经验分享

全疆疾控PCR实验室管理信息系统

第一章 系统背景1.1 背景全疆各级疾控中心建立有的PCR检测实验室，在新冠疫情判定过程中，作为阳性样品/疑似样品的最终复核者，经常起到一锤定音的作用。在传统的新冠疫情监测模式中，检测的结果上报通过人工直报的方式，且只上传最终的结果，不上传原始分析数据。在这种模式下，经常会出现漏报，瞒报，上报不及时等情况出现，对弱阳性、单阳性、疑似样品的样品的数据不能有效的及时上报和跟进。，特别是在大样品量的基础下，对异常样品的管理和异常上报及时性和全面性都会受到影响。在监督管理工作中，数据的错误和造假也是值得重视和警醒的内容。但受限于及全疆广阔的地域分布和繁重的日常工作，此项工作的紧抓和落实难以开展全区疾控PCR 实验室管理信息系统建设项目通过建设覆盖全疆110家疾控PCR实验室的信息化管理系统，对全疆疾控核酸检测数据进行动态监控和实时预警，按照闭环管理方式对建立异常数据追踪处理机制，并借助于机器学习算法提供数据分析的处理效率。在建设过程中建立标准PCR设备接口库和检测试剂基础库，实现和全疆疾控PCR实验室快速部署对接，建立涵盖人员、仪器设备、试剂耗材等全面的实验室资源管理，并提供数据大屏展示，精准定位、辅助决策。第二章 系统概述系统的体系结构图图1：系统体系结构图总体的系统结构包括五个层次：分别为用户层、应用层、支撑层、信息资源层和基础设施层。用户层主要用来实现用户的各类访问控制。应用层主要提供系统的功能应用，包括样品检验业务流程管理、资源管理、质量管理、统计查询等。支持层主要提供系统运行各类工具，包括：应用组件、配置工具、开发工具等，集成包括仪器采集接口和短信平台接口。信息资源层，主要提供数据存储，包括：标准数据库、代码数据库、检测能力库和检测业务数据库。基础设施层主要提供基础的硬件支持，包括：网络系统、服务器系统、操作系统和安全系统。 系统功能结构图总体功能结构图：1. 全疆疾控实验室资源管理系统：实现对全疆疾控实验室人员、设备、试剂耗材、标准物质等全面的管理，建立全疆实验室资源台账和PCR设备台账2. 全疆疾控PCR设备动态监测管理系统：依据“疾控实验室资源管理系统”提供的PCR设备台账，建立PCR设备接口管理平台，后台静默运行，实时抓取新冠核酸检测数据3. 全疆疾控核酸采集及检测管理系统：建立从样品采集到检测全过程信息化管理，在检测完成的同时，自动调取“PCR设备动态监测管理系统”上的采集服务，将数据发送到“核酸检测无人值守式监测管理系统”4. 全疆疾控核酸检测无人值守式监测管理系统：把“PCR设备动态监测管理系统”推送的数据进行结构化管理，并调用“基础试剂库管理及阙值判定系统”的阙值判定服务，对数据进行初步校验判定，并对异常进行提醒，并推送到“核酸检测数据闭环异常处理系统”进行处理。5. 全疆疾控基础试剂库管理及阙值判定系统：建立全疆PCR实验室试剂基础信息库，为“核酸检测无人值守式监测管理系统”提供阙值判定服务，判定样品在阴性区、阳性区、灰度区。6. 全疆疾控核酸检测数据闭环异常处理系统：对“核酸检测无人值守式监测管理系统”推送的异常样品数据进行闭环处置，必要时可以调用“基于机器学习的异常数据智能研判系统”的智能研判。7. 基于机器学习的异常数据智能研判系统：根据样品曲线扩增数据调用模型进行智能研判，辅助人工决策8. 基于机器学习的异常数据研判训练平台：构建机器学习平台，对模型判定结果进行不断训练9. 大数据展示系统：对数据进行汇总进行分析和大屏展示各系统之间业务关系如下图2：业务关系图第三章 系统说明3.1 全疆疾控PCR设备动态监测管理系统系统通过后台数据对接和自动采集的方式，自动将全疆各类PCR的数据采集到服务器端，采集过程不需要人工的干预的操作，并在每台设备上按照动态监测工具，如果某台设备有离线等异常操作，系统会自动进行预警，并形成全疆疾控PCR设备监控大屏，对过程进行全面的管理。3.1.1 建立涵盖全疆PCR的标准库 功能描述 由于全疆各疾控中心所使用的PCR仪器型号各不相同，为了快速实施部署，系统中建立有全疆疾控PCR设备基础数据库，系统可以根据仪器型号进行自动的匹配。 功能设计入口菜单如下：图3：入口菜单点击“核酸检测机构”，进入系统主界面如下：图4：系统主界面 类和接口设计重要函数说明：函数名称表说明及其备注selectInfos（）查询核酸检测机构activateEquip（）启用设备disableEquip（）禁用设备insert（）新增设备delete（）删除设备表2：重要函数说明3.1.2 标准仪器接口管理 功能描述 不同的设备型号的数据解决方式和规则各有不同，系统中针对全疆疾控PCR实验室所涉及的所有PCR厂家都建立了标准的接口库，可以实现对接。 功能设计图5：解析脚本针对不同的仪器设备，设计了不同的解析脚本。 类和接口设计重要函数说明：函数名称表说明及其备注parse（）执行解析extractAmplificationCurveByVacancy（）根据孔位提取扩增曲线数据表3：重要函数说明3.1.3 静默运行动态监测发送数据 功能描述为了抓取数据和监控，需要在全疆疾控每台设备上按照动态监测和数据抓取工具，为了防止实验室人员刻意的关闭抓取服务或调整采集文件，lims提供的抓取服务在安装过程中都采用后面静默运行的方式，实验人员全程无感化。 功能设计图6：采集软件DCU采集软件，自动采集目标文件夹的检测结果文件。 类和接口设计重要函数说明：函数名称表说明及其备注getKey（）获取限流令牌receiveFile（）DCU核酸文件采集接收register（）DCU设备客户端上线renew（）DCU设备客户端续租shutdown（）DCU设备客户端下线表4：重要函数说明3.1.4 建立动态监测台账 功能描述 为了防止实验室人员通过断网或者使用新购置的设备来避开系统监测,系统会在每台设备上定时发送心跳监测服务，如果某台设备出现异常掉线，系统就会直接报警。如果某台设备检测量大幅度下滑，检测总数量大幅度下滑，系统会判定可能出现新设备脱离管控，系统就会自动预警。 类和接口设计重要函数说明：函数名称表说明及其备注renew（）DCU设备客户端续租表5：重要函数说明3.2 全疆疾控核酸样品采集及检测管理系统该系统提供从新冠样品采集到检测的全流程业务管理模块，建立从样品采集到实验室检测的全流程的信息化管理模块，包括：样品采集、受试者信息识别、样品交接、实验室扫码布板、上机、数据采集等模块，建立全链条的信息化管理系统，跟踪样品从采集到检测的全部过程。该模块目前已在新疆自治区疾控中心应用成熟。此外该系统还可以在检测端提供接口，如果地区已经有了采样的系统，用户可以选择使用SW-LIMS采样系统或自有的采样系统。3.2.1 实验室接收和扫码快速布板技术 功能描述按照《区域新型冠状病毒核酸检测组织实施指南》的要求，在实验室收到样品之后进行收样的确认，并进行扫码布板的工作，在扫码的同时系统自动一方面可以自动识别样品编号的人员信息，也可以自动生成布板文件。 功能设计点击“样品接收（布板）”，进入系统主界面如下：图7：样品布板界面左侧为布板列表，右侧为布板的样品列表。点击“扫码布板”，打开布板页面，如下：图8：布板页面左上角展示布板的编号，左侧对应布板，右侧展示当前孔位，下一孔位，布板总样品数量，右侧表格为样品列表。通过扫码枪扫码，可添加自动添加。也可以手动输入编号，点击“添加”，或者敲击回车键来添加样品。如果开启了样品验证和样品编号规则验证，则会先验证编号。右键点击布板孔，可弹出菜单，如下：图9：添加对照样可添加“阳性对照”、“弱阳性对照”、“阴性对照”、“空白对照”，删除样品以及批量删除样品。编辑完成样品后，关闭布板页面，则返回布板列表。“48孔布板”，与“扫码布板”类似。点击“提交”，将布板提交到“任务领取”。 类和接口设计重要函数说明：函数名称表说明及其备注insert（）新增布板delete（）删除布板insertControlSamples（）添加质控样insertCommonSamples（）添加普通样deleteLocationSample（）删除样品表6：函数说明3.2.2 PCR数据采集 功能描述 在检测完成之后，将布板文件传入PCR设备，可以在PCR仪器中实现快速布板，在检测完成之后可完成数据的采集和上报。 功能设计图10：功能设计通过DCU采集软件，可自动采集仪器的采集文件，发送至服务器，在结果录入阶段，自动匹配布板和孔号，将检测结果赋值到样品上。 类和接口设计重要函数说明：函数名称表说明及其备注receiveFile（）接收解析文件parseDetail（）解析文件表7：函数说明3.2.3 接口管理技术 功能描述如果地州有自己的采样系统，系统可以提供通用接口，将采样信息传输到实验室检测环节，如果地州有核酸数据的上报需求，可以将PCR采集的数据在上传SW-lims系统同时也通过接口上传至地州自建系统中。 功能设计在数据上报步骤中，可选择布板或者样品对结果进行上报。图11：数据上报 类和接口设计重要函数说明：函数名称表说明及其备注submitSampleToAcqSystem（）选择样品上报提交submitToAcqSystem（）选择布板提交表8：函数说明3.3 全疆疾控基础试剂库管理及阈值判定系统3.3.1 基础数据库建立 功能描述 由于全疆110家疾控中心所使用的试剂各不相同，每种商用试剂盒的阴性区、阳性区、灰度区都不一致，因此要根据不同的试剂盒建立基础试剂判定库，这样才能对不同机构、不同类型试剂下产生的核酸基因的CT进行判定。 功能设计入口菜单如下：图12：入口菜单点击“检测试剂信息”，进入系统主界面如下：图13：检测试剂信息界面左侧为试剂的基本信息，右侧表格配置别名和授权机构。别名：采集检测结果时，根据试剂名称和实际别名，判定样品的检测结果值。授权机构：如果有配置授权机构，则该试剂只有这些机构能使用，未配置授权机构，表示所有机构可使用。点击“添加”，系统弹出如下界面：图14：添加试剂填写完成“试剂编号”以及“试剂名称”后，成功添加一条记录。 类和接口设计重要函数说明：函数名称表说明及其备注insert（）添加试剂以及别名instant（）修改试剂信息delete（）删除试剂表9：函数说明3.3.2 CT值匹配传入 功能描述 在判定的时候，需要按照基因分型（N基因和O基因），分别传输CT值并进行自动的匹配判定。 功能设计根据自动采集的文件，自动根据文件名匹配布板和试剂，根据文件内容匹配孔位的样品结果和CT值。 类和接口设计重要函数说明： 函数名称表说明及其备注getTestBoard（）获取布板getTestEquipId（）获取仪器信息downloadDcuPackage（）根据发布版本ID下载DCU安装包表10：函数说明3.3.3 数据判定结果 功能描述 在传入CT之后，系统就自动匹配试剂库进行阙值判定，预警原则是当任何一个样品的两个基因（O基因和N基因）中任何一个的，的CT值处于阳性区/灰度区，系统就自动触发异常预警。 功能设计根据试剂库的试剂所配置的高低限，来计算检测结果。 类和接口设计重要函数说明：函数名称表说明及其备注matchAndInsertParseResult（）解析数据进行试剂信息匹配判断检测结果，并将解析数据入库getReagentInfo（）获取检测试剂信息表11：函数说明3.4 基于机器学习的异常数据智能研判系统3.4.1 利用荧光值变化进行曲线判定 功能描述样品出现异常之后，处置过程中，系统研判人员可以利用“基于机器学习的异常数据智能研判系统”自动对样品曲线型号进行识别判定，判定的数据模型来源于“全疆疾控核酸检测无人值守式监测管理系统”采集过来的核酸检测原始数据，包括CT值、扩增循环、荧光值等。在判定过程中，除了对正常较好的曲线S型和阴性平行线之外，还可以对多峰、横直、甩尾、山域等其他异常类型的曲线进行判定，并自动输出异常的原因。 功能设计点击“结果录入”，进入系统主界面如下：图15：结果录入界面对采集成功的样品，可以通过“扩增曲线分析”，查看该样品的扩增曲线，如下：图16：扩增曲线分析点击“机器研判”，可查看研判结果，如下：图17：机器研判 类和接口设计重要函数说明：函数名称表说明及其备注intelligentJudgmentByData（）根据数据文件扩增曲线数据进行机器研判judgmentResult（）格式化智能研判结果表12：函数说明3.5 全疆疾控实验室资源管理系统3.5.1 人员（组织结构）管理 功能描述 人员管理模块可实现对实验室的人员基本信息、培训、工作简历等信息进行管理。3.5.2 仪器设备管理 功能描述 主要用来管理中心的检测仪器设备信息，由仪器保管员对中心及科室的仪器设备进行管理，可以建立仪器设备管理库，支持导出仪器所有基本信息（导出excel数据）。3.5.3 试剂耗材管理 功能描述 对实验室使用的标准品、试剂等材料进行管理。当材料超过有效期时，能够自动提醒相关人员，以便对即将失效的材料进行处置。

