区域医疗大数据云服务中心建设方案.pptx

1、区域医疗大数据云服务中心建设方案区域医疗大数据云服务中心方案1背景：背景：医疗医疗大大数数据据遇遇到到的挑战和的挑战和机遇机遇2应用应用：区域医疗建设思路及重点区域医疗建设思路及重点3方案：区域医疗大数据云服务中心建设方案4能力：能力：医医疗疗大数据大数据分分析平台介析平台介绍绍目录|大数据发展的时代背景数据规模转向TB/PB级别2012年全球数据总量2.7ZB，现在两天的数据量，等于人类起源2003年所有数据的总和2011年全球上网用户达23亿，到2016年，预计达到34亿，届时将产生海量的新型数据0.81.21.82.77.940200920102011201220152020全球数据存储

2、量(ZB)与智慧城市相关的数据达200PB暴涨50多倍现状：传统的数据库存储模式无法应对数据量井喷式的增长|医疗大数据遇到挑医疗大数据遇到挑战战和机和机遇遇 IT挑战：挑战：政策机遇：政策机遇：没有全民健康就没有全民小康。中国卫生信息 与健康医疗大数据学会会长金小桃在各种大会 上表示，实施健康中国、数字中国是中国健康 事业发展的方向。此前，国务院办公厅在关于促进和规范健康 医疗大数据应用发展的指导意见中指出，要 全面深化健康医疗大数据应用业务挑战：业务挑战：中国在健康医疗大数据的建设中投入了大量的人力、物与医院之间的制度藩篱，却在阻碍着数据的开放应用。目前中国正在分区域建设以电子病历库、健康档

3、案库、人口信息库为主的健康医疗大数据，但成本高企、通过 救急而非项目来推进业务计划、缺乏扩展性和灵活性、员工满意度低。IT系统面临整合压力，割裂了数据统一，架力。患者在医院就诊过程中的体征、检查、检验、诊断、构陈旧，流程缓慢；用料、支付都已实现数据化。但是，区域与区域、医院缺乏新技术，难以实现弯道超车；医院甚至没有BDA，数据在各大医疗的信息 化系统形成孤岛，应用比来；董医学的人不懂大数据分析，懂大数据分析 的人不懂医学；|面医疗服务向智能化迈面医疗服务向智能化迈进进中中传统医疗智能医疗疾 病 诊 断疗 效 评 估预 后 预 测医疗大数据超级计算人工智能|国际巨头纷纷开始布局国际巨头纷纷开始布

4、局医医疗大疗大数数据分据分析析平平台台2015 IBM分析医学文献和病患分析医学文献和病患供高质量、循证型个供高质量、循证型个体化的诊疗方案体化的诊疗方案2014 微软利用利用IntelligenceEngine剖析健康数据，剖析健康数据，诊疗记录，为患者提诊疗记录，为患者提为患者就诊和意外急为患者就诊和意外急诊做准备诊做准备2016 Google建立健康风险警告系建立健康风险警告系 统，借助移动终端推统，借助移动终端推 送健康风险警告，并送健康风险警告，并 及时通知医生及时通知医生2017 云端提供数据采购，管理和分 析平台，利用机器学习算法从 各种形式的医疗数据中提取知 识或见解,开发满足

5、各级医疗机 构管理与临床需求的医疗大数 据系统.为各级医护人员提供融 入诊疗流程的智能诊疗工具|然而数然而数据据融合，系统融合，技融合，系统融合，技术术融融合合阻力丛阻力丛丛丛医院（院长）临床科室药剂科(医辅)医技(医辅)/医务财务科诊疗（医生）护理（护士）行政后勤药库药房制剂检验检查(影像)手术病案质控处门诊财务挂号管理住院统计核算设备供应人事教学院办科研总务急诊门诊住院医生医生 工作站工作站门急诊门急诊 工作站工作站药库药库 管理管理药房药房 工作站工作站门诊收费门诊收费 住院收费住院收费财务财务 管理管理设备设备 物资物资院长院长 报表报表HIS:LISRIS/PACS手术手术 毒麻毒麻

6、CIS:护士护士 工作站工作站移动移动 护理护理医院医院 财务核算财务核算人事人事/OAERP/OA:EMR:住院电子住院电子 病历病历病案管理病案管理 质质控管理控管理医院医院 供应链供应链科研管理科研管理 临床试验临床试验设备资产设备资产 管理管理|1背景：背景：医疗医疗大大数数据据遇遇到到的挑战和的挑战和机遇机遇2应用应用：区域医疗建设思路及重点区域医疗建设思路及重点3方案：区域医疗大数据云服务中心建设方案4能力：能力：医医疗疗大数据大数据分分析平台介析平台介绍绍目录|医院信息化未来建设重点 医院数据利用 大数据应用协同协作 信息共享信息安全 备份与运维 政府互联互通 互联互通测评资源优

