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数字赋能医疗:动态监二四六(944CC)资料免费测传染病、助优质医疗资源下沉
站长之家 - 业界 2025-01-10 13:54:41

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中新网上海1月9日电(记者 陈静)当下,正是呼吸系统疾病高发季节。记者9日获悉,在上海浦东新区,“东方医院-浦东新区医联体-公共卫生中心”三位一体的区域性急性呼吸道传染病监测和预警机制(下称:“三位一体-基座引擎”),动态监测传染病流行特征,及时预警重大呼吸道传染病,助力公共卫生部门和社区对高危人群开展预防接种工作。

“三位一体-基座引擎”可动态监测传染病流行特征,及时预警重大呼吸道传染病,助力公共卫生部门和社区对高危人群开展预防接种工作。(上海市东方医院供图)

目前,“三位一体-基座引擎”已成功汇聚并治理1.6万个字段、70多亿行医疗数据,形成4000余项多模态临床研究数据指标。通过“技术+规范”双重保障,确保区域信息既安全可靠又精准有效。

据了解,数据治理专业化、可视化,让专病临床科研、公卫疾控预防、区域慢病管理和分级诊疗等场景长期面临的分析困境,有了新的可能。预测流行病发生需要对一个地区各级各类医院数据进行高质量收集,但感染了病毒,每个人可能有不同的症状,可能去不同的医院,可能就诊于不同的科室。“每个人、科室、医院的数据都是孤岛。”上海市东方医院呼吸内科李强教授表示,这也造成追踪病毒发展、预测病情发生的难度极大!如何连接“孤岛”成为各级医院不断探索的话题。

预测流行病发生需要对一个地区各级各类医院数据进行高质量收集。(上海市东方医院供图)

“如果把‘孤岛’变成可溶化的‘冰山’,那么就可以在‘溶化’后的数据湖里萃取需要的元素,并转化为可视化的图表。”上海市东方医院副院长、东方数据基座研发团队负责人许朝晖说。该“三位一体-基座引擎”基于真实世界,把纷繁的医疗数据“扔”进一个“湖”里,以“三位一体-基座引擎”为网,瞬间从“湖”里“捞取”需要的数据并形成可视化报告。

“湖仓一体化”分布式数据集群,将纷繁复杂的医疗数据进行标准化处理,成为可识别的大数据,再通过“基座引擎”的大数据引擎,依据任意角度的检索关键词,展开全维度搜索,精准抓取区域内的关键数据,并实时形成可视化内容。

“‘三位一体-基座引擎’能够实时形成可视化曲线。”李强教授介绍,“虽然甲流阳性曲线较前段时间有明显波动,但是‘三位一体-基座引擎’为我们的预备工作做出了提示。”随着系统技术的持续迭代升级,“三位一体-基座引擎”数据处理能力、预警精度也将持续增强:不仅能精准预测常见流行病,对于新型传染病、罕见病的早期蛛丝马迹,也能敏锐捕捉,为流行病防控赢得宝贵先机。

以浦东新区和医联体单位为基础,上海市东方医院通过“三位一体-基座引擎”在区域内构建医疗协同链。目前,“三位一体-基座引擎”已向医联体社区开放。在采访中,记者了解到,以“基座引擎”为核心的医疗支撑,能够助力各地积极构建紧密型城市医疗集团和紧密型县域医共体;整合本院和医联体的完整数据链,可加速实现优质医疗资源下沉。

在城市中,不同层级医疗机构间的数据无缝对接、资源高效共享,将可以切实形成“基层首诊、双向转诊、急慢分治、上下联动”的分级诊疗新格局,让居民在家门口就能享受优质、连续的医疗服务。在县域,“三位一体-基座引擎”可助力打破城乡医疗资源壁垒,将优质医疗资源精准送至乡镇、农村,开启智慧医疗引领下的全民健康新篇章。

另据了解,“三位一体-基座引擎”还可以渗透到医疗资源的优化配置中,比如:在药品储备、医院药房、药企以及相关医药供应链环节,可依据“三位一体-基座引擎”预测信息,提前调整库存,确保在疾病高峰来临之际,药品供应充足且不造成浪费。

在床位安排方面,医院可借助“三位一体-基座引擎”预测信息对患者流量、病情轻重分布的实时掌控,医院能够动态调配床位资源。当预警系统发出高峰信号后,医院可迅速调整,优化住院流程,减少患者等待时间,提高床位周转率。(完)

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评论
  • YYH7676514 2天前
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  • YYH1836667 52天前
      财联社5月9日电,杭州市房地产市场平稳健康发展领导小组办公室5月9日发布《关于优化调整房地产市场调控政策的通知》,其中提到,全面取消住房限购,在本市范围内购买住房,不再审核购房资格。对于购房意向登记家庭数量小于或等于准售房源数量的新建商品住房项目,取消公证摇号销售要求,由开发企业自主销售。购房人在所购住房城区范围内无住房的,或在所购住房城区范围内仅有一套住房且正在挂牌出售的,办理新购住房的按揭贷款时可按首套住房认定。在本市取得合法产权住房的非本市户籍人员,可申请落户。澳门资料大全正版资料2024年免费我下不了啊?为啥?
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  • YYH1035758 10天前
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  • YYH9669436 38天前
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  • YYH5829974 35天前
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  • YYH1627912 19天前
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  • YYH4709842 84天前
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