醫(yī)療大數(shù)據(jù)智慧醫(yī)院的根基

喚醒

數(shù)

據(jù) 創(chuàng)新醫(yī)

療醫(yī)療大數(shù)據(jù)，智慧醫(yī)院的根基孫

喆目錄22醫(yī)院高效公式3醫(yī)生成長體系4患者凈值體系1醫(yī)療大數(shù)據(jù)導言5醫(yī)渡云企業(yè)簡介導言

–

醫(yī)學的Alpha

Go何時到來＝

大數(shù)據(jù)

＋

機器學習人工智能3導言-醫(yī)療大數(shù)據(jù)的復雜度遠超圍棋4導言-醫(yī)療大數(shù)據(jù)的新生態(tài)基因組數(shù)據(jù)移動醫(yī)療數(shù)據(jù)家庭健康信息臨床數(shù)據(jù)公共衛(wèi)生數(shù)據(jù)“環(huán)境”數(shù)據(jù)行為、位置、天氣、飲食保險申報數(shù)據(jù)用藥、治療趨勢分析算法預測模型為病人、醫(yī)生、研究者發(fā)明價值5醫(yī)療數(shù)據(jù)的應用能力是將來醫(yī)院的關鍵競爭力整合醫(yī)療數(shù)據(jù)，推動業(yè)務協(xié)同智能一體科研，加速醫(yī)學研究智能患者管理，探索分級醫(yī)療醫(yī)聯(lián)體內跨系統(tǒng)、跨醫(yī)院的醫(yī)療數(shù)據(jù)整合，將有效降低資源揮霍和反復，而且將有利于發(fā)揮各自醫(yī)院的關鍵優(yōu)勢；如可基于患者在醫(yī)院體系的完整就診統(tǒng)計開展診療服務；患者不必在醫(yī)院體系反復檢驗檢驗等；醫(yī)療數(shù)據(jù)最直接的使用者是醫(yī)生群體，最直接的用途也在醫(yī)學研究；大數(shù)據(jù)技術有效延展研究范圍和深度，便于醫(yī)生開展過去難以開展的研究領域；同步，優(yōu)化科研耗時，極大提升科研效率；醫(yī)院每天有大量的患者就診，大數(shù)據(jù)技術幫助醫(yī)院自動分析患者的滿意度和忠誠度，找到患者依從性的關鍵點，精確化隨訪管理，帶動醫(yī)療效益和效率提升；以慢病為抓手，探索基于智能決策和商業(yè)驅動的分級診療模式臨床輔助決策，提升質量安全醫(yī)院積累了豐富的臨床病歷和治療方案，大數(shù)據(jù)技術將幫助6醫(yī)院及醫(yī)生梳理臨床治療途徑，優(yōu)化治療方案，從而提升臨床治療的質量和安全；同步，數(shù)據(jù)平臺將幫助醫(yī)生高效地開展治療、預防、康復等環(huán)節(jié)，拓展醫(yī)院服務范圍；導言-醫(yī)療大數(shù)據(jù)是智慧醫(yī)院的關鍵7處理信息孤島：整合醫(yī)院既有業(yè)務系統(tǒng)數(shù)據(jù)，輔助實現(xiàn)數(shù)據(jù)集成；數(shù)據(jù)處理能力：對業(yè)務數(shù)據(jù)進行處理分析，尤其是如病程、主訴等非構造化數(shù)據(jù)以及影像數(shù)據(jù)；醫(yī)學探索能力：平臺對數(shù)據(jù)實現(xiàn)醫(yī)學邏輯學習，構建醫(yī)學知識圖譜，形成平臺的醫(yī)學能力；多種應用服務：平臺提供大數(shù