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阅读·401

2024-04-19 17:53:15

医疗信息化对医疗服务质量提升的探讨

随着科技的发展和医疗体系的不断完善，医疗信息化在现代医疗领域起到了举足轻重的作用。它通过整合和优化医疗资源，提高医疗服务的效率和质量，极大地改善了患者的就医体验。本文将就医疗信息化对医疗服务质量的提升进行探讨。一、医疗信息化的定义和发展阶段医疗信息化是指通过应用信息技术，将医疗机构各个环节的信息进行整合和共享，以提高医疗服务的质量和效率。包括电子病历、电子处方、医疗影像数字化等等。通过对医疗信息系统的建设和应用，医疗服务整体水平得到了明显的提升。医疗信息化的发展阶段，在技术飞速发展的过程中，我国卫生信息化建设经历了从无到有，从局部到全局，从医院向其他各个业务领域不断渗透的过程，卫生信息化逐渐成为医疗卫生服务体系不可或缺的部分。根据国际统一的医疗系统信息化水平划分，医院信息化发展普遍要经历三个阶段：医院管理信息化（HIS）阶段、临床管理信息（CIS）阶段和区域医疗卫生服务（GMIS）阶段。可以看出，信息化的助力囊括了患者整个就医的全流程。本院在现有信息化框架基础上细化医疗服务类信息化的介入，如：自助机、微信小程序、电子票据、云病案等一系列线上线下结合的模式，使各个业务系统有机结合，患者自助模式可随时掌握第一手病情资料。二、医疗信息化对医疗服务质量的提升1. 医院掌医、自助机等信息系统的使用提高医疗资源的利用效率医疗信息化可以实现医疗资源的整合和优化，避免了医疗资源的浪费和重复使用。患者线上、线下自助选择在医院小程序、互联网医院、公众号、医院收费窗口等多渠道进行预约挂号，减少患者现场排队等候时间。患者扫码关注医院掌医APP，从电子健康卡绑定到患者充值、缴费、检验检查报告查询、费用清单查询等一系列操作可以满足患者在诊病各个环节中的需求。针对在未上电子健康卡前办理的实体就诊卡，为了方便一老、一幼患者绑卡就诊，在医院掌医中将绑定的实体就诊卡或身份证号转变成二维码，使这部分患者无需携带实体就诊卡或者身份证，直接掌医展二维码扫码就诊。并且分诊台也可以打印电子健康卡静态码实现无卡就诊，逐步取代实体就诊卡在信息系统中存在的一人多卡，浪费资源的问题，节约医院成本，同时是也是一种应急方案，如果电子健康卡无法使用的情况下，医院掌医的实体就诊卡或身份证的二维码模式不影响患者就诊等一些列操作。并将科室需求的出生证预约、足跟血预约、患者满意度调查等模块加入医院掌医，满足了科室需求，按预约进行办理，解决了出生证排队难，办证难的问题。自助机和医院掌医的结合使用，线下和线上相互结合，对于医院诊间就医的患者，自助机也提供了从办理电子卡到预约挂号、充值缴费、查询打印检验、检查、胶片等一系列需求，有益的补充了患者不想手机操作麻烦的需求。能够节省患者的时间和精力，提高医疗服务的效率，减少患者等待时间，提升患者满意度。 2. 各系统互通、共享，提升医疗服务的规范性、准确性和安全性医疗信息化能够实现病历信息的网络化和共享化。不同医疗机构之间可以通过区域医疗协同平台来进行电子病历信息的共享。同时，电子病历系统采用了多层次的权限控制和数据加密技术，保证了病历信息的安全性。这样一来，医生在制定治疗方案时可以更加全面地了解患者的病史，提高了医疗服务的准确性和个性化水平。 医疗信息化核心是电子病历的应用，通过电子病历的使用，使医生可以全面、准确地获取患者的现病史、检查检验结果、查询既往病历、检查检验结果和治疗方案等信息，进而制定出更为精准的治疗方案。同时，医生也能够及时获取患者的用药信息和过敏史，通过合理用药系统的介入进行实时的药物交互作用分析，事前审方系统减少药品配伍禁忌、剂量、病种诊断等错误的发生。在实际应用这两个系统中，发现使用合理用药和事前审方的临床药师对于合理处方规则的建立，用药指南的及时更新，配伍禁忌的及时更新，不合格处方的实时监管都要进行专业的人工干预，所以信息系统也需要使用者使用得当才能发挥效用，才能提高医疗服务的规范性，准确性，减少药物相关不良事件的发生。 三、医疗信息化通过建立电子化的医疗服务流程，使医院的各个环节更加协同和高效。见下图：乌鲁木齐市第一人民医院分院就诊等候时间对比表月份平均就诊等待时间(分钟)较上年度平均减少等待时间(分钟)同比减少2022年3月20.540.090.43%2023年3月19.041.57.30%2024年3月16.692.3512.34%自2019年起，我院开始加大对电子病历系统及相关服务信息系统改造，有了显著的成效，逐年在减少患者等待就诊的时间，提高医生诊病效率，患者通过医院掌医、互联网医院、自助终端机进行预约挂号、缴费等流程，避免了人工排队的繁琐和时间浪费。同时，医生和护士只需在电子病历中记录和查看患者的病历病史等信息，提高了医生接诊效率，通过电子病历诊间对各大系统的数据报告调取查看，达到快速诊断的目的。医疗信息化为广大医务人员提供了大量的患者数据和临床信息，促进了医学研究和学术交流的开展。医生可以通过医疗信息系统进行数据分析和统计，通过信息技术手段提高医疗决策的质量，进而改进医疗服务。同时，医疗信息化也提供了线上学术交流平台，医生可以与国内外的专家学者进行学术交流和病例讨论，提高医疗服务的水平和质量。这样一来，医院内部的医疗服务流程变得更为规范和高效。综上所述，医疗信息化对医疗服务质量的提升作用显著。它通过优化资源配置、提高医疗服务效率、加强医患沟通、改进医疗服务流程、提高病历信息共享与安全性以及推动医学研究和学术交流等方面，为患者提供了更加高效、安全和个性化的医疗服务。随着医疗信息化的不断发展和应用，相信医疗服务质量将会进一步提升，给患者带来更多福祉和便利。

