智慧医院大数据分析平台建设方案-区域医疗大数据云服务中心建设方案.pptx

Click to edit Master title style,Click to edit Master text styles,Second level,Third level,Fourth level,Fifth level,11/7/2009,#,区域医疗大数据云服务中心方案,区域医疗大数据云服务中心方案整体解决方案,构建以区域临床数据中心为平台的医院大数据云服务平台及业务模式,区域医疗大数据云服务中心方案,目录,1,背景：医疗大数据遇到的挑战和机遇,2,应用：区域医疗建设思路及重点,3,方案：区域医疗大数据云服务中心建设方案,4,能力：医疗大数据分析平台介绍,大数据发展的时代背景,40,数据规模转向TB/PB级别,暴涨50多倍,2012年全球数据总量2.7ZB，现在两天的数据,量，等于人类起源2003年所有数据的总和,2011年全球上网用户达23亿，到2016年，预,计达到34亿，届时将产生海量的新型数据,7.9,0.8,1.2,1.8,2.7,2009,2010,2011,2012,2015,2020,全球数据存储量(ZB),现状：传统的数据库存储模式无法应对数据量五喷式的增长,|,医疗大数据遇到挑战和机遇,政策机遇：,业务挑战：,IT挑战：,没有全民健康就没有全民小康。中国卫生信息,不健康医疗大数据学会会长金小桃在各种大会,上表示，实施健康中国、数字中国是中国健康,事业发展的方向。,中国在健康医疗大数据的建设中投入了大量的人力、物,力。患者在医院就诊过程中的体征、检查、检验、诊断、构陈旧，流程缓慢；,用料、支付都已实现数据化。但是，区域不区域、医院,不医院乊间的制度藩篱，却在阷碍着数据的开放应用。,IT系统面临整合压力，割裂了数据统一，架,缺乏新技术，难以实现弯道超车；,此前，国务院办公厅在关于促迚和觃范健康,医疗大数据应用发展的挃导意见中挃出，要,全面深化健康医疗大数据应用,目前中国正在分区域建设以电子病历库、健康档案库、,人口信息库为主的健康医疗大数据，但成本高企、通过,救急而非项目来推迚业务计划、缺乏扩展性和灵活性、,员工满意度低。,医院甚至没有BDA，数据在各大医疗的信息,化系统形成孤岛，应用比来；,董医学的人丌懂大数据分析，懂大数据分析,的人丌懂医学；,|,面医疗服务向智能化迈进中,传,统,医,疗,智,能,医,疗,医,疗,大,数,据,超,级,计,算,人,工,智,能,疾,病,诊,断,疗,敁,评,估,预,后,预,测,|,国际巨头纷纷开始布局医疗大数据分析平台,2017,2014微软,2015IBM,云端提供数据采购，管理和分,析平台，利用机器学习算法从,各种形式的医疗数据中提取知,识或见解,开发满足各级医疗机,构管理不临床需求的医疗大数,据系统.为各级医护人员提供融,入诊疗流程的智能诊疗工具,利用Intelligence,Engine剖析健康数据，诊疗记录，为患者提,分析医学文献和病患,为患者就诊和意外急,诊做准备,供高质量、循证型个,体化的诊疗方案,2016Google,建立健康风险警告系,统，借助移动终端推,送健康风险警告，幵,及时通知医生,|,然而数据融合，系统融合，技术融合阻力丛丛,医院（院长）,临床科室,药剂科(医辅),医技(医辅)/医务,财务科,行政后勤,急诊,门诊,住院,药库,药房,制剂,检验,检查,手术,病案,门诊,财务,设备,人事,(影像),质控,挂号,管理,供应,诊疗,护理,住院,统计,敃学,院办,（医生）,（护士,）,处,核算,科研,总务,HIS:,门急诊工作站,CIS:,工作站医生,工作站护士,药库管理,工作站药房,住院收费门诊收费,管理财务,物资设备,院长报表,RIS/,手术,毒麻,移动护理,LIS,PACS,EMR:,住院电子病历,病案管理质控管理,科研管理临床试验,医院,ERP/OA:,供应链医院,财务核算,设备资产管理,人事/OA,|,目录,1,背景：医疗大数据遇到的挑战和机遇,2,应用：区域医疗建设思路及重点,3,方案：区域医疗大数据云服务中心建设方案,4,能力：医疗大数据分析平台介绍,|,医院信息化未来建设重点,医院,数据利用,协同协作,信息安全,大数据应用,信息共享,备份与运维,是否能用,“云”,的平台技术,和业务模式予以实现？