智慧医疗网络解决方案

前言：想要写出一篇令人眼前一亮的文章吗？我们特意为您整理了5篇智慧医疗网络解决方案范文，相信会为您的写作带来帮助，发现更多的写作思路和灵感。

智慧医疗网络解决方案范文第1篇

城云科技致力于成为中国领先的城市专有云建设商和城市云服务运营商，力求以高质量的云服务助力中国智慧城市建设，真正将智慧注入城市DNA。

打造创新型智慧城市发展模式

城云科技作为智慧城市建设的领军企业，深度参与了多个智慧城市规划和建设工作，在杭州率先推出了智慧城管、智慧社区、城市公共信息服务等智慧城市应用服务。

城云科技倡导技术创新，注重合作共赢，先后引进了国际领先IT企业的先进技术和管理理念，引入了国内高校浙江大学的研发力量和人才资源，组建了一支高素质的研发队伍，形成了一套完备的“产―学―研”技术创新体系。目前，城云科技研发了智慧城市公共服务云平台，形成了平台+应用+服务一体化的完整城市云架构，可为政府和企业客户建设私有云和行业专有云。同时，城云利用云计算、大数据、物联网、移动互联网等新一代信息技术，可为企业和政府提供完善的云计算解决方案。

高质量“面对面”协作服务

视频协作云作为城云科技的主力产品完美地阐释了“天涯若比邻”的概念，它是融合高清视频、语音、网络会议的新一代商用协作云服务，为客户提供随时随地随享、安全可靠的高清视频会议服务和跨企业、跨区域、跨终端、跨网络、跨平台的“面对面”协作服务。

城云视频协作云服务使会议不再受地域、网络、硬件的限制，客户无需进行专门的部署，就可通过各种终端，在任何时间和任何地点，以访问宽带互联网或数据专线的形式即可加入会议，企业用户也可轻松构建容纳多人参会的虚拟会议室召开会议，营造多方互动的视频协作会议环境，使沟通交流效果倍增。

目前，城云视频协作云已成功应用于多个行业，收效显著。在教育行业，我们与浙江大学展开合作，通过部署视频协作云充分满足了其跨部门、跨校区、跨学校之间的教学、科研和管理上的实时视频沟通需求，实现了便利而高效的协作化教育；在医疗行业，我们将有机会通过覆盖10000个社区医疗网点的协作医疗体系，帮助患者及时得到专家诊疗和养护意见，有效降低其护理及康复成本，同时帮助医院及社区合理利用医疗资源；在金融行业，城云为银行、证券等金融行业客户提供安全、便捷的统一协作服务，联结客户、商户、理财经理和理财中心，时时沟通，并进行数据传输和共享。

贴心应用惠及民生

解决市民生活难题、提高市民生活幸福度无疑是智慧城市建设中的一块重要内容。城云科技以便民、利民的角度倾力打造“贴心城管”APP与“智慧云社区民情E点通”APP两款智慧应用让市民从点滴体验智慧生活。

“贴心城管”是一款在智慧城管的建设大背景下，为打造服务型政府，深化全民共管，以民生诉求为导向，进一步完善社会参与机制而开发的市民互动服务终端应用。

目前，此款应用包括“我来爆料”、“找找车位”、“机构分布”、“城管动态”、“便民公告”、“便民服务”、“找找公厕”、“每日一题”、“停车未缴费”、“人行道违停”共10个功能模块，不但可以让市民参与城市管理，还可以为市民提供各类公共服务信息的查询服务。

以“找找车位”为例，它是为缓解当前杭城“停车难”问题而特别开发的应用，可以为市民提供泊位信息实时查询、泊位路径诱导等功能。市民打开应用即可定位当前位置，并显示出周边道路上的车位信息，包括停车地点名称、车位空闲情况、收费价格、距离等信息。选中目标地点后，点击开始导航，便可利用轻松找到目的地。

“智慧云社区”是在“智慧城区”建设的整体框架下，以贴近群众和服务信息化为出发点，通过创新基层组织工作方式和服务理念，搭建的集社区办事、信息推送、社区交流、问题解决、便民应用于一体的线上社区管理和服务平台，可以实现居民群众各种诉求“随时表达、快速反应、及时解决、有效跟踪”，重点解决联系服务群众“最后一公里”的问题。

“智慧云社区民情E点通”自今年8月上线运行以来，用户下载量已达4000余人次。它设有“我来爆料”、“爱心接力”等版块，“我来爆料”涵盖拍照视频、卫星定位、即时呼叫等功能，居民可随时随地上传民情民意和问题诉求，运行管理平台根据案卷性质交由街道各科室和区“平安365”社会服务管理平台进行“内部流转”或“外部联动”处理，截至目前，累计上报案卷6685个，其中95%已结案。

“爱心接力”可将读报陪聊、家政服务等居民诉求通过微心愿进行，由辖区党员、热心居民认领，任务完成后给予相应积分奖励，并折算成先锋指数，在“榜上有名”版块中排名显示；此外，整合党员特长、服务时间等信息，居民可通过搜索定点联系寻求帮助。截至目前，已微心愿1022个，认领微心愿423人次。