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阅读·343

2024-04-15 19:32:35

新疆医保数据智慧化基本思路

一、基本情况新疆自治区医疗保障信息平台（以下简称新疆医保信息平台）16个子系统及业务中台、数据中台已陆续落地应用新疆医保信息平台全面融入全国医保信息化“一盘棋”目标已经初步实现，全疆医疗保障标准化、信息化、智能化水平大幅提升。医保数字智慧化工程是医保信息化新阶段的需要。随着医疗保障信息国家平台的建成和应用，医保数据规模、质量、安全、应用等方面面临新的挑战和机遇，需要进一步完善数据标准、规范数据管理、提升数据价值，实现数据贯通和共享，支撑医保改革和服务。2023年6月，国家医保局《关于印发医保数据“两结合三赋能”工作方案的通知》（医保办发〔2023〕18号）文件明确：两结合是指发挥国家平台建设的统一性与地方业务需求的灵活性有机结合，医保数据“走出去”与相关数据“引进来”有机结合，三赋能是指加强医保数据对医保改革、管理和服务赋能。按照“数据二十条”要求，结合《自治区数字政府改革建设方案》和《新疆维吾尔自治区医疗保障“十四五”规划》，以数据质量为基础、数据安全为前提、制度规范为保障、数据有效使用为目标，充分融入自治区一体化数据资源服务体系，充分发挥医保数据价值，深化医保数据应用赋能，构建制度机制，优化应用环境，开发渠道模式，制定规范标准，提升医保数据赋能医保改革、管理和服务能力，实现医保数据纵向有效贯通、横向有序共享，系统业务有机融合，树立“数智医保守护健康人生”新形象，为促进医保事业和经济社会发展、为提升群众获得感幸福感安全感作出更大贡献。二、主要内容（一）医保数字资源“一本账”管理。以自治区医保“两结合三赋能”全要素、全对象、全过程数字化为目标，建设医保数字化管理系统，实现医保数字专区、数据应用、数据资源、算法模型、医保HSAF框架开发工具等医保资源全要素的数字化管理、一体化服务和全过程监管，形成资源目录、资源配置和资源运行“三位一体”的“一本账”管理体系，促进规范高效开展医保数据应用创新。依托医保数字资源管理系统，形成自治区医保数据应用集约统筹管理机制，实施数据应用场景畅通战略，实现医保数据应用建设的全流程数字化管理和应用绩效评价，支撑医保数据应用需求在线化管理，提升医保数据应用管理规范化水平。持续加强数据治理和归集工作，完成数据接入、数据标准管理、数据转换清洗、数据质量管理、数据服务支撑、数据资产目录化等数据治理实施工作，提升医保数据质量。建设“医保数字专区”，促进省级统筹业务与市州创新业务有机融合，探索建立医保行业数据开发应用基础制度，逐步形成符合全疆医保实际情况、尊重数字经济发展规律、彰显创新引领的医保行业数据基础制度，推进数据资源向数据资产的安全合规转化，最终实现让医保数据放心“供”出来。（二）数字化推进医保重点业务创新提质。以国家医保局“三电子两支付”（医保电子凭证（医保码）、电子票据、电子处方、移动支付、可信支付）推广任务为抓手，持续深化便民服务场景精细化工作。建立更加全面、实时的数据链路，将医保系统与群众就医购药及业务办理、医疗服务价格监测的全流程进行广泛链接，更精细化归集医疗行为数据。积极融入自治区政务服务“全区一盘棋”大格局，全面提升支付方式管理水平，全面提升医药集中采购和价格管理业务水平，全面提升“互联网+医保服务”水平。以“揭榜试点、区地联动”和“一地创新、全疆复用”等机制创新为导向，支持各统筹区医保部门采用“数据分析+互联网微服务”方式进行服务创新，为今后推广全疆通用的高质量便民服务场景打下坚实基础，促进医保数据应用发挥实战实效，彰显主动靠前服务意识。（三）数字化促进业务数据综合价值提升。依托现有医保数据资源，以急用先行为导向，以发挥数据价值为目标，在医保改革、管理、服务等领域试点开展医保应用场景数据集市建设。构建医保支付方式、医疗服务价格、长期护理、门诊统筹、慢病管理、远程诊疗等涉及到改革任务的数据集市，为赋能医保运行监测、基金监管、经办管理、信用评价、绩效考核、参保扩面等管理任务夯实数据基础，推动医保数据要素综合价值初步体现，促进医保事业高质量发展。（四）产业数字化创新促进医保事业跨越式发展。迈上新征程，以制度创新为核心，激发数据流动的活力，以新疆数字政府建设为契机，以新疆自贸区建设推动医保改革服务创新再出发。积极拥护我国对外开放新格局，以看病有“医”靠为目标，促进数据要素流通，以医保移动支付为牵引，出台“三电子两支付”医药机构接入标准指南，运用数字化技术推进“三医联动”、促进全民健康战略，推动形成一个汇集多方数据的医保数据湖和综合性聚合服务体系；丰富数据要素价值，打造包含“三医联动”、医保指数发布、康养产业全生态产业在内的医保数字资产，赋能医保公共服务、自贸区创新发展、商业健康保险发展、医药产业发展、学术研究等业务领域，实现医保产业的数字化发展，共同促进形成数字新疆“湖海一体”，增进民生福祉、维护社会和谐稳定，为新疆数字经济发展取得新进展新成效做出医保贡献。（五）医保监管决策智能化创新。基于真实世界医保数据，探索真实世界与虚拟世界融合提前感知医保事业发展趋势。深化监管，开展医保大数据反欺诈模型建设；建立医疗服务领域指数模型，辅助医疗服务价格动态调整、医疗服务价格监测等，探索建立医保基金趋势预测、医疗机构基金绩效评价等医保政策相关仿真模型，持续提升数据要素综合价值（六）医保公共服务智能化创新。不断提高人民群众的就医体验，更好满足人民群众日益增长的健康需求，重点围绕“一老一小”、普惠公平、异地就医，以业务场景条块化累计数据为基础，依托数据要素价值，构建医保用户画像，变“服务对象找我”式服务为“我找服务对象”式服务，通过多类服务渠道，为各类用户画像关注的相关内容进行个性、精准推送。构建智能化服务体系，通过数字化智能客服全面提升便民服务满意度和支撑自贸区服务效能。充分发挥云服务优势，加快推动“15分钟医保服务圈”工作，形成五级医保经办服务一体化工作模式，切实解决基层技术力量薄弱的问题。（七）医保数据安全防护运营体系提升。完善数据全链路的安全技术支撑能力和安全管理机制，实现医保数据中台和医保数字专区的数据安全风险一体化监测和联动处置，积极推进隐私计算、数据空间、区块链等数据流通技术研发和集成应用，为数据可信、高效流通提供有力的基础支撑，培养医保数字化运营人才队伍，支撑运营运维效能的数字化评价，持续提升运营运维质量，让数据安全“动”起来。三、实施路径实施阶段将按急用先行的原则，分阶段开展，完成包括基础资源扩容、数据治理体系搭建、大数据反欺诈、惠民保数据共享专区、价格监测、基础安全能力管控提升、免申即享业务场景试点及其他创新业务场景和配套安全保障措施。大数据反欺诈应用架构（示例）

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阅读·368

2024-04-15 19:33:55

新疆医保数据智慧化基本思路

一、基本情况新疆自治区医疗保障信息平台（以下简称新疆医保信息平台）16个子系统及业务中台、数据中台已陆续落地应用新疆医保信息平台全面融入全国医保信息化“一盘棋”目标已经初步实现，全疆医疗保障标准化、信息化、智能化水平大幅提升。医保数字智慧化工程是医保信息化新阶段的需要。随着医疗保障信息国家平台的建成和应用，医保数据规模、质量、安全、应用等方面面临新的挑战和机遇，需要进一步完善数据标准、规范数据管理、提升数据价值，实现数据贯通和共享，支撑医保改革和服务。2023年6月，国家医保局《关于印发医保数据“两结合三赋能”工作方案的通知》（医保办发〔2023〕18号）文件明确：两结合是指发挥国家平台建设的统一性与地方业务需求的灵活性有机结合，医保数据“走出去”与相关数据“引进来”有机结合，三赋能是指加强医保数据对医保改革、管理和服务赋能。按照“数据二十条”要求，结合《自治区数字政府改革建设方案》和《新疆维吾尔自治区医疗保障“十四五”规划》，以数据质量为基础、数据安全为前提、制度规范为保障、数据有效使用为目标，充分融入自治区一体化数据资源服务体系，充分发挥医保数据价值，深化医保数据应用赋能，构建制度机制，优化应用环境，开发渠道模式，制定规范标准，提升医保数据赋能医保改革、管理和服务能力，实现医保数据纵向有效贯通、横向有序共享，系统业务有机融合，树立“数智医保守护健康人生”新形象，为促进医保事业和经济社会发展、为提升群众获得感幸福感安全感作出更大贡献。二、主要内容（一）医保数字资源“一本账”管理。以自治区医保“两结合三赋能”全要素、全对象、全过程数字化为目标，建设医保数字化管理系统，实现医保数字专区、数据应用、数据资源、算法模型、医保HSAF框架开发工具等医保资源全要素的数字化管理、一体化服务和全过程监管，形成资源目录、资源配置和资源运行“三位一体”的“一本账”管理体系，促进规范高效开展医保数据应用创新。依托医保数字资源管理系统，形成自治区医保数据应用集约统筹管理机制，实施数据应用场景畅通战略，实现医保数据应用建设的全流程数字化管理和应用绩效评价，支撑医保数据应用需求在线化管理，提升医保数据应用管理规范化水平。持续加强数据治理和归集工作，完成数据接入、数据标准管理、数据转换清洗、数据质量管理、数据服务支撑、数据资产目录化等数据治理实施工作，提升医保数据质量。建设“医保数字专区”，促进省级统筹业务与市州创新业务有机融合，探索建立医保行业数据开发应用基础制度，逐步形成符合全疆医保实际情况、尊重数字经济发展规律、彰显创新引领的医保行业数据基础制度，推进数据资源向数据资产的安全合规转化，最终实现让医保数据放心“供”出来。（二）数字化推进医保重点业务创新提质。以国家医保局“三电子两支付”（医保电子凭证（医保码）、电子票据、电子处方、移动支付、可信支付）推广任务为抓手，持续深化便民服务场景精细化工作。建立更加全面、实时的数据链路，将医保系统与群众就医购药及业务办理、医疗服务价格监测的全流程进行广泛链接，更精细化归集医疗行为数据。积极融入自治区政务服务“全区一盘棋”大格局，全面提升支付方式管理水平，全面提升医药集中采购和价格管理业务水平，全面提升“互联网+医保服务”水平。以“揭榜试点、区地联动”和“一地创新、全疆复用”等机制创新为导向，支持各统筹区医保部门采用“数据分析+互联网微服务”方式进行服务创新，为今后推广全疆通用的高质量便民服务场景打下坚实基础，促进医保数据应用发挥实战实效，彰显主动靠前服务意识。（三）数字化促进业务数据综合价值提升。依托现有医保数据资源，以急用先行为导向，以发挥数据价值为目标，在医保改革、管理、服务等领域试点开展医保应用场景数据集市建设。构建医保支付方式、医疗服务价格、长期护理、门诊统筹、慢病管理、远程诊疗等涉及到改革任务的数据集市，为赋能医保运行监测、基金监管、经办管理、信用评价、绩效考核、参保扩面等管理任务夯实数据基础，推动医保数据要素综合价值初步体现，促进医保事业高质量发展。（四）产业数字化创新促进医保事业跨越式发展。迈上新征程，以制度创新为核心，激发数据流动的活力，以新疆数字政府建设为契机，以新疆自贸区建设推动医保改革服务创新再出发。积极拥护我国对外开放新格局，以看病有“医”靠为目标，促进数据要素流通，以医保移动支付为牵引，出台“三电子两支付”医药机构接入标准指南，运用数字化技术推进“三医联动”、促进全民健康战略，推动形成一个汇集多方数据的医保数据湖和综合性聚合服务体系；丰富数据要素价值，打造包含“三医联动”、医保指数发布、康养产业全生态产业在内的医保数字资产，赋能医保公共服务、自贸区创新发展、商业健康保险发展、医药产业发展、学术研究等业务领域，实现医保产业的数字化发展，共同促进形成数字新疆“湖海一体”，增进民生福祉、维护社会和谐稳定，为新疆数字经济发展取得新进展新成效做出医保贡献。（五）医保监管决策智能化创新。基于真实世界医保数据，探索真实世界与虚拟世界融合提前感知医保事业发展趋势。深化监管，开展医保大数据反欺诈模型建设；建立医疗服务领域指数模型，辅助医疗服务价格动态调整、医疗服务价格监测等，探索建立医保基金趋势预测、医疗机构基金绩效评价等医保政策相关仿真模型，持续提升数据要素综合价值（六）医保公共服务智能化创新。不断提高人民群众的就医体验，更好满足人民群众日益增长的健康需求，重点围绕“一老一小”、普惠公平、异地就医，以业务场景条块化累计数据为基础，依托数据要素价值，构建医保用户画像，变“服务对象找我”式服务为“我找服务对象”式服务，通过多类服务渠道，为各类用户画像关注的相关内容进行个性、精准推送。构建智能化服务体系，通过数字化智能客服全面提升便民服务满意度和支撑自贸区服务效能。充分发挥云服务优势，加快推动“15分钟医保服务圈”工作，形成五级医保经办服务一体化工作模式，切实解决基层技术力量薄弱的问题。（七）医保数据安全防护运营体系提升。完善数据全链路的安全技术支撑能力和安全管理机制，实现医保数据中台和医保数字专区的数据安全风险一体化监测和联动处置，积极推进隐私计算、数据空间、区块链等数据流通技术研发和集成应用，为数据可信、高效流通提供有力的基础支撑，培养医保数字化运营人才队伍，支撑运营运维效能的数字化评价，持续提升运营运维质量，让数据安全“动”起来。三、实施路径实施阶段将按急用先行的原则，分阶段开展，完成包括基础资源扩容、数据治理体系搭建、大数据反欺诈、惠民保数据共享专区、价格监测、基础安全能力管控提升、免申即享业务场景试点及其他创新业务场景和配套安全保障措施。大数据反欺诈应用架构（示例）

