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智慧医疗大数据平台解决方案

来源: 时间:2019-09-11
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医疗行业的发展面临着各种挑战,例如,运营低效、不能协同医疗、数据孤岛太多、数据不统一等。大数据的出现,助力医疗行业高效地解决当前面临的难题,有力地推动了卫生部强调的医疗、医改、医保三轮驱动,依靠数据作为链条,预防为主、防治结合,建成一体化的医疗服务体系。 内容来自可思数据sykv.com

行业现状

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随着信息系统的发展,医院各类信息系统建设已相当完善,如HIS、CIS、PACS 、LIS、EMR、收费管理系统、药房管理系统、床位管理、血库管理、公共卫生等。但像辅助医疗、院长决策支持系统、临床决策支持系统、绩效考核系统等更高级的应用,即便是发达地区的重点医院,应用率也是极低的。 可思数据-AI,sykv.com智能驾驶,人脸识别,区块链,大数据

为了管理决策,医院统计科、信息科依然过度依赖人工,基于传统方式做统计工作,造成工作负荷大,数据更新效率低、决策信息滞后,难以将数据价值最大化。管理决策层,整天面对信息科,统计科上报的众多固定报表,难以真正发现数据背后的价值。 内容来自可思数据sykv.com

目前遇到的问题 可思数据sykv.com,sykv.cn

1、海量数据 可思数据-AI,sykv.com智能驾驶,人脸识别,区块链,大数据

医院业务系统产生了海量数据且数据增长速度越来越快,导致数据查询及报表生成速度变慢,使用率也不高,是垃圾还是价值?该如何管理利用? 可思数据-数据挖掘,智慧医疗,机器视觉,机器人sykv.com

2、数据认知

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大多数传统HIS中,已有简单的分析统计图表,但数据格式比较单一,灵活性差,交互性低,管理者难以对全院数据有很好的认知。

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3、管理决策

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管理决策时,不能迅速从医院大数据中提取关键数据,以数据驱动智慧医疗,只能通过统计科、信息科上报的统计报表及各个离散系统中的统计报表进行管理决策。 本文来自可思数据(sykv.com),转载请联系本站及注明出处

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支持多源数据连接,匹配丰富应用场景

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医疗行业解决方案把整体系统分为四个层面:

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1、数据层:整合医院信息系统,打破信息孤岛,实现数据共享;

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2、建模层:数据决策层、管理层、执行层关心指标,建立不同分析主题集市; 可思数据-数据挖掘,智慧医疗,机器视觉,机器人sykv.com

3、业务层:梳理医院业务流程,将分析结果推送至展现层; 可思数据-www.sykv.cn,sykv.com

4、展示层,以丰富美观的图表展现方式,灵活多变的交互方式,将分析结果呈现给决策层。 可思数据-AI,sykv.com智能驾驶,人脸识别,区块链,大数据

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整个系统分为三个层面 可思数据sykv.com

1、数据层:整合医院信息系统,打破信息孤岛,实现数据共享。

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2、建模层:数据决策层、管理层、执行层关心指标,建立不同分析主题集市 可思数据sykv.com,sykv.cn

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3、业务层:梳理医院业务流程,将分析结果推送至展现层

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A、围绕医生,就医生用药、医生与特定疾病、医生自身的习惯等角度进行数据分析挖掘,优化医生决策,提高服务水平。

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B、围绕患者,就患者自身因素、就诊疾病史、药品依赖关系等角度进行数据分析挖掘,提高医院核心竞争力,优化医患管理。 可思数据-AI,sykv.com智能驾驶,人脸识别,区块链,大数据

C、围绕疾病,就疾病耐药性、医生对疾病处理方法、疾病异常指标与患者关系等角度进行数据分析挖掘,从容应对“异常”疾病。

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D、围绕药品,就药品对检查或者化验指标的影响、药品对特定疾病作用、药品对患者的影响等角度进行数据分析挖掘,辅助医生合理用药。 可思数据sykv.com,sykv.cn

E、围绕医疗从业者,就关注问题、科研成果等角度进行数据分析挖掘,提高临床研究水平。 内容来自可思数据sykv.com

F、围绕医患管理,有效解决医患双方信息不对称及挂号、候诊、收费队伍长,看病时间短的“三长一短”问题。

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G、围绕医院,就核心关注指标、KPI绩效考核、记分卡等角度出发进行实时预警监控,提高医院核心竞争力。

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4、展示层,以丰富美观的图表展现方式,灵活多变的交互方式,将分析结果呈现给决策层。 可思数据sykv.com,sykv.cn

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从容应对全院变化,轻松满足探索需求! 本文来自可思数据(sykv.com),转载请联系本站及注明出处

医疗行业解决方案基于一站式大数据分析平台,为医院管理决策层、管理层洞察全院运行状况,从容应对医院迅速增长的数据,基于明细数据,任意业务的计算及展现,均可达到秒级响应,同时为业务部门提供自服务分析,以满足医疗探索分析需求。 可思数据sykv.com,sykv.cn

价值

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1、基于医疗大数据分析平台,决策层、管理层可能洞察全院运行状况。 可思数据-数据挖掘,智慧医疗,机器视觉,机器人sykv.com

2、从容应对医院迅速增长的数据,基于明细数据,任意业务的计算及展现,均可达到秒级响应。

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3、业务部门都能做部分自服务分析,以满足医疗探索分析需求。 可思数据-数据挖掘,智慧医疗,机器视觉,机器人sykv.com

4、能够快速响应新的分析需求和变化,提高工作效率。

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