Page 104 - 大数据技术及安全研究

大数据技术及安全研究
Big Data Technology and Security Research

验报告明细访问量达 7.58 万次 / 日，疫情期间支持病案复印 3524 份。真正做到“让
信息多跑路，让群众少跑腿”，减少患者在医院停留时间和往返奔波，减少人员
和介质的接触，守护患者就医安全。
2. 智慧医疗的数据应用

临床决策支持建设的最大特点是立足本院大数据，同时引入循证医学数据库
标准，以双引擎驱动，提升临床决策辅助的准确性和适用性。一方面，通过自然
语言处理、机器学习等技术，对某院近 10 年来积累的 3000 多万份优质历史病历
数据，进行深度解析，找出具有本院特色的疾病诊疗路径，形成医院临床优质实

践库；另一方面，借助 BMJ（出版集团）权威循证医学最佳实践库，建立标准
化的诊疗指导原则及规范。在与医院电子病历系统整合后，在医生诊疗过程中，
基于精准可靠的诊断推荐、治疗方案推荐、相似病历推荐及临床预警提示等，帮
助医生提高诊治效果，降低误诊、漏诊率。应用后截至目前，推荐诊断准确率高

已达 91.7%，平均确诊时间缩短了 0.98 天，平均住院时长缩短了 2.02 天。
3. 智慧管理的数据应用
（1）智慧管理决策支持
充分利用数据中心全量数据的优势及支持实时数据访问的特性，打造医院决

策辅助，支持医院管理层提供 63 个 KPI 指标，在手机端可随时查看实时数据。
及时掌握医院运营情况，关注疫情期间医院重要指标，多维度展示全院门急诊、
住院、手术等指标情况，包括：今日实时、本月累计、上月、本季、本年、去年
不同时间维度的数据及同环比情况，多维度、可视化展示门诊量情况，为医院管

理层全面把控医院运营，及时决策的精细化管理，提供数据依据。
（2）大数据科研分析
科研既是支撑临床业务发展的重要基石，也是决定医院综合实力水平的关键
指标。在智能医学数据中台的基础上，集合院内真实诊疗数据及患者随访、基因

检测等院外疾病信息，通过整合、清洗、映射、归一，以及自然语言处理等，形
成科研大数据资源池，辅助医生在实现科研过程中的高效数据检索、多病种人群
管理、多维度变量展示，对数据进行病种预后分析、治疗结果分析、再住院率分
析、预测分析、干预分析等，促进科研成果向临床决策的有效转化。目前，大数

据科研分析平台已累计处理病历 4800 多万份，总数据量达 7.5T，支持国家自然
科学基金 3 项、国家重点研发计划 2 项、北京大学临床项目 2 项、其他临床研究

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