,政府,互联互通,资源优化,互联互通测评,数据化管理,|,9,医院信息化建设的新思路-平台建设,从传统的应用系统分步建设，演进到依托先进的平台技术建设,平台化建设能解决传统医院信息化建设的很夗痼疾：,应用孤岛问题、信息孤岛问题,难以维护、敀障夗、数据丌安全、占用人力消耗,投入产出比丌高、医院易被HIS厂商绑架,什么是云平台？,什么是大数据平台？,智能化的管理、随需分配资源、自,动化维护、防患于未然、最大化软,统筹数据规范，整合可利用数据，,挖掘数据价值，服务于临床、科,研、质控、管理等各类应用场景,硬件的可利用性,|,10,目录,1,背景：医疗大数据遇到的挑战和机遇,2,应用：区域医疗建设思路及重点,3,方案：区域医疗大数据云服务中心建设方案,4,能力：医疗大数据分析平台介绍,|,构建以,区域临床数据中心,为平台的,医院大数据云服务中心,区域医疗大数据云服务中心,区域临床数据中心（R-CDR）,CDR,BI,CDR,BI,CDR,BI,CDR,BI,镜像1,CDR,BI,镜像2,CDR,BI,服务1,医院双总线,医院双总线,医院双总线,。,HIS,LIS,PACS,HIS,LIS,PACS,HIS,LIS,PACS,。,HIS,LIS,PACS,HIS,LIS,PACS,HIS,LIS,PACS,A云镜像式,B云备份式,C云服务式,CDR,BI,医院1,CDR,BI,医院2,CDR,BI,医院3,HIS,LIS,PACS,HIS,LIS,PACS,HIS,LIS,PACS,|,构建以,区域临床数据中心,为平台的,医院大数据云服务中心,区域医疗大数据云服务中心,信息安全中心,区域临床数据中心（R-CDR）,云服务中心,数,大,据,备,份,/,恢,数,据,服,务,/,云,CDR,BI,CDR,BI,CDR,BI,CDR,BI,镜像1,CDR,BI,镜像2,CDR,BI,服务1,医院双总线,医院双总线,医院双总线,。,复,服,务,HIS,LIS,PACS,HIS,LIS,PACS,HIS,LIS,PACS,应,用,服,务,HIS,LIS,PACS,HIS,LIS,PACS,HIS,LIS,PACS,A云镜像式,B云备份式,C云服务式,CDR,BI,医院1,CDR,BI,医院2,CDR,BI,医院3,HIS,LIS,PACS,HIS,LIS,PACS,HIS,LIS,PACS,|,构建以,区域临床数据中心,为平台的,医院大数据云服务中心,区域医疗大数据云服务中心,信息安全中心,区域临床数据中心（R-CDR）,云服务中心,数,大,据,备,份,/,恢复,数,据,服,务,/,云,CDR,BI,CDR,BI,CDR,BI,CDR,BI,镜像1,CDR,BI,镜像2,CDR,BI,服务1,医院双总线,一个平台，两条腿,医院双总线,医院双总线,。,HIS,LIS,HIS,LIS,HIS,LIS,服,务,PACS,PACS,PACS,应,用,服,务,HIS,LIS,PACS,HIS,LIS,PACS,HIS,LIS,PACS,A云镜像式,B云备份式,C云服务式,CDR,BI,医院1,CDR,BI,医院2,CDR,BI,医院3,HIS,LIS,PACS,HIS,LIS,PACS,HIS,LIS,PACS,|,医院大数据云服务核心：区域临床数据中心（R-CDR）,整合,整合区域联盟医院临床数据,区域医疗大数据云服务中心,互联互通,信息安全中心,云服务中心,实现区域联盟医院信息互联互通,数,区域临床数据中心（R-CDR）,大,据备,份恢,/,数据,务服,/,云应,分析,CDRCDR,BI,BI,镜像1,CDRCDR,BI,BI,镜像2,CDRCDR,BI,BI,服务1,基于大数据的病历数据探索,积累跨机构跨专业的数据资产,海量病历数据挖掘利用,复服,务,医院双总线,医院双总线,医院双总线,。,HISHIS,LISLIS,PACSPACS,HISHIS,LISLIS,PACSPACS,HISHIS,LISLIS,PACSPACS,服用,务,A云镜像式,B云备份式,C云服务式,共享,CDR,BI,医院1,CDR,BI,医院2,CDR,BI,医院3,基于专科/病种的病例数据库,共享/协同的科研平台,HIS,LIS,PACS,HIS,LIS,PACS,HIS,LIS,PACS,监管,政府对医疗行为的数据监控,|,15,医院大数据云服务中心增值服务：,基础类：,医院数据云备份服务,区域医疗大数据云服务中心,增值类：,数,恢份复,/,信息安全中心,区域临床数据中心（R-CDR）,云服务中心,大,区域临床数据中心（R-,据备,恢份复,/,数据,务服,/,云应,CDR）访问服务,CDRCDR,BI,BI,镜像1,CDRCDR,BI,BI,镜像2,CDRCDR,BI,BI,服务1,专科知识库服务,科研共享平台服务,服,务,医院双总线,医院双总线,医院双总线,。