有没有针对个人的医疗数据管理平台

连作西 2019-12-21 23:42:00

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如今是大数据时代,前景自然好了,据前瞻产业研究院《2019-2021年中国行业大数据市场发展前景预测与投资战略规划分析报告》显示,总的来说,医疗大数据应用主要体现在临床操作、研发、新的商业模式、付款/定价、公众健康五大领域,在这些场景中,大数据的分析和应用都将发挥巨大的作用。医疗大数据的应用对于临床医学研究、科学管理和医疗服务模式转型发展都具有重要意义,而大数据技术的运用前景是十分光明的。医院和医疗行业面临的大数据主要有医学影像、视频教学、监控及文献等非结构化数据。由于这些数据增长很快且结构复杂,给数据管理和利用带来较大的压力,存储与管理成本不断提高,数据利用困难、利用率低。除了数据数量和形态的迅速增加,医疗数据还需要越来越长的保留期。一旦存储系统的安全性出现问题,导致医疗数据丢失,医院会面临严重不良局面。医疗大数据的应用要保证数据的全面性、准确性、实时性和使用的便捷性,要能快速运算和快速展现,要与日常工作平台紧密结合。国人已经把健康大数据上升为国家战略,而面对“大数据”的挑战,医院必须考虑三大主要问题。1数据存储是否安全可靠?因为系统一旦出现故障,首先考验的就是数据的存储、灾备和恢复能力。如果数据不能迅速恢复,而且恢复不能到断点,则将对医院的业务、患者满意度构成直接损害。2如何提高医院运行和服务的效率?提高效率就是节省医生的时间,从而缓解医疗资源的紧张状况,在一定程度上可以帮助解决“看病难”的问题。3如何控制大数据的成本?存储架构是否合理,不仅影响医院IT系统的成本,而且关乎医院的运营成本,医疗数据激增,使医院普遍存在着较大的存储扩容压力。如今,医院的存储设备大多是由不同厂商构成的完全异构的存储系统。这些不同的存储设备利用各自不同的软件工具来进行控制和管理,这样就增加了整个系统的复杂性,使管理成本非常高。未来,大数据必将影响医疗行业,未来医疗行业的大数据将会具体应用在:临床辅助决策,医疗质量监管,疾病预测模型,临床实验分析。其发展空间有:个人健康门户,慢病管理和健康管理,电子病历和临床质量监控,医学知识管理,临床路径和循证医学,远程医疗和移动医疗,医学研究数据仓库和共享平台,跨医疗机构协作平台。
黄益红2019-12-22 00:01:56

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  • 这是中标了吧,一般人口健康信息平台的项目至少要连接200家医院,而且主要是二级三级医院,这些医院不大,但是接口费预算是大问题,如果接口费超过项目预算,那这个项目做起来就毫无意义,不过,你可以试试101异构数据采集,这个数据采集引擎可以做到不需要软件接口直接采集数据,费用也没有接口那么高,时间还比做接口短、官方电话官方网站向TA提问。
    齐景桥2019-12-22 00:54:53
  • 保险公司所需的医疗数据包括医嘱信息、手术信息、检查检验信息、影像资料、病历信息等。产生医疗数据的医院内部信息系统非常多,不同厂商、不同时间开发的软件产品,在技术架构、数据结构、存储方式等方面存在着巨大差异,形成了一个个数据孤岛。101异构数据融合技术,不改变原系统代码,无需软件厂家参与,独立抓取医院各软件系统中的临床数据,自动建立数据关联,输出结构化数据库,不仅简化了协调、缩短了工期、提高了安全,数据集成共享实施效率提高近百倍,成功突破保险公司获取医疗数据的障碍。官方电话官方网站向TA提问。
    龙宇辉2019-12-22 00:38:38
