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省級衛生數據管理與服務平臺

國家和居民對健康水平要求的提高,以及云計算、大數據、互聯網、區塊鏈等技術的發展,衛生醫療逐步趨向于大融合、大健康,建立統一的標準體系、數據采集體系、數據共享機制和數據分析利用機制,加強國家部門與部門之間、 醫療衛生機構之間、區域之間數據共享和業務協同工作更加頻繁、及時、便捷。

方案導航

方案概述

隨著國家深化醫療衛生體制改革及對衛生醫療信息化建設資金投入的不斷增加,促使醫療衛生領域信息化建設取得了一定的成效,但仍然存在一定的問題:

  • 采集方式單一

    數據采集方面存在采集手段不夠廣泛、靈活

  • 業務系統孤立

    多業務系統重復采集

  • 數據口徑不統一

    數據標準體系不健全導致數據孤島問題

  • 數據分析弱

    數據統計口徑和方式不一致,導致數據分析利用程度低下

  • 數據價值低

    數據數據分散導致數據共享和深度挖掘分析困難等

方案內容

緊跟醫療衛生領域發展趨勢,面向國家、省市衛健委及各級醫療衛生機構,提供靈活、可適配的解決方案,面向國家、省市衛健委及各級醫療衛生機構提供集數據采集、數據治理(含元數據、數據標準、數據質量、數據生命周期管理、數據安全)、數據分析與挖掘、數據服務及可視化展示為一體的大數據服務,建立長效靈活的數據采集機制(如面對突發公共衛生事件或流行性傳染病等情況),數據治理體系等,提升醫療衛生數據質量,輔助決策,提升管理水平。

  • 基礎建設

    基于現有的信息平臺,升級改造建立醫療衛生大數據平臺,對現有信息資源進行梳理,建立信息資源目錄體系及采集機制,對于適合實時獲取的數據實現實時及時獲取。

  • 標準建設

    從基礎類、數據類、技術類、管理類四個維度建立數據采集管理標準體系,統一數據采集標準和數據管理規范,將標準規范體系貫穿于數據采集、整合、存儲、分析挖掘及應用全流程,確保能夠有效支撐數據統計分析應用及服務需要。

  • 數據采集

    將分散在各業務系統中的數據按照制定的標準規范,通過文件接入、數據填報、接口自動采集、數據庫對接等多方式多渠道進行收集,并數據進行統一存儲和管理,支撐數據管理、應用和服務。

  • 數據管理

    從元數據管理、數據標準管理、數據質量管理、數據集成管理、數據資產管理五個方面,建設全流程的數據處理標準和質量控制體系,全面提升數據及時性和可用性,并通過個性化分析報告,隨時縱觀數據質量全貌,在數據源頭加強對數據質量的控制。

  • 數據服務

    通過先進的數據分析、挖掘、可視化技術實現數據的有效分析及豐富展現,實現數據的有效利用,輔助決策,根據不同類型的數據消費方需求,提供不同的數據服務,促使數據服務能力最大化。

方案優勢

  • 提升數據質量

    提升數據質量

    通過數據管理,及時發現問題,從根本上改善各系統的數據問題,保證數據的可用性、數據質量等
  • 優化流程管控

    優化流程管控

    數據管理服務平臺可以將數據管理各環節打通,實現完整的數據管控流程
  • 提升風控水平

    提升風控水平

    嚴密的數據安全制機,可以有效降低數據管理及應用風險,提升風險管控水平
  • 增效降本運營

    增效降本運營

    高質量的數據有助于減低IT建設及運維成本,對系統的安全穩定運行及其重要
  • 促進開放共享

    促進開放共享

    夠消除數據不一致性,建立數據應用標準規范,實現數據廣泛共享,將數據作為組織資產應用于業務、管理、戰略決策中, 發揮數據資產的價值

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