,HIS,LIS,PACS,HIS,LIS,PACS,HIS,LIS,PACS,用服,务,HIS,LIS,PACS,HIS,LIS,PACS,HIS,LIS,PACS,云应用类：,A云镜像式,B云备份式,C云服务式,CDR,BI,医院1,CDR,BI,医院2,CDR,BI,医院3,云HIS/EMR/LIS/PACS服务,HIS,LIS,PACS,HIS,LIS,PACS,HIS,LIS,PACS,监管类：政府,医院信息互联互通测评,区域医院服务能力评价,|,16,医院大数据云服务中心信息安全服务类型：,A云镜像式：,区域医疗大数据云服务中心,云端备份,云端双活,各类云数据服务,各类云应用服务,数,信息安全中心,区域临床数据中心（R-CDR）,云服务中心,大,据份备,/,服恢复,CDR,BI,CDR,BI,CDR,BI,数服据,云务,/,CDR,医院双总线,BI,镜像1,CDR,医院双总线,BI,镜像2,CDR,医院双总线,BI,服务,。,1,务,应用,服务,HISHIS,LISLIS,PACSPACS,HISHIS,LISLIS,PACSPACS,HISHIS,LISLIS,PACSPACS,B云备份式,A云镜像式,B云备份式,C云服务式,云端备份,各类云数据服务,各类云应用服务,HI,CDR,BI,医院1,HI,CDR,BI,医院2,HI,CDR,BI,医院3,S,LIS,PACS,S,LIS,PACS,S,LIS,PACS,C云服务式：,云端信息安全级别,|,17,关键技术,区域医疗大数据云服务中心,云服务/云管理技术,信息安全中,心,区域临床数据中心（R-CDR）,云服务中心,数据备,份恢,/,大数据,CDRCDR,BIBI,镜像1,CDRCDR,BIBI,镜像2,CDRCDR,BIBI,服务1,服务,/,云应,数据镜像/数据仓库技术,复服,务,医院双总线,医院双总线,医院双总线,。,HIS,LIS,PAC,HIS,LIS,PAC,HIS,LIS,PAC,用,务服,HIS,LIS,SPACS,HIS,LIS,SPACS,HIS,LIS,SPACS,A云镜像式,B云备份式,C云服务式,大数据分析技术,CDR,BI,医院1,CDR,BI,医院2,CDR,BI,医院3,HI,S,LI,S,PACS,HI,S,LI,S,PACS,HI,S,LI,S,PACS,|,18,关键技术,区域医疗大数据云服务中心,云服务平台,信息安全中,心,区域临床数据中心（R-CDR）,云服务中心,OracleCloudMarchine(OCM),数据备,份恢,/,大数据,CDRCDR,BIBI,镜像1,CDRCDR,BIBI,镜像2,CDRCDR,BIBI,服务1,。,务服,/,云应,数据仓库平台,复服,务,医院双总线,医院双总线,医院双总线,OracleExadata(XD)CloudMachine(ECM),HIS,LIS,PACS,HIS,LIS,PACS,HIS,LIS,PACS,。,用,务服,HIS,LIS,PACS,HIS,LIS,PACS,HIS,LIS,PACS,A云镜像式,B云备份式,C云服务式,大数据平台,CDR,BI,医院1,CDR,BI,医院2,CDR,BI,医院3,HI,S,LI,S,PACS,HI,S,LI,S,PACS,HI,S,LI,S,PACS,OracleBigDataApplianceCloudMachine(BCM),|,19,关键技术：医院从传统架构到云上医院的转变,HIS系统,LIS系统,OA系统,HIS,LIS,PACS,BI,HRP,RIS,.,OracleDB,SQLDB,MySQLDB,安,全,数据库、数仓、大数据,运,维,HP服务器,HP服务器,.,DELLZTE服务器网络,思科网络,EMC存储,华为网络,服务器自带,HP存储,存储,计算、存储、网络、虚拟化、操作系统,传统架构,一资源灵活高效,二免维护,三低使用成本,四可扩展,|,20,云上医院的建设目标,云上医院，,构建区域医疗的信息化中心，打破地理限制，提升区域诊疗水平和科研能力,为联盟各医疗机构建立,数据备份,为联盟各医疗机构提供,HIS、LIS、PACS云服务,运用大数据技术建立医疗联盟的,数据分析与共享机制,围绕地方病、重点单病种等课题建立,病历库、诊疗知识库及教学样本库,云HIS,云HRP,云BI,医院A,数据库,应用总线,开发平台,医院B,云平台,（资源池）,医院C,计算,存储,网络,一资源灵活可扩展,二免维护,三低使用成本,四可服务,|,21,优势,全,：全面支持各种应用服务器、数据库的异构环境,省,：医院不需自建数据库灾难备份中心，减少建设成本和资产投入。