  • 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。1.智慧医院系统,由数字医院和提升应用两部分组成。数字医院包括医院信息系统包括基础环境、基础数据库群、软件基础平台及数据交换平台、综合运用及其服务体系、保障体系五个方面。基础环境:通过建设公共卫生专网,实现与政府信息网的互联互通;建设卫生数据中心,为卫生基础数据和各种应用系统提供安全保障。基础数据库:包括药品目录数据库、居民健康档案数据库、PACS影像数据库、LIS检验数据库、医疗人员数据库、医疗设备等卫生领域的六大基础数据库。软件基础平台及数据交换平台:提供三个层面的服务:首先是基础架构服务,提供虚拟优化服务器、存储服务器及网路资源;其次是平台服务,提供优化的中间件,包括应用服务器、数据库服务器、门户服务器等;最后是软件服务,包括应用、流程和信息服务。综合应用及其服务体系:包括智慧医院系统、区域卫生平台和家庭健康系统三大类综合应用。保障体系:包括安全保障体系、标准规范体系和管理保障体系三个方面。从技术安全,运行安全和管理安全三方面构建安全防范体系,确实保护基础平台及各个应用系统的可用性、机密性、完整性、抗抵赖性、可审计性和可控性。
    黄目张2019-12-22 00:22:24
  • 区域卫生管理信息平台是为整个区域健康事业服务的信息平台,它以区域卫生数据中心为核心,接入数字化卫生行政、疾病预防控制中心、卫生监督、妇幼保健院、血液中心、医院、社区卫生、新农合等,实现互联互通的卫生信息网络。配合公共卫生、质量管理、应急指挥以及决策分析的需要,以数据仓库的方式,根据不同的卫生主题组织相关的主题数据仓库。内容按各个主题数据集的要求从各系统的表单型数据中获得。为各级卫生行政管理人员服务也是建立区域卫生信息系统的目标之一。构建的区域医疗卫生信息网络,能够实现医疗卫生信息资源的交换和共享,也能满足卫生行政部门的信息需求,为卫生管理决策提供数据支撑。通过网络随时查阅区域内医疗卫生行业各种最新的统计数据,加强宏观管理,优化卫生资源的配置;可以通过网络全面掌握全区医疗卫生服务体系、救助体系、保障体系等方面的详细信息,为制定区域内公共卫生政策提供准确依据;可以利用数据中心和平台对区域内各种医疗卫生数据进行采集、归并及挖掘分析,提供业务监督与决策支持。区域卫生信息化平台以个人健康档案为核心,生命周期为主线,通过对人一生各个生命周期的健康问题及采取的干预活动的多渠道全动态采集、集中存储,形成一个完整的动态的个人终生健康档案;另一方面,平台通过对个人健康档案的统一管理、全面共享、数据挖掘,向个人、医疗机构、政府机构等不同服务对象提供各类信息服务。
    黄玥2019-12-22 00:11:19

相关问答

大数据在医疗行业的应用可在以下几个方面发挥积极作用:公众健康服务。包括危及健康因素的监控与预警、网络平台、社区服务等方面。除了较早前就开始利用大数据的互联网公司,医疗行业可能是让大数据分析最先发扬光大的传统行业之一。医疗行业早就遇到了海量数据和非结构化数据的挑战,而近年来很多国家都在积极推进医疗信息化发展,这使得很多医疗机构有资金来做大数据分析。因此,医疗行业将和银行、电信、保险等行业一起首先迈入大数据时代。下面列出了医疗服务业5大领域临床业务、付款/定价、研发、新的商业模式、公众健康的15项应用,这些场景下,大数据的分析和应用都将发挥巨大的作用,提高医疗效率和医疗效果。临床操作在临床操作方面,有5个主要场景的大数据应用。麦肯锡估计,如果这些应用被充分采用,光是美国,国家医疗健康开支一年就将减少165亿美元。1、比较效果研究通过全面分析病人特征数据和疗效数据,然后比较多种干预措施的有效性,可以找到针对特定病人的最佳治疗途径。基于疗效的研究包括比较效果研究。研究表明,对同一病人来说,医疗服务提供方不同,医疗护理方法和效果不同,成本上也存在着很大的差异。精准分析包括病人体征数据、费用数据和疗效数据在内的大型数据集,可以帮助医生确定临床上最有效和最具有成本效益的治疗方法。医疗护理系统实现CER,将有可能减少过度治疗比如避免那些副作用比疗效明显的治疗方式,以及治疗不足。从长远来看,不管是过度治疗还是治疗不足都将给病人身体带来负面影响,以及产生更高的医疗费用。世界各地的很多医疗机构如英国的NICE,德国IQWIG,加拿大普通药品检查机构等已经开始了CER项目并取得了初步成功。2019年,美国通过的复苏与再投资法案,就是向这个方向迈出的第一步。在这一法案下,设立的比较效果研究联邦协调委员会协调整个联邦政府的比较效果的研究,并对4亿美元投入资金进行分配。这一投入想要获得成功,还有大量潜在问题需要解决,比如,临床数据和保险数据的一致性问题,当前在缺少EHR电子健康档案标准和互操作性的前提下,大范围仓促部署EHR可能造成不同数据集难以整合。再如,病人隐私问题,想要在保护病人隐私的前提下,又要提供足够详细的数据以便保证分析结果的有效性不是一件容易的事情。