医院大数据平台
医院大数据平台
通过医院大数据平台项目的实施,可以解决医院信息孤岛问题、挖掘历史数据价值、将数据进行分层处理减少资源消耗、实现数据的统一入出管理、实现数据标准统一(让分级诊疗成为可能)。
通过医院大数据平台项目的实施,可以解决医院信息孤岛问题、挖掘历史数据价值、将数据进行分层处理减少资源消耗、实现数据的统一入出管理、实现数据标准统一(让分级诊疗成为可能)。

问题

医药结构化数据·2018-03-13
nkj827长春长信华天 擅长领域:存储, 灾备, 服务器
762 会员关注
CDR和ESB集成平台的产品设计应该能够满足以上两个需求,CDR将cis、his、lis等患者诊疗过程的数据做了汇集和集成,一定程度上也将患者的数据进行了结构化的处理和存储,市面上相应的产品很多,选择最适合医院现有架构,能够快速落地才是成熟的方案。...
医院医院大数据平台·2018-03-13
nkj827长春长信华天 擅长领域:存储, 灾备, 服务器
762 会员关注
国家的医疗大数据中心都有了,区域的没有问题的
事业单位医院大数据平台·2018-03-13
nkj827长春长信华天 擅长领域:存储, 灾备, 服务器
762 会员关注
对于医疗数据的挖掘主要体现在两个方面,首先是用于医院的内部管理,例如深入挖掘用药等。其次,则是用于临床研究。在大数据时代,对医疗数据和挖掘和利用主要考虑以下几个问题:1、数据挖掘的目的。例如在对病案资料进行数据挖掘前必须要明确其最终目的是搜集疾病的关联要素还是...
互联网服务大数据隐私·2018-03-13
nkj827长春长信华天 擅长领域:存储, 灾备, 服务器
762 会员关注
医学大数据的采集,必须将患者隐私过滤掉,否则无法保护。况且医学大数据和病患本人的敏感信息或隐私信息是不应该挂钩的,和性别、年龄、地域有关联,和其他应该没什么直接因素
医药大数据分析·2017-08-02
haichuan0227新浪云计算 擅长领域:云计算, 一体化运维, 私有云
353 会员关注
这是个topic很大,我先来个抛砖引玉,欢迎各位同学补充。1)核心层设计:数据采集->存储->清洗->[统一数据仓库]->大数据分析/挖掘->数据交换共享->顶层应用;2)采集/存储的医疗数据特点:大多非结构化,数据量大,且需要频繁读取。因此,存储采用廉价PC+大容量SATA是不错的...
医院数据挖掘·2017-08-02
jcuiIBM 擅长领域:大数据, 人工智能, 机器学习
484 会员关注
可以通过家庭医疗、体检筛查、医学诊断等多级手段联合的方式。爬取互联网上海量癌症相关病人的作息习惯、饮食生活、环境等文章帖子,使用自然语言处理,建立早期预警模型。病人可以通过互联网医疗模型初步判断自己是否拟合癌症早期的特征。进一步结合可穿戴设备、家庭诊疗设...
金融其它医院大数据平台·2017-08-02
jcuiIBM 擅长领域:大数据, 人工智能, 机器学习
484 会员关注
IBM认知系统的的PowerAI这三个方向都有一些应用案例。目前人工智能,深度学习是比较新的技术,处在成长阶段,不像传统的医疗技术那样成熟。IBM更多是用系统和技术与客户的数据和行业经验碰撞出创新的应用。...
软件开发医院大数据平台·2017-08-02
macrosea人民医院 擅长领域:安全, 大数据, 网络
30 会员关注
医学大数据的采集,必须将患者隐私过滤掉,否则无法保护。况且医学大数据和病患本人的敏感信息或隐私信息是不应该挂钩的,和性别、年龄、地域有关联,和其他应该没什么直接因素
系统集成认知医疗·2017-08-01
sandos上海中医药大学附属曙光医院 擅长领域:大数据, 大数据平台, 数据库
145 会员关注
临床数据相对其他数据而言较难处理,由于其数据结构比较复杂,没有统一的标准,并且很难从现有的词库对临床业务进行解释,是一项比较艰难的工作。相似性病历查询和语义检索是现在公认比较贴近临床实际的两个应用,这两个应用建立的前提是对临床数据进行深度的加工,包括以下几个步骤...
系统集成医院深度学习·2017-08-01
jcuiIBM 擅长领域:大数据, 人工智能, 机器学习
484 会员关注
需要医院对数据打上标签,这是一个工作量比较大并且需要丰富经验的医生准备的工作。标签的准确率会影像深度学习的识别率。深度学习是有监督的机器学习,除了准备用于训练机器的数据之外,还要对这些数据提供标签。这些数据和标签需要覆盖所有要推理的类别,并且每个类别都要有多...

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通过医院大数据平台项目的实施,可以解决医院信息孤岛问题、挖掘历史数据价值、将数据进行分层处理减少资源消耗、实现数据的统一入出管理、实现数据标准统一(让分级诊疗成为可能)。
通过医院大数据平台项目的实施,可以解决医院信息孤岛问题、挖掘历史数据价值、将数据进行分层处理减少资源消耗、实现数据的统一入出管理、实现数据标准统一(让分级诊疗成为可能)。
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