214页(10万字)以数据驱动为核心的区域医疗数据中台

项目总体设计

(一)项目建设原则

健康医疗建设是一项长期的系统工程。为确保健康项目建设符合信息发展的基本规律,促进科学有序,各智能应用形成统一的整体,实现健康建设的预期,应遵循以下基本原则和策略。

1.坚持统筹规划,重点推进。统筹考虑卫生规划局、县级医院社区卫生服务中心医共体建设,根据我区实际情况进行顶层设计和总体规划,形成统一规范的信息系统支持。互联网 健康医疗惠民信息系统率先建设,推动信息技术的广泛应用。

2.坚持区域共享,深化应用。继续深化线路业务应用,重点加强医疗、医疗卫生、医疗管理、医疗保险、医疗、医患六大信息业务协调。整合电子健康档案、电子病历、合同服务、公共卫生等区域服务应用系统,建立以人为本的医疗卫生信息共享机制,建立医疗共享平台,促进医疗信息支持建设,优化医疗资源配置,提高医疗服务效率,体现公平服务。

(二)项目总体结构和技术路线

1.总体架构

以综合平台、智能双驱动、综合健康为医疗社区,通过部署数据平台,实现医疗卫生信息资源的最大应用,涵盖公共卫生、临床、疾病、母婴、健康、医疗主体、医疗资源等全生命周期医疗卫生服务数据综合、全景认知和学习技术、智能生产力,赋予医疗卫生服务能力;挖掘居民医疗服务需求、医疗卫生产业运行、临床疾病诊疗等领域的潜在规律和形势,不断完善大卫生创新医疗服务体系。本项目致力于数据的高效集成和深度集成,大力推进各种医疗卫生服务行为的数据和数据的真实可用性,为长期健康发展奠定坚实基础。同时,紧密围绕近、方便、造福人民的目标,以数据为驱动、智能手段为辅助,促进医疗服务监督、医疗服务组织管理的全面升级,在综合数据支持下,智能创新驱动和互联网医院服务,贴近居民需求,建立可衡量、可跟踪、智能感知、科学协调的高效行动体系,确保各种医疗惠民措施能够抓住要点,谋到深处,落实到位。

2.支撑技术

1)知识库服务

医学大数据应用不仅是一种简单的数据统计分析应用,还涉及到医学基础知识、规则知识的表达,甚至是对医学自然语言的机器理解。需要使用医学术语、诊断代码、手术和治疗代码等基本医学知识ICD-10、ICD-9-CM以及SNOMED-CT建立药学研究规则知识库、卫生服务知识库等医学本体知识库。

除了医学本体知识库外,大数据知识库还需要建立经验知识库。通过自动训练,知识库可以从大量数据中获得更多的知识,并填充到知识库中,即平台需要具备自学能力。例如,使用自动训练方法从病历中学习诊断与症状、诊断与药物的关系人工智能应用程序提供基础。

以术语学习为例,解释自学方法论,利用自动训练方法从大量病历中学习医生常用术语表达,并添加学习内容语料库,使语料库能够自学、自动更新、不断丰富,从而不为病历分析提供更强大的语料库支持。海量病历为自动训练方法的应用提供了有利的基础。在实施自动训练方法之前,平台首先分析了病历的描述和表达。病历中有很多词对,如精神清晰、营养中等、精神良好。平台从大量病历中提取词对,自动排序这些词对的描述频率,手动审核后加入语料库。在这个过程中,需要识别哪些是同义词的描述,比如神志清和神志清,往往意思是一样的。同义词手动标记后,添加到语料库中。对于一些频率较低的描述,一般是由于医生写作不规范或笔误造成的,也需要手动排除,最终生成符合医生日常描述习惯的学习语料库。

2)大数据建模服务

健康医学大数据应用的基础是建立大数据数据建模,这不仅是健康医学大数据统计分析的基础,也是医学大数据知识表达的基础。由于医学数据的特点是医学数据之间的逻辑关系和推理规则关系,因此医学数据描述的合理结构是树形结构XML语言描述需要建立电子病历数据集标准,电子病历共享文件规范医疗大数据应用数据对象集合结构框架(schema)。

建立各种大数据应用分析schema。在结构化病历数据的基础上,研究电子病历数据集标准、电子病历共享文档规范及各种应用研究schema通过对区级平台大数据的提取,建立研究分析数据的逻辑模型和物理模型。

构建数据分析模型的步骤:

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3分布式存储服务

虽然电子病历资源库和健康档案资源库已经建立,但如果要有效分析这些海量数据,应根据分析要求将这些数据导入集中的大型分布式数据库或分布式存储集群。

存储数据库(In-Memory Databases)为了快速流通信息,大数据分析经常使用存储数据库来快速处理大量记录的数据流通。

传统的关系数据库在大数据分析中,严格的设计定式、放弃性能、可扩展性差等问题逐渐暴露在大数据分析中,随之而来NoSQL数据存储模型开始流行。NoSQL它不是一种特定的数据存储模型,而是一种类型非关系数据库总称。其特点是:无固定数据表模式、分布式和水平扩展。NoSQL它不仅仅是反对关系数据库,而是对其缺点的补充和扩展。NoSQL数据存储模型包括文档存储、键-值存储、图形存储、对象数据库、列存储等。