还有一些体制问题,比如目前美国法律禁止医疗保险机构和医疗补助服务中心医疗服务支付方使用成本/效益比例来制定报销决策,因此即便他们通过大数据分析找到更好的方法也很难落实。2、临床决策支持系统临床决策支持系统可以提高工作效率和诊疗质量。目前的临床决策支持系统分析医生输入的条目,比较其与医学指引不同的地方,从而提醒医生防止潜在的错误,如药物不良反应。通过部署这些系统,医疗服务提供方可以降低医疗事故率和索赔数,尤其是那些临床错误引起的医疗事故。在美国Metropolitan儿科重症病房的研究中,两个月内,临床决策支持系统就削减了40%的药品不良反应事件数量。大数据分析技术将使临床决策支持系统更智能,这得益于对非结构化数据的分析能力的日益加强。比如可以使用图像分析和识别技术,识别医疗影像X光、CT、MRI数据,或者挖掘医疗文献数据建立医疗专家数据库就像IBMWatson做的,从而给医生提出诊疗建议。此外,临床决策支持系统还可以使医疗流程中大部分的工作流流向护理人员和助理医生,使医生从耗时过长的简单咨询工作中解脱出来,从而提高治疗效率。3、医疗数据透明度提高医疗过程数据的透明度,可以使医疗从业者、医疗机构的绩效更透明,间接促进医疗服务质量的提高。根据医疗服务提供方设置的操作和绩效数据集,可以进行数据分析并创建可视化的流程图和仪表盘,促进信息透明。流程图的目标是识别和分析临床变异和医疗废物的来源,然后优化流程。仅仅发布成本、质量和绩效数据,即使没有与之相应的物质上的奖励,也往往可以促进绩效的提高,使医疗服务机构提供更好的服务,从而更有竞争力。数据分析可以带来业务流程的精简,通过精益生产降低成本,找到符合需求的工作更高效的员工,从而提高护理质量并给病人带来更好的体验,也给医疗服务机构带来额外的业绩增长潜力。美国医疗保险和医疗补助服务中心正在测试仪表盘,将其作为建设主动、透明、开放、协作型政府的一部分。本着同样的精神,美国疾病控制和预防中心。公开发布医疗质量和绩效数据还可以帮助病人做出更明智的健康护理决定,这也将帮助医疗服务提供方提高总体绩效,从而更具竞争力。4、远程病人监控从对慢性病人的远程监控系统收集数据,并将分析结果反馈给监控设备查看病人是否正在遵从医嘱,从而确定今后的用药和治疗方案。2019年,美国有1.5亿慢性病患者,如糖尿病、充血性心脏衰竭、高血压患者,他们的医疗费用占到了医疗卫生系统医疗成本的80%。远程病人监护系统对治疗慢性病患者是非常有用的。远程病人监护系统包括家用心脏监测设备、血糖仪,甚至还包括芯片药片,芯片药片被患者摄入后,实时传送数据到电子病历数据库。举个例子,远程监控可以提醒医生对充血性心脏衰竭病人采取及时治疗措施,防止紧急状况发生,因为充血性心脏衰竭的标志之一是由于保水产生的体重增加现象,这可以通过远程监控实现预防。更多的好处是,通过对远程监控系统产生的数据的分析,可以减少病人住院时间,减少急诊量,实现提高家庭护理比例和门诊医生预约量的目标。5、对病人档案的先进分析在病人档案方面应用高级分析可以确定哪些人是某类疾病的易感人群。举例说,应用高级分析可以帮助识别哪些病人有患糖尿病的高风险,使他们尽早接受预防性保健方案。这些方法也可以帮患者从已经存在的疾病管理方案中找到最好的治疗方案。付款/定价对医疗支付方来说,通过大数据分析可以更好地对医疗服务进行定价。以美国为例,这将有潜力创造每年500亿美元的价值,其中一半来源于国家医疗开支的降低。1、自动化系统自动化系统例如机器学习技术检测欺诈行为。业内人士评估,每年有2%~4%的医疗索赔是欺诈性的或不合理的,因此检测索赔欺诈具有巨大的经济意义。通过一个全面的一致的索赔数据库和相应的算法,可以检测索赔准确性,查出欺诈行为。这种欺诈检测可以是追溯性的,也可以是实时的。在实时检测中,自动化系统可以在支付发生前就识别出欺诈,避免重大的损失。2、基于卫生经济学和疗效研究的定价计划在药品定价方面,制药公司可以参与分担治疗风险,比如基于治疗效果制定定价策略。这对医疗支付方的好处显而易见,有利于控制医疗保健成本支出。对患者来说,好处更加直接。他们能够以合理的价格获得创新的药物,并且这些药物经过基于疗效的研究。而对医药产品公司来说,更好的定价策略也是好处多多。