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健康大数据的研发及创新

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—    研究方向    —








       本项目围绕三个关键技术(健康大数据集成关键技术、智能健康管理关键技术、健康大数据资源的共享与大数据安全关键技术)方向进行研究探索,研究内容上分为紧密联系而侧重不同的三个方面,包括跨界构建健康大数据研究与应用中心研究、智能健康管理应用示范研究、健康大数据资源共享与治理机制研究。





1、健康大数据集成


       健康大数据集成关键技术“基于集成大数据与数据仓库技术”,构建1个产、学、研、用一体的跨学科、跨机构健康大数据研究与应用中心;完成多维医疗健康大数据的采集、融合、存储与管理。



2、智能健康管理模型


       基于“关联规则分析(Apriori)算法、决策树、神经网络、聚类(K-MEANS)应用”等大数据常用算法,建立高血压、糖尿病、心理疾病等3-5种疾病知识库、智能健康决策算法(健康智能评估、智能预警与智能干预)及智能健康信息模型;完成1个健康大数据资源共享与治理机制;在3-5个大型医疗机构及基层医疗卫生机构开展智能健康管理应用示范,应用在3-5个健康管理创新模式上,应用病种不低于3个,应用不低于2万人次,提供智能健康预警200人次,智能健康评估1万人次,智能健康干预300人次。



3、健康大数据资源的共享与大数据安全


       健康大数据资源共享与治理机制研究,覆盖公共卫生、医疗服务、医疗保障、药品供应、计划生育和综合管理业务的医疗健康管理和服务大数据应用体系。











—    研究内容    —








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—    研究成果    —








提出了基于多源大数据集成技术支撑的面向个人健康服务医疗大数据二次使用架构;
基于虚拟数据模型实现了联合式的医疗大数据个性化访问服务;
基于大数据在线增量式学习技术实现了能够满足健康评估、健康管理需求的治未病服务;
提出了面向多源大数据的个性化推荐技术,实现了自动及半自动健康咨询服务;
提出了以大数据奇异点探测技术为基础的健康服务监管机制;
提出了基于大数据自学习模型的去私化及数据安全管理服务机制。











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