背景
随着民众健康意识的增强,对医疗的需求日益增长,而与之相背离的是医疗服务资源的分布不均及相对缺乏,互联网+医疗的有效利用可在一定程度上使得医疗资源更加便捷、更加高效。
国务院关于积极推进“互联网+”行动的指导意见(国发〔2015〕40号)中提出丰富健康医疗互联网应用,加快发展基于互联网的医疗、健康、养老等新兴服务,推广在线医疗卫生新模式。
1. 民众对自身健康的关注度、对医疗服务质量的要求不断提高;
2. 依托互联网(尤其是移动互联网)的医疗应用更加便利、及时,如:医疗信息查询、在线诊疗咨询、疾病风险评估、慢病管理、健康教育、在线挂号缴费等;
3. 可穿戴智能设备的推广普及,为互联网+健康医疗提供了更广泛的应用接入渠道和数据采集入口;
4. 医疗健康服务逐步往基层倾斜,基层首诊、双向转诊、急慢分治、上下联动的分级诊疗模式逐步得到推广;
5. 诊疗过程数据逐步向患者公开透明,将更有利于规范诊疗和医疗健康大数据的分析再利用;
6. 医生与医生之间、医生与患者之间的及时有效沟通,有助于准确把握治疗时机,提升医患之间的信任度。
解决方案
● 互联网医疗电子渠道解决方案
基于科创全电子渠道融合应用开发优势,实现涵盖医院门户网站、医院微信平台、医院掌上APP、医院呼叫中心、医院支付平台、医院短信平台、医院自助服务平台等电子渠道全业务解决方案,并实现渠道间业务协同与全渠道整体业务分析。
● 互联网医院能力开放平台解决方案
基于科创能力开放平台,将医院内传统业务(如HIS、EMR、LIS、PACS/RIS等)整合成为统一标准、统一展现、统一接入、统一管理的实时/准实时业务能力,开放给院内专病科研、全院统计分析和决策支持、等应用。并可通过安全网关、隔离缓存、数据脱敏加密、软件授权等安全可控技术,采用互联网+模式,对外开放部分传统业务能力,进而实现互联网医院管理模式。
● 医疗大数据中心解决方案
基于科创云平台和大数据平台,结合医院业务特点和数据特征,实现院内大数据中心和跨院大数据中心。大数据中心的数据标准化结合了国际通用的HL7、ICD10、DICOMM协议等标准、国家卫计委电子病历数据集标准、省区域信息平台业务及数据标准、多家医院内部数据结构等。支持海量级大数据采集、传输、存储、管理、查询和分析,支持实时/准实时数据同步共享,支持影像浏览、快速智能全文检索、同义词管理、知识库管理,支持多维度、多算法模型数据分析,支持专病数据管理与专病科研分析。
客户背景
2014年10月29日,国务院常务会议强调加快健康医疗、企业监管等大数据应用。2014年11月刘延东副总理在考察我校医学大数据建设项目时指出:要加强医教协同,加快建立实用、共享的医疗大数据平台,探索具有中国特色的高等教育发展和医疗卫生改革之路。作为百年知名品牌,中南大学湘雅系医院必须为新百年谋划坚实的基础,必须为医疗体制改革提供关键支持并保证自身的健康发展,必须努力提高患者就医水平与就医质量,从而突破现在的医疗服务瓶颈。要达到此目标,必须找到新的发展途径和着力点。
问题分析
现有校附属医院均已保存了多年的历史医疗相关数据并且数据量增长迅猛,数据包括:就诊(住院)记录、影像记录、检验记录等等,这些数据以往大多只是作为统计分析或汇总上报所用,并没有充分发挥数据的潜在价值。现有湘雅系医院已经存在大量数据,这些数据由各个医院的各个信息系统独立存储,并无统一平台按照标准存储和交互,同时正在进行或者计划开展的临床大数据建设项目由不同的团队实施,各个团队之间并无统一的基础支撑平台,造成一方面无法与医院现有信息系统紧密结合,充分利用现有院内数据,另外一方面各个项目独立分隔自行采集数据,造成数据样本量小且项目间数据无法共享进行关联分析。
解决方案
湘雅大数据平台采用云技术实现,通过数据的集中汇聚分析处理,在现有业务系统的基础上进行升级,汇聚基于病种的应用和第三方商业应用,以满足未来医疗领域需求。
湘雅大数据平台在符合湘雅特色标准规范体系、在统一持续运营维护下分为数据接入层、湘雅大数据基础平台、支撑平台、应用层、安全与隐私保护管理体系、运维管理体系七个部分。
数据接入层主要负责第三方数据和系统的接入,支持复杂多变数据源,灵活高效处理各种格式的数据。一方面统一汇集多家医院的医疗数据,另外一方面汇集了其它行业数据和互联网应用数据。
湘雅大数据基础平台负责多种数据源的接入、存储、处理与分析挖掘,对外提供高效准确的数据服务。湘雅大数据基础平台可有多个,实现双活备份或数据备份。
湘雅大数据支撑平台提供大数据数据服务、医院数据交换服务、医院应用支撑服务,同时可按照数据交换策略将平台数据同步至移动IDC的大数据基础平台中。
应用服务包括各病种临床科研应用、统计分析类应用、对湘雅系医院提供服务、对互联网提供应用服务等。
安全与隐私保护管理体系贯穿于大数据整个体系,主要包含数据安全、应用服务安全、架构安全、平台软件安全、认证鉴权和隐私安全等内容。
运维管理体系针对数据接入层、大数据基础平台、大数据支撑平台和服务层的资源部署、升级、日常维护等建立完备的运维管理机制,形成不断优化的运维管理体系。
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