7、化 数据化管理9是否能用“云云”的平台技术平台技术和业务模式业务模式予以实现？|医院信息化建设的新思路-平台建设10从传统的应用系统分步建设，演进到依托先进的平台技术建设平台化建设能解决传统医院信息化建设的很多痼疾：应用孤岛问题、信息孤岛问题 难以维护、故障多、数据不安全、占用人力消耗 投入产出比不高、医院易被HIS厂商绑架什么是云平台？智能化的管理、随需分配资源、自动化维护、防患于未然、最大化软硬件的可利用性什么是大数据平台？统筹数据规范，整合可利用数据，挖掘数据价值，服务于临床、科研、质控、管理等各类应用场景|1背景：背景：医疗医疗大大数数据据遇遇到到的挑战和的挑战和机遇机遇2应用应用：区

8、域医疗建设思路及重点区域医疗建设思路及重点3方案：区域医疗大数据云服务中心建设方案4能力：能力：医医疗疗大数据大数据分分析平台介析平台介绍绍目录|构建以区域临床数据中心区域临床数据中心为平台的医院大数据云服务中心医院大数据云服务中心HISLISPACSCDRBI医院1HISLISPACSCDRBI医院2HISLISPACSCDRBI医院3区域临床数据中心（R-CDR）医院双总线镜像1HISHISLISLISPACSPACSCDRCDRBIBI医院双总线镜像2HISHISLISLISPACSPACSCDRCDRBIBI医院双总线服务1HISHISLISLISPACSPACSCDRCDRBIBI区

9、域医疗大数据云服务中心。C 云服务式云服务式B 云备份式云备份式A 云镜像式云镜像式|构建以区域临床数据中心区域临床数据中心为平台的医院大数据云服务中心医院大数据云服务中心HISLISPACSCDRBI医院1HISLISPACSCDRBI医院2HISLISPACSCDRBI医院3区域临床数据中心（R-CDR）医院双总线镜像1HISHISLISLISPACSPACSCDRCDRBIBI医院双总线镜像2HISHISLISLISPACSPACSCDRCDRBIBI医院双总线服务1HISHISLISLISPACSPACSCDRCDRBIBI云服务中心信息安全中心区域医疗大数据云服务中心。C 云服务式云

10、服务式B 云备份式云备份式A 云镜像式云镜像式大数据服务/云应用服务数据备份/恢复服务|构建以区域临床数据中心区域临床数据中心为平台的医院大数据云服务中心医院大数据云服务中心HISLISPACSCDRBI医院1HISLISPACSCDRBI医院2HISLISPACSCDRBI医院3区域临床数据中心（R-CDR）医院双总线镜像1HISHISLISLISPACSPACSCDRCDRBIBI医院双总线镜像2HISHISLISLISPACSPACSCDRCDRBIBI医院双总线服务1HISHISLISLISPACSPACSCDRCDRBIBI云服务中心信息安全中心区域医疗大数据云服务中心。C 云服务式

11、云服务式B 云备份式云备份式A 云镜像式云镜像式大数据服务/云应用服务数据备份/恢复服务一个平台，两条腿|医院大数据云服务核心：区域临床数据中心（R-CDR）15HISLISPACSCDRBI医院1HISLISPACSCDRBI医院2HISLISPACSCDRBI医院3区域临床数据中心（R-CDR）医院双总线镜像1HISHISLISLISPACSPACSCDRCDRBIBI医院双总线镜像2HISHISLISLISPACSPACSCDRCDRBIBI医院双总线服务1HISHISLISLISPACSPACSCDRCDRBIBI云服务中心信息安全中心区域医疗大数据云服务中心。C 云服务式云服务式B

12、云备份式云备份式A 云镜像式云镜像式大数据服务/云应用服务数据备份/恢复服务 整合 整合区域联盟医院临床数据 互联互通 实现区域联盟医院信息互联互通 分析 基于大数据的病历数据探索 积累跨机构跨专业的数据资产 海量病历数据挖掘利用 共享 基于专科/病种的病例数据库 共享/协同的科研平台 监管 政府对医疗行为的数据监控|医院大数据云服务中心增值服务：16HISLISPACSCDRBI医院1HISLISPACSCDRBI医院2HISLISPACSCDRBI医院3区域临床数据中心（R-CDR）医院双总线镜像1HISHISLISLISPACSPACSCDRCDRBIBI医院双总线镜像2HISHISLI

