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传染性非典型肺炎数据管理系统的开发与应用
传染性非典型肺炎(SARS)是一种新的对人类极具威胁的传染病.针对工作中的大量流行病学调查、数据处理、疫情统计采用手工统计分析,数据量大,处理效率慢的现状,我们开发了"传染性非典型肺炎防治工作数据库与处理程序",以期进行计算机自动化统计与分析,经防治实践,取得了较好效果,现简要报告如下.
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检验信息管理系统在血液分析仪中的应用
随着医学检验设备和检验手段的不断发展,为临床提供的检验数据量不断增大,检验数据在临床诊断、治疗中起着越来越重要的作用.不仅临床对检验数据的准确性、报告的及时性、查找的方便性和相关数据的综合评价等方面的要求越来越高.高科技利用计算机技术、信息处理技术和临床实验诊断技术应用于检验的管理和服务中.2004年3月天健军卫检验信息管理系统安装,回顾一年多使用检验管理系统,工作实践的磨合,谈谈自己体会.
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浅议医院档案管理与数字化建设
医院档案信息是医院活动的历史记录,是医院各职能科室和业务科室的信息聚合,在医院信息系统中密度和存储量大,数据量以累积式增加,信息来源与流程复杂,信息质量要求与利用率高.近年来,由于计算机技术、网络通信技术和多媒体技术的迅猛发展,带来了文档管理、存储和利用方式的革命.医院档案馆管理面临着现代科学技术的挑战和难得的历史发展机遇,数字化档案馆应运而生.
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MEDICSIGHT新建医疗网站在线更新医学成像软件数据库
2006年3月2日,美国MEDICSIGHT公司在北京肿瘤医院举行了媒体见面会,推出其新CT方面的软件系统,该系统大的特点是包含了具有全球人口多样性的数据库,并且该数据库的所有数据都可以通过他们即将投入使用的医疗网站进行在线下载更新,该软件可以更加准确的帮助医生减少他们需要阅读的数据量,从而提高工作效率.
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导读
01专题
超声
近年来提出的多种先进超声成像方法可以提供生物组织的更多信息，但极大的数据量和计算量限制了这些成像方法的实时实现。图形处理器凭借其高度的可并行性和强大的数值计算能力在大规模数据处理中发挥出了重要作用，因此，关于 GPU 在医学超声成像中的应用越来越多。《图形处理器在医学超声成像中的应用研究进展》一文综述了GPU 在医学超声成像中的应用，包括超高速成像、弹性成像、血流成像等方面的应用研究进展。 -
医院数据中心存储备份解决方案
随着医院信息系统的蓬勃发展、业务系统的不断增加、各种应用系统数据量的快速增长及数据类型的不断丰富,信息系统数据正面临着完整性、安全性、可用性等的严峻挑战,而对数据备份的要求也越来越高.
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基于LDAP的信息网络管理解决方案
目前,我国大型医院已基本实现了计算机管理[1,2].但是,在信息系统管理中还面临不少问题,主要有关键业务数据量的快速增长,给原有的存储系统带来了很大压力;计算机病毒的快速传播、黑客入侵给系统管理以及数据安全带来巨大挑战[3];在运行医院信息系统(HIS)的客户计算机上,用户权限设置过高,导致整个软件系统环境安全性降低、风险加剧、管理成本上升.我们针对以上问题提出了以轻量级目录访问协议(lightweight directory access protocol,LDAP)为基础的信息网络管理解决方案,较好地解决了上述问题[4].
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关键影像标注和影像胶片电子版的临床价值
近年来,随着医院数字化进程的快速推进,影像存储与传输系统(PACS)和放射科信息管理系统(RIS)结合的综合应用系统(PACS/RIS)的应用已越来越普遍.医学影像数据量更是越来越大,PACS中海量的影像数据,在给临床带来方便的同时,也使临床、使医院信息系统承担着巨大的负荷.
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生物样本库的临床信息整合探讨
转化医学是近年来国际医学健康领域日渐崛起的一门新兴学科[1]，倡导以患者为中心，强调基础研究人员与临床医生的密切合作，以提高医疗总体水平。来源于医院患者的生物样本库是开展转化医学研究的重要基础[2]，其中生物样本的临床信息作为临床生物样本库的重要组成部分，更是为转化医学研究提供主要支撑。然而临床生物样本数据量庞大且非结构化，分布较为分散，如何从海量的临床数据中提取出可用信息，并与生物样本本身信息进行关联，形成临床数据与生物样本有效结合的样本库，是从事转化医学研究亟待解决的问题。生物样本库临床信息的有效整合，在提高样本信息使用率的同时也为临床数据分析提供便利。
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小儿超声心动图定量分析的标准化
不同年龄小儿超声心动图的测值变化较大，正常参考值的数据量庞大，临床应用需随时查对大量数据库。相同年龄小儿受遗传、种族、生活习惯和疾病等多种因素影响，生长速度不同，身高体重也存在差异，故影响超声心动图的结果判断和比较。美国超声心动图协会（American Society of Echocardiography，ASE）儿科和先天性心脏病委员会在2011年“小儿超声心动图定量分析指南”中[1]，建议对小儿超声心动图定量结果采用经年龄、身高、体表面积等标准化转换的Z值表达，首选体表面积，以消除各种因素的影响，使临床医师直观地理解心脏各结构大小和功能的变化。
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网络信息化药房的探讨
随着现代医药技术的迅猛发展,药学信息数据量巨增,信息交换和大量数据的采集处理以及医院药房管理由过去简单的"收、发、管"向全方位的药物治疗服务模式转形发展的需要,在向全方位药物治疗服务这一模式发展过程中,药房必须逐步建立起支撑和服务于这种模式的硬件和软件条件.网络信息化药房是医院药房发展的趋势.二十一世纪的医院药房框架结构、建立何种规模的硬件设施,不单纯是为了药房管理现代化,更重要的是药房已经成为现代化医院系统中的一个重要的组成部分,只有这样才能全面体现药房在医疗系统中不可缺少的积极作用.
