
深圳儿童医院携手IBM部署大数据与分析_数据分析师
近日,IBM公司(NYSE:IBM)宣布,深圳市儿童医院成功部署IBM集成平台与商业智能分析系统,这标志着深圳市儿童医院建设大数据时代全面信息化的智慧医院取得了阶段性成果。IBM利用其行业领先的大数据分析技术,支持深圳市儿童医院搭建信息集成平台,整合原有分散在多系统中的海量数据,实现各部门的信息共享;同时通过商业智能分析对集成数据进行深入挖掘,为医院各部门人员的科学决策提供全面的辅助,提升医院的服务水平和管理能力,为实现深圳市儿童医院“以患儿为核心”的信息发展模式助力。
深圳市儿童医院院长钟山表示:“国家卫生部在‘十二五’规划中,明确将医疗卫生信息化列为医药卫生体制改革的重要组成部分,而作为一个医院管理者,我更是深刻的感到现代信息技术对于整个行业的促进作用。深圳市儿童医院早在2008年就开始了信息化建设,并不断思考如何通过信息化更好的为患儿服务。医院的发展带来了医疗数据的快速增长,每一个数据都对患儿的健康有重要的意义,这鞭策我们不断提升医院的数据处理能力。此次与IBM合作,我们正是希望通过整合分析这些数据,为患儿提供更高效、更优质的医疗服务。我相信IBM大数据与分析的完善能力与深圳市儿童医院信息化建设的长期探索相结合,不仅可以简化医务人员的工作流程、提升医院管理水平,更将提高患者的满意度和信任度,建立更加和谐的医患关系。”
探索大数据价值,儿童医疗信息化的新课题
随着医疗改革的逐渐深入,医疗卫生信息化成为改革的重要组成部分,而数据的有效集成和精确分析为医疗信息化注入了新的活力。据权威机构预测:到2015年大数据解决方案在医疗行业的市场规模将突破6亿元,市场需求主要集中在提升效率和增强数据挖掘方面。
作为医疗行业信息化的先行者,深圳市儿童医院早在2008年就将信息化提上日程,并前瞻性的认识到数据的价值,开始部署各系统间的点对点互通。但随着医院的发展,高达168万的年门诊量带来了激增的医疗数据,患儿住院时间短、周期快的特点又对网络的速度和稳定性提出了极高的要求。传统的点到点接口过多,影响了系统的稳定性,也无法通过数据共享实现对人员和设备的有效调配。而分析工具的缺乏,使医院很难从海量数据中获得洞察,医院只能依赖于传统经验型管理,决策缺乏科学支持。为了应对这些问题,医院积极寻找理想的大数据解决方案,实现现代化、精细化管理,并为未来的发展打下坚实的基础。
三层并举带来三方共赢
经过多方考察,2013年10月,深圳市儿童医院正式携手IBM。利用IBM业界领先的WebSphere搭建院内业务系统集成平台,实现各业务系统之间数据互联互通,并通过Cognos实现数据的分析和展现,为医院运营决策提供实时数据支撑。从共享交互、集成保管、分析挖掘三层面对医疗大数据进行了最佳的利用,实现了院方、职工、患者的三方共赢。
l共享交互,高效响应成为可能:平台化作为解决医院业务系统复杂化的有效手段,能够从数据、流程、管理和服务等多方面解决和促进业务系统的更新。深圳市儿童医院的业务系统集成平台,实现了数据的统一管理,厘清了医院各业务系统与医院信息集成平台之间的连接关系,确保了现有和未来的医疗数据可以在集成平台上实现交换和共享,帮助各科室提高工作效率,平台上线后报表时间由过去由不同职能科室定期提交到现在管理者可随时从BI中查看,实现了对病患需求的快速响应。同时集成平台减少了对于系统厂家的依赖,也便于医院对于不完善的产品或服务不好的公司进行淘汰,新应用部署的时间缩短了50%。
l集成保管,建立每个患儿的专属档案:患儿的每条信息都对于个人的健康至关重要,数据的集成保管,可以为每个患儿建立完善的健康档案,关注他们的成长。通过医院信息集成平台梳理的信息随后进入大数据中心(CDR)中,以标准化和规范化形式展现出来。以患者为中心、关注临床、实时性、永久性、集中式存储的数据中心既满足了远期第三方的需求,符合就诊信息随人走的区域信息化的趋势,也实现了患者全部诊疗历史记录的全息化展示。
l分析挖掘,洞察为决策提供支持:在拥有完善的信息集成平台与数据中心之后,医院想要利用规范化数据获得实时洞察就离不开分析系统的协助。商业智能分析系统可以清晰展现医院运营状况,有助于管理层对成本控制、运营规划等提供依据,精细化的管理医院的人财物和流程。儿童医院对于智能分析的特殊要求还来源于儿童疾病的特殊性:手足口病、甲流等小儿传染病突发多变,每年都有不同程度散发和集中发生,并且每一年致病菌的类型不同,智能系统同时也可以帮助医务人员利用多系统的综合信息进行决策支持。
着眼未来,打造“以患儿为中心”的智慧医院
通过共享交互、集成保管、分析挖掘的三层举措,深圳市儿童医院的医院管理水平,医疗业务的质和量得到了极大的提升。深圳市儿童医院信息中心主任徐卫军表示:“无论对医院还是患者,集成平台和智能分析系统的价值都是无与伦比的,目前深圳市儿童医院实现了全面的信息化,充分满足三甲医院评定对信息化的全部要求。对于患者而言,利用一卡通实现从挂号到取药的无纸化就医流程,大大提升了就医体验。”
谈到未来的发展,院长钟山表示:“应用先进的信息化技术助推医院事业的快速发展,是现代化医院建设的一个重要发展方向, 通过引入IBM集成平台和数据中心技术,医院决策分析能力提高,加快了医疗,科研和教学,向一流儿童医院持续迈进。未来我们将坚持‘以患儿为中心’的发展战略,以每位患儿的健康为己任,通过自身的信息化实践,为医疗行业提供有力的洞察和更深层次的临床研究。”CDA数据分析师官网培训的数据分析师就业可选择医疗、银行、通讯、证券、保险、制造、商业、市场研究、科研、教育等多个行业和领域。
数据分析咨询请扫描二维码
若不方便扫码,搜微信号:CDAshujufenxi
在数据成为新时代“石油”的今天,几乎每个职场人都在焦虑: “为什么别人能用数据驱动决策、升职加薪,而我面对Excel表格却无从 ...
