智慧医疗大数据平台及专病数据库系统
1.1系统概述
系统采用了基于大数据和机器学习的相关技术，对医院多源异构数据进行清洗和整合，形成了标准化大数据平台，并基于大数据平台建设专病数据中心，实现了专病库管理、数据质控、数据导出、统计分析等功能，解决了科研人员在专病库建立及统计建模等方面的难题。
近年来，大数据、人工智能等计算机技术的迅猛发展，对临床科研模式的巨大影响正日益受到各界关注。国家先后出台了《国务院办公厅关于印发深化医药卫生体制改革2016年重点工作任务的通知》《国务院办公厅关于促进和规范健康医疗大数据应用发展的指导意见》等政策文件，鼓励推进科研大数据应用，提升医学科研及应用效能，进而推动智慧医疗的发展。
与此同时，传统科研模式中存在的“科研构思难、数据获取难、想法验证难、数据处理难”等弊端，已严重阻碍临床研究水平的进一步发展，亟待利用新的技术手段予以解决。因此，基于大数据及人工智能技术进行临床研究的新模式应运而生。新技术和新思路的引入，将帮助医生从数据中发现问题，实时进行数据质控，并行验证研究问题，从而实现数据驱动的一体化科研工作模式。
本系统采用了基于大数据和机器学习的相关技术，对医院多源异构数据进行清洗和整合，形成了标准化大数据平台，并基于大数据平台建设专病数据中心，实现了专病库管理、数据质控、数据导出、统计分析等功能，解决了科研人员在专病库建立及统计建模等方面的难题。通过建设一体化科研大数据平台和专病数据库，
系统可以大幅提升医疗科研的效率，使得医生和科研人员能够高效、高质地完成科研工作。系统的建设可以大幅提升医疗科研的质量及效率，加快科研成果转化，从而间接促进医疗质量的提高。
1.2系统具备如下特性：
1) 基于双模式的数据集成
2) 十亿级记录的亚秒级搜索响应
3) 统一的临床科研专病平台
4) 科研病例资料收集的自动化和智能化
5) 统一并规范化专病科研数据集
6) 规范化科研病例报告CRF表单定义
7) 同一专病库支持多个课题，避免资料重复收集整理，造成资源浪费
8) 统一随访，减少失防、漏防、以及重复随访，提供随访效率
9) 完善的病例资料权限和隐私管理，保护科研病例资料的安全
1.3系统架构