
星环科技:湖仓一体化,让医疗行业多模态数据融合成为现实
大数据不在“大”,在于通过专业存储和处理提高数据质量。
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?
医疗大数据的应用,如何形成从生产系统到科研再回归临床的良性循环?
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通过医生,护士,信息科人员的现场看产品演示,提问环节,信息科工程师查看整个系统的部署集成环节,最后通过综合打分,基本上几个大厂的产品情况就出来了,最后结论供信息科采纳。
功能分类、参加演示人员 ,测评内容 分为【系统友好】【操作便捷】【性能稳定】【功能全面】【各类提示】 说明: 1、演示评价内容分5个项目,每项20分,总分100
俗语说,眼见为实,耳听为虚。我们需要的是实际观察,评估考核。我们给几个大厂发去了邀请函: 邀请贵公司参与系统厂商产品演示 1.信息化建设目标 医院将以电子病历应用水平6级和医院信息系统互联互通成
聊一下我们医院是怎么做的:
云桌面进阶版到手机的移动云桌面。