2025-10-18数据清洗是 “数据价值挖掘的前置关卡”—— 其核心目标是 “去除噪声、修正错误、规范格式”,但前提是不破坏数据的真实业务含 ...
2025-10-17在数据汇总分析中,透视表凭借灵活的字段重组能力成为核心工具,但原始透视表仅能呈现数值结果,缺乏对数据背景、异常原因或业务 ...
2025-10-17在企业管理中,“凭经验定策略” 的传统模式正逐渐失效 —— 金融机构靠 “研究员主观判断” 选股可能错失收益,电商靠 “运营拍 ...
2025-10-17在数据库日常操作中,INSERT INTO SELECT是实现 “批量数据迁移” 的核心 SQL 语句 —— 它能直接将一个表(或查询结果集)的数 ...
2025-10-16在机器学习建模中,“参数” 是决定模型效果的关键变量 —— 无论是线性回归的系数、随机森林的树深度,还是神经网络的权重,这 ...
2025-10-16在数字化浪潮中,“数据” 已从 “辅助决策的工具” 升级为 “驱动业务的核心资产”—— 电商平台靠用户行为数据优化推荐算法, ...
2025-10-16在大模型从实验室走向生产环境的过程中,“稳定性” 是决定其能否实用的关键 —— 一个在单轮测试中表现优异的模型,若在高并发 ...
2025-10-15在机器学习入门领域,“鸢尾花数据集(Iris Dataset)” 是理解 “特征值” 与 “目标值” 的最佳案例 —— 它结构清晰、维度适 ...
2025-10-15在数据驱动的业务场景中,零散的指标(如 “GMV”“复购率”)就像 “散落的零件”,无法支撑系统性决策;而科学的指标体系,则 ...
2025-10-15在神经网络模型设计中,“隐藏层层数” 是决定模型能力与效率的核心参数之一 —— 层数过少,模型可能 “欠拟合”(无法捕捉数据 ...
2025-10-14在数字化浪潮中,数据分析师已成为企业 “从数据中挖掘价值” 的核心角色 —— 他们既要能从海量数据中提取有效信息,又要能将分 ...
2025-10-14在企业数据驱动的实践中,“指标混乱” 是最常见的痛点:运营部门说 “复购率 15%”,产品部门说 “复购率 8%”,实则是两者对 ...
2025-10-14在手游行业,“次日留存率” 是衡量一款游戏生死的 “第一道关卡”—— 它不仅反映了玩家对游戏的初始接受度,更直接决定了后续 ...
2025-10-13分库分表,为何而生? 在信息技术发展的早期阶段,数据量相对较小,业务逻辑也较为简单,单库单表的数据库架构就能够满足大多数 ...
2025-10-13在企业数字化转型过程中,“数据孤岛” 是普遍面临的痛点:用户数据散落在 APP 日志、注册系统、客服记录中,订单数据分散在交易 ...
2025-10-13在数字化时代,用户的每一次行为 —— 从电商平台的 “浏览→加购→购买”,到视频 APP 的 “打开→搜索→观看→收藏”,再到银 ...
2025-10-11在机器学习建模流程中,“特征重要性分析” 是连接 “数据” 与 “业务” 的关键桥梁 —— 它不仅能帮我们筛选冗余特征、提升模 ...
2025-10-11在企业的数据体系中,未经分类的数据如同 “杂乱无章的仓库”—— 用户行为日志、订单记录、商品信息混杂存储,CDA(Certified D ...
2025-10-11在 SQL Server 数据库操作中,“数据类型转换” 是高频需求 —— 无论是将字符串格式的日期转为datetime用于筛选,还是将数值转 ...
2025-10-10