)據(jù)科研服務、醫(yī)院管理服務、臨床輔助服務等新型服務；數(shù)據(jù)處理能力顧客應用服務醫(yī)學探索能力影像數(shù)據(jù)：CT/MRI/病理等非構造化數(shù)據(jù)：主訴、病程等構造化數(shù)據(jù)：LIS、醫(yī)囑等醫(yī)療大數(shù)據(jù)平臺關鍵要素數(shù)據(jù)處理技術是構建醫(yī)療大數(shù)據(jù)的根基KeyValue性別女年齡28血壓165/95mmHg脂肪肝是高脂血壓是吸煙史無飲酒史無冠心病史否糖尿病史無大小便正常是是否結婚是是否生育是輸血史無…………數(shù)據(jù)中心HISEMR移動護理手麻血庫體檢LIS形態(tài)學微生物RISUISPISECTCVISCDR影像中心EMPI會診…數(shù)據(jù)的后構造化，是將來發(fā)展趨勢。醫(yī)院的病歷怎樣書寫、醫(yī)生的何種病歷書寫習慣，醫(yī)渡云的人工智能和機器學習的技術都會將非構造化信息轉化為構造化的數(shù)據(jù)，喚醒醫(yī)療數(shù)據(jù)的價值。8數(shù)據(jù)建模是構建醫(yī)療大數(shù)據(jù)應用的基礎910KeyValue性別女年齡28血壓165/95mmHg脂肪肝是高脂血壓是吸煙史無飲酒史無冠心病史否糖尿病史無大小便正常是是否結婚是是否生育是輸血史無…………醫(yī)療大數(shù)據(jù)平臺的數(shù)據(jù)處理-構造化醫(yī)生直接按照原有病歷書寫習慣提供原有基于自然語言描述的病歷；系統(tǒng)自動處理為構造化的電子病歷。醫(yī)療大數(shù)據(jù)平臺的數(shù)據(jù)處理-數(shù)據(jù)歸一醫(yī)療詞庫迭代構建：參照原則病歷詞庫：ICD-9、ICD-10、SNOMEDCT、etc，把真實病歷中，大量出現(xiàn)非原則醫(yī)療詞匯，把意義一樣的醫(yī)療詞匯歸一成一種詞，把原則詞匯做種子，在病歷中發(fā)覺具有這些詞匯的句型， 找出有關語句中，其他疑似醫(yī)療詞匯，人工校注把擴大了的詞庫，放進病歷中，發(fā)覺更多句型，然后發(fā)覺更多疑似詞匯…診療、試驗室檢驗、手術名稱、藥物名稱等專用名詞的歸一糖尿病糖尿?。ù猓┨悄虿〈馓悄虿?糖尿病足)糖尿?。ǖ脱欠磻?糖尿病分型糖尿病酮癥糖尿?。ㄍY）糖尿病糖尿病酮癥酸中毒糖尿病性酮癥酮癥酸中毒糖尿病性視網(wǎng)膜病變糖尿?。ㄒ暰W(wǎng)膜病變）糖尿病性視網(wǎng)膜病糖尿病性視網(wǎng)膜視網(wǎng)膜?。ㄌ悄虿。┨悄虿√悄虿∫暰W(wǎng)膜病變糖尿病視網(wǎng)膜病變糖尿病視網(wǎng)膜糖尿病史視網(wǎng)膜病變糖尿病視網(wǎng)膜病糖尿病待分型N型糖尿病N-型糖尿病糖尿病（N型）糖尿病，（N型）糖尿病N型腎性糖尿病糖尿?。ń】到逃?1糖尿病性周圍神經(jīng)病變糖尿病周圍神經(jīng)病變糖尿病糖尿病周圍神經(jīng)病變糖尿病周圍神經(jīng)性病變糖尿病周圍神經(jīng)病糖尿病性周圍神經(jīng)病糖尿?。ㄖ車窠?jīng)病變）糖尿?。ㄙ徦帲┮葝u素依賴型糖尿病l型糖尿病Ⅰ型糖尿病1型糖尿病糖尿?。?/p>

