汇聚和治理多源异构的医疗存量回顾性多模态医疗大数据,采集前瞻性数据,构建结构化标准化高质量可计算的多模态医疗数据集,解决医疗数据利用难的问题,为智慧医学科研、智慧医疗决策、智慧医院管理及智慧患者管理提供数据要素化与人工智能基础设施,实现医疗数据价值转化。

  • 数据映射配置
  • 非结构化信息提取
  • 数据归一化配置
  • 数据标准模型定义
  • 回顾性数据采集汇聚
  • 前瞻性电子数据采集与随访管理
  • 专病数据检索
  • 影像数据检索
  • 变量映射配置
  • 转换变量配置
  • 计算变量配置
  • 数据预处理
  • 自动化数据分析
  • 低代码柔性工作流开发和建模分析
  • 用户访问控制
  • 用户状态管理
  • 单点登录支持
  • 分布式数据存储
  • 多模态对象存储

产品组成

常见问题

东软洞察医疗数据智能平台主要解决什么问题?

平台主要解决医院医疗数据分散、非结构化占比高、科研利用难的问题。通过数据集成、数据治理、标准化建模和智能检索分析,将医院存量临床数据转化为可查询、可分析、可计算的专病数据资产。

平台适合哪些医院和科室使用?

平台适合有专病库、科研数据库、临床队列、数据治理和科研分析需求的医院及重点科室,尤其适用于三甲医院优势学科、临床研究团队、科研处和信息科联合建设场景。平台已在综合医院、肿瘤专科医院、儿童区域医疗中心、传染病/肝病专科等场景形成建设经验。

平台可以建设哪些类型的专病库?

平台具备丰富的病种建设经验,已覆盖肿瘤、儿科、神经/脑科学、精神心理、呼吸、消化、肝病、妇产、内分泌慢病与多病共患、心血管、中西医结合、眼科、皮肤科等多个专科方向,可结合医院重点学科、科研课题和临床队列建设需求定制专病库。

平台与普通数据平台或数据仓库有什么区别?

普通数据平台侧重数据汇聚与存储,洞察医疗数据智能平台更侧重专病场景下的数据标准设计、临床语义治理、术语归一化、科研变量管理、队列生成和统计分析,面向医生科研和临床数据利用提供更贴近业务的工具能力。

医生不会编程,是否可以直接使用?

可以。平台支持可视化检索、条件筛选、患者队列生成、科研变量配置、统计分析和图表展示,医生可通过页面操作完成常见科研数据准备和分析工作,降低对编程和数据处理能力的依赖。

专病库建设一般如何交付?

项目通常包括需求调研、专病数据标准设计、数据源接入、数据映射配置、数据治理、质量核查、用户培训和验收上线等环节。具体交付周期取决于病种复杂度、数据源数量、接口条件和数据质量。

平台如何保障专病数据质量?

在实施过程中,平台支持数据标准设计、映射规则配置、非结构化数据提取、术语归一化和质控验证,并结合临床专家复核,提升专病数据的准确性、完整性和科研可用性。

平台如何保障医疗数据安全?

平台支持私有化部署和分级权限管理,可按科室、病种、医生、患者范围和功能模块控制访问权限,并支持日志审计、数据脱敏、传输加密、存储加密和备份恢复等安全措施。

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