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有效的数据容灾建设对医院信息系统的重要意义
医学信息技术发展迅猛,医院信息系统建设已从单纯以财经为主线的模式转变成以医疗信息为主线,包括医疗信息、经济信息、药材物资等各种信息.信息覆盖面广,数据量大,信息种类繁多,而且要保持每天24小时不问断.一旦数据破坏或丢失,就会给医院造成不可估量的损失.因此,必须在软硬件上制定出安全管理措施,保证系统的正常运行.
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PACS存储系统设计
1 前言当前的PACS产品支持医学图像的全数字获取、转换、解释、存储、传输和查阅.PACS的发展也呈现出一个新的问题:医院影象设备的发展使放射科图象数据量激增,图像的数据量为存储容量带来了很大的挑战,数据需要进行分级存储和归档,同时,数据需要备份容灾和异构存储环境的现状也越加突出,因此PACS系统需要一种可靠、灵活的大容量存储系统来满足其应用和发展.
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大数据挑战医院信息化服务模式
近年来,随着云计算、物联网等新技术在医疗卫生领域的应用,大量新型数据应运而生,随之而来的数据种类多元化和数据量的爆炸式增长,导致"大数据"一词在业界不断升温.但大数据不是一项技术,而是由于不断增长的数据量和数据类型逐渐衍生出来的一种现象,以致数据不能用G或T来衡量,它的起始计量单位至少是P(1000个T)、E(100万个T)或Z(10亿个T).
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大数据平台助人类认知研究
全球领先的头脑训练公司Lumosity日前发布了一项新的基于网页的、拥有巨大数据量的方法，可以为人类认知能力的研究提供指导。据悉，该公司的研究人类认知项目拥有目前世界上大并且继续增长的人类认知能力的数据集，现在已经包括近六年内追踪到的4000万人的数据。人类认知项目与世界范围内的研究者合作对人类的认知能力进行研究，其目标是快速高效地推进对人类大脑的理解。
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新PACS系统应对医院大数据量影像传输--记EBM Hybrid 64位PACS系统测试
来自麦肯锡的数据显示，到2020年，医疗数据将急剧增长到35zettabytes，相当于2009年数据量的44倍，其中，医疗机构的CT、MR等影像相关科室所产生的数据增长占据了绝大部分的份额。如何应对医疗机构产生的大量影像数据传输问题，提高影像科室的工作效率从而更好地为临床服务？EBM新近推出了Hybrid 64位PACS系统，给出了自己的答案。
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基于B/S架构的Synapse3D CT冠脉分析在临床诊断中的应用
目前，大型医疗设备快速发展，大数据量影像为医学诊断提供更精准的分析。尤其是心脏CT检查，成为医生对心脏疾病诊断及评价的重要工具。然而，由于需要心脏CT检查需要薄层扫描，因此，得到的影像通常包含成千上万幅。庞大的影像数据带来便利的同时，也面临诸多挑战。如大数据量使医生工作量加大，容易造成视觉疲劳，降低工作效率和准确率；再者，二维影像利用率低，而利用目前设备工作站，分析结果因人而异，差异性较大，且多数工作站处理耗时较长。另外，三维分析系统可接受影像类型有限，与医疗设备融合性较差。因此，三维分析的实际价值没有得到真正的发挥。
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多学科信息融合实现影像平台新升级——基于医院顶层设计和构建的医院影像平台建设
盛京医院PACS实现多学科信息融合2014年,盛京医院全院门诊量为330万,住院患者将近20万,这意味着医院的PACS系统要为大量的患者提供服务.据统计,每天患者检查所产生的数据量是300T.
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大数据时代渐行渐近
近两年，大数据越来越多地在各个行业、各种场合被提及，渐有成为IT显学之势。Web2.0、物联网等新信息技术的应用，使数据量急剧增加。如何从海量的、异构的数据中创造价值，这是大数据要做的事情。
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临床数据二次利用的价值
我们的“电子数据”真的很大吗？每天超过1万的门诊量，每年超过15万的住院量，以及接近10万的手术量是比较典型的大型三甲综合医院的电子病历系统采集的数据量。从数量上来说，好像已经很大。但是具体到每一个患者亚群，其数量并不算大。比如，在电子病历数据库中采集年龄在60～70岁，女性，患有胆囊结石和胆囊炎，有脾切除病史，乳腺癌化疗病史，并发低血压，肺心病，并长期服用降糖药的患者，在一个100万患者的电子病历数据库中究竟有多少例呢？可见，具体到每个细分领域，我们拥有的数据量并不算太大，而且其中有完整信息的高质量数据更少。
