云计算和大数据助力医疗协同

云计算和大数据的概念刚出来时,有人曾认为是云山雾罩、不知所云,但如今,云计算与大数据正拨开层层浮云,显示出其难以阻挡的发展势头,落地到各项行业应用中,助力企业发展、提升人民生活,医疗行业就是其典型应用。

云模式实现医疗信息互联互通

“看病难”一直是中国老百姓最为头疼的难题之一,而“看病难”归根结底是由于医疗资源的相对不足,要解决此问题就需要增加医疗资源的供给,而除了医疗配套设施等的增加外,提高医院的工作效率也是重要措施。云计算和大数据恰好就可以解决该问题。

黑龙江省哈尔滨市方正县作为一个26万人口县市,拥有乡镇卫生院8家,村卫生室128家。各医疗卫生机构的信息化建设资源分布不均、水平参差不齐:一部分为信息化建设有一定基础、部分功能尚需提升完善的医疗卫生机构,但受客观条件的限制,诸如LIS、PACS等检验影像系统、合理用药、电子病历等系统还未建设,;一部分为信息化建设基础较差、整体需要全面提升改造的医疗卫生机构,如城市社区卫生服务中心还在建设当中,城区居民的电子健康档案还没有建立,乡镇卫生院和村卫生室信息化程度薄弱等。

由于信息系统各自孤立,无法实现全县区域内卫生信息资源的共享和信息的互联互通。乐辰科技对此现状提出了其智慧医疗方案产品“乐辰区域卫生信息管理平台”,该平台以云计算为基础设计构建区域卫生信息管理综合系统,核心内容包括:基层医疗卫生管理信息系统、区域卫生信息管理平台、数字化医院解决方案、新农合市级管理平台、远程诊疗管理系统,以及云计算数据中心等。

通过该平台,患者可以实现网络预约、异地就诊、医疗保险信息即时结算;医疗机构之间能够实现的同级检查结果互认,节省医疗资源,减少患者重复检查和检验的负担。这不仅实现了各种医疗信息的互联互通,提高了医疗效率,也使得医疗机构的硬件设备成本及相应的维护投入大幅降低。

医疗大数据蕴含价值与挑战

医疗行业的大数据不仅量大且繁杂,其中蕴含的信息价值也是丰富且多样。据了解,医疗大数据的来源主要包括四类:一是制药企业和生命科学;二是临床决策支持和其他临床应用,包括诊断相关的影像信息等;三是费用报销、利用率和欺诈监督;四是患者行为、社交网络。相应的,这些大数据均蕴含相当的价值。

虽然对其进行有效的存储、处理、查询和分析,就可辅助临床医生做出更为科学和准确的诊断和用药决策,或帮助医院根据患者潜在需求开发全新个性化服务及自动服务,甚至于帮助相关研究机构突破医疗方法和药物革新,或支持地区甚至全国医疗行业主管部门优化医疗资源及服务配置。

但也有数据统计,在目前的医疗行业,寻常一张CT扫描图像,就含有约150MB的数据;一个基因组序列文件大小约为750MB;标准的病理图的数据量则大得多,要接近5GB。如果将这些数据量乘以人口数量和平均寿命的话,仅一个社区医院累积的数据量,就可达数TB甚至数PB之多,而且其中还富含图像、视频等非结构化数据,更勿论规模更大的医疗机构,甚至是地区医疗主管部门汇集的数据集。

英特尔全球医疗解决方案架构师吴闻新介绍:“到2020年,医疗数据将增至35ZB,相当于2009年数据量的44倍。其中,影像数据增长最快,其次是EMR电子病历数据。”

大数据提升业务分析效率

如何将海量、复杂的数据的存储、处理和保护成本降至最低,同时还能对此进行实时或准实时的处理、秒级的查询需求响应以及智能、深入的分析,却面临着重重挑战。其中“入门”第一关,就是大数据集的存储、处理和查询难题。

时间: 2024-10-02 12:41:14

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