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?
最新评论
人脸生物识别信息保存在医院信息系统里吗?风险巨大,随时爆雷!
文中“正确的做法是出院超过24小时的患者只能重新办理入院” 此处应为“出院”吧
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针对医共体业务,将数据治理和数据利用的能力和基因植入到医共体产品方案,在落地过程中找寻医共体特色的数据应用爆点