医疗大健康解决方案HIS方案

news2024/11/14 21:55:29

本篇接上篇文章医疗大健康解决方案HIS方案-CSDN博客,介绍第二部分区域医疗解决方案。

依托腾讯云优势,联合合作伙伴,连接政府、医疗服务机构、医药研发与流通、康养等,构建医疗大健康产业云生态,助力数字化升级。

方案资源:精选特惠 用云无忧。可以试用,新用户更优惠

全民健康信息平台

以国家卫健委的“4631-2工程”为指导,建设便民、互通、共享、服务、监管一体化的区域卫生解决方案。

解决方案

  • 电子健康卡平台: 以“一卡通”为目标,实现就诊信息的互联互通;基于区域全民健康信息平台,加强居民健康卡、医保卡等应用,实现居民就诊一卡通;以微信服务号+小程序为主要载体,实现脱卡就医,快捷轻便;以人脸识别、在线公安库核身为主要认证手段,确保用户安全用卡。
  • 全民健康数据中心:建设全区域统一的电子病历库、电子健康档案库,全员人口数据库。
  • 数据集成与共享平台:建设标准化的全区统一数据集成与交换平台,实现区域多机构、多系统的数据采集以及数据共享。
  • 卫生管理平台:实现全区的医疗卫生管理,包括医疗服务质量监控、药品及医疗服务价格监测、药品管理、医疗服务机构绩效管理、平台运营以及智能决策支持。
  • 医疗服务平台:包括健康档案管理、公共卫生、家庭医生、基本医疗、妇幼保健、干部保健、区域远程医疗协同、远程教育、DRG 区域医疗评价等服务。
  • 医保服务平台:为人社局提供的微信医保支付、DRG 测算以及 DRG 医保控费等服务。

区域智慧医疗平台

旨在建立区域一体化管理平台,无缝连接各级医疗机构,采用互联网、远程医疗、人工智能、大数据等技术进行信息共享、资源互助,迅速提升区域医疗整体服务能力。

解决方案

  • 统一预约平台:整合区域各医疗机构资源,实现就诊一卡通,预约时段精确到一小时。
  • 区域互联网医院:实现全区医院业务从线下向线上的拓展,让百姓足不出户看医生。
  • 区域远程医疗平台:缓解基层医疗资源不足的问题,提升区域内整体医疗服务水平。
  • 为全区医疗机构提供人工智能辅诊服务,提高大医院医生工作效率,缓解基层医疗机构专家不足问题。
  • 重点人群健康管理平台:结合人工智能、大数据、智能设备等先进技术,将公共卫生人口健康信息管理与家庭医生签约服务管理相融合,对重点人群进行健康跟踪、管理、服务与及时干预
  • 医学教育交流平台:为区域内所有医护人员提供在线学习交流的平台,助力提升整体医护人员的医疗服务水平。
  • 医疗卫生监控中心:采集全区医疗临床数据、运营数据和运维数据,采用大数据、实时流处理、多维分析、机器学习等技术,对数据进行实时处理和离线处理,并以多种形式可视化呈现在大屏、PC 以及手机终端上。

区域影像云平台

实现分布检查、集中阅片、统一存储、数据共享的业务模式,实现三维重建、智能阅片、远程阅片、移动阅片等服务。

主要需求

  • 缓解区域内各家医院影像系统重复建设、孤岛存储、信息不互通、标准不统一,结果不互认等问题。
  • 缓解区域内影像专家不足问题。
  • 解决海量数据存储和扩容问题,医学影像要求保持15年以上。
  • 实现影像服务的互联网化。

解决方案

  • 无缝对接医学影像 DICOM 数据,实现海量数据统一化存储和共享。
  • 影像数据存储灵活的生命周期管理及自动沉降策略管理。

存储集群管理简单、直观,动态按需扩展,业务无感知。

  • 腾讯觅影 AI 医学辅诊系统提高医生的诊断效率和准确性。
  • 动态加速的网络优化,提高影像大数据传输分发性能。
  • HPC 集群在云端进行图像三维重建。
  • 基于微信的终端应用为患者提供及时便捷的医学影像报告的查阅、分发。
  • 专线/VPN 接入 VPC 私有化的隔离网络保证平台数据的私密性和安全性。

区域大数据云

腾讯将自身的大数据、人工智能平台技术与区域卫生医疗行业应用相结合,为区域内医疗卫生提供定制的医疗大数据分析平台。

主要需求

  • 运营大数据,实现区域的医疗运营状况分析,为区域医疗卫生决策提供依据。
  • 临床大数据,实现医疗机构之间的数据整合与互联互通。
  • 科研大数据,为医护人员提供极速的科研数据查询、统计和分析服务。
  • 疾控大数据: 实现长期的疾病监控和趋势预警,提高疾控响应效率。

解决方案

  • 运营大数据:对全区各医院的运营数据进行汇总并多维分析,实现医保控费、住院天数、药占比、医疗事件等多方面的运营监管和评估。
  • 临床大数据:采用智能化的数据采集工具,将不同医疗机构的异构数据源中的临床数据,经过 ETL 进行转换并集中统一存储到区域临床大数据中心,实现对患者全视图的医疗信息抽取,跨医疗机构信息共享,协助医务人员快速了解患者完整的病情做出精准诊断。
  • 科研大数据:针对于科研和教学任务,从临床数据中心进行有针对性的数据提取与加工,形成的专项数据库。通过对跨医院医疗数据的筛选、分析和总结,形成有利于临床科研和教学的数据信息。
  • 疾病控制与流行病预警:通过对区域内医疗数据的采集与监控,建立预测模型进行分析和预判,分析疾病的传播区域区域与趋势,为流行病提供预测和防控及应急能力。公共卫生部门可以通过建立覆盖本区域内患者的电子病例数据库,快速检测传染病进行全面的疫情检测,快速响应,达到快速控制,降低传染病感染人群数量与概率。

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