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科研数据中心建设方案

打造研究性医院科研数据中心，开启临床科研新篇章

智慧科研大数据平台
临床科研数据治理与数据分析全方位解决方案，完美适配科研应用全场景，助力科研成果转换

大数据底层架构

多源异构数据集成

数据标准化及质量管控方案

主数据管理方案

数据安全管理

机器学习/人工智能

病历全文检索

应用体系管理

科研数据中心架构

对数据进行规范整合：从物理层、业务层、标准层开展治理，从而更好的进行数据的“规”和“治”，通过“治”好的数据，开放到应用，达到“用”的目的。同时，以用带治，形成闭环。

数据层
数据治理层
数据应用层
新建
科研数据库
HIS数据库
LIS数据库
EMR数据库
...
标准层
业务系统盘点
数据源抽取
自上而下
自下而上
数据字典 规范管理
标准字典
结构化归一
知识库
专病数据集
人工智能
学习模型
业务层
业务数据 目录管理
患者信息
病历信息
处方/医嘱
检验检查
业务
数据模型
物理层
元数据 管理
数据标准
命名标准
模型标准
设计规范
标准映射
推荐/发现/关联
应用集市
查询检索
API管理
科研决策
BI大屏
队列研究
随访管理
自动取数
自助分析
分析发布
数据目录管理
数据脱敏管理
自动化
结构化
数据目录服务
专科专病
数据库
实施路径
数据规划
根据医院信息系统建设情况，规划制定科研数据中心建设步骤与对应节点
规划阶段
信息化系统对接
业务系统规划
...
数据集成
采集物理库
采集数据特征
采集数据关系
采集文档模型信息
...
数据治理
业务属性
管理属性
打标签
自动映射
...
数据目录构建
主目录体系构建
数据归类到主目录
目录权限设置
查询检索
数据集成
定义数据抽取模型，整合院内不同数据来源，通过ODS在业务系统和数据仓库之间形成一个隔离层，保障业务系统的稳定性
数据同步ETL工具
数据治理
通过给病历数据定义多种规则和算法，可以批量扫描数据，自动将数据进行标签分类。通过标签找到特定的数据，机器学习辅助自动结构化归一，节省大量人力。
数据标准
规范
物理
数据字段
推荐标准
推荐标准
推荐标准
推荐标准
推荐标准
推荐标准
推荐标准
推荐标准
推荐标准
推荐标准
推荐标准
...
自动合规检查
数据360
标准化诊疗数据全览包括门诊/急诊/住院/体检，可视化BI数据概况趋势，同时可以通过建档患者主索引（EMPI）浏览患者全周期诊疗数据
科研驾驶舱
基础数据
诊疗数据
数据质量
检索查阅
知识图谱
科研服务
功能亮点
01

结合HL7等国际医疗信息标准，实时汇总更新患者在院前、院中、院后随访数据，实现资源共享，为全院医疗管理提供数据支持。

02

基于语音、语义、视角、知识图谱等人工智能技术，帮助医院快速构建专科专病数据平台。

03

支持医疗健康大数据分析，为患者提供精准就医、为医生提高就诊效率、为管理者提供决策支持。

04

集临床、管理、随访于一体的院级专科专病数据平台，提升医院工作效率，增强临床与科研实力，提高患者满意度，助力医院信息化发展。

应用价值

  • 数据平台

    采用大数据、人工智能等技术，打造院级专科专病数据平台。

  • 数据整合

    为医院构建集科研随访于一体的医疗服务体系，汇集医院各类医疗数据。

  • 数据互通

    实现各系统之间的互联互通。

  • 数据应用

    满足医院科研数据分析、临床诊疗、运营精益管控、临床辅助决策支持等业务的需求。

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