美国“百万老兵计划”大数据管理及其启示

通过网络调查法和文献调查法对美国“百万老兵计划”(Million Veteran Program,MVP)大数据管理实践的调研,归纳了“百万老兵计划”多来源、多类型大数据管理实践的具体内容,包括大规模数据采集、数据管理组织结构、数据集成平台、数据隐私与安全4个方面,并从设置合理组织管理构架、实施数据流程规范管理、搭建数据管理平台系统、重视个人数据隐私保护、实现数据安全多级管控等5个方面总结分析了其对我国精准医学大数据管理的启示。     

医学大数据长期保存系统的设计与实现

设计与实现医学大数据长期保存系统（MedPRES）,综合利用工作流、数字仓储、微服务以及云存储等关键技术保证医学数据的真实性、完整性、可获得性以及长期可解释性。医学大数据长期保存系统支持PB级数据的长期保存服务,提供从数据采集、接收、摄入到保存管理、审计以及服务的一整套解决方案,为重要医学数据的长期保存与利用提供有力保障。     

麻醉与围术期医学科数据标注平台的设计与实现

目的:构建基于麻醉与围术期学科标准医疗术语数据的标注平台,实现非结构化医学文本数据在专科数据平台集中展示和应用。方法:以麻醉与围术期医学科重点关注的医学指标作为标准数据元创建任务,采用Java、Vue等前后端编程语言,结合Axios、Vue-router、医学术语知识库等相关技术建立系统基础平台架构。将电子病历系统及手术麻醉系统非结构化数据导入基础平台,在Web端页面随机分配给专业医学标注人员按文本节点进行术语标注,提供可供机器学习的标准化样例数据。结果:基于非结构化文本数据搭建的数据标注平台主菜单主要由任务中心和管理中心构成。其中指标列表,标注文本和结果列表组成平台任务中心供人工标注,人员管理、任务管理、数据维护、标注数据元覆盖率统计及结果导出组成平台管理中心进行平台运维。结论:麻醉与围术期医学科数据标注平台实现了非结构化文本数据的人工标注与机器学习,为数据平台全量数据展示提供了转化中台。     

基于平台学科思维的手术麻醉学科信息系统研究与实践

平台学科包括手术麻醉、重症医学、急诊救治、影像医学、检验医学等为全院诊疗业务提供整体服务的学科。针对目前平台学科信息系统建设缺乏统一的规划和设计,以及存在信息孤岛等问题,在平台学科现有分立系统的基础上,基于平台学科思维,研发平台学科信息系统,实现一体化的管理与应用。采用面向对象方法学,建立了由技术模型和数据模型组成的平台学科信息系统架构模型,并以手术麻醉平台学科信息系统为实例,介绍了基于参考模型建立系统架构和数据构成的过程和考虑因素,为其他平台学科信息系统建设提供参考。     

电话随访系统在出院随访中的应用

以镇江市第四人民医院为例,阐述随访系统的积极作用,包括完善随访管理流程、增强随访监控及实现数据汇总,分析存在的问题并提出相应改进措施,包括建立专业随访系统开发团队、实现各系统间数据对接等方面。     

基于集成平台+地理信息系统的医学地理制图引擎架构设计

介绍国内外医学地理制图的研究现状,分析医学地理制图系统新需求,研究具有将“医学数据”转变为“医学地理数据”功能的医学地理制图引擎,具体设计该引擎的系统架构,包括工作机制、结构及内容、层间功能调用策略等方面。     

大数据对医学图书馆的挑战及对策

介绍医学图书馆拥有的大数据及其应用价值,分析大数据给医学图书馆带来的挑战并提出对策,包括发展医学图书馆联盟、培养高素质的数据管理人才、提高医学图书馆服务的智能化程度、构建基于大数据的医学图书馆知识服务平台、开展基于大数据的医学图书馆服务模式研究及个性化服务等.     

医学电子模拟考试系统在医学教育中的应用

医学电子模拟考试系统（medical electronic simulation examination system,MESES）是北京大学医学出版社开发的医学教育考试网后台系统中的一个核心组成部分,它以试题知识库为基础,具有模拟考试、复习建议、试题管理、试题数据词典、知识点管理等功能。此系统不仅实现了医学远程教育的基本功能,同时还实现了对用户答题情况的数据挖掘和分析功能：系统可以根据用户的答题情况对试题进行评估,利用机器自学习的功能根据人工定义的判据对试题进行自动维护,以保证试题的科学性和针对性。数据分析人员还可以利用此系统对用户答题情况进行分析,分析的结果可以为医学课程的设计、教学的设计、试题的设计与评估提供科学化的数据证据支持。此系统是一个易用、有效的形成性评估平台,将为用户提供一个以模拟考试为切入点,为考生提供复习和再学习知识信息支持的形成性评价虚拟教育环境。它的设计思想和实现路线也将对医学教育和医学考试的信息化和科学化提供一种新的思路。     

我国医学数据共享系统建设前景明朗

长期以来,我国在医药科学研究方面积累了大量的基础、临床、预防和中医药的科学研究和观察数据,但由于这些数据资源分散在不同领域和不同单位,出现了同种疾病科学数据分割、无法共享的局面,从而导致了许多重复研究和资源浪费。突如其来的SARS疫情暴露了我国在医学和科学资源其享方面存在着明显的薄弱环节,实现医学科学数据共享迫在眉睫。如何实现“医学数据共享”这个目标的大跨越,作为“医药卫生科学数据管理与共享服务系统”的项目总负责人,中国医学科学院院长刘德培院士发表的言论自然当属权威——     