1型）糖尿病1型糖尿病，（

2型）糖尿病二型糖尿病

2型2型-糖尿病糖尿病，（I

I型）二型糖尿病糖尿?、蛐?型糖尿病糖尿病，（Ⅱ型）糖尿?。?/p>

2型）ll型糖尿病II型糖尿病A型糖尿病大數(shù)據(jù)平臺的技術關鍵及架構HDFS

Hbase數(shù)據(jù)庫YARN

數(shù)據(jù)操作系統(tǒng)MapReduceSparkDocker搜索引擎人工智能統(tǒng)計分析醫(yī)院專屬私有云Oracle、MySQL數(shù)據(jù)庫數(shù)據(jù)接口XX大數(shù)據(jù)虛擬云對外服務門戶HISPACS等等上層應用及服務門戶（科研、患者管理等）12LISVPN、監(jiān)控等EMR醫(yī)院生產(chǎn)環(huán)境備份庫建立專屬的醫(yī)院私有云/虛擬云體系，為醫(yī)院提供安全高效的云平臺。數(shù)據(jù)能夠只寄存于醫(yī)院的專屬私有云（院內集群），虛擬云提供計算能力、醫(yī)院間的交互和外網(wǎng)使用環(huán)境；不影響醫(yī)院的生產(chǎn)系統(tǒng)，專屬私有云的數(shù)據(jù)獲取來自醫(yī)院備份庫，不影響醫(yī)院既有業(yè)務開展；支持第三方廠商嫁接到的私有云/虛擬云，提供豐富的接口調用工具，支撐醫(yī)院其他信息業(yè)務需求目錄2醫(yī)院高效公式3醫(yī)生成長體系4患者凈值體系1醫(yī)療大數(shù)據(jù)導言513醫(yī)渡云企業(yè)簡介大數(shù)據(jù)驅動的智慧醫(yī)院模型大數(shù)據(jù)驅動的智慧醫(yī)院：數(shù)據(jù)驅動臨床，數(shù)據(jù)驅動科研，數(shù)據(jù)驅動患者管理等區(qū)域醫(yī)療協(xié)作遠程醫(yī)療影像中心檢驗中心分級診療…

...醫(yī)療大數(shù)據(jù)分析平臺健康檔案 病歷信息數(shù)據(jù)驅動應用場景外部接口臨床支持治療護理科研管理患者管理運營支持LIS移動醫(yī)療數(shù)據(jù)挖掘檢驗記錄HISPACS輔助決策分類檢索治療記錄醫(yī)院管理電子病歷質量管理知識庫用藥監(jiān)測績效考核…

...…

...…

...…

...…

...14醫(yī)院高效公式行為數(shù)據(jù)生物樣本庫臨床數(shù)據(jù)可穿戴數(shù)據(jù)公共數(shù)據(jù)醫(yī)生成長體系科研平臺精確醫(yī)療臨床輔助決策患者凈值體系解放醫(yī)生時間優(yōu)化患者就診體驗提升患者依從性醫(yī)院效能=醫(yī)生服務能力×患者服務體驗醫(yī)生治療能力越強，醫(yī)院效能越高患者服務方案越優(yōu)化，醫(yī)院效能越高15目錄162醫(yī)院高效公式3醫(yī)生成長體系4患者凈值體系1醫(yī)療大數(shù)據(jù)平臺關鍵要素5醫(yī)渡云企業(yè)簡介醫(yī)生成長體系醫(yī)生的成長，離不開醫(yī)院！優(yōu)異醫(yī)生的臨床水平的不斷提升，主要來自于醫(yī)院環(huán)境下的科研數(shù)據(jù)、臨床教學數(shù)據(jù)和大量的患者實踐數(shù)據(jù)。17更多的高新技術豐富的臨床案例和數(shù)據(jù)最先進的醫(yī)療設備多中心多學科的交流平臺周密的權益保障醫(yī)生科研的意義在“科研是臨床醫(yī)生的基本功”和“以科研促臨床”的意識越來越普及的當下，臨床科研工作被賦予了極其主要的地位。科研氣氛和科研成果往往成為辨別醫(yī)院質量與競爭力高下的最主要的尺碼，也是考核醫(yī)生水平高下的關鍵指標。目前都在提倡轉化醫(yī)學研究，就是要求醫(yī)生從臨床實踐中發(fā)覺、提出、研究和處理問題。臨床需要循證醫(yī)學、許多疾病需要有新的診療措施和治療方案獲手段，都需要醫(yī)生作為主體去處理。而做醫(yī)學研究要有貢獻，也要持之以恒。需要醫(yī)生在繁忙的臨床工作中長時間去觀察研究、去擠時間、去高度專注，這都是不輕易的。一站式醫(yī)學數(shù)據(jù)科研平臺可

