RichData醫(yī)療行業(yè)大數(shù)據(jù)智能分析解決方案

1、財(cái)務(wù)管理制度（試行）頁腳內(nèi)容4RichData醫(yī)療行業(yè)大數(shù)據(jù)智能分析解決方案方案概述在過去的30年間，我國的醫(yī)療行業(yè)經(jīng)歷了醫(yī)改、新醫(yī)改，醫(yī)療信息化也經(jīng)歷了從數(shù)字化、四梁 八柱、35212等不同的發(fā)展階段，信息技術(shù)的發(fā)展使數(shù)字化醫(yī)療日趨成熟。云計(jì)算、大數(shù)據(jù)等新興技 術(shù)的推動(dòng)又給醫(yī)療信息化及新醫(yī)改帶來了新的契機(jī)。如何把醫(yī)療大數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換為經(jīng)濟(jì)價(jià)值，關(guān)鍵是怎么能夠提取出與診療有關(guān)的數(shù)據(jù)?！贬t(yī)療行業(yè)的大數(shù)據(jù)集量大且繁雜，其中蘊(yùn)含的信息價(jià)值也多樣且豐富，如果能夠?qū)ζ溥M(jìn)行有效的存儲(chǔ)、處理、查詢 和分析，那么就可對(duì)于小到輔助某個(gè)臨床醫(yī)生做出更為科學(xué)和準(zhǔn)確的診斷和用藥決策，或幫助某個(gè)醫(yī) 院根據(jù)患者潛在需求開發(fā)全新

2、個(gè)性化服務(wù)及自動(dòng)服務(wù)，大到幫助相關(guān)研究機(jī)構(gòu)突破醫(yī)療方法和藥物革 新，或支持地區(qū)甚至全國醫(yī)療行業(yè)主管部門優(yōu)化醫(yī)療資源及服務(wù)配置，提供前所未有的強(qiáng)力支持。醫(yī)療行業(yè)大數(shù)據(jù)量主要來自于制藥行業(yè)科研數(shù)據(jù)，活動(dòng)（報(bào)銷）和成本數(shù)據(jù)，臨床數(shù)據(jù)，病人行為和情緒數(shù)據(jù)。病人行為和 惜緒數(shù)據(jù)屢療行業(yè)大數(shù)捋醫(yī)療行業(yè)大數(shù)據(jù)應(yīng)用場(chǎng)景非常多，下面僅以臨床操作和研發(fā)為例，展示醫(yī)療行業(yè)大數(shù)據(jù)應(yīng)用場(chǎng)旦景。臨床擠帶研發(fā)方案架構(gòu)醫(yī)療行業(yè)大數(shù)據(jù)總體系統(tǒng)框架分為五層，分別是數(shù)據(jù)層，存儲(chǔ)層，計(jì)算層，模型層，應(yīng)用層。模 型層是整個(gè)大數(shù)據(jù)的核心部分，為上層應(yīng)用提供數(shù)據(jù)支撐。模型層計(jì)MS薦儲(chǔ)展用戶行為曲析1廈酸疾癇特掘分析分命式存歯 HDFS.

3、HBA5E HTVE)Kt數(shù)據(jù)預(yù)處理（憾略式;針對(duì)醫(yī)療行業(yè)大數(shù)據(jù)分析的特點(diǎn)，引入大數(shù)據(jù)平臺(tái)架構(gòu)，實(shí)現(xiàn)對(duì)海量的制藥行業(yè)科研數(shù)據(jù)，活動(dòng) （報(bào)銷）和成本數(shù)據(jù)，臨床數(shù)據(jù)，病人行為和情緒數(shù)據(jù)的存儲(chǔ)和管理，保證了醫(yī)療系統(tǒng)數(shù)據(jù)的準(zhǔn)確性 和高效性。方案優(yōu)勢(shì)勢(shì):彩訊醫(yī)療大數(shù)據(jù)解決方案在數(shù)據(jù)分析、數(shù)據(jù)管理、數(shù)據(jù)處理、數(shù)據(jù)可視化等重要技術(shù)上具有優(yōu)1. 數(shù)據(jù)分析技術(shù)：包括數(shù)據(jù)挖掘、機(jī)器學(xué)習(xí)等人工智能技術(shù)，主要應(yīng)用在醫(yī)療 分析和研究分析兩大方面，如病理分析，病毒分析，人體健康度分析，個(gè)性化差異分 析等。為實(shí)現(xiàn)可信賴的醫(yī)療、個(gè)體化的醫(yī)療、轉(zhuǎn)化醫(yī)學(xué)研究、病人參與的醫(yī)療，彩訊 醫(yī)療大數(shù)據(jù)解決方案內(nèi)置自主開發(fā)的函數(shù)模型庫，除包