13、SLISPACSPACSCDRCDRBIBI医院双总线服务1HISHISLISLISPACSPACSCDRCDRBIBI云服务中心信息安全中心区域医疗大数据云服务中心。C 云服务式云服务式B 云备份式云备份式A 云镜像式云镜像式大数据服务/云应用服务数据备份/恢复服务 基础类：医院数据云备份服务 增值类：区域临床数据中心（R-CDR）访问服务 专科知识库服务 科研共享平台服务 云应用类：云HIS/EMR/LIS/PACS服务 监管类：政府 医院信息互联互通测评 区域医院服务能力评价|医院大数据云服务中心信息安全服务类型：17HISLISPACSCDRBI医院1HISLISPACSCDRBI医院

14、2HISLISPACSCDRBI医院3区域临床数据中心（R-CDR）医院双总线镜像1HISHISLISLISPACSPACSCDRCDRBIBI医院双总线镜像2HISHISLISLISPACSPACSCDRCDRBIBI医院双总线服务1HISHISLISLISPACSPACSCDRCDRBIBI云服务中心信息安全中心区域医疗大数据云服务中心。C 云服务式云服务式B 云备份式云备份式A 云镜像式云镜像式大数据服务/云应用服务数据备份/恢复服务 A 云镜像式：云端备份 云端双活 各类云数据服务 各类云应用服务 B 云备份式 云端备份 各类云数据服务 各类云应用服务 C 云服务式：云端信息安全级别|

15、关键技术18 云服务云服务/云管理技术云管理技术 数据镜像数据镜像/数据仓库技术数据仓库技术 大数据分析技术大数据分析技术HISLISPACSCDRBI医院1HISLISPACSCDRBI医院2HISLISPACSCDRBI医院3区域临床数据中心（R-CDR）医院双总线镜像1HISHISLISLISPACSPACSCDRCDRBIBI医院双总线镜像2HISHISLISLISPACSPACSCDRCDRBIBI医院双总线服务1HISHISLISLISPACSPACSCDRCDRBIBI云服务中心信息安全中心区域医疗大数据云服务中心。C 云服务式云服务式B 云备份式云备份式A 云镜像式云镜像式大数

16、据服务/云应用服务数据备份/恢复服务|关键技术19 云服务平台云服务平台 数据仓库平台数据仓库平台 大数据平台大数据平台HISLISPACSCDRBI医院1HISLISPACSCDRBI医院2HISLISPACSCDRBI医院3区域临床数据中心（R-CDR）医院双总线镜像1HISHISLISLISPACSPACSCDRCDRBIBI医院双总线镜像2HISHISLISLISPACSPACSCDRCDRBIBI医院双总线服务1HISHISLISLISPACSPACSCDRCDRBIBI云服务中心信息安全中心区域医疗大数据云服务中心。C 云服务式云服务式B 云备份式云备份式A 云镜像式云镜像式大数据

17、服务/云应用服务数据备份/恢复服务Oracle Exadata(XD)Cloud Machine(ECM)Oracle Big Data Appliance Cloud Machine(BCM)Oracle Cloud Marchine(OCM)|关键技术：医院从传统架构到云上医院的转变20 HIS系统系统HP服务器服务器思科网络思科网络EMC存储存储Oracle DB LIS系统系统HP服务器服务器华为网络华为网络HP存储存储SQL DB OA系统系统DELL服务器服务器ZTE网络网络服务器自带服务器自带存储存储MySQL DB传统架构传统架构.数据库、数仓、大数据计算、存储、网络、虚拟化、

18、操作系统安全运维HISLISPACSBIHRPRIS.一一资源灵活高效资源灵活高效二二免维护免维护三三低使用成本低使用成本四四可扩展可扩展|212121网络存储计算开发平台应用总线数据库云BI云HRP云HIS云平台云平台（资源池）（资源池）一一资源灵活可扩展资源灵活可扩展二二免维护免维护三三低使用成本低使用成本四四可服务可服务云上医院的建设目标云上医院，云上医院，构建区域医疗的信息化中心，打破地理限制，提升区域诊疗水平和科研能力构建区域医疗的信息化中心，打破地理限制，提升区域诊疗水平和科研能力 为联盟各医疗机构建立为联盟各医疗机构建立数据备份数据备份 为联盟各医疗机构提供为联盟各医疗机构提供H

