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擁抱大數據 醫療信息化建設提速
來源: 作者: 發布時間: 2014-07-21

當前,我們正處于一個數據爆炸性增長的大數據時代,各類信息系統在醫療衛生機構的廣泛應用以及醫療設備和儀器的逐步數字化使得醫院積累了更多的數據資源,這些數據資源是非常寶貴的醫療衛生信息,對于疾病的診斷、治療、診療費用的控制等都是非常有價值的。
如何在大數據時代做好醫療衛生信息化建設,是值得我們思考的問題,也是在我國醫療衛生數據量爆發式增長背景下,醫療信息化建設面對的新命題。
系統架構可擴展訴求提升
醫療衛生數據主要來源于三方面:一是生命科學領域及醫藥研發領域。隨著高通量測序的技術發展和逐步應用,生命科學領域的數據量正在高速增長,每臺高通量的測序儀每天可產生約100GB的數據,僅華大基因一家中國基因公司,每天就有一百多臺這樣的測序儀在滿負荷運行著,產生10TB的數據。
二是醫療領域。就醫療機構診療數據看,診療數據結構復雜,包含大量半結構化或非結構化數據,單個半結構化數據(如心電圖、B超、CR、CT等)的數據量遠遠大于單個結構化數據(如XML文檔),如一張普通CT圖像大約150MB、一個標準的病理圖接近5GB,而一個XML文檔大小約幾十K,隨著醫療機構信息化建設轉向臨床信息系統,越來越多醫院將重點建設PACS、LIS系統,從而產生大量非結構化診療數據。
除醫療機構診療數據外,醫療領域大數據還包括患者在醫療機構就醫過程中產生的掛號、繳費、新農合基金使用情況、醫保資金使用情況、診斷結論、診療過程等數據。根據衛計委2014年頒布的《人口健康信息管理辦法(試行)》要求,電子健康檔案、電子病歷、全員人口信息等人口健康信息需要實現長期保存,醫療領域數據量將逐年累積增加。
三是移動醫療領域。可穿戴式醫療設備目前逐步從概念走向現實,其最重要的應用就在醫療健康管理領域,從谷歌眼鏡、蘋果手表到耐克腕帶等均具備一定醫療健康管理功能,為用戶提供身體素質指標監測、疾病數據跟蹤等服務。隨著可穿戴式設備的快速發展,未來將產生大量的醫療健康數據。
面對來源豐富且日益膨脹的醫療衛生數據,目前醫療信息化的存儲架構無法滿足大數據應用的需要,在處理和查詢大數據集時更是力不從心,需要設計新的以數據為中心的計算模型和系統架構,把醫療衛生各個業務系統獨立的、分散的、不同品牌或不同級別的存儲產品統一到一個或幾個大的存儲池下,形成邏輯上統一的整體,進而根據數據整合或應用整合的需要將數據遷移到相應的存儲空間,從而實現醫療信息化中存儲架構的統一規劃和部署。
傳統數據分析系統亟待變革
目前,醫療衛生數據結構較為復雜,除了普通結構化數據外,多為半結構化或者非結構化的數據,如心電圖、B超、CT、MR、CR、等臨床影像文件多為非結構化數據。在“大數據”時代,傳統的數據庫分析系統正面臨著一次歷史性變革。
目前國外已經有許多機構開始深入研究醫療數據的挖掘利用,并已經從大數據中找到了與醫療衛生相關的潛在價值,例如:早在2009年,甲型H1N1流感爆發的幾周前,Google開發“谷歌流感趨勢”延伸服務,通過分析大量用戶對于流感有關詞條所做的搜索記錄識別流感爆發,與官方機構相比Google能提前1~2周預測流感爆發,預測結果與官方數據相關性高達97%。 国产精品视频人人做人人
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