全方位的云应用服务

针对智慧城市体系，基于城云IaaS及PaaS核心云平台，城云面向城市级客户、行业大客户及中小企业客户提供全方位的云应用服务，包括视频协作云、互动媒体云和智能无线云等基础类云应用服务，并面向垂直行业和专业领域提供城市管理、智慧社区、城市公共信息服务等云应用服务。城云的云平台产品及云服务现已覆盖政府，金融、教育、医疗、交通等领域。

城云丰富的云应用服务在一次次的实践中日趋完善，并得到了客户的广泛好评。成功案例中不乏为国内三大门户网站之一的网易构建基础架构云平台Web2.0应用系统，有效解决其硬件资源使用率不高、业务扩展部署困难等问题。

进一步助力中国智慧城市建设

智慧医疗网络解决方案范文第2篇

关键词：医疗大数据；生命科学数据；精准医疗

Abstract：At present， the application of big data technology in the medical field has received wide attention. However， the discussion of medical data is more a continuation of the previous medicine statistics， medical data mining method， and no consciousness to with big data technology in the medical field of application is for the medical industry bring a revolutionary change. We introduce the four part of the medical data， analysis of the current situation of medical data in various fields of life sciences， point out that Life Sciences data is the core of the medical data. A case study is applied in scientific research and clinical treatment. The problems and solutions in the research of medical big data are summarized.

Key words：Medical big data；Life Sciences data；Precision medical

随着大数据技术快速发展，如何利用大数据技术实现医疗数据的存储，分析，传输是医学信息领域研究的热点[1]。近年来，随着"36212工程"等改革工作的推进[2]，国内医疗信息化程度不断提升，区域医疗，医疗集团等新兴医疗组织不断涌现，随之而来的是大量的医疗数据，如何利用这些医疗数据是摆在医学信息研究人员面前的难题。

目前关于医疗大数据的研究更多是延续以往的医学统计，医学数据挖掘的思路，大部分研究人员并没有意识到随着大数据技术在医疗领域的应用深化，对医疗体制改革，打破垄断机制重要作用。本研究整理了近年来医疗大数据的研究成果，提出以生物科学数据为主的医疗大数据建设方案。

1医疗大数据的来源与组成

综合国内外研究的结果和观点，我们认为现阶段医疗大数据主要来自于以下四部分：临床数据，医疗费用数据，个人行为数据，生命科学数据。

1.1临床数据 临床数据主要来自于各类现有的临床信息系统（CIS），电子病历（EMR），健康档案（HR）等，主要是在诊断，治疗，随访过程中产生的血压，血糖等个人体征信息。此类数据可以应用于临床决策支持，临床数据对比，药品研发，地方病治疗，基础医学等领域的研究[3]。

目前临床数据特点是数量大，范围广，相关研究较好的一类数据，被视为主流的医疗大数据构成。然而此类数据研究主要的挑战是数据的标准化程度不高不易进行后期数据分析处理，数据分散在各类医疗机构中，难以获取，数据质量差，可靠性不高等问题。综上，除去部分信息化程度高，标准化好的临床数据可以作为医疗大数据的研究对象，大量的临床数据由于自身的局限性短期之内难以发挥自身的价值。

1.2医疗费用数据 医疗费用增长过快是世界范围的问题，目前还没有有效的方法来抑制医疗费用的增长。随着老龄化社会的到来，此问题将愈发严重。现阶段造成医疗费用增长过快的原因很多，其中医院方在以药养医的医疗体制下激励医护人员开更多的处方，做更多的检查来获得利益，患者方由于现行的医疗保险体制的不公平性导致部分患者负担的医疗成本较低刺激了不必要的需求，进一步加剧了医疗费用的不合理增长。

医疗费用的研究一直是医学信息研究的难点，意义重大困难突出。首先是医疗费用数据不公开，导致相关的研究只能分析过去几年甚至十几年前的医疗费用数据，时效性差，无法准确反映正在出现的问题。其次是方法过于简单，医疗保险机构掌握医疗数据，但是对过度医疗行为的识别方法，惩罚机制等的设计简单粗暴，缺乏科学的论证。医学信息研究人员熟悉方法，但是缺乏开展研究的数据，只能望而却步[4，5]。

医疗大数据的特点之一就是实时性，通过实时收集，分析各类医疗数据，以及通过应用各类方法可以及时发现过度医疗行为，以数据为证据配合临床路径等相关医疗行为监督体制，纠正过度医疗行为。需要指出的是这类研究和应用初期会受到来自医院，医护人员和患者的抵制，而这也是开展此类研究的难点所在。

1.3个人行为数据 个人行为数据主要来自于类社交网站，购物信息，WEB点击等个人在虚拟空间留下的痕迹。结合健康档案，临床数据，个人行为数据可以挖掘特定人群的生活模式和疾病风险之间的关系，从而为地方病，流行病，职业病预防和治疗，相关药品研发，用药提供指导。

