搜索
查看: 1394|回复: 0

如何联通医疗信息孤岛,建立医联体平台

[复制链接]

47

主题

0

回帖

685

积分

高级会员

积分
685
发表于 2017-7-27 17:18:08 | 显示全部楼层 |阅读模式
如何联通医疗信息孤岛,建立医联体平台
                                                        ——将类搜索引擎技术运用到医疗大数据领域


生活或者工作中,遇到什么不懂的问题,第一反应是“问百度”。众所周知,百度是一个搜索引擎,它是基于互联网的信息采集、索引和检索技术的综合运用,极大的便利了广大网民的工作、学习和生活。
试想一下,如果将一个类似搜索引擎的技术运用到各大医院,将各医院的各类临床数据采集、归类并便于检索,会带来哪些改变呢?
“让数据多跑路,群众才能少跑腿”
对于信息化程度不高、医院内各软件系统之间各自为营、互不连通的医院,医生和患者都因此饱受折磨:
对于患者而言,如果做了血液、B超或者CT等多项检查,报告也需要等在各个科室的门口领取,不能在同一报告工作站打印完成,患者需要上上下下跑多次,才能将完整的检查报告拿给医生进行诊断,费时费力。        
而对于医生而言,如果上级医院某科专家前来会诊,主治医生需提前准备好患者的在本院的所有诊断报告、用药处方,但由于医院各科室的数据并未联通到同一平台,主治医生需要在各科室之间来回奔波调报告,而且还有可能漏取,既耽误医生的宝贵时间也不利会诊的顺利开展。
如果能将医院的所有临床影像资料、病理报告、电子病历、用药处方等临床数据全部融合到一起,并通过输入每个患者的识别码就可以将其在本院的所有就诊信息按照入院时间先后发生的临床诊断信息呈现在手机端、PC端、会诊室大屏,实现医院的无纸化、无胶片化管理,将会是一个一举多得的事情:电子化的临床诊疗信息帮医院节省了大量用纸和胶片成本;无需多系统切换调取检验报告,也大大提高了医生的工作效率;同时也解了患者就诊的来回奔波之苦。
除了医院内部的信息整合,建立以医院与医院之间信息的互联互通为基础的区域医疗大数据中心,是落实国家的医联体政策,解决“大医院门庭若市,小医院门可罗雀”的就医怪象,实现基层医院、二级医院、三级医院分级诊疗的前提条件:
1、各级医院之间电子病历、影像诊断、病理报告等诊疗信息的标准化建设与资源共享,真正实现“让信息多跑路,让老百姓少跑路”,是双向转诊渠道畅通的关键所在;
2、通过医疗大数据平台,上级医院经验丰富的医生,可以在线帮助基层医院的医生阅片与诊断,从而逐步提升基层医院的诊疗水平,实现优质医疗资源的下沉;
3、建立在医疗大数据之上的专家会诊,不需要舟车劳顿,各会诊专家在各自医院的远程会诊中心,就可以结合电子病历和各类医学影像资料研究病情、制定手术计划,省时省力;
4、通过定期对医疗大数据进行费用、疾病类型、人力等项目的分析研究,有利于提升医院院长的管理水平,帮助卫计委制定疾病管控计划与居民健康管理指南。
5、通过医疗大数据的建立,与医联体相关的医保业务,能基于对同一病种的分析,得出该病种的通用型诊断处理与诊疗费用范围分析,从而为医保和商业医疗保险的精准控费提供数据支撑。而广大百姓也将因此享受到区域内医保异地报销的实现与便利。
类搜索引擎技术,零接口融合临床数据
现在大多数基层医院、二级医院的现实信息化状况是这样的:各医院都有一定程度的信息化建设,但是由于医院的HIS系统、LIS系统、电子病历系统、PACS系统隶属于不同的软件,而各个软件之间各自为营,需要各软件厂家提供接口才能互相联通,要花费大量的接口费、时间以及调配各软件的实施人员到场,这让许多医院的信息科望而却步。


到底有没有一个类似搜索引擎的技术能突破进入医疗领域大数据时代的壁垒?
博为软件经过多年的研发终于实现异构数据融合技术——一项类似于搜索引擎的临床数据采集、“索引”与“检索”技术,当医院的四大系统开始运行,博为数据集成平台的“机器人”也开始搜集数据,并通过技术手段将采集到的各类数据进行分类、整理并汇集到同一平台,医生只需登录博为101大数据集成中心,输入患者信息,即可了解到他的医嘱、影像、检验等各类临床信息,并且已经成功在宜章、宁乡等地医疗系统落地。


本帖子中包含更多资源

您需要 登录 才可以下载或查看,没有账号?立即注册

×
您需要登录后才可以回帖 登录 | 立即注册

本版积分规则

 
 
大数据行业交流
大数据行业交流
大数据求职招聘
大数据求职招聘
站长电话:
15010106923
微信联系:
hb-0310
站长邮箱:
ab12-120@163.com
大数据中国微信

QQ   

版权所有: Discuz! © 2001-2013 大数据.

GMT+8, 2024-5-14 22:18 , Processed in 0.074297 second(s), 25 queries .

快速回复 返回顶部 返回列表