Q医疗

致力于解决临床科研在大数据获取、处理、分析、挖掘上的问题，提供简单、易用的临床科研辅助工具，缩短科研周期，降低科研成本，加速临床产出。

产品价值

产品优势

健康医疗大数据科研分析平台

功能展示

健康医疗大数据治理

健康医疗数大据治理的目标是为了将数据转化为数据资产，为实现更好的决策，减少操作摩擦，保护数据利益相关者的需求，构建标准流程并提高流程透明度。实现数据资源在各组织机构部门的共享；推进信息资源的整合，从而提升健康医疗大数据的有效应用。

NLP 后结构化处理平台

医院的临床数据，除了有结构化的检验等，还有非结构化的病历、病理等，如何使用这些数据资产，把这些数据都转化为可利用的结构化数据，正是“后结构化”技术要解决的难题。金盘NLP研发团队，通过分词、语义理解、深度学习、知识图谱等技术，实现了对非结构化数据的“后结构化”处理，让电子病历、检查报告等数据转化为可利用的结构化数据，为临床科研及数据挖掘提供保障。

大数据搜索引擎

提供跨异构的大数据多条件复杂搜索，支撑模糊搜索、精确搜索、同义语、逻辑运算表达式及搜索结果导出。同时支持专病库全文搜索与其他结构化数据的关联检索，如专病库关键字关联检验结果进行复合条件搜索。

大数据科研挖掘系统

1、零编程可视化，通过拖拽的方式进行操作，将数据输入输出、数据预处理、挖掘建模、模型评估等环节通过流程化的方式进行关联，操作简单。

2、内置常用数据分析算法包，数据预处理包(15种)、统计分析包(11种)、分类算法包(6种)、回归算法包(2种) 、模型评估算法包(1种)。

3、在线预览图文报告结果，如果效果不理想，可直接调参从新运行算法，完成后直接下载报告。

单病种质量管理分析

单病种质量管理分析单病种指标变化情况，根据质量指标改善医疗质量与医疗安全指标，反映工作效率或患者负担指标，单病种质量管理可规范临床诊疗行为,控制平均住院天数,减少不合理费用。

呼吸系统疾病与环境因素关联分析

统计呼吸道疾病住院人数以及空气污染物指标数据，然后根据不同的时间粒度对人数和污染物指标数据进行聚合，得出强相关性。再对聚合后的染物指标序列遍历不同时延与人数之间的相关系数,得到最强影响周期。使用机器学习方法预测未来七天呼吸道疾病住院人数。