大数据融合应用 医疗服务智能化

简介:

大数据时代将改变人类生活的方式,比如说智慧医疗。日前,省卫计委下发《关于加快医疗卫生事业与大数据融合发展的指导意见》。提出到2020年,我省医疗卫生行业全面信息化管理和服务基本实现。什么概念呢?即通过大数据防病、治病,让非急重症全预约诊疗服务从梦想变为现实,贯穿到生活之中。

我省2020年基本实现全面信息化管理服务

根据该意见的发展目标,到2020年,贵州基于大数据、互联网+、远程医疗、居民健康卡的智慧医疗服务模式基本形成,全省医疗卫生事业在前瞻性、精细化管理方面取得长足进步,人民群众对医疗卫生事业满意度大幅提升。

具体措施:加快建立覆盖省、市、县、乡、村的人口健康信息网(一张专网);加快推进省、市区域人口健康信息平台建设,推动有条件的县(区、市)开展县级平台建设,构建医疗卫生数据交换枢纽(三级平台);健全完善电子健康档案、电子病历、全员人口、卫生资源(四大基础数据库),整合医疗卫生计生信息资源。

开展慢性病防治,降低并发症及突发猝死几率

对老百姓来说,这意味着各种便利。比如:预防疾病。

现在慢性病的发病率是年年攀升,大家关心“治”,更重视“防”。

我省通过“云上贵州·医疗健康云”示范工程建设,利用物联网、视联网、智能卡技术,推动糖尿病、高血压等慢性疾病的互联网+医疗健康服务,依托慢性病患者的全量数据采集,开展慢性病防治,降低慢性病并发症及突发猝死几率,提升公共卫生服务能力。

开展非急重症全预约服务

服务方面,以加速推进全省统一的预约挂号平台建设为突破口,开展非急重症全预约服务(预约挂号、预约检查、预约体检、预约住院),缓解“三长一短”(挂号、缴费、候诊时间长,就诊时间短)。

病历方面,通过推动电子病历共享交换平台建设,集聚诊疗方案数据,提高诊疗服务质量。

扶贫方面,以居民健康卡发行和应用为契机,依托智能卡技术开展卫生领域的社会信用和精准扶贫数据采集,针对性地开展诊疗服务、费用支付、贫困人口健康分析利用,促进医疗卫生社会信用体系建设和我省精准扶贫工作,推进先诊疗后付费,有效降低因病致贫和因病返贫。

帮扶方面,建立贫困人口专项档案,采集贫困人口常见病、多发病及致病因素等信息,建立贫困人口疾病系谱,利用大数据技术开展贫困人口疾病关联性分析,推进医疗服务,减轻贫困人口疾病负担,提升健康水平。

同时,以医疗卫生大数据为基础,推进跨部门数据交换应用,开展与教育、民政、社保、公安、环保等部门的数据交换,实现工作联动服务便民;开展与互联网搜索引擎、网上药店等企业的数据共享交换,探索疾病流行数据与互联网搜索数据的结合应用,预测疾病诊疗趋势,实施针对性的疾病防控。最终,通过大数据的融合应用,使医疗服务走向真正意义的智能化,推动贵州医疗事业繁荣发展。
本文转自d1net(转载)

