【智慧医疗】医疗行业数据可视化平台建设解决方案

   医疗行业的发展面临着各种挑战，例如，运营低效、不能协同医疗、数据孤岛太多、数据不统一等。大数据的出现，助力医疗行业高效地解决当前面临的难题，有力地推动了卫生部强调的医疗、医改、医保三轮驱动，依靠数据作为链条，预防为主、防治结合，建成一体化的医疗服务体系。

一、医疗行业现状

   随着信息系统的发展，医院各类信息系统建设已相当完善，如HIS、CIS、PACS 、LIS、EMR、收费管理系统、药房管理系统、床位管理系统、血库管理系统等。

   但像辅助医疗、院长决策支持系统、临床决策支持系统、绩效考核系统等更高级的应用，即便是发达地区的重点医院，应用率也是极低的。

   为了管理决策，医院统计科、信息科依然过度依赖人工，基于传统方式做统计工作，造成工作负荷大，数据更新效率低、决策信息滞后，难以将数据价值最大化。

   管理决策层，整天面对信息科，统计科上报的众多固定报表，难以真正发现数据背后的价值。

二、医疗行业目前遇到的问题

1. 海量数据

   医院业务系统产生了海量数据且数据增长速度越来越快，导致数据查询及报表生成速度变慢，使用率也不高，是垃圾还是价值？该如何管理利用？

2. 数据认知

   大多数传统HIS中，已有简单的分析统计图表，但数据格式比较单一，灵活性差，交互性低，管理者难以对全院数据有很好的认知。

3. 管理决策

   管理决策时，不能迅速从医院大数据中提取关键数据，以数据驱动智慧医疗，只能通过统计科、信息科上报的统计报表及各个离散系统中的统计报表进行管理决策。

三、医疗数据可视化总体架构图

整个系统分为三个层面：

1. 数据层：整合医院信息系统，打破信息孤岛，实现数据共享。

2. 建模层：根据数据决策层、管理层、执行层关心指标不同，建立不同分析主题集市。

3. 业务层：梳理医院业务流程，将分析结果推送至展现层。

   A. 围绕医生，就医生用药、医生与特定疾病、医生自身的习惯等角度进行数据分析挖掘，优化医生决策，提高服务水平。

   B. 围绕患者，就患者自身因素、就诊疾病史、药品依赖关系等角度进行数据分析挖掘，提高医院核心竞争力，优化医患管理。

   C. 围绕疾病，就疾病耐药性、医生对疾病处理方法、疾病异常指标与患者关系等角度进行数据分析挖掘，从容应对“异常”疾病

   D. 围绕药品，就药品对检查或者化验指标的影响、药品对特定疾病作用、药品对患者的影响等角度进行数据分析挖掘，辅助医生合理用药。

   E. 围绕医疗从业者，就关注问题、科研成果等角度进行数据分析挖掘，提高临床研究水平。

   F. 围绕医患管理，有效解决医患双方信息不对称及挂号、候诊、收费队伍长，看病时间短的“三长一短”问题。 

   G. 围绕医院，就核心关注指标、KPI绩效考核、记分卡等角度出发进行实时预警监控，提高医院核心竞争力。

4. 展示层，以丰富美观的图表展现方式，灵活多变的交互方式，将分析结果呈现给决策层。

四、医疗行业大数据可视化建设找谁好？

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