Q医疗

打造研究性医院科研数据中心，开启临床科研新篇章

大数据架构

基于Hadoop底层

Hive大数据数据仓库

数据集成

一站式建模及ETL

全量/增量/更新智能配置

机器学习

NLP病历结构化

OCR报告单识别

语音智能识别

智能检索

秒级快速响应

多维度多条件检索

数据分布实时显示

智慧科研大数据平台

临床科研数据治理与数据分析全方位解决方案，完美适配科研应用全场景，助力科研成果转换

大数据底层架构

多源异构数据集成

数据标准化及质量管控方案

主数据管理方案

数据安全管理

机器学习/人工智能

病历全文检索

应用体系管理

数据标准

SNOMED-CT、ICD、LONIC标准

智能映射、归一

主数据管理

患者主数据

诊疗主数据

数据安全

数据权限控制

数据脱敏

应用体系

前瞻/回顾性研究

专科专病数据库

智能科研随访

科研数据中心架构

对数据进行规范整合：从物理层、业务层、标准层开展治理，从而更好的进行数据的“规”和“治”，通过“治”好的数据，开放到应用，达到“用”的目的。同时，以用带治，形成闭环。

实施路径

数据规划

根据医院信息系统建设情况，规划制定科研数据中心建设步骤与对应节点

数据集成

定义数据抽取模型，整合院内不同数据来源，通过ODS在业务系统和数据仓库之间形成一个隔离层，保障业务系统的稳定性

数据同步ETL工具

数据治理

通过给病历数据定义多种规则和算法，可以批量扫描数据，自动将数据进行标签分类。通过标签找到特定的数据，机器学习辅助自动结构化归一，节省大量人力。

数据360

标准化诊疗数据全览包括门诊/急诊/住院/体检，可视化BI数据概况趋势，同时可以通过建档患者主索引（EMPI）浏览患者全周期诊疗数据

功能亮点

01结合HL7等国际医疗信息标准，实时汇总更新患者在院前、院中、院后随访数据，实现资源共享，为全院医疗管理提供数据支持。

02基于语音、语义、视角、知识图谱等人工智能技术，帮助医院快速构建专科专病数据平台。

03支持医疗健康大数据分析，为患者提供精准就医、为医生提高就诊效率、为管理者提供决策支持。

04集临床、管理、随访于一体的院级专科专病数据平台，提升医院工作效率，增强临床与科研实力，提高患者满意度，助力医院信息化发展。

应用价值

数据平台

采用大数据、人工智能等技术，打造院级专科专病数据平台。

数据整合

为医院构建集科研随访于一体的医疗服务体系，汇集医院各类医疗数据。

数据互通

实现各系统之间的互联互通。

数据应用

满足医院科研数据分析、临床诊疗、运营精益管控、临床辅助决策支持等业务的需求。