摘要：目的:设计基于数据仓库(DW)与数据服务中台的医疗大数据中心,融合不同信息系统与组织架构之间的信息资源,搭建数据共享安全渠道,满足临床应用数据需求。方法:以数据流向为基础,以医院临床服务、运营管理、科研发展为依据,采用自上而下的数据应用层、数据服务层、DW层和操作型数据存储(ODS)层设计架构,设计基于DW与数据服务中台的医疗大数据中心,以医院数据和业务为导向,依据“对象-事件-报告”数据拆分逻辑,对各主题域包含角色对应的活动进行拆解和梳理,方便临床应用中快捷调用。结果:医疗大数据中心设置患者主索引管理和主数据管理基础模块,共设置可以覆盖医院的临床服务、医院管理、患者标识等16大业务主题域和52个业务子域,医疗大数据中心应用包含临床数据中心、运营数据中心和科研数据中心,并对各大类信息间的关联逻辑进行明确定义,对服务应用程序接口全生命周期进行集中管理,结合主数据信息,全面治理医疗数据,实现了医院数据归一化,并借助大数据技术建立高质量的数据资产和有弹性的DW模型。结论:基于DW与数据服务中台的医疗大数据中心能够对医院不同信息系统与医院内的其他数据进行整合,实现接口服务便捷调用和医院数据的规范化、持久化管理,保障临床应用、运营决策及科研分析等数据应用需求。

摘要：目的:设计基于Spark大数据平台与改进Adaboost算法的医院预分检系统,用于医院就诊患者诊前分流,加速患者就医流程。方法:基于Spark大数据平台实时采集初次进入医院就诊患者的基础数据,将区块链技术应用于数据采集、存储与传输全过程,通过改进Adaboost算法对数据进行分析,采用2011—2020年联勤保障部队第九四〇医院10年间门诊患者的就诊数据为数据集,对患者在院内就诊进行快速甄别并引导就诊。分析基于Spark大数据平台与改进Adaboost算法的医院预分检系统应用效果。结果:改进Adaboost算法设置自定义限制权重阈值为0.52时,算法准确率为95.56%,预检分诊准确率较传统Adaboost算法提高4.24%。患者平均候诊时间由采用预分检系统前的0.8 h缩短为0.5 h,患者平均就诊时间由6 min缩短为4.8 min。结论:基于大数据平台与改进Adaboost算法的医院预分检系统能够提前将医院就诊患者进行诊前分流,提高分检效率和分检准确率,缓解医院就诊压力。