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掘金医疗大数据,医院开始行动了!

首档IT谈话栏目——“面授机宜”第二期:医疗数据开放管理研讨会即将开启,各方专家齐聚,共探医疗数据开放管理的奥秘。

掘金医疗大数据,医院开始行动了!

首档IT谈话栏目——“面授机宜”第二期:医疗数据开放管理研讨会即将开启,各方专家齐聚,共探医疗数据开放管理的奥秘。

2018医疗数据管理优秀实践案例

作为医疗数据的主要生产源头,医疗机构的“生产力”决定了医疗数据的质量、安全及市场价值。如何从技术模式、管理制度等方面对医疗数据进行有效管控,是保障医疗数据价值的关键。

国际标准“本土化”,开启心血管健康精细化管理新篇章

2018年12月1日,“美国心脏病学会亚太年会”在沪盛大召开,由中国心血管健康联盟(China Cardiovascular Association,以下简称CCA)和美国心脏病学会(American College of Cardiology,以下简称ACC)深度开发合作、飞利浦作为技术支持方协同...

阿努什卡·帕特尔:中澳联手,探索高血压精准疗法大数据方案

。“药物研发是每一位临床医生的工作重点之一,然而,药物研发的周期很长并且投入巨大,那么,如何利用好现有药物就成为更加有效地提升心血管疾病患者管理水平的一个有效途径。”

医疗场景全覆盖,用融合模式走好云时代下的致胜之路

...推进实现各机构间数据的汇集和共享、医疗机构间同质化管理和服务成为重中之重,云已经不仅是一种服务,也成为医疗机构常见的管理手段,不断将其优势发挥尽致。

血糖管理现状令人堪忧 “互联网+医疗健康”助力落实“五架马车”

...是远远不够的,如何针对每一位患者“量体裁衣”,精准管理才可有效降低及延缓各类糖尿病并发症发生。

美国医疗卫生TOP企业试水区块链,解决病患信息爆炸难题

美国医疗卫生行业已经难以管理规模庞大的患者信息。 每一位医生、每个医疗办公室、每家医院、每个药房、每位治疗师乃至每个保险公司都需要利用不同的数据以妥善照顾病患人员。这些记录分散在不同的计算机甚至是文...

数据在医保管理中的应用与发展方向

如何充分利用大数据、“互联网+”等信息化手段,进一步支撑医疗保险在新形势下持续发展,实现全民医保、安全医保、科学医保和便捷医保,全面提升医保质量,是摆在我们面前的重要课题。

首届广东省大数据标委会年会暨健康医疗大数据标准工作组成立大会在广州召开

...东省大数据标委会主任委员神志雄,广东省社会保险基金管理局党委委员、副局长董炳光, 广东省质量技术监督局,广州市卫生和计划生育委,大数据标委会委员及相关成员共百余人参加了本次盛会,会议由大数据标委会秘书长...

数据技术让退休人员告别集中认证领养老金模式

有人担心,全面取消集中认证后,会不会增加冒领养老金的风险?对此,人社部说,必须加强和完善管理措施,做好“堵后门、断后路”的相关工作。

让电子病历更安全,NAM公司通过“区块链+AI”进行医疗数据管理

IBM在2017年发布了一份医疗保健与区块链的报告,称国外医疗保健组织已经采用区块链技术,甚至比金融行业更为领先。

推动医保大数据的5个关键点

如何推动医保大数据发展,笔者认为,工作机制是基础,技术支撑是保障,数据安全是前提,数据应用是目的,管理能力是关键,发展中应注重以下几方面。

重磅!最新电子病历分级评价高级别医院名单发布

...电子病历系统功能应用水平分级评价工作的基础上,医院管理研究所开展了2017年度电子病历系统功能应用水平分级评价工作,经过数据上报、系统初评、资料审核和专家现场复审等评审流程,并经专家组审议认定,目前共有14家...

山东首发电子健康卡 全省实现跨机构、跨地域医疗健康服务“一码通”

...平台。全省7.7万家医疗卫生机构实现全事业发展电子档案管理,60.3万医护人员实现全职业生涯电子档案管理,1亿居民实现了全人群全生命周期居民电子健康档案管理

锐珂医疗影像云的创新与实践

...在欧洲建立了第一个公有影像云数据中心,目前已在全球管理15+大型云数据中心。

【专题】迈进云时代,医疗机构迎来数据新挑战

作为数字化转型的重要内容,“上云”在近年来吸引了众多行业的目光。随着技术的成熟,云已经作为一种服务,一种管理手段被医疗行业应用。

京都医疗健康云建设实践录: 加快医疗健康云建设,推进互联互通与数据共享

...北京市卫生计生委信息中心信息化建设部主任、高级项目管理师单既桢就北京医疗健康云建设工作状况进行了分享。

2018年医疗信息化行业发展现状分析 政策加码支持行业发展

...健康大数据的应用,逐步转变服务模式,提高服务能力和管理水平。

健康医疗行业投资研究报告:大数据时代下的健康医疗行业

...术在健康医疗领域应用场景包括、辅助决策、健康/慢病管理、机构智能化管理、基因数据*等。预计2019年,辅助决策类中的影像辅助诊断将首先落地,主要因为其90%的准确率,可以快速为医生提供丰富的细节信息。其他应用场景...