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阅读·320

2024-04-14 09:16:35

国家医疗健康信息互联互通标准化成熟度测评助力医院高质量发展

一、医院简介乌鲁木齐市妇幼保健院始建于1951年，是乌鲁木齐市卫生健康委直属医疗机构，是集预防、保健、医疗、护理、科研、教学、培训为一体的三级甲等妇幼保健机构，2018年11月，根据“一院两址”运营战略，我院开始全面运营管理乌鲁木齐市友爱医院，目前拥有二道桥和友爱医院两个院区，承担全市妇幼健康业务管理和技术支持工作，医院迄今已走过72年风雨历程，相继荣获“全国百家优秀爱婴医院”“全国青年文明号”“全国巾帼文明示范岗”“全国人文爱心医院”“全国患者、医务人员双满意妇幼医院”“全国妇幼健康服务先进集体”，“自治区文明单位”“自治区实施妇女儿童发展纲要先进集体”等国家、省部、市级、区县级的各种荣誉200余项。医院秉承“重质量、抓服务、强技术、树品牌、育名医”建院理念，全心全意为百姓提供专业、精湛、有温度的优质医疗保健服务，为不断推进人民群众健康福祉不懈努力。二、医院信息化建设发展近年来，我院围绕公立医院高质量发展和“三位一体”智慧医院建设，“以评促建”、“以评促改”，取得一系列建设成效。2023年，友爱院区申报的“智慧交互助力医院高质量发展”案例荣获国家卫生健康委能力建设和继续教育中心主办的“2022年度中国现代医院管理典型案例评选智慧医院主题优秀案例奖”，申报的“AI智能在乳腺疾病诊疗中的应用”项目入选《中国数字医学》杂志社“2022年度医疗信息化技术类创新入围案例”；友爱院区通过国家电子病历应用水平分级评价四级复审，妇幼院区通过国家互联互通四级甲等测评；信息科获得2023年医院“优秀集体”荣誉称号，电子病历复审获医院质量管理成果二等奖，科室进一步加大信息化人才培养，多人通过OCP数据库专家、CISP网络安全工程师和国家软件水平考试认证。 三、项目背景国家医疗健康信息互联互通标准化成熟度测评工作是由国家卫生信息化顶层设计，国家卫生健康委统计信息中心实施的一项对区域和医院信息化建设水平综合评价。2022年1月，国家卫生健康委印发了《“十四五”卫生健康标准化工作规划》，明确到2025年，基本建成有力支撑健康中国建设、具有中国特色的卫生健康标准体系，卫生健康服务标准化程度不断提升，卫生健康标准国际影响力显著增强，特别强调要以国家医疗健康信息互联互通标准化成熟度测评为抓手，对区域和医疗机构信息化建设整体水平进行测评。医院互联互通测评工作自2013年开始，已开展10批次测评工作，截至2024年4月（2022年度国家医疗健康信息互联互通标准化成熟度测评结果公示），全国获评互联互通五级乙等医院94家，四甲及以上的医院共有857家，三级医院四甲及以上占比约为24.3%。新疆55家三级机构，三级甲等医疗机构47家，三级医院通过互联互通四级甲等测评14家，占比25.4%。本项目是以互联互通四级甲等评审的改造升级为主的综合性项目，包含通过互联互通标准化成熟度测评四级甲等评审、医院信息集成平台开发服务以及其他产品上线，如：360全息系统、决策支持系统、单点登录系统等，实现院内各诊疗环节信息互联互通，达到医院信息互联互通标准化成熟度测评4级水平。四、评审准备过程我院测评工作自2021年启动， 2022年12月30日完成国家医疗健康信息互联互通标准化成熟度测评报名，2023年7月12日在北京参加国家卫生健康委统计信息中心组织的互联互通标准化成熟度测评文审现场答辩，2023年11月7日国家卫生健康委统计信息中心组织专家进行了现场评审, 2024年4月9日，国家卫健委统计信息中心官网正式公布2022年度国家医疗健康信息互联互通标准化成熟度测评结果，我院作为疆内首家妇幼专科医院顺利通过。五、应用成效与亮点（一）业务数据集成，服务可视化管理我院业务信息数据集成改造，按照国家医疗健康信息互联互通标准化成熟度测评标准，重点围绕数据和服务的标准化、基础设施建设、数据安全、互联互通应用效果等方面进行优化升级。基于信息平台实现面向管理、临床、患者三个维度的业务集成，集成近22家厂商的41个业务系统，梳理并改造有效接口150余个；实现交互方式统一，日内交互数量平均达到20余万；通过可视化管理界面提升运维效率，提升诊疗与管理数据的完整性与规范性，例如基础数据的复用（患者基本信息、就诊记录、医嘱信息、患者处方、检查检验结果等），各接入医院集成平台的业务系统无需再对接口进行开发，节约了成本，提高了效率。图1-1 集成业务系统及数据交互界面图1-2 集成业务系统及数据交互界面（二）集成平台支撑，标准化数据应用医院基于集成平台支撑，从医疗业务到医疗管理，从医、护、技、药、管等各业务领域，承载异构系统的接入任务，实现院内各业务系统间数据交互；基于数据中心对全院全域数据进行实时、稳定、准确、开放的集成，实现数据抓取、数据清洗加工、数据标化治理，构建涵盖临床数据中心、运营管理数据中心等多场景的多元主题数据仓库，为医疗提供便捷诊疗辅助数据应用，为医院管理提供管理数据支撑及运营决策支持，助力医院高质量发展。1.360患者全息视图的使用患者360全息视图通过患者就诊视图，就诊时序视图、临床资料视图，从多个维度展示患者在医院的就诊信息，包括检验报告、检查报告、病历资料、门诊处方、临床诊断、住院医嘱、手术麻醉记录及体征信息。患者360全息视图的使用，为医护人员提供了患者在院就诊的各类记录信息，使医务人员在一个界面，快速查询掌握患者病情和历史诊治记录，为患者下一阶段诊治提供了依据。图3 360患者全息视图截图2.患者主索引管理我院主数据管理功能主要包括主数据存储、主数据质量管理、主数据共享和主数据生命周期管理等。进行患者主索引合并后，对于多个索引中出现疑似重复数据，进行去重处理，以确保合并后的主索引数据的唯一性，根据索引数据的关联性，建立索引之间的关联关系，以便在检索患者相关信息时，可以在不同索引之间进行关联检索。截止目前，我院通过主索引合并的数据已达到119万余条。图4 患者主索引管理3.运营决策系统的使用医院建设了运营决策系统，共计完成各业务数据指标456个，其中运营决策指标361个，三级公立医院绩效考核指标95个，在此基础之上，通过与医务科、门诊部等科室沟通，又收集指标170个，建立较为完善的业务数据指标分析模型和运营监控管理模式，从运营管理、资源利用、医疗效率、医疗质量、合理用药等不同维度对各应用系统的数据进行汇聚、融合、分析，以数据分析报告、运营简报等方式，为院领导、各科室主任提供辅助决策支持，利用运营决策系统平台作为数据治理的抓手，持续改进优化，帮助医院管理人员掌握运营情况和医疗质量，有效提升了医院管理决策效率及医院精细化管理水平。图5 运营决策系统界面展示同时，运营决策系统还上线了移动端，方便授权医院决策和管理人员随时查询医院运营数据。 图6 移动端运营决策系统界面展示 六、体会与展望今后，医院将继续坚持以测促用、以测促改、以测促建，始终紧密围绕医院发展目标，扎实推进平台建设，大力推进医院信息共享和医疗业务协同的效能，使信息化便民惠民服务举措落到实处，围绕国家公立医院高质量发展和“三位一体”智慧医院建设要求，不断提升医疗服务信息化水平，提质增效，为医院的发展持续注入动力。

