甘肃省健康医疗大数据治理的实践与探索

目的:以甘肃省健康医疗大数据为基础,根据大数据治理的相关理论和国家的相关法律及标准,对我省健康医疗大数据进行初步治理,摸清我省健康医疗大数据的基本情况,发现健康医疗大数据治理过程中的短板和瓶颈,总结健康医疗大数据治理过程中的经验和方法。方法:对甘肃省全民健康信息平台采集的海量数据进行全面梳理,按业务系统对数据的质量进行评估。采用计算机函数和人工相结合的方式,按照预选制定的治理计划进行治理。在字段清洗标准的确认上,积极探索与循证医学的结合,并尝试将循证医学应用到大数据治理效果的评价中。结果:全员人口数据库、电子病例数据库及健康档案数据库等业务数据库的历史数据得到了较为充分的转化,全民健康信息平台增量的数据得到了较好的利用,有效地支持了我省医药卫生体制改革和健康扶贫等多项重点工作。结论:人员的精准识别是进行健康医疗大数据治理的基础,不同业务场景和业务系统面临的治理重点不同,重复数据和不完整的数据是健康医疗大数据治理的重点领域。数据治理的过程中制定科学的大数据治理计划,选择科学的数据治理工具,充分发挥循证医学在相关标准和规则制定中的作用,对于提高健康医疗大数据的效率和效果具有积极的作用。     

基于通用数据模型的健康医疗大数据平台数据治理研究

以健康医疗大数据平台建设过程中的数据治理实践为例,从数据抽取与清洗、文本数据结构化和数据映射等方面探讨基于通用数据模型的多中心健康医疗大数据质量提升方法和技术,总结相关实践问题与经验,为跨机构、跨部门的健康医疗大数据治理提供参考。     

区域医疗健康元数据管理方法及应用探讨

区域医疗健康数据的标准化、共享化是最大化医疗信息资源价值必然的建设道路,如何通过数据治理实现医疗健康数据价值的挖掘是亟待解决的难题.区域医疗健康数据治理面临数据标准不统一,信息互通壁垒高,元数据管理复杂度高等数据治理难题.通过元数据管理规范公共仓库元模型(Common warehouse metamodel,CWM)的...     

健康医疗大数据应用发展现状与数据治理

健康医疗大数据是国家重要的基础性战略资源,是医疗卫生机构的重要资产。在医疗卫生信息化的背景下,分析国内外研究与应用现状,探讨健康医疗大数据的主要来源和特点,以及该领域面临的机遇和挑战,提出相关问题;围绕健康医疗大数据治理,论述数据治理的内容管理、数据安全、数据质量、主数据管理及数据共享等问题和对策,为健康医疗大数据更好的实践应用提供借鉴。     

医疗数据湖建设及医疗数据治理探索

介绍医疗数据湖建设发展情况,详细阐述数据入湖流程、数据治理方式、数据湖应用路径,指出数据湖建设及数据治理能够加强医疗数据价值挖掘,提供更多维度数据分析,为医院运营管理和科研业务提供有力支撑。     

医学人工智能新基建的应用发展研究

本研究调研了人工智能在医学领域的应用发展现状,分析了目前医学人工智能的发展情况及面临的挑战,提出医学人工智能新基建的概念及其应用发展目标与对策,涵盖医学大数据汇聚与治理、云计算与大语言模型、医疗健康协同服务、医学人工智能教学科研等方面。期望促进健康医疗大数据资源的汇聚、融合、交互和共享,推动数据治理、临床辅助诊断、医院智慧管理、专科专病数据库建设和智能药物研发等医学人工智能技术的应用与创新,为健康医疗基础设施建设提供战略支撑。     

医院数据湖系统设计与应用

目的：基于大数据平台构建高兼容性数据湖,以降低数据存储成本,减少数据理解偏差,提高数据质量。方法：通过分析医院的实际业务和数据应用的需求,结合数据湖底座技术能力,完善医疗大数据平台,建立全量医疗数据入湖体系,实现海量数据的存储、汇聚、资源化利用和资产化。结果：医疗数据湖的建设和应用可助力数据治理,实现数据高效快速接入和处理,为医疗运营、科学研究、医疗质控、临床服务、决策管理等提供数据基础支持。结论：根据医院数据及应用的实际情况,提供便捷、高效的数据治理途径,提升医院的医疗能力,增强服务保障能力。     

论医院健康医疗大数据治理及体系构建

随着大数据、云计算、物联网、"互联网+"等新概念、新方法、新技术的普及,健康医疗大数据早已取代了传统的信息技术基础设施和应用,成为医院的新发展动力和重要资产。然而,目前的数据状态与数据管理水平不一致,在数据管理、数据质量、数据价值、数据安全、数据共享等方面存在诸多问题,健康医疗大数据治理工作迫在眉睫。文章从健康医疗大数据治理的概念出发,分析了医院健康医疗大数据治理面临的机遇与挑战,并从大数据治理保障体系、大数据管理与应用平台、大数据智能处理技术与方法、大数据创新应用4个方面构建了适合医院现行发展需求的健康医疗大数据治理体系,期待能促进健康医疗大数据的理论研究与实践应用。     

