大数据支撑健康医疗服务落地

简介:

近年来,探索新医改管理模式锁定健康医疗服务打造生态产业链已成为IT关注焦点。同时,医疗信息化重点锁定于技术与业务创新,以互联网思维积极实践,打造大数据系统管理及应用平台。

20160624053803467.jpg

一直以来,医疗行业信息化建设焦点集中于财务结算的HIS、人力管理的HRP及电子病历等方面,随着云计算大数据应用的持续推进,移动医疗、远程医疗、医学影像等系统的部署成为热点。

近年来,从构建基础IT设施云平台到大数据应用,新医改下的医院信息化建设不仅关注云及大数据平台,更倾向于借助云与大数据分析,使各医疗业务系统加速融合。

着眼于“互联网+医疗”,医院管理层将信息化投资转向对未来医院运行模式、服务方式及服务。关注医疗机构与社会化系统的互联互通已成为焦点。万达信息、东软、卫宁等等着眼于医疗大数据的IT公司都将重点锁定于相关重点领域。

2016年,全面各城市均围绕推进公立医院综合改革,构建医疗信案信息库及实现医疗机构联网平台等需求推动下,使得全国各地市区域医疗信息化平台招投标项目不断。

6月初,国家新出台推进家庭医生签约服务意见——2016年国家将在200个公立医院综合改革试点城市开展家庭医生签约服务,鼓励其他有条件的地区积极开展试点;优先覆盖慢性疾病和严重精神障碍患者等。作为实现分级诊疗模式, 除了完善区域医疗卫生信息平台,基于云与大数据而生的移动互联网、可穿戴设备应用成为新的需求亮点。

从社会化角度出发,各医院信息中心纷纷探索大数据平台应用,着眼于国家“医联体”战略,构建标准化、互联互通信息共享平台、实现医院数据信息的快速流动等等成为大型公立医疗机构的IT建设目标。

20160624053806292.jpg

以北京为例。2016年的北京市卫生信息化重点工作:一是加快建设以互联互通和业务协同为特征的区域卫生信息系统,推进市区两级平台建设,规范数据接口和信息采集,推 进区域影像信息交换与远程医疗;二是稳步推进各项信息化工程建设,完成居民健康卡、北京通卡、京医通卡整合,完善以电子健康档案为核心的社区卫生 息化建设,推进以电子病历系统为核心的医院信息化建设。三是推进卫生信息专网建设,四是进一步强化信息安全工作。

上海市则将建立现代医院管理制度、完善分级诊疗及推进医药分开,加强卫生人才制度建设作为今年重点。从上海作为医疗IT重点包括综合管理平台建设、支撑社区卫生综合改革、卫生大数据中心建设到居民健康卡。要求推动全市以电子病历为核心的医院信息系统建设和以电子健康档案为核心的基层卫生信息管理系统建设,推进人口健康大数据应用。

眼下,新型医疗服务平台及民营医疗机构陆续浮出水面,直接对传统公众医疗行业带来竞争压力。

新医改催生医疗信息化发展趋势的一个明显变化是,锁定健康医疗及高端医疗领域,构建完善的产业链及保障体系。可以看到,包括美容、口腔、妇产等在内的高端需求专科医院增速极高。院方为迎合新兴的需求积极部署云及大数据环境,以使医疗业务系统与IT技术融合从而快速实现服务模式创新。

整体医疗IT的核心是基于互联网实践规范健康医疗及大数据应用。从医院基础信息平台上的统一数据信息业务到业务系统中诸如临床服务之PACS影像、医疗管理系统如EHR、EMR到运营管理系统等的需求无不围绕大数据应用展开。

国务院于不久前召开会议确定推进健康医疗大数据互联互通措施,具体包括:建设互联互通的国家、省、市、县四级人口健康信息平台,实现部门、区域、行业间数据开放融合、共建共享;集成医学大数据资源,构建临床决策、疾病诊断、药物研发等支持系统,拓展公共卫生监测评估、传染病疫情预警等应用;重点推进网上预约分诊、检查检验结果共享互认、医保联网异地结算等便民惠民应用,发展远程医疗和智能化健康医疗设备;制定完善法律法规和标准,建立健康档案等基础数据库,规范居民健康信息服务管理,严格健康医疗大数据应用准入,建设实名认证等控制系统,保护个人隐私和信息安全。

为实现IT资源集中管理,按需弹性分配,提升管理效率和资源利用率,为未来的业务扩展打下了基础,且保障数据安全互联互通,北京协和医院就构建并完成统一云计算平台,实现了手机预约挂号和在线支付、查询化验单据等一站式智能服务。

另外,国家于3月发布的精准医疗指南精准医学成为大数据项目的重要推动力量。以数据为主要驱动力的科学精准医疗,贯穿了IT、科技、生命科学及医疗行业等等多元领域,对基因组、影像学、临床数据等的分析和处理,使其将大数据分析、云计算作为其创新变革的主要驱动力。

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
|
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。
703 0
|
4月前
|
SQL 存储 大数据
某互联网大厂亿级大数据服务平台的建设和实践
某互联网大厂亿级大数据服务平台的建设和实践
67 0
|
18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
21 1
|
1月前
|
存储 关系型数据库 测试技术
印尼医疗龙头企业Halodoc的数据平台转型之Lakehouse架构
印尼医疗龙头企业Halodoc的数据平台转型之Lakehouse架构
33 4
|
3月前
|
大数据
大数据在医疗领域的应用有哪些?请举例说明。
大数据在医疗领域的应用有哪些?请举例说明。
48 0
|
3月前
|
数据可视化 大数据 数据挖掘
瓴羊荣获2023虎啸奖“年度十大AI&大数据服务公司”“数智营销案例铜奖”双重大奖
瓴羊荣获2023虎啸奖“年度十大AI&大数据服务公司”“数智营销案例铜奖”双重大奖
|
4月前
|
SQL 存储 大数据
从0到1介绍一下开源大数据服务平台dataService
从0到1介绍一下开源大数据服务平台dataService
105 1
|
4月前
|
Prometheus 数据可视化 Cloud Native
助力工业物联网,工业大数据之服务域:可视化工具Grafana介绍【三十八】
助力工业物联网,工业大数据之服务域:可视化工具Grafana介绍【三十八】
102 1
|
4月前
|
存储 SQL Oracle
助力工业物联网,工业大数据之服务域:项目总结【三十九】
助力工业物联网,工业大数据之服务域:项目总结【三十九】
43 1
|
4月前
|
SQL Prometheus 监控
助力工业物联网,工业大数据之服务域:node_exporter插件【三十七】
助力工业物联网,工业大数据之服务域:node_exporter插件【三十七】
35 1