医疗大健康解决方案HIS方案

承接上篇文章医疗大健康解决方案HIS方案-博客进行详细阐述

借助腾讯云计算的优势，在政府部门及医疗机构等相关产业间对接，并打造医疗大健康领域的云端生态系统。

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全民健康信息平台

根据国家卫健委"4631-2工程"的战略指引，在区域卫生治理中规划便民服务；构建互联互通的基层医疗卫生平台；打造资源共享平台以促进医疗资源下沉；整合公共服务资源实现均等化配置；构建统一高效的监管体系一体化解决方案。

解决方案

• 电子健康卡平台： 以"一卡通服务"为目标, 推动区域诊疗信息互联互通. 依托区域全民健康信息平台系统, 拓展居民健康卡、医保电子专用账户等应用功能, 实现居民便捷的跨平台诊疗服务. 利用微信服务号+小程序生态, 构建便捷化的预约诊疗模式. 配备人脸识别技术与在线公安核验手段, 保障用户身份验证安全.
• 全民健康数据中心： 构建统一的电子病历管理系统, 系统化管理全员人口数据库系统.
• 数据集成与共享平台： 搭建标准化的数据集成与共享服务平台, 实现医疗机构及相关部门的数据互联互通与资源共享.
• 卫生管理平台： 构建全区医疗卫生服务管理平台, 覆盖医疗服务质量监控、药品价格监管等维度. 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、医疗服务机构绩效评估等功能模块.
• 医疗服务平台： 整合覆盖健康档案管理、公共卫生服务（如疫苗接种）、家庭医生签约服务（FDS）、基本医疗保障（如门诊）、妇幼保健工作、“干部保健”特色项目等多个领域.
• 医保服务平台： 由人社部提供的微信医保支付系统, DRG付费模型测算工具以及DRG付费方式下的费用控制分析支持.

区域智慧医疗平台

主要目标是构建一个整合各级医疗机构的统一管理平台。通过互联网平台作为基础支撑，在线提供高效便捷的服务，并结合远程医疗技术实现精准诊疗。利用大数据分析优化患者流程管理，在此基础上引入人工智能算法促进决策效率的持续提升。最终实现了各医疗机构间的无缝数据交互和资源共享，在此基础上显著提升了区域内医疗服务的整体效能

解决方案

• 统一预约平台：整合区域各医疗机构资源,打造"一卡通"服务系统,实现精准至小时级别的预约时段管理。
• 区域互联网医院：通过延伸至线上服务模式,帮助患者实现足不出户即可完成远程问诊。
• 区域远程医疗平台：针对基层医疗资源短缺问题,全面提升区域内医疗卫生服务质量与水平。
• 为全区医疗机构搭建AI辅助诊疗服务平台,优化大医院医务人员工作效率,改善基层医疗机构专业人才配备状况。
• 重点人群健康管理平台：结合AI技术等先进手段,构建多层次健康管理体系,开展精准至小时级别的干预措施。
• 医学教育交流平台：打造 online 教育与交流新生态,助力区域内全体医护人员持续提升专业素养和服务水平。
• 卫生 保障监控中心：运用大数据、实时流处理等技术手段,全面采集并分析区级医疗运营数据信息,实现多维度呈现式的可视化展示效果。

区域影像云平台

涵盖分布式的检视、集中式查看以及整合型的数据管理架构的业务模式

主要需求

• 通过综合措施有效降低各区域医院影像系统的重复建设问题、分散存储系统以及信息共享困难、数据标准混乱等问题的影响。
• 通过建立专业的影像专家储备机制有效缓解区域内的影像专家短缺问题。
• 针对海量医学影像数据管理与存储的需求,结合先进技术实现对海量数据的高效管理和长期存续需求。
• 通过技术创新,推动影像服务向互联网方向延伸,实现服务模式的全面升级。

解决方案

• 完美对接医学影像 DICOM 数据系统，并通过先进算法实现了海量数据的统一化存储与高效共享。
  • 影像数据在存储过程中实现了具有弹性的生命周期管理，并结合智能算法建立了完善的自动沉降策略体系。

存储集群管理简单、直观，动态按需扩展，业务无感知。

• 腾讯觅影医疗辅助诊断系统显著提升了医生的诊断效率与准确性。
• 通过高速运行的技术优化实现影像大数据传输分发性能的最大化提升。
• A HPC集群在云端构建图像三维重建模型。
• 基于微信的终端应用向患者提供医学影像报告查看与分享服务。
• A VPS专用通道连接到一个经过VPC私有化处理且具备隔离功能的安全网络架构。

区域大数据云

腾讯已深度整合了自身的大数据资源及人工智能技术支持，并将其与区域卫生医疗领域进行深度融合应用，在区域内为医疗卫生 sector 提供定制化的智能医疗数据分析平台

主要需求

• 运用大数据技术来分析区域医疗运营状况，并为其提供决策依据。
• 大规模临床数据整合与共享平台建设将推动医疗机构间的无缝连接和信息共享。
• 科学研究型大数据平台旨在为医护人员提供快速、便捷的科研数据分析服务。
• 基于疾病预防控制系统的持续监测网络能够持续监测疾病传播情况，并及时发出预警信息以提升疾控应急响应能力。

解决方案

• 运营大数据：对全区各医院运营数据进行整合，并通过多层次剖析实现医保控费、住院天数、药占比及医疗事件等维度的全面监管评估。
  • 临床大数据：采用智能化的数据采集工具和技术，并结合不同医疗机构的异构数据源，在ETL（Extract, Transform, Load）流程下实现临床数据的专业化整合与集中存储至区域临床大数据中心。该系统能够从患者全生命周期的角度抽取医疗信息，并促进跨机构间的信息共享机制建设，在医务人员工作中提供完整的患者病情分析支持。
  • 科研大数据：基于临床数据中心资源，专门针对科研和教学任务需求设计并构建科学的预测模型及专项数据库系统。通过对区域医疗数据库中的目标疾病相关数据进行筛选、统计分析及深度挖掘总结工作，在推动临床科研成果产出及教学能力建设方面发挥重要作用。
  • 疾病控制与流行病预警：依托区域内医疗数据分析平台，在专业预测模型支持下开展疾病传播趋势研究及区域防控规划工作。公共卫生部门可以通过建立覆盖区域内患者的电子病例数据库系统，在突发公共卫生事件中快速实现病例信息采集、疫情评估及应急响应机制优化工作。