目前个人行为数据是一个新兴的数据源，相关的研究开展的较少，突破了现有的医学信息研究领域。但是随着大数据研究的深入，此类数据的重要性将愈发明显。目前电子商务领域对消费者行为的研究和应用开展较好，在消费行为预测[6]，消费模式分析都取得很好的成果[7]。而医疗大数据领域开展个人行为的研究可以借鉴其他领域的经验和方法，这也是互联网，电子商务等新兴行业同传统的医疗行业结合切入点。

1.4生命科学数据 现代生命科学以中心法则为起点，经过基因测序，RNA干扰，基因编辑等几次大的创新，目前已经产生了空前规模的数据，发展一套完备的数据分析技术。生命科学数据具有数据量庞大，结构复杂的特点。现阶段的生命科学数据有代表性数据库主要包括生物医学文献数据库Pubmed，基因序列数据库Genebank，蛋白质序列数据库PIR，疾病数据库OMIM，药物数据库Drugbank，通路数据库KEGG等一次数据库以及在此基础上构建的种类繁多的二次数据库。除此之外随着生命信息研究不断深入千人基因组计划，宏基因组，各类组学的研究都正在产生海量的数据，如何存储，处理，分析这些数据毫无疑问是大数据技术研究范畴。

利用生命科学数据诊断和治疗疾病，已经逐渐从实验室开始走向商业化，目前已经开展了无创产前基因检测等项目。

1997年香港中文大学卢煜明团队发现胎儿脱落的DNA能直接进入母体血浆，进而可以通过检测母体外周血中的胎儿DNA的方法检测胎儿是否患有唐氏综合征，地中海贫血等遗传疾病，从而开启了无创基因检测在产前筛查中的应用[8]。进过多年研究，无创产前基因检测已经实现商业化[9]。如何利用不断出现的测序数据和技术，预防疾病，完善健康信息管理，实现精准医疗等内容将是医疗大数据未来研究的主要方向[10]。

2医疗大数据数据挖掘平台设计

医疗大数据由于自身特点，需要有不同于传统的技术。目前主流大数据的技术包括了大规模并行处理，分布式数据库，NoSQL和可扩展的存储系统等技术等[11]。医疗大数据的特点决该领域的研究必然是多学科交叉。

根据现有的大数据技术，结合医疗大数据的特点我们设计基于Hadoop的医疗大数据平台，该平台采用了目前主流的大数据解决方案，其中包括数据获取，数据存储，数据导入，数据分解等部分，见图1。

3应用案例

随着高通量的生物分子识别技术进步，为人类研究癌症提供了大量的多组学数据。原癌基因癌变，抑癌基因和修复基因发生突变导致失活是正常细胞向癌细胞转化的关键因素。然而癌症基因中组合遗传变异的复杂性导致识别癌症相关模块以及描述其生物学功能成为很大的挑战。

研究利用多种遗传变异因素设计了多因素介导的功能失调癌症网络核心模块识别平台用于研究多因素对癌症发生发展的影响。平台采用Hadoop分布式存储技术存储多维基因组数据（DNA突变、拷贝数变异、甲基化、基因表达和microRNA表达谱等）；利用R语言开发核心模块识别程序；采用RHIPE技术连接数据和R程序；采用JAVA实现WEB界面和数据可视化。实现癌症数据的存储，传输，识别，可视化等一系列工作，从而为癌症的诊断，精准治疗提供基础，见图2。

4展望

现阶段国内医疗大数据的研究与应用已经落后于其他行业，既有医疗数据标准不统一，获取困难，数据质量差等客观因素，而研究人员对医学信息自身的理解，对将医学问题与新兴技术结合的能力，对学科交叉的认识都存在不足。

解决上述问题，需要以高质量的临床数据和生命科学数据为核心，以行为数据，诊疗费用数据为辅助结合大数据技术开展部分示范性的工作，引导医疗大数据从科研到应用的转变。

参考文献：

[1]汪鹏，吴昊，罗阳，等.医疗大数据应用需求分析与平台建设构想[J].中国医院管理，2015，35（6）.

[2]尹聪颖.国家卫生信息化"十二五"规划从"35212"变成"36312"[N].中国数字医疗网，2013，09，04.

[3]罗旭，刘友江.医疗大数据研究现状及其临床应用[J].医学信息学杂志，2015，36（5）.

[4]李学沧，白雪峰，刘跃娟，等.异常医疗行为识别研究[J].智慧健康，2015，1（2）.

[5]楼磊磊.医疗保险数据异常行为检测算法和系统[D].浙江大学，2015.

[6]樊志文.顾客消费行为预测--基于RFM与灰色GM（1，1）模型的研究[J].经营与管理，2015，2.

[7]杜春娥.O2O模式下餐饮外卖市场大学生消费群分析--基于河北师范大学的实证研究[J].新闻知识，2015，04.

[8]张军，卢煜明.血浆（清）游离核酸的临床应用[J].临床检验杂志，2002（20）.

[9]季修庆，林颖，，等.无创产前基因检测在血清学筛查结果为高风险的非高龄孕妇中的应用[J].临床检验杂志，2015（02）.