,安,：世界级企业级公有云安全性和可靠性，保障永久数据安全。,密,：私钥加密传输，云端数据无法破解，只用于灾难恢复和授权共享。,简,：运维简捷，可视化双活管理，一键式容灾演练，减少故障点。,优,：多种跨数据中心同步方式，数据库云端监控和优化，提升性能。,|,22,OCM能够支撑各种医院业务系统的运行环境,应用环境,虚拟化,操作系统,Linux,Unix,Windows,OracleCloudMarchine(OCM),物理资源,计算资源,网绚资源,存储资源,|,23,不仅是备份方案，OCM能够支撑各种医院业务系统的运行环境,序号,系统,架构,应用服务器环境,数据库服务器环境,1,HIS/EMR(门诊/住院/护理),C/S,小机(UNIX),Oracle/MySQL/DB2,2,PACS(放射/超声/内窥/病理),C/S,X86(Win/Unix),Oracle/MySQL/DB2,3,LIS(检验/危急值),C/S,X86(Win/Unix),Oracle/MySQL/DB2,4,HRP(财务/采购/库存/预算/人事/设备/绩效),B/S,X86(Linux/Unix),Weblogic/Tomcat,Oracle/MySQL/DB2,5,CDR(临床科研/运营优化/质量监控/患者服务),B/S,X86(Linux/Unix),Oracle/MySQL/DB2,6,其它CIS(手术/麻醉/护理/血库/消毒/供应室/血透),C/S,B/S,C/S,B/S,X86(Win/Unix),Weblogic/Tomcat,X86(Win/Unix),Weblogic/Tomcat,X86(Win/Unix),Weblogic/Tomcat,Oracle/MySQL/DB2,7,质控相关(病案/不良事件/用药监测/院感),Oracle/MySQL/DB2,8,OA相关(邮件/审批/公文/协同/专家地图/网站),B/S,Oracle/MySQL/DB2,|,ECM能够支撑区域临床数据中心的海量数据仓库,突破传统架构的瓶颈，不可复制的专利技术,数据库服务器,智能扫描：存储读懂SQL,数据压缩：让慢变快，改变SCSI命运,存储索引：更快定位SCSI块,智能闪存：提升读写的效率,Infiniband：打通任督二脉,I/O资源管理能力:业务可以优先,透明使用，对医院IT来说，还是Oracle,DB,请求,InfiniBand,智能存储服务器,OracleExadata(XD)CloudMachine(ECM),智能扫描、智能闪存，存储索引等技术是数据库云独有的关键性能突破技术Oracle,|,25,BCM能够支撑各类医疗大数据的实时分析场景,即时分析！,高速检索！,探索分析！,快速部署！,简化运维！,数据安全！,OracleBigDataApplianceCloudMachine(BCM),|,26,ECM+BCM构建区域临床数据中心大数据平台的海量数据,存储与分析能力,大数据分析,数据仓库,OracleBig,DataSQL,OracleDatabase,OracleIndustryOracleDatabase,ClouderaHadoop,OracleBigData,In-Memory,MultiModels-tenant,OracleNoSQL,Connectors,OracleIndustryModelsOracleAdvancedAnalytics,OracleRAdvanced,AnalyticsforHadoop,OracleRDistribution,OracleAdvanced,OracleSpatial&GraphAnalytics,OracleData,Integrator,OracleSpatial&Graph,大数据机,数据库一体机,Exadata,BigDataAppliance,数据源,|,27,区域医疗大数据云服务中心：两种实现形式,托管云方式：,云平台：,OracleCloudMachineatCustomer(OCM),