基于全民健康信息平台的医疗健康大数据治理方法及技术研究

基于全民健康信息平台多年来采集的海量数据,通过低质量数据过滤、患者主索引匹配、医学术语映射、医学文档结构化处理、医疗数据隐私化处理等大数据治理方法及技术,实现对医疗健康数据质量评价与控制,提高医疗健康大数据应用分析价值,支撑医疗健康大数据持续性的创新应用。     

“互联网+”医疗环境下的健康医疗大数据应用

健康医疗大数据是医院信息化建设的重要内容,是医院运行管理的核心资源,“互联网+”医疗已成为健康医疗领域发展趋势。从从推进医院精细化管理、推进疾病精准治疗、创新医疗模式、推进健康管理、拉动医疗相关产业发展5方面讨论了健康医疗大数据的应用。     

医疗大数据在中医药研究领域的应用与思考

信息革命使现代社会进入大数据时代,医院信息系统（HIS）数据、临床医学研究数据、生物信息数据、医疗卫生服务平台数据、居民健康管理数据、公共卫生普查数据等各类医疗大数据成为近年来的研究热点,通过分析医疗大数据可以为临床决策与医学发展提供重要的信息,促进人类健康事业的发展。在中医药研究中采用医疗大数据分析与挖掘不仅可以发现中医药使用的特征与规律,也有利于中医药的现代化与创新,加速中医药国际化进程,使中医药造福于全人类。     

公立医院多院区协同背景下数据治理探索与实践

目的/意义 针对日益增长的多院区数据协同管理需求,探索数据治理模式和方法路径。方法/过程 深入分析多院区医疗数据融合使用过程中存在的主要问题,根据各院区管理模式、信息化建设、技术架构等方面现状,针对回顾性数据和前瞻性数据采用不同模式与方法进行治理。结果/结论 医院多院区数据标准统一,数据共享率、使用效率明显提升,多院区业务系统数据质量不断改进,跨院区间数据安全保障机制得到完善。     

住院病人医疗质量监测及上报系统的设计与应用

随着数据挖掘技术在医疗信息中的广泛应用,医疗工作者可通过监测病案首页信息来评价并持续改善医疗质量。以相关部门对医院行医规范和合理收费两方面的监管要求为背景,分析了医院如何通过信息系统实现住院病人医疗质量的监测,并与相关监管部门做接口实现数据上报的功能。在系统应用方面,医院应本着一切为病人的宗旨,在与监管部门、病人之间的关系中建立良性循环,共同构建健康、和谐的医疗环境。     

区域医疗信息整合平台建设和应用

上海市长宁区在区层面建立了“卫生数据中心－医疗信息管理与交互平台”,对区域16家医疗卫生机构42家社区卫生服务站点联网,实现了区域医疗机构诊疗和健康档案信息交互共享,实时反映当前区域医疗机构的门、急诊及住院病人信息。在医生工作站可以按需调阅区域医疗机构病人就诊信息和健康档案信息。实现对区域居民健康档案建设情况统计与分析。实现对区域医疗机构财务监管等各种功能。从一定程度上加强了医院管理、提升了医疗质量和效率,促进了医疗费用的降低。     

基于大数据的医院决策支持系统构建研究

目前医疗卫生领域的数字化管理多侧重于业务操作层面,积累多年的海量业务数据,在决策环节未能得到有效合理的利用.通过分析现阶段医院决策支持系统存在的问题,提出基于大数据的医院决策支持系统的构建思路.     

数字医疗中数据质量管理的研究

国家卫生部统计中心对全国3765所医院信息化现状调查结果显示,医院信息化应用已超过80％,但医疗质量监控系统的应用则只有8％。这个结果一方面说明医院对数据质量的重要性还没有给予足够的重视。另一方面也说明信息化条件下数据质量管理模式和监控技术的研究和产品明显不足,无规章可循,无系统可用。医疗质量是医院的生命线。而医疗数据质量又是医疗质量的基础,在医院实施数字化后,信息系统中数据的质量至关重要。数据质量问题已引起卫生管理部门和医院各级管理及医务人员的重视,开展数字医疗数据质量管理的研究必将促进我国医疗卫生信息化建设的进一步应用和发展。     

推进公立医院改革之我见

根据医改确立的公立医院改革目标,结合东阳市人民医院的改革实践,认为用较少的资源生产更多的适应社会需求的医疗服务产品,更好地维护人民群众健康,是公立医院肩负的社会责任,并提出推进和深化公立医院改革,关键在于构建公立医院法人治理结构,建立规范高效的运行机制,设置科学合理的医疗服务价格体系。     

基于运营数据中心的医用耗材智能运营信息化设计与实现路径

目的/意义 为统筹推动医院高质量发展,构建基于运营数据中心(operational data repository,ODR)的医用耗材精细化物流服务平台(supply processing distribution,SPD),通过ODR实现跨部门数据协同,建立医用耗材智能运营管理体系。方法/过程 通过信息化设计与应用场景分析,以数据治理为抓手,构建耗材智能运营管理架构与服务模式。结果/结论 基于ODR的医用耗材智能运营体系将巩固SPD模式下的精细化管理成果,强化医院风险控制,进一步提高医院运营管理科学化、规范化水平。