靠STRONG高

效FAST個性化DIY專

業(yè)PROFESSION18醫(yī)療科研分析平臺4

在線分析豐富的科研數(shù)據(jù)集市，支持多種類型的科研課題技術領先的實時病例搜索引擎，支持復雜查詢以研究對象為根本，全方面、多維度的組織和管理智能定義CRF，支持醫(yī)院系統(tǒng)數(shù)據(jù)填充和電子數(shù)據(jù)采集（EDC）輕松對科研項目、隊列、指標進行統(tǒng)計分析，在線生成可視化圖表自定義隨訪計劃，配套消息網(wǎng)絡支持多渠道觸達多中心數(shù)據(jù)庫管理，項目人員協(xié)同作業(yè)科研數(shù)據(jù)多層安全控制，數(shù)據(jù)查看、開放、挖掘無隱患配套專業(yè)統(tǒng)計服務和大數(shù)據(jù)環(huán)境的挖掘分析服務1項目管理 2研究對象 3觀察指標19數(shù)據(jù)流向控制方向項目數(shù)據(jù)項目數(shù)據(jù)項目數(shù)據(jù)項目數(shù)據(jù)中心醫(yī)院科研科

研科研科研合作醫(yī)院系統(tǒng) 個人讀取 上傳項目數(shù)據(jù)系統(tǒng) 個人讀取 上傳系統(tǒng) 個人讀取 上傳個人上傳個人上傳個人上傳已接入醫(yī)渡云平臺已接入 科研醫(yī)渡云平臺

合作醫(yī)院未接入合作醫(yī)院

醫(yī)渡云平臺未接入合作醫(yī)院 醫(yī)渡云平臺未接入合作醫(yī)院

醫(yī)渡云平臺授權授權授權授權授權科研平臺支持多中心研究完整保存研究對象臨床、隨訪等數(shù)據(jù)安全、穩(wěn)定、高性能的數(shù)據(jù)庫管理多醫(yī)院多角色協(xié)同、信息交流、項目進度把控統(tǒng)一的CRF模板、數(shù)據(jù)值域；消息中心、監(jiān)控提醒數(shù)據(jù)中心搭建，數(shù)據(jù)開放、交換、共享成果醫(yī)療大數(shù)據(jù)科研分析平臺-CRF的自由定義21醫(yī)療大數(shù)據(jù)科研分析平臺-高效篩選檢索22醫(yī)療大數(shù)據(jù)科研分析平臺-靈活的項目管理23醫(yī)療大數(shù)據(jù)科研分析平臺-在線分析挖掘功能24臨床途徑參照指南經(jīng)過海量病歷和教授庫的學習和不斷修正，提煉癥狀、疾病、診療、療效之間的最佳治療途徑；為醫(yī)生提出規(guī)范化臨床途徑及個體化治療提議，不但能夠提升工作效率和診療質量，也能夠降低不良反應和治療差錯。臨床輔助診療助手面對臨床中疑難雜癥，經(jīng)過海量病歷數(shù)據(jù)中的臨床案例信息對比分析，為臨床醫(yī)生提供全方面的信息參照和方案提議。癥狀初步診療檢驗檢驗鑒別診療藥物 手術 護理病情評估治愈死亡找到共性，優(yōu)化指南，尋找個性化治療效果佐證；找到特異性病變，處理疑難雜癥。醫(yī)療大數(shù)據(jù)臨床輔助決策平臺25醫(yī)療大數(shù)據(jù)臨床輔助決策平臺-臨床途徑優(yōu)化時間軸疊加統(tǒng)計醫(yī)療大數(shù)據(jù)輔助決策平臺-影像應用目前國內醫(yī)院病理的服務能力嚴重不足目前全國病理醫(yī)生不足2萬人，全國各類醫(yī)療機構總床位已將近500萬張。即使按每百張床位配置1名病理醫(yī)師來計算，國內病理醫(yī)生的缺口也有將近3萬人。在美國1名病理醫(yī)生的服務人口是1000人~2023人，歐洲和日本等發(fā)達國家情況也類似。病理醫(yī)生經(jīng)常一種人一天要看200張片子，要讓病理醫(yī)生在最短時間里做出準確判斷，超負荷工作量勢必影響到診療質量病理診療是疾病診療的“金原則”。怎樣幫助病理醫(yī)生從海量的病理影像數(shù)據(jù)中更高效的得到診療和科研的結論，怎樣更便捷更智能的幫助到病理醫(yī)生，是醫(yī)渡云大數(shù)據(jù)輔助決策平臺中影像應用的目的！輔助診療、教學、科研醫(yī)療大數(shù)據(jù)輔助決策平臺-影像應用病理的辨認技術原理281

