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医疗行业大数据平台技术路线选型方案
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以健康医疗大数据为代表的医疗新业态,正不断的激发着医疗行业的发展。现阶段大数据系统最基本的组件是处理框架,处理框架和处理引擎负责对数据系统中的数据进行计算,依据所要处理的数据类型和数据状态分类,一些系统可以用批处理方式处理数据,一些系统可以用流方式处理连续不断流入系统的数据,另外还有一些系统可以同时处理这两类数据。
Q1、医院建设大数据项目面临风险有哪些?如何应对?
【问题描述】医疗数据安全关系到患者隐私、技术研发等重要、敏感领域,一旦发生数据泄露将对患者群体、社会稳定造成严重影响,对于数据安全的风险如何应对?
@doc?长春理想项目经理:
临床研究数据安全风险。临床研究数据一般是指由医院、学术研究机构和医疗企业发起的,主要用于药物、医疗器械、医疗诊断的科学研究,所涉及的基本人口学资料、诊断信息、病例及患者报告等数据信息。参与临床研究的医患及有关信息,在通过专线、互联网线路等途径进行传输时,或是在医疗机构进行存储和使用等过程中,都面临着诸多数据安全风险。另外还存在远程医疗数据安全和医疗中心数据安全问题,针对这些问题需要从多方面进行管控:
1)包括医疗健康大数据在使用的过程中,涉及到个人隐私数据的分析利用、流通等都应受到严格管控,无论从个人角度还是使用者角度,都需要获得授权许可。
2)构建以患者为中心的医疗数据安全防护体系。现有的隐私安全防护,大多只是注重脱敏和匿名保护,不是全方位体系。需要加强构建以患者为中心的个人医疗信息风险评估和防护体系,覆盖信息录入、个人隐私管理、加密存储、访问控制等多个环节。
3)加强个人信息保护立法。一方面,公民要有充分认知,应当学会对自身隐私的保护。另一方面,对违法行为要有足够的惩治,打击个人信息的不当泄露和非法利用。
@spgoall?和祐国际医院信息管理部部长:
首先要对数据安全风险进行识别,大多数风险应该对机密性、完整性、可用性这三个特性造成威胁的范围内,在使用数据的时候应该评估数据集的安全风险,最好能依据某些标准对数据进行分级,在降低危害性和增加可用性上做平衡,不同级别有不同应对措施,识别敏感信息,对这些信息进行合适的脱敏处理,同时建议大数据平台要做三级等保测评。
Q2、关于数据治理的思考
【问题描述】集成平台,数据中台融合整个内部的全部数据、打通数据之间的隔阂屏蔽数据孤岛问题、数据标准与口径不一致的地方、统一数据规范的设计规范、解决数据口径不一致的问题、数据质量老大难的问题、元数据管理的问题、数据提供统一的出口与统一的入口问题。有很多类似的问题,不管是在十五年前、十年前、五年前、今天,数据中台、数据平台、数据仓库面临的问题基本上是一致的。有没有想过一个问题呢,十几年前的企业级数据仓库实施项目、数据平台建设项目、今天的数据中台实施,不管是在哪个阶段,很多实施中遇到的问题都是基本一致的。这么多年下来DAMA也一直在布道数据治理的方法论与认证等,但是遇到的问题还是一样的,多年反复出现而不能解决,虽然无趣,但还是得思考造成这些问题的核心要素是什么?
@spgoall和祐国际医院?信息管理部部长:
数据治理是战略层面,DAMA强调的是数据管理,核心还是在数据质量上,参照医疗质量管理体系,不妨可以试试用PDCA只数据质量改进,每次改进一点点,积少成多,不断形成或修正数据管理制度和数据标准,整个医院数据管理体系就会逐步成熟。
@doc长春理想?项目经理:
数据标准是为了规范对数据的统一理解,促进数据共享,增强跨团队协作中对数据定义与使用的一致性,降低沟通成本。数据标准通常包括组织架构、标准制度、管控流程、技术体系四个方向,应用统一的数据定义、数据分类、编码规范,以及数据字典等。
数据标准可以考虑如下:组织架构:确定元数据、主数据、交易数据涉及的管理决策、数据业主、运营、质量、消费等团队或岗位角色,以及所涉及的责权利。标准制度:围绕源端数据制定分类、格式、编码等规范,制定日志、报警、性能指标等数据标准,这里的标准应该与技术规范区别开。管控流程:要对数据管理的供应、变更、申请、共享、质量、运营等流程进行规范化、线上化。技术体系:综合考虑平台架构、接口规范、应用场景等,围绕数据的“采存算管用”建立数据平台。数据质量管理是指针对数据从计划、获取、存储、共享、维护、应用、消亡生命周期的每个阶段里可能引发的数据质量问题,进行识别、度量、监控、预警等管理活动,并通过改善和提高组织的管理水平提高数据质量。
Q3、关于医疗信息化考核指标
【问题描述】医疗信息化本身的复杂性,加之医疗项目管理的高要求,成就了医院信息化项目的高风险性。选型不力、沟通不畅、需求变更等等,都可能导致信息化项目工期拖延,甚至完全失败。而这其中更大的风险在于,我们看似理性
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