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阅读·816

2024-04-12 21:20:34

智能决策大数据分析平台的设计与应用

1. 建设背景随着医院信息系统发展，医院各类信息系统建设已完善，如his、emr、lis、pacs等，能基本满足现有医疗信息相关需求，但在数据利用方面还存在一些问题：第一医院业务系统随运行时间越长数据增长速度越来越快，导致现有系统报表查询速度变慢，使用率也有所下降，第二管理决策时，不能从医院相关信息平台中迅速提取关键数据，达到以数据驱动智慧医疗进行管理决策。2. 系统建设目标建立一个全院实时可使用、可分析、可改进的KPI指标规范仓库，为医院管理层提供进行数据化管理提供可靠准确的数据基础，通过数据指标进行暴露问题，发现问题，进而分析问题原因和持续改进，达到保障患者安全同时，兼顾医、护、技、管的全面满意，提升医院的数字化和智慧化的程序。3. 智能决策大数据分析平台的设计与实现① 系统开发方法共分为基础层、数据层和应用层三层，基础层即已上线的临床应用软件：his、emr、lis、pacs等，数据层即数据中心，采用国际主流数据接入技术（CDC+ETL），实现实时数据、非实时数据统一接入到操作数据存储ODS，通过对ODS进行数据抽取、清洗、加工、转换，将临床业务数据标准化后存入采用hadoop技术构建的数据中心,应用层即指标集的应用：医疗质控、运营管理、评级评审、科研分析等各个业务的指标体系，整个平台采用报表程序（Analyzer）和数据库分装方式，即查询数据库数据或查询报表时，双方互不影响，经测试，此模式能够承受日常院内数据查询，导出，报表浏览，导出，编辑等功能。总体架构图如 ② 功能模块设计智能决策大数据平台展现指标的方式分为主题首页、实时大屏和移动端三种方式，如下图：主题首页：包含院领导、门诊、住院、医务、护理、运营等六大主题首页，既可以看到各个角色关注的指标结果还可以看到不同维度下明细数据，实时大屏：主要展示各个角色或部门关注的实时指标情况，一般会在院领导、各部门主任使用大屏呈现相应内容，移动端：微信或钉钉呈现各角色或部门关注的主要指标结果，方便随时查看，辅助后期决策管理。 3.1 主题首页 a.院领导主题： 院领导主题内容有：当日在院人次、当日出院人次、当日入院人次、当日等床人次、当日门诊人次及当日急诊人次等6个实时指标、门诊、住院、核心重点指标共28个及12个明细报表，且点击每个指标数值可进行下钻到对应明细报表，部分明细报表可下钻到科室和病人，从2022年6月开始收集指标-->指标分析-->指标确认-->指标验证-->2023年1月初上线，此外，院领导主题内容于2023年2月同时上线了大屏和移动端，方便院领导随时查阅及了解医院整体情况，以便辅助决策。 b.门诊主题： 门诊主题内容有：门急诊总人次、已诊人次、待诊人次、专科门诊量、门诊预约人次、预约就诊人次、预约就诊率、平均等待时间、上周入院率、当时实时门诊量、诊室使用情况、号源情况、医技就诊情况、门诊医技科室平均等待时长等14个实时指标和12张明细报表，从2022年9月开始收集指标-->指标分析-->指标确认-->指标验证-->2023年3月初上线电脑端和大屏，目前门诊实时监控大屏及明细报表已替代门诊部每日早交班和行政交班信息。 c.住院主题：住院主题内容有：当日在院人数、当日入院人数、当日出院人数、急诊等床人数、日间手术例数、出院手术人次、床位使用率、当日急诊入院人数、当日在院陪护人数、当日重症转入转出人数、全院空床数、日间手术占比、出院手术占比、编制床位使用率、日间在院人数、当日日间入院人数、当日日间出院人数、当日日间开住院证人数、当日日间待床人数、当日门诊等床人数、科室床位使用情况、急诊留观情况等22个实时指标及17张明细报表，从2022年9月开始收集指标-->指标分析-->指标确认-->指标验证-->2023年3月中旬上线电脑端和大屏，目前住院实时监控大屏及明细报表已替代住院部每月上报的部分手工数据，其次，依据床位及日间的相关指标方便住院部及时做出调整。 d.质控主题：质控主题的内容有：医学检验中心、病理科、影像中心、超声检查室、核医学、心功能科相关的报表及时率共39个指标及19张明细报表，点击每个指标数值可下钻到明细报表，明细数据可到科室或患者，从2022年12月开始收集指标-->指标分析-->指标确认-->指标验证-->2023年9月上线电脑端和大屏，目前质控主题涵盖了每月上报及院内公示的所有检查类指标，无需手工统计，质控主题的下一步计划是上线病历及手术相关指标，预计2024年5月开展，最终质控主题实现医务部质管科每月上报及院内公示的全部指标。 e.护理主题： 护理主题的内容有：急诊留观入院人数、手术等级占比、48h二次置管率、床旁医保结算率、pda扫描执行率、高风险人数、急诊分诊、非计划拔管等20张明细报表，从2022年8月开始收集指标-->指标分析-->指标确认-->指标验证-->2023年2月初上线，目前20张明细报表替代了护理系统出具的报表及每月上报的部分手工统计指标，护理主题的下一步计划上线不良事件相关指标，预计2024年6月开展，最终护理主题实现护理系统的全部报表及护理部每月上报的全部指标。 f.运营主题： 运营主题内容有：当日等床人次、当日在科人次、当日门诊人次、当日入院人次、当日出院人次等5个实时指标、25个累计指标及10个明细报表，点击各个指标数值可进行下钻明细数据，明细数据可到科室或医生，从2023年9月开始收集指标-->指标分析-->指标确认-->指标验证-->2023年12月上线电脑端和大屏，目前运营主题涵盖了医院运营的主要指标，不用从各个业务系统出具，运营主题的下一步计划上线运营报告，预计2024年5月开展。 g.科主任主题 科主任主题内容有：门诊、住院及运营的核心指标30个指标和3个明细报表，点击各个指标数值可进行下钻明细数据，明细数据可到每位医生，从2024年1月开始收集指标-->指标分析-->指标确认-->指标验证-->2024年4月上线，目标是科主任主题替代运营管理部每月公示的各医生工作量和收入信息，科主任主题的下一步计划是随科室使用中添加相应的明细报表，正在上线中。 3.2移动端： 移动端的内容有：实时监控15个指标、核心指标16个指标、收入分析14个指标、门急诊业务量7个指标、住院业务量7个指标，与院领导主题一起于2023年1月初上线，移动端的所有指标仅供查阅，不能下钻明细数据。 3.3绩效考核平台绩效考核平台内容：按照国家公立医院绩效考核指标内容建立医院自己的绩效考核平台，目前正在用2022年和2023年的上报数据测试，若测试通过，2024年上报数据从当前平台上出具。3.4填报系统经前期需求调研时，存在部分指标是在各应用系统中的报表基础上再手工计算得出的，故上线了填报系统来实现需二次加工的指标可快速查阅功能，目前医务部质管科的26个指标已实现先进行编码再按照规定模版导入后统一在智能决策大数据平台查阅。3.5业务系统报表逐步迁移至智能决策大数据平台中目前医院信息管理系统、输血系统、和护理系统部分报表已迁移至智能决策大数据平台中，若智能决策大数据平台中的数据使用中无误，将逐步暂停上述业务系统的报表使用，日后各科室查询相关数据需登录统一平台查阅。4. 应用效果目前各个主题首页均由各负责部门日常工作中使用，移动端和大屏现只有院领导和部分管理部门在使用，按照已上线的院领导、门诊、住院、质控、护理、运营主题中的指标内容，现形成医院规范的指标集524项，每月院领导主题浏览次数：20 ，门诊主题浏览次数：431，住院主题浏览次数为：214，质控主题浏览次数为：285，运营主题浏览次数为：458 ，科主任主题浏览次数为：30，移动端浏览次数为165 。5. 讨论① 后续新增新的院内系统，需要考虑纳入数据中心中② 对于指标名称相同但算法不同的情况，系统内与指标说明文档需一一对应，防止发生错乱③ 由于数据敏感，考虑移动端使用情况

