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神州医疗多模态医学数据湖,助力医疗数据有效应用及临床研究发展
2023-09-14 分享:

面对多源异构的医学数据,单一模态的数据分析已经难以满足临床科研需求,单模态正在向多模态大数据融合发展。神州医疗将大数据与医疗深度融合,打造了新一代多模态大数据应用平台。基于多模态医学数据湖,可以融合、治理、分析包括临床、影像、病理、基因、波形、监护、脑功能等在内的全模态、多类型数据,提升医院精准诊疗能力及临床科研创新效率,快速进入多模态大数据医疗的时代。


特色优势


神州医疗多模态医学数据湖可以利用自动化的数据汇聚,标准化的数据治理,精细化的数据管理,形成医学数据资产,支持医院和卫健委各类业务开展,助力消除数据孤岛,实现数据互联互通,辅助提高医院临床能力、科研水平和运营能力等。


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特色一:系统涵盖ICD、SNOMED CT、LOINC等国内外主流术语体系,通过神州医疗自有的DHCDM模型,将临床信息集中存储和治理,数据类型包括多种来源的结构化和非结构化数据。包含:电子健康记录(EHR)、电子病历(EMR)、HIS系统数据、LIS系统等临床数据;CT、MRI、病理等影像数据;FASTQ、VCF等基因测序数据;院内运营管理数据等,神州医疗通过“1+1+X+N”湖仓一体的多模态医学数据湖,实现各种医院数据的采集、解析、清洗、标化、NLP、质检整合、分析、挖掘、应用等,帮助各类医疗数据转化为高质量数据资产。

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特色二:解决医疗数据质量问题。神州医疗多模态医学数据湖通过一系列的质检规则,以标准化、自动化和系统化的方式进行数据质量评估和质量改善。通过医疗数据质检,可以提高医疗机构的数据质量、促进数据共享和互通、促进临床研究和数据驱动的医疗发展。同时,医疗数据质检还有助于提升医疗水平、提高医疗效率、减少医疗风险和降低医疗成本。


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特色三:确保医疗数据的真实性、完整性、可靠性和安全性等,防止信息篡改和误用,并对全治理过程进行溯源。医疗数据溯源可以帮助保护患者隐私和数据安全,提高医疗信息的可信度和准确度,防止医疗欺诈和虚假数据的出现。神州医疗多模态医学数据湖对每个治理流程中的诊疗数据打标签,实现自动化全流程溯源,从而提高医疗信息的透明度和可靠性,避免医疗数据造假和篡改等;保证医患之间的信任关系,提高患者对医疗系统的信任和满意度;优化了医疗资源的分配和利用,提高医疗服务的效率;为科学研究提供准确的数据源和研究对象,促进医学科学和技术进步。


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特色四:保障医疗数据安全。神州医疗多模态医学数据湖使用数据加密技术来防止数据泄露和黑客攻击,对所有隐私数据进行脱敏处理,确保医疗数据只能被授权人员访问:一方面向员工提供安全培训,以提高法律意识、道德标准,以及对数据保护措施、网络攻击等潜在威胁的认识;另一方面持续监测网络活动,及时发现和处理潜在的漏洞和问题,提高数据安全。

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应用价值

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改善疾病预测和公共卫生事件预测。通过收集和分析医疗领域的数据,能够从大数据中发现疾病的规律和趋势,预测流行疾病的发生、传播和趋势,提高疫情防控的能力。


优化医疗资源配置多模态医学数据湖可以对患者的就医情况进行分析,预测各类医疗资源的需求量和优化使用方案,提高资源利用效率。


个性化医疗服务。通过对患者数据的收集和分析,多模态医学数据湖可以建立患者健康信息档案,为医生提供更加精准的个性化医疗服务,提高诊疗效率。


提高临床决策水平多模态医学数据湖通过对临床数据的分析和挖掘,可以帮助医生更好地分析和判断病情,制定更加科学的治疗方案,提高诊疗水平。


推动医疗科学研究多模态医学数据湖能够整合和管理各种医学数据,为研究人员提供数据支持,推进医学科学研究的发展。


大数据技术中心供稿

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