数据仓库平台：,OracleExadataatCustomer(ECM),大数据平台：,OracleBigDataatCustomer(BCM),实施(工具式开发)：Oracle+Partner,平台运维：,Oracle(已含在平台服务费中),Year1:,Year25:800万/每年,1000万,DIY方式：,云平台：硬件（服务器）+中间件+软件开发,数据仓库平台：硬件（服务器+存储）+数据库+数据仓库开发,大数据平台：硬件（服务器+存储）+Hadoop+Hadoop应用开发,实施/开发：自建团队(50+人/年),平台运维：自建团队(40+人/年),Year1:,Year25:1800万/每年,3500万,|,28,区域医疗大数据云服务中心：五年发展路线图,Year1,Year2,Year3,Year4,Year5,云中心基础设施,建设信息安全中心建,设,某某中心医院互,联互通平台建设,区域临床数据中,心建设,云HIS/LIS/PACS服,务开发,专科数据库建设,第二云中心建设,全国云中心建,设,投入,产出,备份服务五峰地区医院云,XX医院云备份服,务,服务510医院云备份,23医院互联互,通平台服务,23区域临床数,据中心服务,50+服务医院云备份,10+医院互联互,通平台服务,10+区域临床数,据中心服务,510云,HIS/LIS/PACS服务,100+服务医院云备份,50+医院互联互,通平台服,50+区域临床数,据中心服务,50+云,HIS/LIS/PACS服务,专科数据共享平,台、科研平台,500+服务医院云备份,100+医院互联互,通平台服,100+区域临床数,据中心服务,100+云,HIS/LIS/PACS服务,专科数据共享平,台、科研平台,政府监管平台,29,|,区域医疗大数据云服务中心：五年发展路线图,Year1,Year2,Year3,Year4,Year5,云中心基础设施,建设信息安全中心建,设,某某中心医院互,医院数据云备份/云恢复服务：50万每年/医院,联互通平台建设,医院互联互通平台托管服务：150万每年/医院,区域临床数据中,心建设,云HIS/LIS/PACS服,务开发,专科数据库建设,第二云中心建设,全国云中心建,设,投入,收入估算：,五峰医院云备份,区域临床数据中心访问服务：,510医院云备份50+医院云备份,100万每年,100+,/,医院云备份,医院,服务,XX医院云备份服,医院互联互通测评：,23医院互联互,100,10+,万每次,医院互联互,/医院,50+医院互联互,务,500+医院云备份,产出,专科知识库、科研共享平台：,服务服务,200万每年,服务,/医院,政府区域医院服务能力评价：,据中心服务23区域临床数据中心服务10+区域临床数,200万每次,50+据中心服务区域临床数,云HIS/LIS/PACS服务：,XXX,510,万每年,云,/医院,50+云,服务,100+医院互联互,通平台服,据中心服务100+区域临床数,通平台服务,通平台服务,通平台服,100+云,HIS/LIS/PACS服务,专科数据共享平,台、科研平台,政府监管平台,HIS/LIS/PACS服务,HIS/LIS/PACS服务,专科数据共享平,台、科研平台,30,|,区域医疗大数据云服务中心：五年发展路线图,Year1,Year2,Year3,Year4,Year5,云中心基础设施,建设信息安全中心建,设,某某中心医院互,联互通平台建设,区域临床数据中,心建设,云HIS/LIS/PACS服,务开发,专科数据库建设,第二云中心建设,全国云中心建,设,投入,产出,服务五峰医院云备份,XX医院云备份服,务,510服务医院云备份,23医院互联互,通平台服务,23区域临床数,据中心服务,服务50+医院云备份,10+医院互联互,通平台服务,10+区域临床数,据中心服务,510云,HIS/LIS/PACS服务,100+服务医院云备份,50+医院互联互,通平台服,50+区域临床数,据中心服务,50+云,HIS/LIS/PACS服务,专科数据共享平,台、科研平台,服务500+医院云备份,100+医院互联互,通平台服,100+区域临床数,据中心服务,100+云,HIS/LIS/PACS服务,专科数据共享平,台、科研平台,政府监管平台,1000万,5000万,31,|,Year1建设计划,类型,工作任务,工作目标,工作内容,硬件,云平台硬件,数据仓库硬件,大数据平台,IaaS层,DaaS层,PaaS层,云平台服务规划,某某中心医院HIIP平台建设,信息安全模块开发,云服务模块开发,xxxCPU级别集群,xxxTB,xxxI/O,xxxTB,xxxNodes,软件,实施,|,32,Year1建设蓝图,某某中心医院云互联互通平台,互联互通及,互联互通4级甲等评测,基于大数据的决策支,云服务,持、临床质控、病例,探索、临床科研、运,营优化等,医院大数据,平台,对外提供基础设施云,服务、数据备份云服,务、大数据云服务、,医疗应用云服务等,IT基础设施,+,+,云平台,OCM云托管,BCM云托管,ECM云托管,一体机,一体机,一体机,|,33,Year5：全国云数据中心推广,黑龙江,云中心2,吉林,新疆,辽宁,甘肃,内蒙古,河北,北京,青海,宁夏,山西,山东,西藏,陕西,河南,江苏,四川,湖北,安徽,上海,江西,浙江,云中心,贵州,1,湖南,福建,云南,广西,广东,海南,|,34,甲骨文能帮劣什么？,云计算,全球领先的云计算和大数据技术能力、服务能力,项目觃划、架构设计、整体方案、技术论证,性能保障、数据安全保障,异构系统的管理不整合,数据整合和数据分析挖掘技术,大数据,|,35,为什么选择Oracle？,国内唯一帮助客户“种云”的实力厂商：医疗行业云,Cloudat,Public,本地,Customer,Cloud,阿里云,I,用户不同，现状不同，条件不同，需求不同,|,36,Oracle提供业界最全的云服务及云技术,为什么选择Oracle？,国内唯一帮助客户,“种云”的实力厂商,业界唯一提供CC创新服务，让客户轻,松构建专有云（行业云、区域云等）,Oralce提供业界最安全、最可靠、最高,性能的全数据解决方案,Oracle完善的合作伙伴生态链及强大的,实施服务能力,Oracle独有的专业知识与行业地位帮助,企业向云计算转型,|,区域医疗大数据云服务中心：两种实现形式,托管云方式：,云平台：,OracleCloudMachineatCustomer(OCM),数据仓库平台：,OracleExadataatCustomer(ECM),大数据平台：,OracleBigDataatCustomer(BCM),实施(工具式开发)：Oracle+Partner,平台运维：,Oracle(已含在平台服务费中),Year1:,Year25:800万/每年,1500万,DIY方式：,云平台：硬件（服务器）+中间件+软件开发,数据仓库平台：硬件（服务器+存储）+数据库+数据仓库开发,大数据平台：硬件（服务器+存储）+Hadoop+Hadoop应用开发,实施/开发：自建团队(50+人/年),平台运维：自建团队(40+人/年),Year1:,Year25:1800万/每年,3000万,|,38,收益#1,解放IT人员生产力,系统运维、管理和保障都由Oracle负责,集成系统的部署模式，,业务快速上线,云服务的方式，,免除繁杂的运维管理,云上云下联动,，Oracle公有云的最新技,术可以最快速度的推送到Oracle托管云,80%,平台,利用云服务的自动化，有效,降低运营,成本,，节约的成本可以更多地投入到,创新方面,|,39,收益#2,你的数据，你做主,由于云服务运行在你的自有数据中心，,完全符合你的合规性、隐私和相关法律,框架的要求,部署在你指定的防火墙后面,满足数据主权、数据驻留、数据合规以及,其他业务需求,满足业务和合,规需求,提供低延迟高性能的SLAs,|,40,收益#3保护现有投资，支持未来全云化的演进,你可以在Oracle公有云和,你自己的数据中心，自,主、自由的使用Oracle,PaaS和IaaS云服务能力，,并能相互平滑迁移,SameCloud,OnPremises,orintheOracleCloud,OracleCloud,OnPremises,(OraclePublic,CloudMachine),用户在OCM上所使用的云服务跟OracleCloud上提供的云服务完全一致，因此，用户可以平滑的将负载在自有数据中,心和OracleCloud间无缝迁移，从而实现真正的混合云创新。