19、IS、LIS、PACS云服务云服务 运用大数据技术建立医疗联盟的运用大数据技术建立医疗联盟的数据分析与共享机制数据分析与共享机制 围绕地方病、重点单病种等课题建立围绕地方病、重点单病种等课题建立病历库、诊疗知识库及教学样本库病历库、诊疗知识库及教学样本库医院医院A医院医院B医院医院C|优势全全：全面支持各种应用服务器、数据库的异构环境省省：医院不需自建数据库灾难备份中心，减少建设成本和资产投入。安安：世界级企业级公有云安全性和可靠性，保障永久数据安全。密密：私钥加密传输，云端数据无法破解，只用于灾难恢复和授权共享。简简：运维简捷，可视化双活管理，一键式容灾演练，减少故障点。优优：多种跨数据中心

20、同步方式，数据库云端监控和优化，提升性能。22|OCM能够支撑各种医院业务系统的运行环境23Linux物理资源计算资源网络资源存储资源操作系统UnixWindows虚拟化应用环境Oracle Cloud Marchine(OCM)|不仅是备份方案，OCM能够支撑各种医院业务系统的运行环境序号系统架构应用服务器环境数据库服务器环境1HIS/EMR(门诊/住院/护理)C/S小机(UNIX)Oracle/MySQL/DB22PACS(放射/超声/内窥/病理)C/SX86(Win/Unix)Oracle/MySQL/DB23LIS(检验/危急值)C/SX86(Win/Unix)Oracle/MySQL

21、/DB24HRP(财务/采购/库存/预算/人事/设备/绩效)B/SX86(Linux/Unix)Weblogic/TomcatOracle/MySQL/DB25CDR(临床科研/运营优化/质量监控/患者服务)B/SX86(Linux/Unix)Oracle/MySQL/DB26其它CIS(手术/麻醉/护理/血库/消毒/供应室/血透)C/SB/SX86(Win/Unix)Weblogic/TomcatOracle/MySQL/DB27质控相关(病案/不良事件/用药监测/院感)C/SB/SX86(Win/Unix)Weblogic/TomcatOracle/MySQL/DB28OA相关(邮件/审批

22、/公文/协同/专家地图/网站)B/SX86(Win/Unix)Weblogic/TomcatOracle/MySQL/DB2|ECM能够支撑区域临床数据中心的海量数据仓库25Oracle Exadata(XD)Cloud Machine(ECM)InfiniBand 请求数据库服务器智能存储服务器突破传统架构的瓶颈，不可复制的专利技术智能扫描：存储读懂SQL数据压缩：让慢变快，改变SCSI命运存储索引：更快定位SCSI块智能闪存：提升读写的效率Infiniband：打通任督二脉I/O资源管理能力:业务可以优先透明使用，对医院透明使用，对医院IT来说，还是来说，还是Oracle DB智能扫描、智

23、能闪存，存储索引等技术是Oracle 数据库云独有的关键性能突破技术|BCM能够支撑各类医疗大数据的实时分析场景26即时分析！即时分析！高速检索！高速检索！探索分析！探索分析！快速部署！快速部署！简化运维！简化运维！数据安全！数据安全！Oracle Big Data Appliance Cloud Machine(BCM)|ECM+BCM构建区域临床数据中心大数据平台的海量数据存储与分析能力27数据源大数据分析数据仓库Oracle DatabaseOracle IndustryModelsOracle Advanced AnalyticsOracle Spatial&Graph大数据机Big

24、Data ApplianceCloudera HadoopOracle NoSQLOracle R Advanced Analytics for HadoopOracle R DistributionOracle DatabaseIn-Memory,Multi-tenantOracle Industry ModelsOracle Advanced AnalyticsOracle Spatial&Graph数据库一体机ExadataOracle Big DataConnectors Oracle DataIntegratorOracle BigData SQL|区域医疗大数据云服务中心：两种实现

25、形式 托管云方式：托管云方式：云平台：Oracle Cloud Machine at Customer(OCM)数据仓库平台：Oracle Exadata at Customer(ECM)大数据平台：Oracle Big Data at Customer(BCM)实施(工具式开发)：Oracle+Partner 平台运维：Oracle(已含在平台服务费中)DIY方式：方式：云平台：硬件（服务器）+中间件+软件开发 数据仓库平台：硬件（服务器+存储）+数据库+数据仓库开发 大数据平台：硬件（服务器+存储）+Hadoop+Hadoop应用开发 实施/开发：自建团队(50+人/年)平台运维：自建团队

26、(40+人/年)28Year 1:1000万Year 25:800万/每年Year 1:3500万Year 25:1800万/每年|区域医疗大数据云服务中心：五年发展路线图29Year 2Year 1Year 3Year 4Year 5投入产出云中心基础设施建设信息安全中心建设某某中心医院互联互通平台建设五峰地区医院云备份服务XX医院云备份服务区域临床数据中心建设510医院云备份服务23医院互联互通平台服务23区域临床数据中心服务50+医院云备份服务10+医院互联互通平台服务10+区域临床数据中心服务510云HIS/LIS/PACS服务100+医院云备份服务50+医院互联互通平台服50+区域临