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阅读·206

2024-04-12 18:19:29

医院数据中心机房建设及安全管理

摘要：介绍了医院传统数据中心机房中空间利用、能效、智能化、安全性及运维效率所面临的问题与挑战，分析了模块化数据中心机房在解决以上问题的天然优势，并通过模块化设计的可行性方案，实现了医院数据中心机房的建设与落地，提高设备的工作效率与寿命，有效减少数据泄露、丢失和损坏的风险。引言随着医疗信息化的快速发展，医院数据中心机房作为医疗信息系统的核心基础设施扮演着至关重要的角色。然而，传统的数据中心机房建设存在着空间利用不足、能耗高、扩展性差等问题，而模块化设计已逐渐成为解决这些问题的有效途径。本文旨在通过基于模块化设计的医院数据中心机房建设实践，为医院信息化建设提供可行的设计方案，从而促进模块化设计在医院数据中心建设中的实际应用，最终目的是为了提供实践指导，促进医院数据中心机房建设的现代化和信息化水平的提升，为患者提供更加高效、安全的医疗服务。1.医院数据中心机房建设的设计原则1.1经济性原则经济性原则在医院数据中心机房建设中占有举足轻重的地位，设计之初就要充分考虑到机房的可扩展性和适应性，以满足未来的扩容需求，避免因后期的调整和改造导致的额外开销。选材上应优选具有较长使用寿命、维护简单、能耗低的设备和材料，从而确保机房的长期稳定运行，并减少日常运维成本。经济性原则还涉及到能源管理和使用，通过合理的冷热通道设计、智能环境监控系统等手段，实现数据中心的能源效率最大化，从而达到降低运行成本的目的，旨在实现最大的经济效益。1.2前瞻性原则前瞻性原则要求在设计和建设初期就要预测和考虑到未来5到10年内可能出现的技术变革、业务扩展和医疗信息化发展趋势。对于硬件设备，应选择支持模块化、可热插拔和兼容多种技术标准的产品，确保在未来可以灵活地升级或扩展。在网络设计上，考虑到未来可能出现的更高的带宽和传输速度需求，要保证网络架构的可扩展性和稳定性。同时，前瞻性原则还要求对机房的安全、冷却、供电和监控系统进行深入研究，确保在面对未来的各种挑战和需求时，这些系统都可以稳定、高效地运行。在整个设计过程中，前瞻性原则是确保医院数据中心机房在面对未来的变化和挑战时，始终处于技术和业务的前沿。1.3兼容性原则兼容性原则主张在选材、配置和技术应用时，应首先考虑其与现有系统以及潜在未来系统的匹配程度，不仅限于设备和应用层面，还延伸到数据格式、通信协议和安全策略等多个维度，兼容性也可以降低医院信息系统的整体维护成本，因为一个高度兼容的系统意味着在未来的升级、扩展或者维护过程中，不需要进行大量的定制化开发或调整。因此，兼容性原则不仅确保了医院数据中心机房技术的持续性和稳定性，也为医院的信息化建设提供了强大的支持和保障。2.医院数据中心机房建设的内容2.1视频监控系统医院数据中心机房建设的内容中，视频监控系统作为一种直观、有效的安全管理工具，为医院数据中心的日常运营和维护提供了重要的支持。该系统通常由高清摄像头、录像机、存储设备、显示器及相关的管理软件组成，能够全天候、无死角地对数据中心内外的各个角落进行实时监控。通过视频监控系统，工作人员可以随时观察到数据中心的运行状态，如机柜的工作灯是否正常、有无未授权人员进入、机房温度是否适中等。这不仅有助于及时发现和处理各种突发事件，还能够为日常的设备维护和巡检提供方便。视频监控系统还可以与其他安全管理系统如门禁系统、报警系统等进行联动，当系统检测到异常情况时，可以立即启动预设的应急响应程序，如自动锁门、发送报警信息等，从而确保数据中心的安全，为医院数据中心机房建设增添了一道坚实的安全屏障。图2-1-1机房监控系统图2-1-2机房门禁系统图2-1-3组网图2.2电源与接地系统电源系统为数据中心内的各类设备提供稳定、连续的电力供应，保障数据中心24小时不间断运行，此系统通常包括主电源、备用电源、不间断电源（UPS）以及电源分配单元。其中，不间断电源在面对突发电力中断时，可以为关键设备提供短暂的电力支持，确保数据的完整性和连续性。备用电源如柴油发电机组在长时间停电时则能够提供长时间的电力供应。为了保障设备安全运行，接地系统的作用不可小觑，一个良好的接地系统能够确保电流的快速、有效放电，从而保护数据中心的设备不受电压浪涌、电磁干扰和静电放电的影响。同时，接地系统还能够提供一个稳定的参考零点，为精确的电气测量提供保障。为确保电源与接地系统的可靠性，需定期进行系统的维护和检测，如检查电源线路的老化程度、测试备用电源的启动时间、检查接地电阻值等，确保各部分系统都能在关键时刻发挥其应有的作用，从而保障医院数据中心的稳定运行和数据安全。图2-2-1 UPS监控 图2-2-2 2N供配电系统图图2-2-3 电力监控2.3机房消防系统医院数据中心的机房内由于电气设备密集，加之机房内部的温度、湿度控制，如果管理不当，都可能成为潜在的火灾隐患。因此，高效的消防系统对于确保医院数据中心的安全至关重要。消防系统通常包括火灾探测器、自动灭火系统、手动报警器、灭火器材以及其他相关的辅助设备。火灾探测器能够在最初的阶段迅速侦测到火源，为及时的应急响应提供宝贵时间。而在火灾发生时，自动灭火系统，如干粉、气体灭火装置，可以在最短时间内扑灭火源，最大程度地降低火灾带来的损失。需要特别注意的是，由于数据中心内部都是精密电子设备，所选用的灭火方式和材料都需确保在扑灭火灾的同时，不会对设备造成二次损害。同时，定期的消防演练和培训也是机房消防系统中不可缺少的部分，确保在发生火灾时，工作人员能够熟练、迅速地启动应急预案，最大程度地减少损失。图2-3-1 漏水检测设备图2-3-2 消防控制主机2.4机房防雷系统医院数据中心的机房所处地点，特别是高层建筑或开阔地，容易受到雷电的威胁。因此，强大而高效的防雷系统是必不可少的。该系统通常包括外部防雷和内部防雷两大部分。外部防雷，主要由接闪器、避雷带、接地导体等组成，可以吸引和引导雷电，使其迅速流入地面，避免雷电直击建筑或设备[3]。而内部防雷，则重点关注防止雷电感应或雷击产生的电涌对内部设备的损害。通常涉及到电涌保护器、隔离装置等，它们能够在极短的时间内响应，将超出安全范围的电压迅速引向地面，保护设备免受高电压的伤害。为确保防雷系统的有效性，还需定期进行系统的检测和维护，如检查接地电阻值、电涌保护器的工作状态等。总之，机房防雷系统，应结合先进的技术和严格的管理措施，确保医院数据中心在雷暴天气中也能稳定、安全地运行，最大程度地降低由雷电带来的潜在风险。3.医院数据中心的安全管理措施3.1完善制度建设，健全管理体系医院数据中心的安全管理直接关乎到医疗服务的质量、医院的运营效率和患者的隐私保护，为确保数据中心的安全稳定运行，完善制度建设和健全管理体系尤为关键。首先，医院需要制定明确、详实的数据中心操作规范，确保每一位操作人员都能按照统一的标准进行日常维护和应急处置，避免由于操作不当导致的数据丢失或损坏。其次，定期对现有制度进行审查和完善，确保制度与技术、工具的更新保持同步，满足不断变化的安全需求，为了加强数据中心的日常管理，建议引入先进的数据中心管理系统，实现对数据中心的全方位、实时监控，确保任何异常情况都能够得到及时发现和处理。最后，针对数据中心的特殊环境和设备，制定专门的维护和检修制度，确保设备的长期稳定运行。通过这些措施，医院数据中心的安全管理将更加有序、高效，为医疗服务提供坚实的技术支撑。3.2制定应急预案，提升管理能力医院数据中心可能面临各种意外情况，如电力中断、设备故障、火灾、网络攻击等，这些都可能对数据安全造成威胁。为此，每一个潜在的风险都应有对应的应急措施，明确责任人、操作步骤和资源调配。例如，当数据中心遭受网络攻击时，应迅速断开受影响的网络连接，同时启动备份系统，确保数据的连续性。而在遭遇电力中断时，应立即启动应急电源，确保数据中心的正常运行。而提升管理能力则涉及到对数据中心工作人员的培训和考核。定期进行安全培训，确保每位员工都了解并能够执行应急预案。同时，进行模拟演练，模拟各种意外情况，检验应急预案的有效性及员工的应对能力。通过这样的培训和演练，不仅可以检验和完善应急预案，还能提高工作人员的应急反应能力，使他们在真实的紧急情况下能够冷静、有序地执行应急操作，才能确保在各种突发情况下医院数据的安全和业务的连续性得到有效保障。3.3规范日常维护，提高服务水平为了确保数据中心持续、高效地为医院提供服务，规范日常维护和提高服务水平是不可或缺的环节。首先，制定日常维护的标准操作流程，明确每项任务的操作步骤、执行标准和质量要求，确保维护活动既高效又符合规范。如数据备份，应规定备份的频率、方法和备份数据的保存位置，以及定期检查备份数据的完整性。其次，对于所有的维护活动，建立日志记录制度，详细记录每次维护的时间、内容、结果和相关人员，为后期的分析和优化提供数据支持。最后，提高服务水平不仅是技术问题，更多的是管理和服务意识。应建立用户反馈机制，定期收集用户对数据中心服务的意见和建议，及时了解用户的需求和痛点，针对性地优化和完善服务。只有做到日常维护的规范化和服务的用户化，医院数据中心才能真正为医疗机构提供稳定、高效、优质的服务，支撑医疗业务的高效运行。3.4强化技能培训，增强人员素质医院数据中心作为信息化医疗的核心载体，其安全稳定运行对整个医疗体系至关重要。在此背景下，对数据中心工作人员进行技能培训，以及提高其整体素质是确保数据中心安全管理的关键一环。其一，定期进行培训课程，邀请行业专家授课，分享最新的技术和趋势，让工作人员及时了解行业发展和技术创新。其二，对于新入职的工作人员应进行入职培训，让其快速熟悉工作流程和规范，确保其能够快速适应工作环境并达到工作要求。对于在职员工，定期评估其技能和工作表现，针对其在工作中的不足，提供针对性的培训和指导。其三，鼓励工作人员参加行业认证和考试，如网络工程师、数据库管理员等相关认证，不仅能提高其个人能力，还能提高整个团队的专业性和服务水平。其四，除了技能培训，还应进行团队建设、职业操守培训等，确保每位员工都能够为医院提供优质、专业的服务。结语综上所述，医院数据中心机房不仅是医疗信息技术的物理基础，更是确保医疗数据安全、高效流通的关键环节。通过深入研究其建设与安全管理的各个方面，可以为医疗机构提供有力的支持，确保数据的可靠性、完整性和及时性。而对于社会和病人来说，一个安全稳定的医院数据中心机房则意味着更高效的医疗服务、更准确的诊断结果和更安全的个人信息，也将为推进医疗信息化进程提供更为坚实的基石。