他们可以获得更高的市场准入可能性,也可以通过创新的定价方案,更有针对性疗效药品的推出,获得更高的收入。在欧洲,现在有一些基于卫生经济学和疗效的药品定价试点项目。一些医疗支付方正在利用数据分析衡量医疗服务提供方的服务,并依据服务水平进行定价。医疗服务支付方可以基于医疗效果进行支付,他们可以与医疗服务提供方进行谈判,看医疗服务提供方提供的服务是否达到特定的基准。研发医疗产品公司可以利用大数据提高研发效率。拿美国为例,这将创造每年超过1000亿美元的价值。1、预测建模医药公司在新药物的研发阶段,可以通过数据建模和分析,确定最有效率的投入产出比,从而配备最佳资源组合。模型基于药物临床试验阶段之前的数据集及早期临床阶段的数据集,尽可能及时地预测临床结果。评价因素包括产品的安全性、有效性、潜在的副作用和整体的试验结果。通过预测建模可以降低医药产品公司的研发成本,在通过数据建模和分析预测药物临床结果后,可以暂缓研究次优的药物,或者停止在次优药物上的昂贵的临床试验。除了研发成本,医药公司还可以更快地得到回报。通过数据建模和分析,医药公司可以将药物更快推向市场,生产更有针对性的药物,有更高潜在市场回报和治疗成功率的药物。原来一般新药从研发到推向市场的时间大约为13年,使用预测模型可以帮助医药企业提早3~5年将新药推向市场。2、提高临床试验设计的统计工具和算法使用统计工具和算法,可以提高临床试验设计水平,并在临床试验阶段更容易地招募到患者。通过挖掘病人数据,评估招募患者是否符合试验条件,从而加快临床试验进程,提出更有效的临床试验设计建议,并能找出最合适的临床试验基地。比如那些拥有大量潜在符合条件的临床试验患者的试验基地可能是更理想的,或者在试验患者群体的规模和特征二者之间找到平衡。3、临床实验数据的分析分析临床试验数据和病人记录可以确定药品更多的适应症和发现副作用。在对临床试验数据和病人记录进行分析后,可以对药物进行重新定位,或者实现针对其他适应症的营销。实时或者近乎实时地收集不良反应报告可以促进药物警戒药物警戒是上市药品的安全保障体系,对药物不良反应进行监测、评价和预防。或者在一些情况下,临床实验暗示出了一些情况但没有足够的统计数据去证明,现在基于临床试验大数据的分析可以给出证据。这些分析项目是非常重要的。可以看到最近几年药品撤市数量屡创新高,药品撤市可能给医药公司带来毁灭性的打击。2004年从市场上撤下的止痛药Vioxx,给默克公司造成70亿美元的损失,短短几天内就造成股东价值33%的损失。4、个性化治疗另一种在研发领域有前途的大数据创新,是通过对大型数据集例如基因组数据的分析发展个性化治疗。这一应用考察遗传变异、对特定疾病的易感性和对特殊药物的反应的关系,然后在药物研发和用药过程中考虑个人的遗传变异因素。个性化医学可以改善医疗保健效果,比如在患者发生疾病症状前,就提供早期的检测和诊断。很多情况下,病人用同样的诊疗方案但是疗效却不一样,部分原因是遗传变异。针对不同的患者采取不同的诊疗方案,或者根据患者的实际情况调整药物剂量,可以减少副作用。个性化医疗目前还处在初期阶段。麦肯锡估计,在某些案例中,通过减少处方药量可以减少30%~70%的医疗成本。比如,早期发现和治疗可以显著降低肺癌给卫生系统造成的负担,因为早期的手术费用是后期治疗费用的一半。5、疾病模式的分析通过分析疾病的模式和趋势,可以帮助医疗产品企业制定战略性的研发投资决策,帮助其优化研发重点,优化配备资源。 新的商业模式大数据分析可以给医疗服务行业带来新的商业模式。汇总患者的临床记录和医疗保险数据集汇总患者的临床记录和医疗保险数据集,并进行高级分析,将提高医疗支付方、医疗服务提供方和医药企业的决策能力。比如,对医药企业来说,他们不仅可以生产出具有更佳疗效的药品,而且能保证药品适销对路。临床记录和医疗保险数据集的市场刚刚开始发展,扩张的速度将取决于医疗保健行业完成EMR和循证医学发展的速度。公众健康大数据的使用可以改善公众健康监控。公共卫生部门可以通过覆盖全国的患者电子病历数据库,快速检测传染病,进行全面的疫情监测,并通过集成疾病监测和响应程序,快速进行响应。这将带来很多好处,包括医疗索赔支出减少、传染病感染率降低,卫生部门可以更快地检测出新的传染病和疫情。通过提供准确和及时的公众健康咨询,将会大幅提高公众健康风险意识,同时也将降低传染病感染风险。所有的这些都将帮助人们创造更好的生活。