区域公卫健康大数据平台建设方案.pptx

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1、区域公卫健康大数据平台建设方案,背景 建设思路及总体目标 当前存在问题及原因 大数据综合管理与决策平台 大数据医疗科学研究平台 医疗健康大数据产业链,去年以来，国务院医改办、国家卫生计生委加强医改顶层设计，强化统筹协调，已相继出台全国医疗卫生服务体系规划纲要、全面推开县级公立医院综合改革的指导意见、医改“十三五”规划等一系列重要文件以配合国家的医疗改革精神。需要推进医疗卫生信息化建设，加快公立医院改革向纵深推进。,一、背 景,根据20XX年XX市医管中心努力构建医疗卫生高地创新平台、建立高效的公立医院管理模式精神：20XX年中心要紧扣“医院管理提升年”工作，深入抓好运行监管、质量管理、环境提升

2、等工作。强化运营绩效考核这一抓手。推动公共卫生健康信息化建设以及大数据等生命科学以及信息技术在医疗行业的运用,一、背 景,针对传统的医疗、公卫健康数据平台中数据量太大、存储模式不合理等因素造成的EHRview数据查询、更新操作非常慢、数据监控困难、HCMS决策支持滞后等等问题，需要重新构建一个安全、可靠、稳定、能同时解决历史数据与实时数据读写速度快、响应效率高的大数据存储、数据质量监控、智能决策支持、挖掘、分析的中心实施方案。 1. 升级改造HCMS/EHRView，实现大数据综合管理与决策平台 2. 挖掘医疗大数据，实现医疗知识图谱，疾病预防、预测、辅助诊断、 辅助挂号等创新科研应用 3.

3、带动形成“互联网+健康管理”的创新产业服务链平台。,二、建设思路及总体目标,公卫大数据平台应用架构,1. EHRView查询与搜索问题 数据响应慢、延迟大，导致客户不满意、客户总感觉数据不一致 2. 展示最新数据时，历史数据重复，多重数据查询、更新慢 对实时数据进行随机的查询及相应新数据的灵活插入操作很慢，效率低下 3. BI智能决策分析：HCMS综合管理系统决策分析滞后 4. 数据质量监控问题 5. MPI数据比较乱,四、传统区域卫生平台存在问题及原因,管理与决策平台升级分三阶段建设开展： 1. 解决EHRView实时查询与搜索问题 2. BI智能决策分析：HCMS综合管理系统决策分析问题

4、3. 数据质量监控问题 三阶段建设的过程中存在并行、交叉开展。,五、大数据综合管理与决策平台,逐步实现市级中心综合管理平台日常管理 、决策支持 、分级诊疗 、医疗协同 、医院运营监管共5大类12项功能,为医管中心对各直属医院的监管提供数字化支撑体系,帮助医管中心实现全局监控、资源整合、提升服务的监管目标。,传统区域卫生平台系统架构工作流程图,大数据区域公共卫生技术架构,重点解决 EHRView问题 采用Lambda 混合架构来处理实时数据和历史数据 实时查询：基本实现全市范围内卫生信息的“两个任何”（在满足业务规范的情况下，任何居民和医务人员在任何联网医疗机构可即时调阅相关有权限的所有历史健康

5、档案），为构建分级诊疗制度奠定了较好的基础。,一阶段 建设规划及具体目标,重点解决 HCMS综合管理系统决策分析问题 加强大数据分析应用，支持业务模式和管理模式创新。整合医疗、医保、医药数据资源，构建“三医联动”数据共享平台，以信息化支撑健康管理、医疗服务、药品耗材供应等业务模式，支撑政府履行行业监管、绩效评价、投入补偿、人事薪酬等管理职能。通过数据挖掘和统计分析，实现从医院到科室、医生的全程递进式监管。,二阶段 建设规划及具体目标,强化运营绩效考核管理、资源调配技术支持 建立医疗健康、公共卫生监管平台，构建大数据多维cube分析应用，形成分析图表，预警模型等，为管理决策提供参考和支持依据。通

6、过对大数据平台的搭建，并生成智能多病种、人群、健康维度数据模型，帮助卫生管理部门在疾病防御、健康管理、居民体质管理、疾病预防等领域实现全面、准确、实时、智能的大数据运营管理决策平台。将考核结果与医院绩效、班子绩效、员工绩效等挂钩，发挥好考核指挥棒作用。 数据发挥价值，辅助决策 通过分析管理层的业务需求，结合已有数据分析、挖掘，定制KPI统计、财务分析、科室RIO等多个挖掘仪表盘，有效的支撑管理层的决策支持。,二阶段 建设规划及具体目标,区域卫生辅助运营决策,区域慢性病预防和控制,区域慢性病预防和控制,区域公共卫生搜索引擎,区域卫生疾控预警,重点解决 数据质量监控问题 1. 解决数据重复、重复上

7、传数据问题 2. 重点是加大对公立医院的监管评价，利用信息化手段， 对市属13家公立医院的资源利用和服务产出（服务质量、病种难易度、病种费用、收支结构、患者满意度等指标）进行评价，并作为公立医院财政拨付、医保支付、可分配总额核定的依据，建立政府对公立医疗机构的外部治理机制。 3. 引导公立医院走控制规模、提高效率、节能降耗、控制成本、提高病种难度系数的内涵发展道路。,三阶段 建设规划及具体目标,六、大数据医疗科学研究平台,科研分析应用,医学科研,卫生经济学,医疗质量监管,个性化医疗,个人健康,医保监管,医保精算,HIS,CIS,EMR,服务总线,HL7引擎,患者统一标识,结构化文档,非结构化文

8、档,访问控制,知识库引擎,字典服务,数据 中心,手麻,半结构化文档,隐私保护,PACS,药学研究,移动医疗,科研分析平台,关联分析,聚类分类,预测分析,异常检测,应用场景,基于医疗大数据建立疾病、症状、科室、药品等信息之间的关联关系，构造医疗知识图谱，称为“疾病星系图”,核心价值 利用大数据发现关联关系 基于大数据量化医疗知识,疾病探查 用户自诊,辅助诊断 辅助挂号 辅助开药,辅助诊断、辅助挂号,七、医疗健康大数据产业链,产业链各方服务,针对大数据平台与各数据源提供方提供跨体系、综合性大数据分析服务和产品的支持。 针对医院和各级医疗机构，提供数据罗盘产品，帮助他们分析运营状态，预测医院财务状况

9、和发展能力，并提供针对性的运营优化策略； 针对卫生管理部门，提供数据领航、公卫分析师等多个数据产品，帮助他们进行卫生数据分析和决策支持服务。 针对其他数据使用方，提供医疗魔方等数据分析平台，让他们自己提交数据分析、集成、挖掘任务。在数据的宝藏中， 全民挖掘医疗数据价值，通过一系列技术和分析方法帮助提升患者体验，提升医院运营效率。,基于患者画像的互联网服务,基于大数据分析的用户画像技术，使得卫生管理部门能够给患者提供个性化定制服务 全过程价值链的用户数据-包括就诊、检验、影像和物流等所有有关数据都可以引入患者画像的建模过程，这样一来可以精确描绘用户的全方位特征 定义用户的特征，覆盖用户基本属性、家族病史、历史病史、历史检验、心理特征、兴趣偏好等多个方面 患者画像使得App搜索、推荐、广告等营销系统能更加智能地服务用户，针对用户的属性特征、性格特点或行为习惯，结合用户行为的上下文分析，陈列或推荐符合该用户偏好的医疗服务,DT时代 数据驱动管理 知识创新医疗,