27、床数据中心服务50+云HIS/LIS/PACS服务专科数据共享平台、科研平台500+医院云备份服务100+医院互联互通平台服100+区域临床数据中心服务100+云HIS/LIS/PACS服务专科数据共享平台、科研平台政府监管平台云HIS/LIS/PACS服务开发专科数据库建设第二云中心建设全国云中心建设|区域医疗大数据云服务中心：五年发展路线图30Year 2Year 1Year 3Year 4Year 5投入产出云中心基础设施建设信息安全中心建设某某中心医院互联互通平台建设五峰医院云备份服务XX医院云备份服务区域临床数据中心建设510医院云备份服务23医院互联互通平台服务23区域临床数据中心

28、服务50+医院云备份服务10+医院互联互通平台服务10+区域临床数据中心服务510云HIS/LIS/PACS服务100+医院云备份服务50+医院互联互通平台服50+区域临床数据中心服务50+云HIS/LIS/PACS服务专科数据共享平台、科研平台500+医院云备份服务100+医院互联互通平台服100+区域临床数据中心服务100+云HIS/LIS/PACS服务专科数据共享平台、科研平台政府监管平台云HIS/LIS/PACS服务开发专科数据库建设第二云中心建设全国云中心建设收入估算：医院数据云备份/云恢复服务：50万每年/医院 医院互联互通平台托管服务：150万每年/医院 区域临床数据中心访问服务

29、：100万每年/医院 专科知识库、科研共享平台：200万每年/医院 医院互联互通测评：100万每次/医院 政府区域医院服务能力评价：200万每次 云HIS/LIS/PACS服务：XXX万每年/医院|区域医疗大数据云服务中心：五年发展路线图31Year 2Year 1Year 3Year 4Year 5投入产出云中心基础设施建设信息安全中心建设某某中心医院互联互通平台建设五峰医院云备份服务XX医院云备份服务区域临床数据中心建设510医院云备份服务23医院互联互通平台服务23区域临床数据中心服务50+医院云备份服务10+医院互联互通平台服务10+区域临床数据中心服务510云HIS/LIS/PACS

30、服务100+医院云备份服务50+医院互联互通平台服50+区域临床数据中心服务50+云HIS/LIS/PACS服务专科数据共享平台、科研平台500+医院云备份服务100+医院互联互通平台服100+区域临床数据中心服务100+云HIS/LIS/PACS服务专科数据共享平台、科研平台政府监管平台云HIS/LIS/PACS服务开发专科数据库建设第二云中心建设全国云中心建设1000万万5000万万|Year 1 建设计划32类型类型工作任务工作任务工作目标工作目标工作内容工作内容硬件云平台硬件xxxCPU级别集群数据仓库硬件xxxTB,xxx I/O大数据平台xxx TB,xxx Nodes软件IaaS

31、层DaaS层PaaS层实施云平台服务规划某某中心医院HIIP平台建设信息安全模块开发云服务模块开发|Year 1 建设蓝图33IT基础设施云平台医院大数据平台互联互通及云服务OCM云托管一体机+某某中心医院云互联互通平台+BCM云托管一体机ECM云托管一体机互联互通4级甲等评测基于大数据的决策支持、临床质控、病例探索、临床科研、运营优化等对外提供基础设施云服务、数据备份云服务、大数据云服务、医疗应用云服务等|Year 5：全国云数据中心推广34海南黑龙江吉林辽宁河北山东福建江西安徽湖北湖南广东广西上海河南山西内蒙古陕西宁夏甘肃青海四川贵州云南西藏新疆江苏浙江北京台湾云中心云中心1云中心云中心2

32、|甲骨文能帮助什么？全球领先的云计算和大数据技术能力、服务能力项目规划、架构设计、整体方案、技术论证性能保障、数据安全保障异构系统的管理与整合数据整合和数据分析挖掘技术35大数据云计算|为什么选择Oracle？国内唯一帮助客户“种云”的实力厂商：医疗行业云36Cloud atCustomer本地PublicCloud阿里云阿里云I|为什么选择Oracle？国内唯一帮助客户“种云”的实力厂商 Oracle 提供业界最全的云服务及云技术 业界唯一提供CC创新服务，让客户轻松构建专有云（行业云、区域云等）Oralce提供业界最安全、最可靠、最高性能的全数据解决方案 Oracle完善的合作伙伴生态链及

