会议通知 | 2024年(第七届)健康医疗大数据与人工智能前沿论坛
2024年10月26-27日在广州召开。
2024年10月26-27日在广州召开。
大数据不在“大”,在于通过专业存储和处理提高数据质量。
重点交流了网络、关键业务应用系统及其数据库的容灾备份策略、实战经验。
医疗信息化业界同仁直面挑战,勇立潮头浪尖。
以蓝光作为核心介质,走磁光电融合存储的技术路线。
医院的数据利用意识全面觉醒,但是数据质量的问题也暴露无余。
比较合理的办法就是坚持“需求导向”。
数据一定要服务于某个业务场景的决策或行动。
实现了精准化数据预测,对提升工作效率、降低医疗风险等起到了重要作用。
未来将持续基于“医院数据大脑”,不断扩展数据化、智能化的应用场景。
帮助医院敢让病历文件“出院”,大数据公司也不觉得“烫手”。
把信息部门当成“数据保姆”的工作思路是行不通的。
数据治理如何摆脱“头痛医头、脚痛医脚”的困局?
根据医疗大数据的特性需求,利用技术手段有针对性地提升计算引擎性能。
系统是生产数据的土壤,数据是支撑医院信息化生态建设的树干。
建立统一管理的医学影像数据中心,为临床深化应用和全院科研服务提供数据支撑。
管理出效益,就是从数据反映医院核心竞争力开始的。
医疗设备数据将成为医院医疗大数据的重要组成。
建立指标标准体系与流程是核心步骤。
如何逐一击破医疗大数据平台的建设、应用及数据质量痛点?
医院需要对原有的“小CDR”进行重构,大数据平台无疑是最佳路径之一。
医院要提升自身的“数据力”,强有力的大数据平台显然是最佳支撑。
突破“集成平台+数据中心”的传统架构,打造具有完整中台能力的数智一体化平台。
深圳市大数据研究院、江苏国晟资本与识凌科技达成战略合作协议。
为HIT青年工程师搭建学习平台,促进各医院间“年轻一代”的技术交流。
充分认识大数据对临床科研的重要性,持续推动智慧医疗发展。
数学在医学、诊断学、临床医学流行病学中具有重要作用。
40多位国内外健康医疗信息领域知名专家学者发表主题学术报告。
破解曲高和寡,医疗大数据建设和应用需转变观念。
目前精准医疗在医院的实践和努力方向有哪些?对IT技术支撑有什么要求?
最新评论
还是得建章立制,审核后操作
分布式存储不用这么折腾,我们公司开发的分布式都可以满足
这个sasa服务在哪里可以注册试用
并非如此!此编码非彼编码,解决编码问题需要解决AI替代医生诊断问题,数十年前这个问题就已经论证清楚了,信息技术解决问题的前提是正确理解问题,看来我们仍然技高一筹!
书里面没有介绍信息化建设标准;评级内容信息部的工作内容;筹建医院信息化规范。