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醫療大數據現狀

隨著信息系統的發展，醫院各類信息系統建設已相當完善，如HIS、RIS、PACS 、LIS、EMR、收費管理系統、藥房管理系統、床位管理、血庫管理、公共衛生等。但基于醫院全數據的挖掘和分析系統，像輔助診療、臨床決策支持系統、高級科研管理系統、院長決策支持系統等更高級的應用，即便在發達地區的重點醫院，應用率也是極低的，難以有效發揮數據的價值。

醫療大數據痛點

患者病例搜索

為更快更準確的制定針對性的臨床診斷方案，醫生需要快速訪問患者的全部診療數據，但需到各個業務系統分別查詢，效率低下，甚至受時間所限無法完成。

科研管理

臨床科研仍以人工搜集、錄入病歷數據加簡單統計軟件的方式進行分析研究，耗時長，樣本不全，影響分析效果，不同醫生的科研數據也無法整合和重復利用。

輔助決策

各個業務系統數據標準不統一，導致分析結果不準確，不能很好輔助管理層決策。

睿至醫療大數據解決方案

病歷全息搜索

以患者為中心病歷為維度，整合多個業務系統數據，加入病歷文書、診斷結構后結構化的數據，構建患者全息視圖，通過唯一搜索入口對所有所有結構化和后結構化數據進行全方位全息搜索，實現秒級檢索，支持文本模糊搜索和多重條件靈活組合的高級檢索，可以很好的支撐基于病歷的臨床研究分析。

患者自助查詢

通過患者自助查詢APP幫助患者，查看在院內就診記錄、用藥記錄及所有診療單據結果。節省醫院資源投入，提高就醫效率，提升患者與醫院的粘性及患者就診感受。

患者全息視圖

可以將不同業務系統中的數據進行有效整合，并以患者及患者單次就診為維度，將患者在不同系統中的數據串聯起來，進行集中展示。實現患者最廣（涵蓋多系統數據）最深（歷次就診所有診療數據）的診療信息呈現。

高級科研管理

整合多個業務系統數據，基于數據集市靈活定義指標和篩選邏輯，實時獲取準確病歷數據，對研究對象的數據進行的直觀實用的統計分析，并以圖表形式呈現。幫助醫生優化科研耗時，極大提升科研效率；

輔助決策管理

通過靈活動態豐富的指標數據展示，幫助醫院決策層、管理層更清晰的了解醫院當前的生產運營、管理、目標達成情況。幫助醫院更好的識別風險，實現提早控制和輔助決策的作用。

睿至醫療大數據產品架構

睿至醫療大數據技術特點

臨床數據標準化

采用國內外標準和頂層設計，基于醫學知識和數據處理的經驗，使用相應的轉換規則準則及工具，把醫院的各個系統的數據進行標準化處理，形成統一的數據結構和數據內容標準。標準化處理后的數據才能更好的支持其他應用的擴展。

病歷后結構化

以醫療信息學為基礎，將以自然語言方式錄入的計算機不能識別的病歷文書、診斷結果等醫療數據，根據醫學語境使用自然語言理解、機器學習、知識圖譜技術轉化為可存儲?查詢?統計?分析和挖掘的數據結構。

醫療數據歸一

將醫療數據中存在的大量同義詞的診斷等專業術語，通過人工智能、機器學習識別加人工標注的方式，歸一到一個標準的名稱上來。這樣使用診斷檢索時，輸入同義詞中的任何一個，能得到全部病歷樣本，可以有效防止統計分析時出現偏差，誤導用戶。

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