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阅读·202

2024-04-12 18:13:20

AI人工智能在心脏CTA影像检查中的应用

摘要：随着医疗信息化建设的深入推进和计算机技术的迅猛发展，AI人工智能在心脏CTA影像数据处理中的应用已成为提升诊断效率与准确率的重要手段。本论文以心脏CTA影像数据处理为实施背景，详细阐述了运用AI技术构建医疗影像人工智能分析系统，实现病灶精准检出，从而助力医疗诊断效能提升的过程。论文重点描述了系统的建设方式、AI系统架构以及实际应用效果，旨在揭示AI在心脏CTA影像检查中的巨大潜力与价值。关键词： AI人工智能、CTA影像数据、PACS系统、病灶检出Abstract:With the deepening of medical informationization construction and the rapid development of computer technology, the application of AI artificial intelligence in processing cardiac CTA imaging data has become a significant means for enhancing diagnostic efficiency and accuracy. This paper, taking the processing of cardiac CTA imaging data as its practical context, thoroughly elucidates the process of utilizing AI technology to construct a medical imaging artificial intelligence analysis system, thereby enabling precise detection of lesions and contributing to the elevation of diagnostic efficacy. The paper focuses on describing the system's construction methodology, AI system architecture, and actual application outcomes, with the aim of revealing the immense potential and value that AI holds in cardiac CTA imaging examinations.keywords：AI artificial intelligence, CTA imaging data,PACS system, Lesion detection一、实施背景：心脏CTA影像数据处理的挑战与需求心脏CTA（Computed Tomography Angiography）作为一种无创性心血管成像技术，能够清晰显示冠状动脉的解剖结构及病变情况，对心脏病的早期诊断、风险评估及治疗决策具有重要意义。目前医学数据超过90%的数据都来自医学影像，传统模式下放射科医生对机器拍出的影像片子进行阅片、分析和报告。特别是三级大型医院的患者量大，普遍存在医学影像中心脏CTA影像数据量较为庞大，且图像复杂度高，医师和技师工作负担沉重，人工解读过程中易出现遗漏、误诊等问题。在医疗资源分布不均，分级诊疗要求及医疗联合体建设等实际情况下，专业医师资源短缺，且具备CTA影像重建及解读专业能力的影像诊断专家工作量较为繁重。使得高效、准确的心脏CTA影像解读成为亟待解决的问题。在此背景下，引入AI人工智能技术，实现对心脏CTA影像的自动三维重建、自动化智能分析，对于优化医疗流程、提高诊断质量和效率具有重大意义。二、目标：实现医疗影像人工智能分析及病灶检出基于AI技术的心脏CTA影像智能分析系统，该系统应具备以下核心功能：1、高效数据处理：利用深度学习等AI算法快速处理大量心脏CTA影像数据，显著缩短阅片时间。2、精准病灶检出：通过训练模型识别并定位冠状动脉狭窄、钙化、斑块、血管瘤等各类病灶，提高诊断敏感性和特异性。3、辅助诊断决策：结合临床信息，提供病灶性质判断、病情分级、治疗建议等辅助决策支持，提升医疗服务质量。三、系统建设方式与AI系统架构本项目实施采用“数据采集-预处理-模型训练-系统集成-临床验证”的全流程建设方式：1、数据采集：收集大量高质量的心脏CTA影像数据及对应的金标准诊断结果，确保数据来源的多样性和代表性。数据源选取：选择具有代表性的数据源，包括大型综合性医院、专科医院、影像中心等，确保数据的广泛性和多样性，覆盖不同年龄段、性别、疾病类型和严重程度的患者。数据获取：遵循伦理准则和法律法规，通过与医疗机构签订合作协议，合法合规地获取脱敏后的原始心脏CTA影像数据及对应的临床报告、病理结果等金标准资料。对于匿名化处理后的数据，需确保数据质量、完整性以及与诊断结果的一致性。数据管理：建立统一的数据管理系统，对采集到的数据进行集中存储、版本控制、权限管理等，确保数据的安全性和可追溯性。2、预处理：对原始影像进行去噪、标准化、配准等预处理操作，提高后续模型训练的效率和准确性。图像去噪：采用滤波器（如高斯滤波、小波去噪等）去除图像中的噪声，提高图像信噪比，为后续分析提供清晰的基础。图像标准化：将不同设备、不同参数生成的图像转化为统一的标准空间和灰度范围，消除设备差异带来的影响，便于模型的泛化学习。图像配准：对同一患者的多期或不同序列的影像进行空间配准，确保病灶位置的精确对应，利于模型的准确识别。病灶标注：由专业医师对图像中的病灶进行精细标注，包括病灶位置、形状、大小等信息，作为模型训练的监督信号。3、模型训练：基于深度学习框架（如TensorFlow、PyTorch），设计并训练适用于心脏CTA影像分析的卷积神经网络（CNN）模型，如U-Net、ResNet等，通过迭代优化提升模型性能。模型选型：根据任务需求，选择或设计合适的深度学习模型，如U-Net用于病灶分割，ResNet、DenseNet等用于病灶分类，Attention机制可用于增强模型对关键特征的识别能力。数据集划分：将预处理后的数据集划分为训练集、验证集和测试集，通常比例为7:1:2或8:1:1，确保模型训练、调优及性能评估的独立性。模型训练：利用深度学习框架（如TensorFlow、PyTorch）搭建训练环境，设定合适的超参数（如学习率、批次大小、优化器等），采用交叉熵、Dice系数等损失函数，进行模型训练。训练过程中，定期在验证集上评估模型性能，通过早停策略防止过拟合。模型优化：通过调整网络结构、增加数据增强、引入正则化、迁移学习等策略优化模型性能。利用网格搜索、随机搜索或自动机器学习工具寻找最优超参数组合。4、系统集成：将训练好的AI模型封装为API接口，与医疗信息系统无缝对接，形成用户友好的交互界面，方便临床医师使用。模型封装：将训练好的AI模型封装为API接口，支持RESTful、gRPC等通信协议，便于与医疗信息系统进行对接。后端服务开发：设计与模型接口相匹配的后端服务，负责接收前端请求，调用模型进行推理，返回分析结果。考虑负载均衡、容错、日志记录等功能，保证服务的稳定性和可靠性。前端开发：设计用户友好的图形用户界面，展示AI分析结果，包括病灶位置、类别、概率等信息，支持影像的多视图浏览、对比、测量等功能。考虑医生工作流程，提供便捷的操作体验。系统部署：选择合适的云平台或本地服务器进行系统部署，确保硬件资源满足实时推理的需求。进行系统性能测试，确保响应时间和并发处理能力符合业务要求。5、临床验证：在多家医疗机构进行大规模临床验证，评估系统在实际应用中的诊断效能，持续优化系统性能。合作医院选取：与多家医疗机构达成合作，涵盖不同地域、规模和级别，确保验证结果的普适性和可信度。系统上线：在合作医院部署系统，进行实际临床应用，收集真实环境下的使用数据和用户反馈。性能评估：按照预先设定的评价指标（如敏感性、特异性、准确率、F1分数等）对系统在临床验证中的表现进行统计分析，与专业医师的诊断结果进行对比，评估系统的诊断效能。持续优化：根据临床验证结果，对模型、系统功能、用户体验等方面进行迭代优化，不断提升系统的实用性和有效性。通过以上系统建设方式，可以构建出一个完整、高效、精准的心脏CTA影像智能分析系统，实现AI技术在心脏疾病诊疗中的落地应用。AI系统架构系统架构主要包括数据层、模型层、服务层和应用层：数据层：负责数据的采集、清洗、标注及存储，确保数据的质量与安全性。模型层：包含病灶检测模型、特征提取模型、病灶分类模型等，利用深度学习算法对心脏CTA影像进行智能分析。服务层：提供模型推理服务，接收前端请求，调用相应模型进行计算，并返回分析结果。应用层：面向临床用户，设计易于操作的图形用户界面，展示AI分析结果，提供辅助诊断建议。四、系统应用效果系统上线后，实现医院心脏冠脉CTA全病例诊断覆盖，自动化CTA影像数据智能重建、智能诊断、PACS系统结果推送、智能打印、以及RIS报告关联等功能。上线前后CTA完成数量、后处理完成时间及最高并行请求及处理数量对比如下表所示：数据统计周期（上线前后周期对比）冠脉CTA数量传统工作站数据后处理耗时AI智能影像后处理耗时最高并行处理2023-10至2023-11261931600分钟-3（共三台后处理设备）2023-12至2024-13117-5760分钟19（实际最高并发请求数）表1.冠脉AI系统上线前后后处理时长及效率对比表如上表所示，心脏冠脉CTA智能分析系统上线前后，影像后处理效率提升约为81.77%（最高并发请求数并未达到系统上线），且系统具有较好的硬件扩容性（包括计算资源及存储资源），可满足未来5-10年的业务增长需求。五、总结一套基于AI技术的心脏CTA影像智能分析系统的应用与实践，实现了对心脏CTA影像的高效处理与精准病灶检出，有效提升了诊断效率与准确率。系统的临床验证结果显示，其在冠状动脉狭窄、钙化、斑块等病灶检出方面的敏感性与特异性均达到或超过专业医师水平，显著减轻了医师的工作负担，有助于优化医疗资源配置，提高医疗服务的整体质量。未来，随着医疗信息化与AI技术的进一步融合，该系统有望拓展至更多类型的医学影像分析，推动医疗诊断进入智能化、精准化的新时代。同时，持续的数据积累与模型迭代将使AI系统在心脏CTA影像解读中的表现更加出色，为心脏病的早期发现、精准治疗提供更为有力的技术支撑。 参考文献： [1] 卢暄,卢平明,张雪宁,等.64排螺旋 CT后处理技术诊断肋骨骨折的应用价值[J].实用放射学志,2015(4):642-645.[2] 张海涛，黄丛春，孙津津，等．基于人工智能技术获得的无创血流储备分数诊断心肌缺血的初步探索[J]．中国介入心脏病学杂志，2019，27(7)：361-367． [3] 刘超，何翔，张磊等冠状动脉狭窄程度与颈动脉粥样硬化的相关性分析[J]．医学影像学杂志，2021，31(6)：931-934． [4] 韩霞，吴孟海，牛甲民，等．冠状动脉CTA钙化积分与炎性因子及斑块稳定相关性分析[J]．医学影像学杂志，2021，31 (2)：202-206．[5] 成水华，倪炯，刘君，等．基于人工智能技术的FFR_(CT)评估左冠状动脉前降支纵深型心肌桥血流动力学变化[J]．中华医学杂志，2021，101(7)：464-469． [6] Han D，Liu J，Sun Z，eta1．Deep learning analysis in coronary computed tomographic angiography imaging for the assessment of patients with coronary arterystenosis [J]．ComputMethods Programs Biomed，2020，196(1)：1-9．

