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    解決方案

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    智慧醫療應用層解決方案

    新技術的出現不斷的給與行業新的活力,也在不斷的解決行業問題,智慧醫療作為當下熱門的話題之一,有力的推動醫療行業高效地完善自身,是醫療、醫改、醫保三輪驅動的引擎,依靠大數據作為鏈條,預防為主、防治結合,建成一體化的智慧醫療服務體系。下面我們就看看智慧醫療行業解決方案吧!


    智慧醫療解決方案

    行業現狀


    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、CIS、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。但像輔助醫療、院長決策支持系統、臨床決策支持系統、績效考核系統等更高級的應用,即便是發達地區的重點醫院,應用率也是極低的。

    為了管理決策,醫院統計科、信息科依然過度依賴人工,基于傳統方式做統計工作,造成工作負荷大,數據更新效率低、決策信息滯后,難以將數據價值最大化。管理決策層,整天面對信息科,統計科上報的眾多固定報表,難以真正發現數據背后的價值。

    目前遇到的問題


    1、海量數據

    醫院業務系統產生了海量數據且數據增長速度越來越快,導致數據查詢及報表生成速度變慢,使用率也不高,是垃圾還是價值?該如何管理利用?

    2、數據認知

    大多數傳統HIS中,已有簡單的分析統計圖表,但數據格式比較單一,靈活性差,交互性低,管理者難以對全院數據有很好的認知。

    3、管理決策

    管理決策時,不能迅速從醫院大數據中提取關鍵數據,以數據驅動智慧醫療,只能通過統計科、信息科上報的統計報表及各個離散系統中的統計報表進行管理決策。

    支持多源數據連接,匹配豐富應用場景

    智慧醫療應用層解決方案

    把整體系統分為四個層面:

    1、數據層:整合醫院信息系統,打破信息孤島,實現數據共享;

    2、建模層:數據決策層、管理層、執行層關心指標,建立不同分析主題集市;


    3、業務層:梳理醫院業務流程,將分析結果推送至展現層;

    A、圍繞醫生,就醫生用藥、醫生與特定疾病、醫生自身的習慣等角度進行數據分析挖掘,優化醫生決策,提高服務水平。

    B、圍繞患者,就患者自身因素、就診疾病史、藥品依賴關系等角度進行數據分析挖掘,提高醫院核心競爭力,優化醫患管理。

    C、圍繞疾病,就疾病耐藥性、醫生對疾病處理方法、疾病異常指標與患者關系等角度進行數據分析挖掘,從容應對“異?!奔膊?。

    D、圍繞藥品,就藥品對檢查或者化驗指標的影響、藥品對特定疾病作用、藥品對患者的影響等角度進行數據分析挖掘,輔助醫生合理用藥。

    E、圍繞醫療從業者,就關注問題、科研成果等角度進行數據分析挖掘,提高臨床研究水平。

    F、圍繞醫患管理,有效解決醫患雙方信息不對稱及掛號、候診、收費隊伍長,看病時間短的“三長一短”問題。

    G、圍繞醫院,就核心關注指標、KPI績效考核、記分卡等角度出發進行實時預警監控,提高醫院核心競爭力。

    4、展示層:以豐富美觀的圖表展現方式,靈活多變的交互方式,將分析結果呈現給決策層。

    智慧醫療價值


    1、基于醫療大數據分析平臺,決策層、管理層可能洞察全院運行狀況。

    2、從容應對醫院迅速增長的數據,基于明細數據,任意業務的計算及展現,均可達到秒級響應。

    3、業務部門都能做部分自服務分析,以滿足醫療探索分析需求。

    4、能夠快速響應新的分析需求和變化,提高工作效率。



    智慧醫療應用層解決方案基于一站式大數據分析平臺,為醫院管理決策層、管理層洞察全院運行狀況,從容應對醫院迅速增長的數據,基于明細數據,任意業務的計算及展現,均可達到秒級響應,同時為業務部門提供自服務分析,以滿足醫療探索分析需求。


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