NoSQL数据库是一种基于云平台的新型数据处理模式,NoSQL在许多情况下,它也被称为云数据库。在处理大量数据并要求时,它不会有任何问题。例如,1000万人同时登录系统。它将在世界各地的服务器上分布数据,并通过它们进行数据处理。结果与1万人同时在线没有什么不同。

4)分布式计算技术服务

主要利用大数据处理和分析分布式数据库,或分布式计算集群对存储在其中的海量数据进行普遍分析和分类总结。

结合分布式计算NoSQL如果要同时处理实时分析和实时分析技术NoSQL数据功能,然后你需要分布式计算技术。分布式技术结合一系列技术,可以实时分析海量数据。更重要的是,它使用的硬件非常便宜,因此有可能推广这种技术。

5)大数据挖掘分析服务

改进现有数据挖掘和机器学习技术;开发数据网络挖掘、特殊群体挖掘、图形挖掘等新数据挖掘技术;突破基于对象的数据连接、相似连接等大数据集成技术;突破用户兴趣分析、网络行为分析、情感语义分析等大数据挖掘技术。

数据挖掘是从大量、不完整、有噪音、模糊、随机的实际应用数据中提取隐藏但潜在有用的信息和知识的过程。图像化是向人们翻译机器语言,数据挖掘是机器的母语。分割、集群、孤立点分析和各种算法让我们精炼数据,挖掘价值。这些算法必须能够处理大数据的数量,并且具有很高的处理速度。

数据挖掘涉及多种技术方法和多种分类方法。根据挖掘任务可分为分类或预测模型发现、数据总结、聚类、关联规则发现、序列模式发现、依赖关系或依赖模型发现、异常和趋势发现等。根据挖掘方法,可分为:机器学习统计方法,统计方法,神经网络方法和数据库方法。在机器学习中,可以细分为总结学习方法(决策树、规则归纳等。),基于例子学习,遗传算法等等。统计方法可细分为:回归分析(多元回归、自回归等)、判别分析(贝叶斯、费歇尔、非参数等)聚类分析(系统聚类、动态聚类等)、探索性分析(主分析、相关分析等)。).神经网络方法可细分为:前向神经网络(BP算法等)、自组织神经网络(自组织特征映射、竞争学习等。

6可视化技术服务

可视化技术是商业智能技术的核心之一,是数据仓库和数据挖掘结果的应用效果。数据可视化是普通用户或数据分析专家最基本的功能。数据图像可以让数据自己说话,让用户直观地感受到结果。

数据可视化是对数据视觉表现形式的科学技术研究。数据可视化可以让数据自己说话,让用户直观地感受到结果。其中,该数据的视觉表达形式被定义为以某种概要形式提取的信息,包括相应信息单位的各种属性和变量。它是一个不断演变的概念,它的边界在不断扩大。主要是指允许使用图形、图像处理的先进技术方法,计算机视觉以及用户界面,通过表达、建模通过表达、建模和显示三维、表面、属性和动画。与三维建模等特殊技术方法相比,数据可视化涵盖的技术方法要广泛得多。

数据可视化技术包括以下基本概念:

a)数据空间:由n维属性和m元素组成的多维信息空间;

b)数据开发:指使用某些算法和工具定量推导和计算数据;

c)数据分析:指对多维数据进行切片、块、旋转等动作分析,从而多角度、多侧面观察数据;

d)数据可视化:是指以图形图像的形式表示大型数据集中的数据,并利用数据分析和开发工具找到未知信息的处理过程。

数据可视化提出了许多基于几何、面向像素、图标、层次、图像和分布式技术的方法。

7)预测分析服务

数据挖掘可以让分析师更快更好地消化和理解数据承载信息,从而提高判断的准确性,预测分析可以让分析师根据图像分析和数据挖掘的结果做出一些前瞻性的判断。

(三)标准规范建设内容

1.总体标准

总体标准主要用于明确系统建设的技术参考模型,其意义在于确保系统当前建设和未来建设的一致性、开放性和稳定性。内容包括总体框架、术语标准、中文信息处理标准等综合标准。

该系统的建设是由各行政机构业务需求不断增长决定的一个长期过程。在这个长期的建设过程中,新的业务模块将需要集成到整个系统中。如何确保系统的建设保持在可控范围内,系统的技术参考模型将为系统结构提供保证。只有当系统的技术参考模型建立在开放的技术系统上时,新系统才能方便地集成到系统的整体结构中,并与整个系统保持一致性。合理可行的技术参考模型必须具有很强的稳定性,这是整个系统可持续发展的必要条件。

系统需要充分考虑现有内外系统的实际情况,考虑系统未来继续建设和扩展的需要,制定统一、标准、可操作的信息管理标准,作为系统各信息构成构建的基础,可以保持系统信息集成核心框架的一致性,确保系统的整体运行效果和应用目标。

2.应用规范

应用规范主要是正确的项目建设提出了统一项目基础设施建设的基本内容。应用程序规范的建立通常包括:数据标准、服务标准、系统功能标准、业务流程和工作系统标准、数据收集和交换标准。

4.管理规范

管理规范确定了施工和运行阶段应用系统的各种要求和制度。管理标准也涉及广泛的范围,如软件工程流程标准、验收监督标准、系统测试评价体系标准等。

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