区域卫生大数据平台建设方案

单击此处编辑母版标题样式,单击此处编辑母版文本样式,第二级,第三级,第四级,第五级,*,*,单击此处编辑母版标题样式,单击此处编辑母版文本样式,第二级,第三级,第四级,第五级,*,*,区域卫生大数据平台建设方案,区域卫生大数据平台建设方案,背景,建设思路及总体目标,创业软件浙大研究中心介绍,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,背景 建设思路及总体目标 创业软件浙大研究中心介绍 当前存在,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,去年以来，国务院医改办、国家卫生计生委加强医,根据,2016,年深圳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：,2016,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,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,根据2016年深圳市医管中心努力构建医疗卫生高,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.,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,针对传统的医疗、公卫健康数据平台中数据量太,创业公卫大数据平台应用架构,创业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,1.EHRView查询与搜索问题 数据响应慢、延迟大，导致,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,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。,管理与决策平台升级分三阶段建设开展：1.解决EHRVi,传统,区域卫生平台系统架构工作流程图,公共卫生数据,资源库数据,医疗服务数据,数,据,源,ETL,定时上传,中,间,设,备,中,间,业,务,层,EHRView,查询,/,更新,中心库,Oracle/Blob/XML,实际应用业务,中心临时库,Oracle/Blob/XML,应,用,业,务,层,HCMS,综合管理系统,决策支持,数,据,质,量,监,控,前置机,/,终端和服务器,/XML,ETL,定时上传,MPI,处理,统计分析,异构系统数据,.,MPI,处理,传统区域卫生平台系统架构工作流程图 公共卫生数据 资源库数据,大数据,区域公共卫生技术架构,公共卫生数据,资源库数据,医疗服务数据,实时数据,数,据,源,sqoop,存,储,/,计,算,层,实时统计,/MPI,结,果,查,询,层,Mondrian,Kylin,Solr,查询,Service,产,品,数据可视化,/,决策支持,运营报表,/,分析,开放,API,实时流处理,Spark,Streaming,YARN/Hadoop,集群,/HBase,logback-,kafka,离线统计,mr/hive/spark/spark-sql/MPImapping,RESTful https,前置机,/,终端和服务器,/XML,HCMS,综合管理系统,EHRView,查询,/,更新,数,据,质,量,监,控,ETL,定时上传,大数据区域公共卫生技术架构 公共卫生数据 资源库数据 医疗服,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 EHRView问题 采用Lamb,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,重点解决 HCMS综合管理系统决策分析问题,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,强化运营绩效考核管理、资源调配技术支持 建立,区域卫生辅助运营决策,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,区域公共卫生搜索引擎,区域卫生疾控预警,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,重点解决 数据质量监控问题 1.解决数据重复、重复上传数,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,s,数据分析应用成果,基于医疗数据，分析疾病、症状、科室,之间的关联关系，并构建大数据应用,关联分析应用,疾病星系图,辅助诊断,辅助挂号,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,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,0.532,0,.,3,5,6,0,.,3,7,3,0.336,?,疾病探查,?,用户自诊,?,辅助诊断,?,辅助挂号,?,辅助开药,应用场景 基于医疗大数据建立疾病、症状、科室、,辅助诊断、辅助挂号,辅助诊断、辅助挂号,七、医疗健康大数据产业链,七、医疗健康大数据产业链,区域卫生大数据平台建设方案,区域卫生大数据平台建设方案,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。,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、,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,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,感谢聆听,批评指导,感谢聆听 批评指导,