4、含常用的統(tǒng)計(jì)分析算法外，還 內(nèi)置了多種常用數(shù)據(jù)挖掘算法及分析模型。插件式的函數(shù)模型庫，可動(dòng)態(tài)增加新算法 模型。同時(shí)，還提供行業(yè)分析模型及類似 BI的分析和展示工具。2. 數(shù)據(jù)管理技術(shù)：包括關(guān)系型和非關(guān)系型數(shù)據(jù)管理技術(shù)、數(shù)據(jù)融合和集成技 術(shù)、數(shù)據(jù)抽取技術(shù)、數(shù)據(jù)清洗和過濾技術(shù)。醫(yī)療數(shù)據(jù)本身非常的分散，準(zhǔn)確性、及時(shí) 性均有所欠缺，也對(duì)大數(shù)據(jù)管理技術(shù)提出了更高的要求。彩訊醫(yī)療大數(shù)據(jù)解決方案內(nèi)置ETLI服務(wù)子系統(tǒng)與ETL配己置工具，支持從文件，DB數(shù)據(jù)流中導(dǎo)入數(shù)據(jù)。 靈活的進(jìn) 行數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換配置和任務(wù)配置。3. 數(shù)據(jù)處理技術(shù)：包括分布式計(jì)算技術(shù)、內(nèi)存計(jì)算技術(shù)、流處理技術(shù)?，F(xiàn)行醫(yī) 療行業(yè)醫(yī)學(xué)信息不對(duì)稱，個(gè)體化

5、差異大，醫(yī)療疾病種類繁多，復(fù)合疾病常見、關(guān)系復(fù)雜，這要求通過新型數(shù)據(jù)處理技術(shù)來更有效的利用軟硬件資源，在降低IT投入、維護(hù)成本和物理能耗的同時(shí)，為醫(yī)療大數(shù)據(jù)的發(fā)展提供更為穩(wěn)定、強(qiáng)大的數(shù)據(jù)處理能 力。彩訊醫(yī)療大數(shù)據(jù)解決方案包含 Rich Hadoo分布式計(jì)算框架和Rich Streamin流計(jì) 算框架，同時(shí)集成了 hive、hbase等成熟組件。4. 數(shù)據(jù)展現(xiàn)技術(shù)：包括可視化技術(shù)、歷史流展示技術(shù)、空間信息流展示技術(shù)等。主要應(yīng)用與患者分類查詢展現(xiàn)，復(fù)合疾病分析展現(xiàn)，基因組學(xué)數(shù)據(jù)展現(xiàn)等方面。 醫(yī)療數(shù)據(jù)種類繁雜，統(tǒng)計(jì)指標(biāo)復(fù)雜，要求實(shí)時(shí)信比較高，因此需要大力發(fā)展數(shù)據(jù)展現(xiàn) 技術(shù)，提高醫(yī)療數(shù)據(jù)的直觀性和可視

6、性，從而提升醫(yī)療質(zhì)量降低醫(yī)療成本。彩訊醫(yī)療 大數(shù)據(jù)解決方案自助分析工具包含報(bào)表工具和分析工具。自定義報(bào)表工具，實(shí)現(xiàn)了基 于XML的定義文件來可編程性地生成報(bào)表的能力。圍繞著報(bào)表引擎，開發(fā)用戶圖形界面，用戶可以使用向?qū)?，無需編程，通過工具配置一步接一步完成創(chuàng)建一個(gè)報(bào)表。 數(shù)據(jù)展示格式靈活，能更大程度上滿足用戶的數(shù)據(jù)需求。多維分析工具，提供豐富的 圖形化展現(xiàn)界面和接口。用java語言開發(fā)支持MDX（多維表達(dá)式）的查詢語言、分 析型XML和olap4j的接口技術(shù)規(guī)范。實(shí)現(xiàn)了從 SQL和其它數(shù)據(jù)源讀取數(shù)據(jù)，在內(nèi)存 緩沖區(qū)中生成集合數(shù)據(jù)。方案價(jià)值醫(yī)療行業(yè)當(dāng)前面臨的問題是，醫(yī)院之間信息共享機(jī)制不健全、全國各地區(qū)發(fā)展不平衡、相關(guān)標(biāo)準(zhǔn) 不統(tǒng)一等諸多問題。彩訊大數(shù)據(jù)平臺(tái)支持 PB級(jí)數(shù)據(jù)分布式存儲(chǔ)，離線、實(shí)時(shí)分析，平臺(tái)使用門檻 低，封裝多種統(tǒng)計(jì)分析和數(shù)據(jù)挖掘模型，彩訊醫(yī)療大數(shù)據(jù)解決方案為目前各地建設(shè)的區(qū)域