33、强大的实施服务能力 Oracle 独有的专业知识与行业地位帮助企业向云计算转型|区域医疗大数据云服务中心：两种实现形式 托管云方式：托管云方式：云平台：Oracle Cloud Machine at Customer(OCM)数据仓库平台：Oracle Exadata at Customer(ECM)大数据平台：Oracle Big Data at Customer(BCM)实施(工具式开发)：Oracle+Partner 平台运维：Oracle(已含在平台服务费中)DIY方式：方式：云平台：硬件（服务器）+中间件+软件开发 数据仓库平台：硬件（服务器+存储）+数据库+数据仓库开发 大数据平台

34、：硬件（服务器+存储）+Hadoop+Hadoop应用开发 实施/开发：自建团队(50+人/年)平台运维：自建团队(40+人/年)38Year 1:1500万Year 25:800万/每年Year 1:3000万Year 25:1800万/每年|收益收益#1 解放解放IT人员生产力人员生产力39系统运维、管理和保障都由系统运维、管理和保障都由Oracle负责负责80%集成系统的部署模式，业务快速上线 云服务的方式，免除繁杂的运维管理 云上云下联动，Oracle公有云的最新技术可以最快速度的推送到Oracle托管云平台 利用云服务的自动化，有效降低运营成本，节约的成本可以更多地投入到创新方面|收

35、益收益#2 你的数据，你做主你的数据，你做主由于云服务运行在你的自有数据中心，完全符合你的合规性、隐私和相关法律框架的要求满足业务和合满足业务和合规需求规需求部署在你指定的防火墙后面提供低延迟高性能的SLAs满足数据主权、数据驻留、数据合规以及其他业务需求40|用户在用户在OCM上所使用的云服务跟上所使用的云服务跟Oracle Cloud上提供的云服务完全一致，因此，用户可以平滑的将负载在自有数据中上提供的云服务完全一致，因此，用户可以平滑的将负载在自有数据中心和心和Oracle Cloud间无缝迁移，从而实现真正的混合云创新。间无缝迁移，从而实现真正的混合云创新。Same Cloud,On

36、Premisesor in the Oracle Cloud41On Premises(Oracle PublicCloud Machine)Oracle Cloud 保护现有投资，支持未来全云化的演进保护现有投资，支持未来全云化的演进|1背景：背景：医疗医疗大大数数据据遇遇到到的挑战和的挑战和机遇机遇2应用应用：区域医疗建设思路及重点区域医疗建设思路及重点3方案：区域医疗大数据云服务中心建设方案4能力：能力：医医疗疗大数据大数据分分析平台介析平台介绍绍目录|构建医疗数据生态构建医疗数据生态 促进医疗促进医疗数数据据共共享，享，释释放数放数据据价价值值健 康 医 疗经济体系经济体系医疗数据生态

37、医疗数据生态体系体系医疗 数据 开放单病 种诊 疗科研 数据 分析临床 数据 分析电子 病历 共享影响 数据 共享.智慧 医疗|“医生没有利用好数据医生没有利用好数据科科学学”的的根本根本原原因没因没有有好的好的工工具具External Distribution8临床专业人员无法用临床专业人员无法用IT语言语言描描述数述数据据分析分析需需求求IT人员无法理解医疗人员无法理解医疗数数据和据和业业务问题务问题 大大数据技术与医疗领域数据技术与医疗领域应应用脱节用脱节医疗专业人员对大数据医疗专业人员对大数据的的自由自由探探索与索与自自助分析助分析|0204010305数据难以集中数据科学与医学的融合

38、缺少有效的 平台各种机器学习的算法难以自学各个科室的数据分析需求呈现多样 性缺少数据模型和案例06医院没有专门的数据技术工程师医院医院大大数据分析遇到的数据分析遇到的问问题题|医院数据分析能力分析医院数据分析能力分析一套基于统一框架、具备领 先性、支持本地/私有云/公 有云部署的产品套件一个广泛掌握数据供需信息,成员之间可以便利无忧链接 数据的网络一支具备深刻理解行业并具 备跨行业视角的咨询和数据 科学家队伍+核心能力核心能力|教学教学以能力培养为核心科研科研以效果效率为核心强有力支撑科研强有力支撑科研提升就医院竞争力提升就医院竞争力科研动态论坛搜索 教材项目实战 习题测试项目手册医疗数据采集

