健康医疗数据平台解决方案

搭建健康医疗数据平台,以MPP+Hadoop融合架构的分布式实时大数据平台为底座,夯实数据要素基础设施,提供强大的实时数据处理能力,融合 AI、NLP等人工智能技术,重构医院数据顶层架构,通过数据治理,为临床决策支持提供高质量语料库。
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行业痛点

语料来源广泛导致质量参差不齐

现有语料来源丰富多样,但未经清洗的语料中存在大量噪声数据,如错别字、语法错误以及价值观偏见等内容,这些都会影响模型训练效果。

数据标注和清洗不足

高质量的语料库需要经过严格的标注和清洗,但目前存在数据标注标准不统一、清洗工作不到位的情况。

方案架构

通过整合各系统数据,打破数据孤岛,将医院各业务系统的数据治理后,形成高质量语料库,用以支撑临床决策支持,提升诊疗精准度。

建设内容

建设数据基座 建设医疗质量管理驾驶舱 高质量的AI预训练语料库

构建一体汇聚+动态分级存储、存算一体、既是湖也是仓的数据基座,以更好、更高效的数据基座,面向所有的数据需求提供按需的、即席的、全院级别的数据服务。

通过集成关键数据指标,实时监测医疗服务质量、效率与安全状况,为医院管理层提供直观、精准的决策支持,助力优化医疗流程,提升整体医疗水平,保障患者就医体验与医疗安全。

以高质量的数据集为基础,结合AI技术和数据分析方法,为临床医生提供精准、实时的诊疗建议。综合患者的病历、检验检查结果等多维度信息,快速分析并匹配最佳治疗方案,有效降低误诊率,提升医疗服务质量和效率,助力医生做出更科学、更合理的临床决策,保障患者得到及时、有效的治疗。

应用场景

数据资产变现 高质量的AI训练语料库 运营决策分析 机构之间病历共享

构建一体汇聚+动态分级存储、存算一体、既是湖也是仓的数据基座,以更好、更高效的数据基座,面向所有的数据需求提供按需的、即席的、全院级别的数据服务。

构建一个规模庞大、数据精准、标注专业、多样化代表性强、符合伦理与隐私规范,并遵循行业标准的医疗数据集,能够有效支撑可信赖、高性能医疗AI模型的研发与应用。

利用数据驱动的方法,对医院日常运作和战略方向进行系统性评估、优化和预测。

支持病历文书及医技报告(含检验、影像)的跨机构调阅,保障临床诊疗信息互通与医疗服务连续性。

方案价值

01

提升临床决策的精准性与可靠性

高质量数据可降低因信息缺失或错误导致的误诊、漏诊风险(如药物过敏史遗漏);支持罕见病或共病患者的诊疗,通过相似病例匹配提供参考方案。
02

优化医疗资源分配与成本控制

基于临床决策支持数据集建设预测模型,通过预测模型(如住院时长、手术并发症风险)优化床位、人力配置。
03

促进医疗协同与数据互通

标准化数据集打破“信息孤岛”,实现多学科会诊或转诊(如肿瘤MDT)。
04

推动人工智能与数字化工具的落地

高质量临床数据集是开发可靠AI工具(如影像识别、自然语言处理)的前提。

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