医疗行业数据仓库

graysun 2013-09-05 10:38:30

医疗仓库数据仓库,那位有啥好建议啊,开贴讨论一下

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graysun 2013-09-08

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这是个好问题, 区域医疗信息化吧

panda19771 2013-09-06

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这话题太 open 了，具体需要在医疗行业数仓的哪些方面展开讨论呢？

提出一个利用领域本体解决数据仓库元数据管理中的语义异构问题的方法，即在局部元数据与领域本体之间建立映射,利用领域本体对局部元数据进行语义集成。最后，在医疗领域数据仓库项目建设中，进行了实验数据分析。结果表明，领域本体方法可以有效地集成数据仓库应用中不同业务部门的异构数据。

【医疗行业研报】医药行业投融资全球数据仓库系列：2021全景概览，医疗服务全面爆发，AI+新器械布局快速提升-20.pdf

详细讲解构建数据仓库和数据挖掘体系的核心方法和技术，以及数据质量控制，行业解决方案，并结合实际项目搭建数据仓库和数据挖掘环境。掌握主流数据仓库和数据挖掘厂商及相关软件产品的操作和使用。课程特点： 1、&...

智能仓库管理系统加速医疗行业自动化转型升级.pdf

医疗大数据仓项目解决方案旨在构建一个集中、统一、高效的医疗大数据存储和处理平台，以提高医疗服务的效率和质量，支持医疗科研和产业发展。以下是该解决方案的主要内容：数据集成与整合：首先，对各类医疗数据进行集成和整合，包括电子病历、影像数据、检验检查结果、药物使用情况等。通过ETL（提取、转换、加载）技术，将数据从各个源系统抽取出来，经过清洗、转换和标准化，加载到数据仓库中。 数据仓库建设：采用分布式存储和计算技术，构建一个高性能、高可用、可扩展的数据仓库。该数据仓库可以存储海量的医疗数据，并提供高效的数据查询和处理能力。同时，采用数据分区、数据压缩等技术，提高数据存储的效率和性能。数据治理与质量保障：建立完善的数据治理体系，确保数据的质量、安全和可靠性。通过数据校验、数据清洗、数据标注等技术，提高数据的准确性。同时，建立数据访问控制和隐私保护机制，确保数据的安全性和隐私性。数据分析与挖掘：利用数据分析技术和挖掘算法，对医疗大数据进行深入分析。通过关联分析、趋势预测、分类和聚类等算法，发现数据之间的潜在联系和规律，为医疗科研和产业发展提供支持。数据可视化与交互：通过数据可视化技术，将复杂的医疗数据以直观的方式呈现出来。通过仪表盘、图表、报告等方式展示数据分析结果，方便用户理解和分析。同时，提供交互功能，让用户可以自由探索数据，发现新的见解和机会。临床决策支持系统：基于医疗大数据仓库，构建临床决策支持系统。通过自然语言处理和机器学习技术，对电子病历进行自动分析和挖掘，为医生提供辅助诊断和治疗方案建议。该系统可以提高医生的诊断准确性和治疗水平。科研支持与产业发展：利用医疗大数据仓库，支持医疗科研和产业发展。通过数据挖掘和分析，发现新的疾病诊断方法、治疗手段和药物研发方向。同时，利用大数据技术为医疗机构和制药企业提供精准的市场分析和预测服务。数据安全与隐私保护：在解决方案中，要特别重视数据的安全性和隐私保护。采用先进的数据加密技术和访问控制机制，确保数据的安全性。同时，要严格遵守相关的法律法规，保护用户的隐私权益。持续优化与迭代升级：随着医疗技术和数据的不断更新和变化，医疗大数据仓项目解决方案需要持续优化和迭代升级。通过不断改进技术平台和服务模式，满足医疗行业的发展需求，提升医疗服务的整体水平。综上所述，医疗大数据仓项目解决方案是一个全面的、多维度的解决方案。它可以帮助医疗机构构建集中、统一、高效的医疗大数据存储和处理平台；提供数据集成与整合、数据仓库建设、数据治理与质量保障、数据分析与挖掘、数据可视化与交互、临床决策支持系统等方面的技术支持；支持医疗科研和产业发展；保障数据的安全性和隐私性；并持续优化和迭代升级解决方案。通过这些解决方案的实施和应用，医疗机构可以更好地利用医疗大数据提高服务效率和质量。

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