39、数据可视化 数仓构建 数据存储 数据分析各个科室用研医疗大数据分析平台是医疗大数据分析平台是突突破口破口为医院提供定制化的实验、实训、科研综合解决方案，全为医院提供定制化的实验、实训、科研综合解决方案，全方方位位支撑医支撑医疗疗大数据大数据科科研需求。研需求。+|建立医疗分析平台：发建立医疗分析平台：发现现医院医院数数据资据资产产的价的价值值科研科研 如何进行比较性疗效研究(Comparative Effectiveness Research,CER)?临床临床 如何为疑难杂症诊疗提供大量历史相似病例的临床决策性支持？如何建立实时地临床质量管理与控制？过程中质控？单病种质控？质控质控 如何持续

40、监控和优化医院运营？如何建 立量化的绩效管理和激励机制？运营运营核心价值：依赖数据质量的管理 和对于数据挖掘技术的利用|应用类型业务应用内容1、大数据科研数据分析科研临床数据比对研究表明，对同一病人来说，医疗服务提供方不同，医疗护理方法 和效果不同，成本上也存在着很大的差异。精准分析包括病人体征数 据、费用数据和疗效数据在内的大型数据集，可以帮助医生确定临床上最有效和最具有成本效益的治疗方法。医疗护理系统实现科研临床决策支持（药物过敏、重点人群、慢病患者等各类警示信息以及重复检验/检查提示等）2、健康档案数据实时统计分析展示公共卫生统计数据远程病人数据分析监控，分析临床监护数据人口统计学分析对

41、不同体质人群分类就诊行为分析跟踪健康卡数据，分析病人就诊行为3、基因组学数据基因组学数据分析分析分析基本药物在处方中的比例寻找基因表达的数据处理过程：玻璃阵列、芯片阵列、阵列数据的产生基于大数据的药品市场预测4、医院管理数据医院运营和绩效管理基于各种医院管理系统数据的集中分析平台，进行医院的运营管理5、个性化医疗新的服务模式根据临床数据分析，提供个性化服务及自助服务等新模式6、新药研发新药研发大数据分析在医院的应大数据分析在医院的应用用场场景景|一、科研数据分析一、科研数据分析场场景景|医疗数据分析与可视医疗数据分析与可视化化目标：通过已有肾结石病人的诊 疗数据，特别是 CT 影像数据，生成肾

42、结石碎石成功的概率模型。解决方案：提取相应 CT 结石区域 HU 值序列 基于以上 HU 值序列生成相应的特征 值指标联合结构化的数据，选择相应的回归 模型模型的测试与优化|医疗数据分析与可视化医疗数据分析与可视化|大数据新科研大数据新科研-应用案应用案例例-探索疾病之间关联关系，辅助问题挖 掘及临床决策支持。案例：对现有疾病数据进行分析整理，利用大数据技术，建立疾病、症状、诊 断之间相关关系，并形成知识图谱，以 辅助临床医生发现问题并提供鉴别诊断，有效降低误诊率。|医疗模型建立与评医疗模型建立与评估估分类问题：结石的种类肿瘤的良性&恶性分类癌症阶段的分类|病历检索和病例分病历检索和病例分组组

43、科研选题样本收集整理课题研究定量分析撰写论文传统手工传统手工方方式式实时实时病例病例探探索索手工翻阅海量病案费时费力提出课题、建立假设记忆+灵感帮助寻找样本，费时费力实时自由实时自由的探索海量历史病例自由定义所可视化自由定义所可视化数据分析寻找假设设计方案、选择对照反复修订纳入规则，依赖IT 可以反复修改多维度筛选条件反复修改多维度筛选条件，迭代递进选择样本及对照病例海量历史病例的数据仓库高高质质量、量、大大样本样本，高含金高含金量论文的保障量论文的保障工具化、模板化的科研数据收集产生更多高维度、高质量的科研分析数据高质量的科研分析数据多维分析、数据挖掘等多种手段综合利用揭示潜在揭示潜在医学规

44、律医学规律直接利用全球化社区贡献的成熟算法和程序包省时省时独特R语言引擎可以突破内存限制，可实现在数 据库层面进行海量高维数据挖掘海量高维数据挖掘，提升论文含金量手工完成数据转换清洗数据质量差、利用率低手工收集整理科研数据费时费力缺乏海量数据整理与数据分析工具样本量小、论文含金量低用Excel等简单工具绘图论文质量数据挖掘工具受计算机内存闲置无法完成海量高 基于开源R语言的数理统计和数据挖掘，科研人员可以维数据挖掘缺乏数据挖掘算法选择和参数调整的经验分析结 省力、论文更专业省力、论文更专业果效果不显著|匹兹堡医学中心：科研匹兹堡医学中心：科研分分析诊析诊断断决策决策支支持持美国匹兹堡大学医学中

