医疗数据存储,医疗大数据金矿待开发

从医疗的数字化转型开始，医疗行业将会有巨大的数据存储需求。医疗保健数据资产维度的数据类型和数据源是什么？可以有效解决当前医疗领域的一些问题，如医疗数据的安全性、医疗数据的共享困难、医患之间缺乏信任等，医疗大数据的“金矿”有待开启...医疗大数据的概念是什么时候出现的。

没有义务。当时就把片子给他吧。你的放射学资料只保存3个月？电脑硬盘上有什么？虽然没有保存的义务，但是为了检查比较，防止胶片丢失或者医疗纠纷，一般还是要保存的。如果一个500G的硬盘存储CR，100个患者一天至少可以保存十年。住院病人的片子至少要保存十年。十年后，胶片在被处理掉之前就失去了诊断价值。门诊病人的片子一般都是那个时候给病人看的。

最近遇到一个病人，要求找以前的报告和图片。因为机器换了好几次，工作站软件也换了好几次，有些程序软件损坏了。几经周折，幸运的我终于找到了。以前记得x光片资料保存了35年，不知道是什么文件来的。新发的文件好像找不到了。最近颁布的病历管理方案要求门诊病历保存15年。影像资料属于门诊病历吗？保留15年？如果要求图像数据存储15年，这也是对现有技术的挑战。普通光盘刻录的寿命似乎没有那么长，一般认为寿命不超过10年甚至更短。

如何做好医链医链是基于区块链技术的去中心化医疗信息交流平台。可以有效解决当前医疗领域的一些问题，如医疗数据的安全性、医疗数据的共享困难、医患之间缺乏信任等。医疗链的实现需要依靠区块链技术，可以将医疗数据存储放在分布式节点中，从而保证数据的安全性和不可篡改性。医疗链的信息共享是基于去中心化的原则，医生和患者可以通过授权共享医疗数据，从而增加医生之间的信任和合作。

医疗链需要建立可靠的数据源，采用标准化的数据格式和编码规范，还需要保证数据的私密性和安全性。为了保证数据的质量和完整性，医疗链需要实现数据的可追溯性和可审计性，监控数据的变化和使用情况。此外，为了促进医疗链的应用，需要加强宣传和推广。政府和医疗机构可以积极推动医疗链的实施和应用，同时需要制定相应的政策和规范，建立医疗链的标准和监督机制，促进医疗链的发展和应用。

医院每天产生的数据都去哪了？IT大嘴4:32科技领域创作者关注。你觉得医院效率会高很多吗？就门诊而言，从手机挂号到医院自助机的大规模普及，再到最新的电子医保卡，医院的排长队越来越少，我们的就医时间大大缩短，效率明显提高；甚至在很多三甲医院的病房里，移动查房、病人床边护理、移动护理工作站等智能物联网设备已经投入使用，医护人员从传统的、重复的查房工作中脱颖而出，实现了更加高效、精准的医疗服务。

从医疗的数字化转型开始，医疗行业将会有巨大的数据存储需求。IDC最新发布的《中国医疗软件解决方案市场预测报告》显示，2021年中国医疗行业IT支出将达到494.0亿元，预计2026年将达到920.7亿元。这意味着中国医疗行业将面临快速增长，同时产生的海量数据也将推动传统IT系统的升级。

(1)结构化数据结构化数据主要是指各种产品对象和文档对象的属性数据特征参数。(1)结构化数据简单来说就是一个数据库。结合典型场景，比如企业ERP、财务系统，就更容易理解；医疗HIS数据库；政府行政审批；其他核心数据库等。这些应用程序需要什么样的存储方案？基本包括高速存储应用需求、数据备份需求、数据共享需求和数据容灾需求。

第一条为促进和规范大数据在健康医疗领域的应用和发展，提升健康医疗服务水平，满足公众健康医疗需求，培育经济发展新动能，根据《中华人民共和国基本医疗卫生与健康促进法》、《中华人民共和国网络安全法》等法律法规，结合本省实际，制定本办法。第二条本办法适用于本省行政区域内健康医疗大数据的采集、汇总、存储、开发、应用和监督管理。本办法所称健康医疗大数据，是指在疾病预防和健康管理过程中产生的容量大、类型多、访问速度快、应用价值高的健康医疗数据的集合，以及其开发应用形成的新技术、新业态。

数据类型和数据源。1.医疗保健数据包括许多类型，如病历、图像、实验室检查结果、生理参数、健康记录等。不同类型的数据需要不同的存储和管理方法。2.卫生保健数据可以来自多个来源，例如医院、诊所、实验室、药房、健康监测设备等。不同来源的数据可能不同，需要整合和清理。

医疗大数据的概念是什么时候出现的？在早期，医疗大数据并不是一个独立的行业，更多的是作为行业中的一个“元素”。上世纪90年代末，包括东软、卫宁健康、万达信息在内的老牌信息厂商在公立医院建立基地，奠定了中国医疗大数据发展的基础。经过十几年的探索，国内医疗大数据产业链已经初具规模。政策逐渐推动了医疗大数据的监管和整合，行业内也出现了存储、挖掘、分析、应用医疗大数据的创业型企业。

这一方面归因于我国大数据量大，但质量低、散、不全；另一方面，由于医疗行业的政策导向性较高，国家对医疗大数据的管控还比较保守。亿欧健康对国内医疗大数据领域的企业进行了盘点，发现这些企业有三大特点，在医疗大数据的蓝海中仍有“金矿”需要挖掘，根据医疗大数据产业链，亿欧大健康将其梳理为基础层、技术层、应用层三个维度。