精准医学信息学的关键技术及应用发展方向

介绍精准医学信息学的关键技术,包括组学数据标准化、数据采集、数据调用、自学习系统开发等方面;阐述精准医学信息学应用发展方向,包括疾病亚型分组技术、临床决策支持系统、电子病历升级换代等方面,以期推动我国精准医学信息学的发展。     

住院病人医疗信息商业智能系统开发应用

在介绍病人医疗信息商业智能(BI)系统体系结构的基础上,详细阐述其数据存储结构设计、数据仓库的数据生成以及数据访问和分析,应用效果表明医疗信息BI系统的建立能够对医院的管理决策和科研提供很好的辅助作用。     

需求驱动的医疗健康大数据挖掘模型构建

将跨行业数据挖掘标准流程模型（简称“CRISP-DM模型”）和需求、数据、数据挖掘方法三者的对应关系相结合构建需求驱动的数据挖掘模型。该模型主要包括需求、数据和数据挖掘方法3个核心概念与需求理解、数据理解、数据准备、建模、评估和部署6个过程步骤，分为需求层、数据层、算法层和部署层4个层次。需求驱动的医疗健康大数据挖掘模型可打破“数据先入为主”的习惯性思维，降低盲目进行数据挖掘研究引发的失败风险。整理需求、数据和数据挖掘方法之间的对应关系，可优化医疗健康大数据挖掘路径，降低数据挖掘新手的学习成本，对临床医疗和健康管理实践都具有现实意义，可用于未来的医疗健康大数据开发策略研究。     

数据挖掘在结构化电子病历中的应用

介绍结构化电子病历数据挖掘的工具和过程,包括建立模型、设置关键绩效指标、分析器的使用、绘制控制面板等,在此基础上进行系统设计并投入使用。应用结果表明该系统能够为数据采集与挖掘提供强有力的辅助,提高运行效率。     

医疗全量数据模型管理工具建设与实践

介绍建立数据模型工具的意义、数据模型构成与功能,阐述医疗全量数据的数据模型管理工具系统设计及功能、应用效果,指出其应用可实现对数据模型全生命周期管理,为后续数据治理奠定良好基础。     

基于WPF的中医电子病历系统设计与实现

基于中医病历较西医病历的特殊性,基于WPF设计面向中医专业人员的电子病历系统。从数据库设计、WPF与MVVM模式、XAML与数据绑定、界面设计与自定义控件等方面,详细介绍系统的设计与实现,阐述系统的功能模块及数据挖掘,指出系统的创新之处。     

基于信息化平台的数字化医院架构研究

目的探讨信息化基础上的数字化医院建设的整体思路及设计方案。方法分析国内外数字化医院建设经验,评估医院现有信息化基础及存在的整体架构设计缺乏、信息技术陈旧、集成手段落后等关键问题,从顶层设计的角度把握数字化医院的要素,提出整体设计方案。结果阐述了构建数字化医院的物理和信息的两个层面及经营管理、决策支持、门急诊、临床医疗、医疗质量管理、支撑保障、区域协同、客户关系八个主题与实现的关键技术。结论开展数字化医院架构研究,利于建设以全流程数字化为基础,以电子病历为核心,以精细化管理为导向,面向医疗业务、医院管理、患者服务、内外互联互通的数字化环境。     

病案首页数据挖掘与利用探讨

目的为充分发挥病案首页在医院管理决策中的作用。方法基于医院管理信息系统,利用数据挖掘技术进行信息整合。结果通过对病案首页信息采集质量现状分析研究,制定病案首页数据核查标准,完成病案首页数据的探索性分析和住院患者病种质量费用分析。结论数据挖掘技术的发展为医院管理信息系统病案首页信息利用,提供了强有力的技术支持,为医院管理决策提供信息服务。     

麻醉信息系统的建设与意义

随着信息技术广泛应用于医疗领域,以HIS、PACS、电子病案等系统为代表的信息系统成为支持医疗业务进行发展的重要工具。麻醉信息系统是专门为围手术期的麻醉过程开发的临床信息系统。麻醉信息系统充分利用信息技术,实现从手术预约到患者术前、术中、术后的各个阶段进行信息化、标准化、规范化管理,优化了麻醉管理流程,提高科室工作效率,保障医疗安全,促进手术室的数字化和科学化管理;麻醉信息系统记录了所有手术麻醉的相关信息,为科室管理和学科研究提供了详实的数据来源,从而为提高整个麻醉科的医疗管理水平奠定坚实的基础。     

智慧健康信息传输主干网络平台建设实践

阐述江苏省智慧健康信息传输主干网络平台架构、总体设计,包括主干层、接入层、域间互联及外联接入、IP地址规划和网络管理,介绍平台建设关键点及其应用实践,指出该平台建设具有推进全省远程医疗建设等作用。     

基于云计算的医疗大数据挖掘平台

介绍大数据时代医疗行业数据挖掘面临的挑战,结合云计算提出一种基于Hadoop生态环境搭建的医疗云数据挖掘平台架构,详细阐述其各层功能,包括基础层、平台层、功能层以及业务层,以期为医疗行业的大数据分析及挖掘提供新思路.