相关实践学习
简单用户画像分析
本场景主要介绍基于海量日志数据进行简单用户画像分析为背景,如何通过使用DataWorks完成数据采集 、加工数据、配置数据质量监控和数据可视化展现等任务。
SaaS 模式云数据仓库必修课
本课程由阿里云开发者社区和阿里云大数据团队共同出品,是SaaS模式云原生数据仓库领导者MaxCompute核心课程。本课程由阿里云资深产品和技术专家们从概念到方法,从场景到实践,体系化的将阿里巴巴飞天大数据平台10多年的经过验证的方法与实践深入浅出的讲给开发者们。帮助大数据开发者快速了解并掌握SaaS模式的云原生的数据仓库,助力开发者学习了解先进的技术栈,并能在实际业务中敏捷的进行大数据分析,赋能企业业务。 通过本课程可以了解SaaS模式云原生数据仓库领导者MaxCompute核心功能及典型适用场景,可应用MaxCompute实现数仓搭建,快速进行大数据分析。适合大数据工程师、大数据分析师 大量数据需要处理、存储和管理,需要搭建数据仓库?学它! 没有足够人员和经验来运维大数据平台,不想自建IDC买机器,需要免运维的大数据平台?会SQL就等于会大数据?学它! 想知道大数据用得对不对,想用更少的钱得到持续演进的数仓能力?获得极致弹性的计算资源和更好的性能,以及持续保护数据安全的生产环境?学它! 想要获得灵活的分析能力,快速洞察数据规律特征?想要兼得数据湖的灵活性与数据仓库的成长性?学它! 出品人:阿里云大数据产品及研发团队专家 产品 MaxCompute 官网 https://www.aliyun.com/product/odps 
相关文章
|
13天前
|
存储 消息中间件 监控
【Flume】Flume在大数据分析领域的应用
【4月更文挑战第4天】【Flume】Flume在大数据分析领域的应用
|
26天前
|
Cloud Native 数据处理 云计算
探索云原生技术在大数据分析中的应用
随着云计算技术的不断发展,云原生架构作为一种全新的软件开发和部署模式,正逐渐引起企业的广泛关注。本文将探讨云原生技术在大数据分析领域的应用,介绍其优势与挑战,并探讨如何利用云原生技术提升大数据分析的效率和可靠性。
|
1月前
|
存储 消息中间件 大数据
Go语言在大数据处理中的实际应用与案例分析
【2月更文挑战第22天】本文深入探讨了Go语言在大数据处理中的实际应用,通过案例分析展示了Go语言在处理大数据时的优势和实践效果。文章首先介绍了大数据处理的挑战与需求,然后详细分析了Go语言在大数据处理中的适用性和核心技术,最后通过具体案例展示了Go语言在大数据处理中的实际应用。
|
2月前
|
存储 数据可视化 数据管理
基于阿里云服务的数据平台架构实践
本文主要介绍基于阿里云大数据组件服务,对企业进行大数据平台建设的架构实践。
700 0
|
17天前
|
分布式计算 运维 数据挖掘
MaxCompute是一个强大的云数据仓库服务
【4月更文挑战第1天】MaxCompute是一个强大的云数据仓库服务
20 1
|
23天前
|
数据采集 分布式计算 大数据
Java语言在大数据处理中的应用
传统的大数据处理往往依赖于庞大的数据中心和高性能的服务器,然而随着大数据时代的到来,Java作为一种强大的编程语言正在被广泛应用于大数据处理领域。本文将探讨Java语言在大数据处理中的优势和应用,以及其在分布式计算、数据处理和系统集成等方面的重要作用。
|
1月前
|
存储 大数据 数据挖掘
云计算与大数据:从基础设施到实际应用
云计算与大数据:从基础设施到实际应用
98 0
|
16天前
|
NoSQL 大数据 数据挖掘
现代数据库技术与大数据应用
随着信息时代的到来,数据量呈指数级增长,对数据库技术提出了前所未有的挑战。本文将介绍现代数据库技术在处理大数据应用中的重要性,并探讨了一些流行的数据库解决方案及其在实际应用中的优势。
|
21天前
|
机器学习/深度学习 人工智能 数据可视化
基于Python的数据可视化技术在大数据分析中的应用
传统的大数据分析往往注重数据处理和计算,然而数据可视化作为一种重要的技术手段,在大数据分析中扮演着至关重要的角色。本文将介绍如何利用Python语言中丰富的数据可视化工具,结合大数据分析,实现更直观、高效的数据展示与分析。
|
28天前
|
存储 NoSQL 大数据
新型数据库技术在大数据分析中的应用与优势探究
随着大数据时代的到来,传统数据库技术已经无法满足海量数据处理的需求。本文将探讨新型数据库技术在大数据分析中的应用情况及其所带来的优势,为读者解析数据库领域的最新发展趋势。