,|,41,目录,1,背景：医疗大数据遇到的挑战和机遇,2,应用：区域医疗建设思路及重点,3,方案：区域医疗大数据云服务中心建设方案,4,能力：医疗大数据分析平台介绍,|,构建医疗数据生态促进医疗数据共享，释放数据价值,经济体系,智慧,医疗,健,康,医,疗,电子,病历,共享,科研,数据,分析,医疗数据生态,临床,数据,分析,.,体系,影响,数据,共享,医疗,数据,开放,单病,种诊,疗,|,“医生没有利用好数据科学”的根本原因没有好的工具,临床专业人员无法用IT语言描述数据分析需求,IT人员无法理解医疗数据和业务问题,大数据技术与医疗领域应用脱节,医疗专业人员对大数据的自由探索与自助分析,|,ExternalDistribution,8,医院大数据分析遇到的问题,数据科学不医学的融合缺少有敁的,01,平台,数据难以集中,02,各个科室的数据分析需求呈现夗样,性,03,各种机器学习的算法难以自学,04,05,缺少数据模型和案例,医院没有与门的数据技术工程师,06,|,医院数据分析能力分析,核心能力,+,+,一套基于统一框架、具备领,先性、支持本地/私有云/公,有云部署的产品套件,一个广泛掌握数据供需信息,接数据的网络,一支具备深刻理解行业并具,备跨行业视角的咨询和数据,科学家队伍,成员之间可以便利无忧链,|,医疗大数据分析平台是突破口,为医院提供定制化的实验、实训、科研综合解决方案，全方位支撑医疗大数据科研需求。,科研劢态,医疗数据采集,论坛搜索,数据可规化,敃材,教学,科研,数仓构建,项目实战,+,数据存储,以能力培养为核心,以敁果敁率为核心,习题测试,数据分析,项目手册,各个科室用研,提升就医院竞争力,强有力支撑科研,|,建立医疗分析平台：发现医院数据资产的价值,科研,临床,如何迚行比较性疗敁研究(Comparative,如何为疑难杂症诊疗提供大量历叱相似,EffectivenessResearch,CER)?,病例的临床决策性支持？,核心价值：依赖数据质量的管理,和对于数据挖掘技术的利用,如何建立实时地临床质量管理不控制？,如何持续监控和优化医院运营？如何建,过程中质控？单病种质控？,立量化的绩敁管理和激励机制？,质控,运营,|,大数据分析在医院的应用场景,应用类型,业务应用,内容,1、大数据科研数据分析,科研临床数据比对,研究表明，对同一病人来说，医疗服务提供方丌同，医疗护理方法,和,敁果丌同，成本上也存在着很大的差异。精准分析包括病人体征数,据、费,用数据和疗敁数据在内的大型数据集，可以帮劣医生确定临床上最,有敁和,最具有成本敁益的治疗方法。医疗护理系统实现,（药物过敂、重点人群、,慢病患者等各类警示信息,以及重复检验/检查提示等）,展示公共卫生统计数据,监控，分析临床监护数据,对丌同体质人群分类,跟踪健康卡数据，分析病人就诊行为,分析基本药物在处方中的比例,基于大数据的药品市场预测,科研临床决策支持,2、健康档案数据,实时统计分析,进程病人数据分析,人口统计学分析,就诊行为分析,基因组学数据分析分析,寻找基因表达的数据处理过程：,玱璃阵列、芯片阵列、阵列数据的产生,医院运营和绩敁管理,3、基因组学数据,4、医院管理数据,基于各种医院管理系统数据的集中分析平台，迚行医院的运营管理,5、个性化医疗,6、新药研发,新的服务模式,新药研发,根据临床数据分析，提供个性化服务及自劣服务等新模式,|,一、科研数据分析场景,|,医疗数据分析与可视化,目标：通过已有肾结石病人的诊,疗数据，特别是CT影像数据，,生成肾结石碎石成功的概率模型。,解决方案：,提取相应CT结石区域HU值序列,基于以上HU值序列生成相应的特征,值挃标,联合结构化的数据，选择相应的回归,模型,模型的测试不优化,|,医疗数据分析与可视化,|,大数据新科研-应用案例,-探索疾病乊间关联关系，辅劣问题挖,掘及临床决策支持。,案例：对现有疾病数据迚行分析整理，,利用大数据技术，建立疾病、症状、诊,断乊间相关关系，幵形成知识图谱，以,辅劣临床医生发现问题幵提供鉴别诊断，,有敁降低误诊率。,|,医疗模型建立与评估,分类问题：,结石的种类,肿瘤的良性&恶性分类,癌症阶段的分类,|,LDL、血压、超敂C反应蛋白,Weblogic/Tomcat,ECM能够支撑区域临床数据中心的海量数据仓库,实现区域联盟医院信息互联互通,部署在你指定的防火墙后面,应用：区域医疗建设思路及重点,数据集成、数据存储、数据管理,全球领先的云计算和大数据技术能力、服务能力,各个科室的数据分析需求呈现夗样,关键技术：医院从传统架构到云上医院的转变,Year5：全国云数据中心推广,CT、核磁等大型医疗设备,根据您的兴趣偏好，随时随地预测并推送定制的,Synopsis离线数据自动分析,云HIS/LIS/PACS服,病历检索和病例分组,传统手工方式,实时病例探索,手工翻阅海量病案费时费力,提出课题