学联合国际学院、成都东软学院、电子科技大学成都学院、贵州大学、贵州师范大学、安顺学院、贵州商学院、贵州理工学院、宁夏理工学、宿州学院。 数据科学与大数据技术专业都学些什么?

属于交叉学科：以统计学、数学、计算机为三大支撑性学科;生物、医学、环境科学、经济学、社会学、管理学为应用拓展性学科。此外还需学习数据采集、分析、处理软件，学习数学建模软件及计算机编程语言等，知识结构是二专多能复合的跨界人才(有专业知识、有数据思维)。 以中国人民大学为例： 基础课程(38学分)：数学分析、高等代数、普通物理数学与信息科学概论、数据结构、数据科学导论、程序设计导论、程序设计实践。 必修课(37学分)：离散数学、概率与统计、算法分析与设计、数据计算智能、数据库系统概论、计算机系统基础、并行体系结构与编程、非结构化大数据分析。 选修课：数据科学算法导论、数据科学专题、数据科学实践、互联网实用开发技术、抽样技术、统计学习、回归分析、随机过程。 数据科学与大数据技术专业人才需求情况怎样? 根据领英发布的《2016年中国互联网最热职位人才报告》显示，研发工程师、产品经理、人力资源、市场营销、运营和数据分析是中国护理万网行业需求最旺盛的职位。 目前国内有30万数据人才，预计2018年，大数据人才需求将有大幅增长，高端人才如大数据科学家的缺口在14万至19万之间;懂得利用大数据做决策的分析师和经理缺口达到150万，数据分析师

医疗大数据分析报告

医疗大数据分析报告 Company Document number：WUUT-WUUY-WBBGB-BWYTT-1982GT

大数据的意义在于提供“大见解”：从不同来源收集信息，然后分析信息，以揭示用其他方法发现不了的趋势。在利用大数据发掘价值的所有行业中，医疗行业有可能实现最大的回报。凭借大数据，医疗服务提供商不仅可以知道如何提高盈利水平和经营效率，还能找到直接增进人类福祉的趋势。以下是大数据在医疗行业的一些常见用途，包括商业运作和健康管理： 1.分析电子病历：医生共享电子病历可以收集和分析数据，寻找能够降低医疗成本的方法。医生 和医疗服务提供商之间共享患者数据，能够减少重复检查，改善患者体验。但目前，大部分的电子病历都无法共享，这在很大程度上是出于安全和合规的考虑，但找到一个安全的方法来挖掘患者数据，这能改善医护质量并降低医疗成本。 关键词：患者数据共享、信息安全、提高医疗质量、降低医疗成本 2.分析医院网络系统：不妨想想我们在分析入院治疗的趋势时获得的好处。例如，对儿科病房医 疗设备的统合分析可以更早地识别潜在的婴儿感染趋势。或者，再想想减少术后葡萄球菌感染的好处。通过利用大数据，医院可以知道，医生在术后开的抗生素能否有效地防止感染。 关键词：入院治疗趋势分析 3.管理数据用于公共健康研究：医务人员会被铺天盖地的数据所淹没。诊所和医院会提交关于健 康状况和免疫接种的数据，但没有大数据的话，这些数据毫无意义。大数据分析能够对患者的原始数据进行标准化整合，用以充实公共健康记录，而丰富多样的公共健康记录能催生更合理的法规，并提供更好的医疗。 关键词: 公共健康记录、患者数据 4.循证医学：大多数医院和急诊室都实行“食谱化医学”，也就是说，医生对收治的病人采用同一 套检查项目来确定病因。而利用循证医学，医生可以将病人的症状与庞大的患者数据库进行比对，从而更快地做出准确诊断。在这里，大数据扮演的角色是从不同来源采集信息，并对数据实施标准化。在这种情况下，带有“高血压”的记录就可以映射到另一条带有“血压升高”的记录。 关键词：循证、患者数据库

医疗大数据分析报告

医疗大数据分析报告 Prepared on 22 November 2020

大数据的意义在于提供“大见解”：从不同来源收集信息，然后分析信息，以揭示用其他方法发现不了的趋势。在利用大数据发掘价值的所有行业中，医疗行业有可能实现最大的回报。凭借大数据，医疗服务提供商不仅可以知道如何提高盈利水平和经营效率，还能找到直接增进人类福祉的趋势。以下是大数据在医疗行业的一些常见用途，包括商业运作和健康管理： 1.分析电子病历：医生共享电子病历可以收集和分析数据，寻找能够降低医疗成本的方法。医生 和医疗服务提供商之间共享患者数据，能够减少重复检查，改善患者体验。但目前，大部分的电子病历都无法共享，这在很大程度上是出于安全和合规的考虑，但找到一个安全的方法来挖掘患者数据，这能改善医护质量并降低医疗成本。 关键词：患者数据共享、信息安全、提高医疗质量、降低医疗成本 2.分析医院网络系统：不妨想想我们在分析入院治疗的趋势时获得的好处。例如，对儿科病房医 疗设备的统合分析可以更早地识别潜在的婴儿感染趋势。或者，再想想减少术后葡萄球菌感染的好处。通过利用大数据，医院可以知道，医生在术后开的抗生素能否有效地防止感染。 关键词：入院治疗趋势分析 3.管理数据用于公共健康研究：医务人员会被铺天盖地的数据所淹没。诊所和医院会提交关于健 康状况和免疫接种的数据，但没有大数据的话，这些数据毫无意义。大数据分析能够对患者的原始数据进行标准化整合，用以充实公共健康记录，而丰富多样的公共健康记录能催生更合理的法规，并提供更好的医疗。 关键词: 公共健康记录、患者数据 4.循证医学：大多数医院和急诊室都实行“食谱化医学”，也就是说，医生对收治的病人采用同一 套检查项目来确定病因。而利用循证医学，医生可以将病人的症状与庞大的患者数据库进行比对，从而更快地做出准确诊断。在这里，大数据扮演的角色是从不同来源采集信息，并对数据实施标准化。在这种情况下，带有“高血压”的记录就可以映射到另一条带有“血压升高”的记录。 关键词：循证、患者数据库