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2024-04-12 18:07:02

5G物联智慧医院的应用

项目实施背景：随着5G时代的到来，“互联网+医疗”逐渐成熟，当前，我国医疗领域仍存在优质医疗资源区域分布不均衡、医疗人才稀缺等问题。患者通常愿意选择大城市的三级甲等医院或专科医院就诊，造成大医院人满为患、中小城市的医院却相对空置。当智慧医疗与5G技术相结合，5G+智慧医疗的高速率、低时延、高可靠等特性呈现出强大的生命力，对缓解医疗资源紧缺压力、加快“健康中国”建设和推动医疗健康产业发展起到重要作用。我院于2019年以租赁方式与中国移动开展4G云医护服务项目，2023年全面升级开展“5G物联智慧医院”项目建设，对院内重点区域进行5G网络覆盖，建设了5G 移动医生查房、5G 护士移动护理、5G 院前急救、5G 远程超声、5G 机器人导诊、5G隔离探视管理等服务，实现5G应用终端与医疗系统的数据交互。目标：依托5G移动通信技术、云计算、大数据、物联网、互联网+、人工智能等前沿技术充分整合，推动医药卫生体制改革，加速推动我国医疗行业向数字化转型升级。同时，利用有限的医疗人力和设备资源，更大限度地发挥医疗技术优势。在节省医疗运营成本的同时，促进医疗资源共享下沉，提升医疗效率和诊断水平，缓解“百姓看病难”的问题。过程：（1）医生查房与护理服务与传统自行铺设内网WiFi方式不同，该项目网络基于运营商5G内网物联网卡，无需医院进行网络建设和维护，极大程度降低了医院建设和维护WiFi网络的成本，采用以租代建模式，减少医院一次性投入67%，提升管理效能近50%。从安全性评估：该项目数据传输通道为运营商提供的专用无线APN数据传输通道，解决了WiFi网络不稳定和安全性差的问题，通过设置电子围栏，将使用地点固定在院区，使患者数据安全得到充分保障。从管理使用性评估：该项目涉及PDA、平板电脑等资产归属第三方公司，医院无需购买，随着新产品技术发展，可更换租用行业内最新主流产品。 图1 新疆医科大学第一附属医院移动护理PDA终端网络测试情况 （2）院前急救急诊作为医疗的重要一环，对抢救时效性有很高的要求，尤其是卒中、心脏骤停、外伤患者。传统院前急救还停留在简单处理和转移患者的层面。随着5G时代的到来，采用AI、物联网等技术，实时监控、远程指导、无缝对接进院，将黄金抢救时间充分利用起来，以急救数据互联互通为核心，拉通院前院内急救全流程，构建一体化平台，达到“上车即入院”的效果。5G院前急救的优势体现在传输信号带宽大、时延低、定位上。它的传输速度是4G的10倍，端到端的延时通常稳定在10毫秒以内，仅为4G的十分之一。在医疗场景中，这意味着快捷与高效，特别是在院前急救时，可以为危重病人赢得宝贵的时间。医护人员可以通过5G技术链接，应用人脸识别技术，获取病人的信息和健康档案，结合病人本次的发病状况作出快速的诊断，及时制定抢救措施。院内的专家在诊断时可以“身临其境”，使诊断更为精准。 图2 5G院前急救平台及车辆设备安装点图3 新疆医科大学第一附属5G院前急救-急救车回传的画面图4 新疆医科大学第一附属5G院前急救及5G远程超声视频画面 （3）远程超声三级医疗会诊中心尚未建立，与基层医院无法实现信息共享和医疗服务对接；急救车辆中检测仪器与三级医疗远程会诊中心的仪器不能实现对接；电信网络网络延时严重，这是远程医疗会诊系统的关键。将远程超声诊断主要应用在院前急救车上，实现紧急、危重，转运、诊疗中尽量减少时间以免延误病情。医生在急救车上对紧急危重病人进行超声检查，检测出的超声数据实时传回我院急救中心会诊室，使急救中心医生及时做出判断。 图5 新疆医科大学第一附属医院远程会诊中心便携式远程超声回传的图像图6、便携式远程超声终端 图7 新疆医科大学第一附属医院与北京301医院开展5G+远程超生活动（4）隔离探视管理目前，大多数正规医院新生儿病房都不允许家长陪床。这是因为新生儿的免疫力低，家长从外面进入病房，很可能将病菌、细菌带入，容易发生交叉感染。但家长对看到孩子有极大的需求。部分新生儿病房是允许探视的，但会因病情状况、探视时间、探视人数、探视家属健康状态等不稳定因素影响。所以迫切需要一种能够清晰、稳定的，对新生儿安全的家长探视系统。图8 新疆医科大学第一附属医院副院长戴VR眼镜观看本院婴儿室的情况 （5）院内导诊服务患者在诊前诸如挂号、体检预约等环节，由于对医学知识的局限，在选择对应的科室以及医生上存在困难，亟需相关工具来引导患者就诊。对于专家来说，自己每天接诊的患者，大部分是一些常见病，或与自己专长不匹配的病种。一边是患者无医可看，另一边是医生们总是在做重复性基础工作。医疗资源的错位严重影响了看病效率对于医院来说目前医患关系紧张、优质医疗资源相对紧缺，通过导诊机器人智慧导诊，可以帮助患者精确匹配到合适的医疗资源，从而提升患者满意度，缓解医患关系，实现医院资源合理分配。 图9 人民网报道的新疆医科大学第一附属医院机器人导诊现场 成果及影响：1、响应国家相关政策以及医院上级管理单位要求，根据国务院办公厅于2021年6月4日发布的《关于推动公立医院高质量发展的意见》以及国家卫健委于2021年10月14日发布的《关于印发公立医院高质量发展促进行动（2021-2025年）的通知》，明确了公立医院高质量发展的目标、方向、举措，其中在信息化方面指出：强化信息化支撑作用。推动云计算、大数据、物联网、区块链、第五代移动通信（5G）等新一代信息技术与医疗服务深度融合。推进电子病历、智慧服务、智慧管理“三位一体”的智慧医院建设和医院信息标准化建设，5G+智慧医疗的结合，为医疗行业的发展带来巨大变革，在获取信息、诊断治疗、寻求治疗服务等方面都获得了巨大便利，让患者看病更加简单高效。2、对院内重点区域进行5G网络覆盖，通过5G物联网进行院内院前急救、远程超生、VR隔离探视、机器人导诊、智能护理推车、PDA等5G应用终端与医疗系统的数据交互，超低时延以及大带宽实现医生、护士可将患者病况实时同步至医生，并可通过高清视频等手段进行远程查房、问诊，实现院内终端应用与医疗平台的智能互动，充分利用云计算、大数据、物联网、移动互联网等新一代信息技术，进一步提升医疗效率，5G技术推动了互联网行业进一步发展。智慧医疗与5G的结合，将加速远程医疗的发展和落地，有利于优质医疗资源向地方医院、隔离区或交通不畅的地方输出，有效缓解地方医院或诊所尖端医疗人才和高端医疗仪器不足的现状。同时，获取不同健康应用场景的数据，对实现互联互通，推动智慧医疗、智慧医院、智慧健康领域的云化，起着至关重要的作用。5G+智慧医疗为广大人民求医问诊提供便利，为我国医疗健康卫生事业的快速发展作出贡献。 支撑材料：(1) 人民网报道新疆医科大学第一附属医院5G智慧医院 (2) 新疆社海外网报道新疆医科大学第一附属医院5G智慧医院(3) 中华人民政府网站报道新疆医科大学第一附属医院5G智慧医院

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2024-04-12 18:05:26

院内无源光网络使用经验介绍

在写本文前，有不少同志不太熟悉无源光网络概念与特性，也有同志提出很多有价值或关键的问题，基于交流内容形成此文。新疆自治区第三人民医院无源光网络建于2016年，起因很无奈，是楼宇设计中，设计方将弱电井偏置于建筑中，最大点位距离超过100米。传统网络设计必须涉及增加分交换。我不同意该建设方案，与领导多次沟通，最后领导说按你的干吧，干砸了拿你是问。于是我便得到了强推无源光方案的尚方宝剑（当时其他专家，设计院，施工方都说不知道不会干不推荐）。然后招采时候正值中美贸易战，中兴被制裁，我们招标到了中兴通讯为我们建设该项目。采用8908核心+C300OLT+F600onu建设了医院网络体系。目前已经稳定运行了6年，极大的节约了网络维护的工作量。举例一个场景：传统网环网，我们一级一级查交换，拔线猜测环网点位，需要管理每个端口位置等；无源光网环网，OLT上查一下哪个ONU流量异常，直接封禁下线，等着终端报告位置就行。在使用无源光网前，我们医院因为网络点位少，线路混乱，两栋楼三个人维护都比较忙；现在使用无源光后，我们三栋楼一个网维人员还能空出时间负责网安这块。无源光稳定性好，人力节省的比较多。以下解析以自问自答形式展示，以期更高效的展示文章内涵，便于理解。1、园区组网上不上无源光接入体系？答：直接给结论：上无源光，政策面是光进铜退环保政策，业务面是更高的稳定性降低维护成本。 2、什么是无源光接入网络，它的特征点是什么？答：无源光网络是指数据传输过程中不需要使用电力的技术体系。特征点是在树型网络架构中，除顶层与终点，中间所有分支节点不需要使用电力的，即可认为是无源光技术。现实表现为弱电井无需电力即可使用。 3、市面上有哪些无源光网络体系？答：首先是PON技术，细分为Gpon和Epon技术。是一种采用点到多点结构的无源光网络宽带接入技术。它使用无源光分路器将光信号从单一的光纤线路分发到多个用户，从而实现了高速、大容量的数据传输。该技术为域内主流技术，运营商大量使用该技术。还有其他厂家自行研发的无源光技术，如彩光技术等。 4、无源光技术与传统交换网的优缺点如何？答：无源光技术具有巨大的优势，浅显的我就不赘述了，只讲关键点。一、无源光技术分离了传输线路与传输设备的投资，同时光纤比铜缆成本低，进而可以用有限的资金全部投入线路部署，部署密度更大的网络（所有CTO梦寐以求的每平米一个网络点位）。二、无源光技术没有传统网线100m的距离限制，能够部署规模，面积更大，简化的网络构架。三、无源光技术因为无源，在传输链路上基本不用担心故障问题，具有极高的可靠性。四、部分无源光技术被运营商发展了很久，可以一张网承担数据（网络），语音（电话），流媒体（IPTV），真正实现全院一张网构架。五、安全性好，终端设备需配置方可入网，保障没人能通过裸露的光点接入网络。六、缺点：需要投入学习成本，不管是熔纤，还是设备命令体系等。七、缺点：局端设备（OLT）相较同性能单一汇聚交换机，投入较大。终端设备（ONU）数量多。 5、各无源光技术各有什么优缺点？本人只接触过PON技术，彩光技术的资料，主要分析这两种，其他请同行补充。PON技术优点：发展时间长，能多业务融合。市场大，设备成本低。生态众多，换厂容易（比如A厂换B厂，同技术可只换设备不换网络）。PON技术缺点：多采用时分复用技术，性能损失大。彩光技术优点：采用波分复用技术，（说白了就是多口光纤收发器的变种技术）性能好，配置简单。彩光技术缺点：生态（厂家）及市场较少，无法多业务融合，波分技术设备复杂度较高。 以上为我对无源光网络的理解，希望能对同志有所帮助。

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2024-04-11 19:25:32
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