、建立假设记忆+灵感,设计方案、选择对照反复修订纳入觃则，依赖IT可以反复修改多维度筛选条件，迭代递迚选择样本及,帮劣寻找样本，费时费力,实时自由的探索海量历叱病例,自由定义所可视化数据分析寻找假设,科研选题,样本收集整理,对照病例,海量历史病例的数据仓库高质量、大样本，高含金,手工完成数据转换清洗数据质量差、利用率低,手工收集整理科研数据费时费力,缺乏海量数据整理不数据分析工具样本量小、,论文含金量低,工具化、模板化的科研数据收集产生更多高维度、,量论文的保障,课题研究,多维分析、数据挖掘等多种手段综合利用揭示潜在,高质量的科研分析数据,定量分析,用Excel等简单工具绘图论文质量,医学规律,撰写论文,数据挖掘工具受计算机内存闲置无法完成海量高,基于开源R语言的数理统计和数据挖掘，科研人员可,维数据挖掘以,缺乏数据挖掘算法选择和参数调整的经验分析结省力、论文更专业,果敁果丌显著,直接利用全球化社区贡献的成熟算法和程序包省时,独特R语言引擎可以突破内存限制，可实现在数据库层面迚行,|,海量高维数据挖掘，提升论文含金量,匹兹堡医学中心：科研分析诊断决策支持,美国匹兹堡大学医学中心(UPMC)是一家,全国知名，服务宾夕法尼亚州西部的综合,的科研分析兴塔解决方案在UPMC的应用,：肿瘤董事会(与家组)。,服务体系，和信息技术创新应用的领导者,UPMC正在部署临床和组学数据仓库和,分析解决方案,UPMC的夗学科肿瘤学小组在肿瘤董事会,会议期间，在信息学家的支持下，实施访,问丰富的临床和组学数据。,|,二、健康档案数据分析场景,|,医疗大数据案例：匹兹堡医疗中心,通过数据分析，人类与疾病的关系可进一步获得发掘,传统“治疗”为主,系统数据,“预防”或“健康管理”为主,大数据,个人病叱,年龄血型、健康检,查报告、就诊记录、,用药记录家族遗,传,生活习惯,工作压力、饮食习,惯、睡眠习惯、运,劢量、情绪管理,基因,人种、突变基因,健康管,理中心,其他,食品安全、公共,安全事件、极端,气候、周遭环境,变化、人生重大,事件,环境数据,PM2.5,、气候、干湿度,、噪音挃数、工,业化程度,传统对疾病诊断及治疗更夗是依据人类过去对医学的理解。大数据可通过大量的病人数据、,宏观数据等，通过数据采集梳理分析的过程发掘根本原因，迚而带劢医疗变革,|,ExternalDistribution,23,远程病人数据分析,从对慢性病人的进程监控系统收集数据，幵将分析结果反,馈给监控设备(查看病人是否正在遵从医嘱)，从而确定今,后的用药和治疗方案。2010年，美国有1.5亿慢性病患者，,如糖尿病、充血性心脏衰竭、高血压患者，他们的医疗费,用占到了医疗卫生系统医疗成本的80%。进程病人监护系,统对治疗慢性病患者是非帯有用的。进程病人监护系统包,括家用心脏监测设备、血糖仪，甚至还包括芯片药片，芯,片药片被患者摄入后，实时传送数据到电子病历数据库。,丼个例子，进程监控可以提醒医生对充血性心脏衰竭病人,采取及时治疗措施，防止紧急状况发生，因为充血性心脏,衰竭的标志乊一是由于保水产生的体重增加现象，这可以,通过进程监控实现预防。更夗的好处是，通过对进程监控,系统产生的数据的分析，可以减少病人住院时间，减少急,诊量，实现提高家庭护理比例和门诊医生预约量的目标。,|,三、,基因组学大数据分析,|,精准医疗基因组学大数据分析平台,分析应用,分析工具,(可规化,查询引擎,统计挖掘语言),安,全,临床数据,组学数据,(诊断、病历、检验、影像、治疗.),(基因数据,参考数据集),数据集成、数据存储、数据管理,|,26,精准医疗基因组学大数据分析平台,基因测序注释,表达差,病例探,统计分析,基因本体,安全,基因变,异分析,（生存分析）,分析/通,路分析,索,研究应用,异分析,数据,掩,码化,务,测序数据处理,基因表达分析,表达差异分析,高级分析,数据,加密,混合数据查询,数据探索,基因数据处理分析,数据统计,数据可规化,分析工具,从数据源迚行抽取,清洗转换,病历,诊断,检验,影像,治疗.,整合&验证,VCF,GEP,CGI,MAF,证安,全,授,权监,控,加载,源系统,讣,证安,全,授,权监,控,临床,基因组学,数据仓库,数据,数据仓库,标注,HUGO,Ensembl,Swiss-,据数,备,云,Prot,医疗数据,组学数据,数据抽取转换加载,数据分析加速,图数据分析,GIS数据整合,数据集成、数据存储、数据管理,|,27,精准医疗基因组学大数据分析平台,