匹配組織領域2低倍率構造解析3

高倍率細胞核評估4顯示最終評估成果對于病理臨床輔助決策，醫(yī)療大數(shù)據(jù)至少要做到：1、告別假陰性；2、初步標注病理區(qū)域。醫(yī)療大數(shù)據(jù)精確醫(yī)療精確醫(yī)療（PrecisionMedicine）是以個體化醫(yī)療為基礎、伴隨基因組測序技術迅速進步以及生物信息與大數(shù)據(jù)科學的交叉應用而發(fā)展起來的新型醫(yī)學概念與醫(yī)療模式?！熬_醫(yī)療”不但僅是基因測序，精確醫(yī)療的實質是“病”的深度特征（精確診療）和“藥”的高度精確性（精確治療）。在大數(shù)據(jù)時代下，醫(yī)渡云以個體化醫(yī)療為關鍵視角，對病人病例進行高級分析，整合和分析服藥統(tǒng)計和電子病歷這些數(shù)據(jù)能夠為臨床決策、疾病預測和個性化治療起到輔助作用。29目錄2醫(yī)院高效公式3醫(yī)生成長體系4患者凈值體系1醫(yī)療大數(shù)據(jù)平臺關鍵要素5醫(yī)渡云企業(yè)簡介30老式患者管理存在的表象和深因患者、費用逐年增長防治效果不足沒有充分利用患者大數(shù)據(jù)進行整頓和幫助，沒有動態(tài)優(yōu)化臨床治療途徑基于數(shù)據(jù)決策和驅動，調配資源服務患者，實現(xiàn)診療效果、患者滿意度、運營效率和收入的最大化31大數(shù)據(jù)對于患者管理的革新——以慢病為突破院內院外數(shù)據(jù)，全景視圖監(jiān)控患者實時跟蹤，智能分級管理多維數(shù)據(jù)挖掘，最佳臨床決策醫(yī)渡云數(shù)據(jù)整合與挖掘分析收支核實服務監(jiān)控病人全景智能隨訪規(guī)范分級異常監(jiān)控輔助診療個性患教實時溝通無創(chuàng)血糖儀并發(fā)癥保險糖友支持運動營養(yǎng)處方醫(yī)院病歷數(shù)據(jù)（HIS等）患者院外數(shù)據(jù)院內門診 檢驗 診療 取藥住院/治療大數(shù)據(jù)服務醫(yī)患互通院外患者自我管理/醫(yī)生隨訪 復診預約院長上級醫(yī)生醫(yī)生助理患者32331234預設患者分組智能患者視圖患者組風險模型風險干預方案推薦配置服務方案：時間-動作-內容-執(zhí)行人設置服務規(guī)則：是否收費患者動態(tài)出入組設置服務規(guī)則：是否對照設置服務規(guī)則：是否設置控糖目的設置服務規(guī)則：是否雙向溝通服務人員日程提醒患者圈定服務配置服務執(zhí)行服務執(zhí)行反饋回收患者反饋數(shù)據(jù)數(shù)據(jù)統(tǒng)計統(tǒng)計報表：服務方案，規(guī)則，患者指標統(tǒng)計動態(tài)調整服務方案/規(guī)則修正風險模型修正干預方案推薦患者智能隨訪服務流程（P-D-C-A）服務方案知識庫服務管理和分析工具患者自我管理工具34大數(shù)據(jù)對于患者管理的革新—對于患者同伴教育，共同照看整合社會化資源，提供大數(shù)據(jù)管理模型，實現(xiàn)患者自我管理的提升復診一般迅速門診指南決策規(guī)則庫遇到問題患者復診預約輔助決策前置