45、心(UPMC)是一家 全国知名，服务宾夕法尼亚州西部的综合服务体系，和信息技术创新应用的领导者UPMC正在部署临床和组学数据仓 库和分析解决方案的科研分析兴塔解决方案在UPMC的 应用：肿瘤董事会(专家组)。UPMC的多学科肿瘤学小组在肿瘤董事会 会议期间，在信息学家的支持下，实施访 问丰富的临床和组学数据。|二、健康档案二、健康档案数数据分据分析析场场景景|医疗大数据案例：匹兹医疗大数据案例：匹兹堡堡医疗医疗中中心心23External Distribution系统数据系统数据个人病史个人病史年龄血型、健康检 查报告、就诊记录、用药记录家族遗传环境数据环境数据 PM2.5、气候、干 湿度、噪

46、音指数、工业化程度大数据大数据生活习惯生活习惯工作压力、饮食习 惯、睡眠习惯、运 动量、情绪管理其他其他食品安全、公共安全事件、极端 气候、周遭环境 变化、人生重大 事件传统对疾病诊断及治疗更多是依据人类过去对医学的理解。大数据可通过大量的病人数据、宏观数据等，通过数据采集梳理分析的过程发掘根本原因，进而带动医疗变革健康管健康管 理中心理中心基因基因人种、突变基因通过数据分析，人类与疾病的关系可进一步获得发通过数据分析，人类与疾病的关系可进一步获得发掘掘传统传统“治治疗疗”为为主主“预防预防”或或“健康管健康管理理”为为主主|远程病人数据分析远程病人数据分析，从对慢性病人的远程监控系统收集数据

47、，并将分析结果反 馈给监控设备(查看病人是否正在遵从医嘱)，从而确定今 后的用药和治疗方案。2010年，美国有1.5亿慢性病患者 如糖尿病、充血性心脏衰竭、高血压患者，他们的医疗费 用占到了医疗卫生系统医疗成本的80%。远程病人监护系 统对治疗慢性病患者是非常有用的。远程病人监护系统包 括家用心脏监测设备、血糖仪，甚至还包括芯片药片，芯 片药片被患者摄入后，实时传送数据到电子病历数据库。举个例子，远程监控可以提醒医生对充血性心脏衰竭病人 采取及时治疗措施，防止紧急状况发生，因为充血性心脏 衰竭的标志之一是由于保水产生的体重增加现象，这可以 通过远程监控实现预防。更多的好处是，通过对远程监控 系

48、统产生的数据的分析，可以减少病人住院时间，减少急 诊量，实现提高家庭护理比例和门诊医生预约量的目标。|三、三、基因组学大数据分基因组学大数据分析析|数据集成、数据存储、数据管理分析应用分析工具(可视化,查询引擎,统计挖掘语言)精准医疗基因组精准医疗基因组学学大数大数据据分析分析平平台台 26临床数据(诊断、病历、检验、影像、治疗.)组学数据(基因数据,参考数据集)安全|数据集成、数据存储、数据管理研究应用分析工具精准医疗基因组精准医疗基因组学学大数大数据据分析分析平平台台 27医疗数据病历 诊断 检验 影像 治疗.从数据源 进行抽取 清洗转换整合&验证基因测 序注释 表达差异分析统计分析（生存

49、分析）基因本体 分析/通 路分析组学数据基因组学数据仓库VCF,GEP CGI,MAFEnsembl,HUGO,Swiss-Prot加载标注混合数据查询安全数 据 加 密数 据 掩 码 化 务认 证 安 全 授 权 监 控数 据 备 云源系统数据临床 数据仓库数据探索基因数据处理分析数据统计数据可视化病例探 索基因变异分析数据分析加速数据抽取转换加载图数据分析GIS数据整合测序数据处理基因表达分析表达差异分析高级分析|数据集成、数据存储、数据管理研究应用分析工具精准医疗基因组精准医疗基因组学学大数大数据据分析分析平平台台 28医疗数据病历 诊断 检验 影像 治疗.从数据源 进行抽取 清洗转换整

50、合&验证基因测 序注释 表达差异分析统计分析（生存分析）基因本体 分析/通 路分析组学数据基因组学数据仓库VCF,GEP CGI,MAFEnsembl,HUGO,Swiss-Prot加载标注混合数据查询安全数 据 加 密数 据 掩 码 化 务认 证 安 全 授 权 监 控数 据 备 云源系统数据临床 数据仓库数据探索基因数据处理分析数据统计数据可视化病例探基因变异分析数据分析加速数据抽取转换加载图数据分析GIS数据整合表达差异分析高级分析组学数据仓库组学数据仓库 基因组学数索据仓库涵盖:基因表达(Gene Expression)序列变异(Sequence Variant)复制差异Copy Nu