程序員醫療系統數據

A. 大神們有好辦法採集導出醫療his系統裡面的數據

這個HIS應該是CS客戶端軟體吧？就像你說的，需要數據自己查詢拷貝出來拿數據確實不容易。我老師做病例研究，經常需要把HIS、電子病歷裡面的一些病例數據從系統裡面採集出來，跟你需求差不多，客戶端軟體的話，小幫軟體機器人能自動採集，用它採集HIS界面數據，效率和准確性都很不錯。現在在醫療很多場景裡面都有用到它，望採納。

B. 將表格裡面數據批量填入醫療類的系統，有解決辦法么

1、直接問系統售後工程師，看系統是否支持導入導出，若支持直接下載系統導入模板，再將Excel裡面的信息全部復制粘貼到系統導入模板，然後再導入系統即可。
2、若不支持導入導出，那就必須重新開發數據介面。

C. 資料庫設計問題 我設計了一個醫療管理系統設計庫，分別設計了醫生和患者兩個實體類

加一張表，（用戶賬號，用戶密碼，用戶類型……）至於怎麼關聯就你自己決定了，可以拿主體的ID當賬戶，以可以定義一個賬戶再關聯患者表。

D. 大數據醫療具體是指什麼

醫療大數據是個很寬泛的概念，他有很多詳細的分類，包括：電子病歷數據，這是患者就醫過程中所產生的數據，包括患者基本信息、疾病主訴、檢驗數據、影像數據、診斷數據、治療數據等，這類數據一般產生及存儲在醫療機構的電子病歷中，這也是醫療數據最主要的產生地。電子化的醫療病歷方便了病歷的存儲和傳輸，但是並未達到進行數據分析的要求。大約80%的醫療數據是自由文本構成的非結構化數據，其中不僅包括大段的文字描述，也包括包含非統一文字的表格欄位。通過醫學自然語言理解技術，將非結構化醫療數據轉化為適合計算機分析的結構化形式是醫療大數據分析的基礎。電子病歷中所採集的數據是數據量最多、最有價值的醫療數據。通過和臨床信息系統的整合，內容涵蓋了醫院內的方方面面的臨床數據集。在電子病歷的互通互聯上，出於各自的利益性（限制病人轉診），各大電子病歷企業也不願意使數據互通互聯。根據美國政府相關報告顯示，其電子病歷共享比例也僅為30%左右。
檢驗數據
醫院檢驗機構產生了大量患者的診斷、檢測數據，也有大量存在的第三方醫學檢驗中心也在產生數據。檢驗數據是醫療臨床子系統中的一個細分小類，但是可以通過檢驗數據直接患者的疾病發展和變化。目前臨床檢驗設備得到迅速發展，通過LIS 系統對檢驗數據進行收集，可以對疾病的早發現早診斷和正確診斷做出貢獻。
影像數據
隨著資料庫技術和計算機通訊技術的發展，數字化影像傳輸和電子膠片應運而生。醫療影像數據是通過影像成像設備和影像信息化系統產生的，醫院影像科和第三方獨立影像中心存儲了大量的數字化影像數據。醫學影像大數據，是由DR、CT、MR 等醫學影像設備產生所產生並存儲在PACS 系統內的大規模、高增速、多結構、高價值和真實准確的影像數據集合。與檢驗信息系統（LIS）大數據和電子病歷（EMR）等同屬於醫療大數據的核心范疇。醫學影像數據量非常龐大，影像數據增速快，標准化程度高。影像數據和臨床其他數據比較起來，它的標准化、格式化、統一性是最好的，價值開發也最早。
費用數據
醫院門診費用、住院費用、單病種費用、醫保費用、檢查和化驗收入、衛生材料收入、診療費用、管理費用率、資產負債率等和經濟相關的數據。除了醫療服務的收入費用之外，還包含醫院所提供醫療服務的成本數據，包含葯品、器械、衛生人員工資等成本數據。在DRGs 按疾病診斷相關組付費模式中，需要詳細的成本數據核算。通過大樣本量的測算，建立病種標准成本，加強病種成本核算和精細化成本管理。
基因測序數據
基因檢測技術通過基因組信息以及相關數據系統，預測罹患多種疾病的可能性。基因測序會產大量的個人遺傳基因數據，一次全面的基因測序，產生的個人數據則達到300GB。一家基因測序企業每月產生的數據量可以達到數百TB 甚至1PB。
智能穿戴數據
各種智能可穿戴設備的出現，使得血壓、心率、體重、體脂、血糖、心電圖等健康體征數據的監測都變成可能，患者的單一體征健康數據以及運動數據快速上傳到雲端，而且數據的採集頻率和分析速度大大提升。除了生命體征之外，還有其他智能設備收集的健康行為數據，比如每天的卡路里攝入量、喝水量、步行數、運動時間、睡眠時間等等。智能穿戴設備雖然在這兩年遇冷，用戶很難形成粘性，但是並不意味著智能穿戴設備所產生的數據沒有意義。提供健康數據和服務，可能是智能穿戴廠商未來的轉型之路。健康大數據的收集必須依靠硬體載體，智能穿戴設備還將會遇到自己的第二春。
體檢數據
體檢數據是體檢機構所產生的健康人群的身高、體重、檢驗和影像等數據。這部分數據來自醫院或者第三體檢機構，大部分是健康人群的體征數據。隨著亞健康人群、慢病患者的增加，越來越多的體檢者除了想從體檢報告中了解自己的健康狀況，還想從體檢結果中獲得精準的健康風險評估，以及如何進行健康、慢病管理。
移動問診數據
通過移動設備端或者PC 端連接到互聯網醫療機構，產生的輕問診數據和行為數據。曾經通過互聯網問診企業春雨醫生的數據，分析各地醫生互聯網問診的活躍度、細分疾病種的問診行為。通過這些數據的分析，對行業發展、互聯網問診企業的決策有非常重要的幫助。

E. 國內醫療軟體系統哪家做的比較好

國內醫療軟體系統哪家做的比較好

如今，不少企業都想擁有屬於自己企業或產品的手機APP，但其中最困擾企業主的問題就是：開發一款手機APP到底需要多少錢？

簡單點來說，要視手機APP的需求及質量而言，價位一般在幾千到十幾萬左右，更高端的價格更高。

四、APP開發公司的所在地

需要注意的是，同樣實力的APP開發公司，在不同的城市也會導致APP的成本費用高一些

F. 系統沒有介面，可以做到數據批量填到公衛里，可以實現嗎

隨著醫療體制改革的深入與公衛信息化推進，基層醫療機構參與區域基本公共衛生平台建設過程中，對於居民健康數據上報到公衛平台提出來要求。

湖北省在全省建成基本公共衛生服務平台，逐步完善居民健康檔案，積極推進讓居民電子健康檔案由「死檔」變成「活檔」，方便開展後續服務和居民健康管理。

雖然，省內基層醫療機構信息化已逐漸推進，各種醫療系統也部署實施，但因為基本公共衛生平台與基層醫院HIS、體檢等醫療系統分屬不同軟體廠商，不同軟體之間數據互不連通，而居民在基層醫院進行體檢後，數據在基層醫院醫療軟體中，所有的健康數據需要上傳到公衛平台。而公衛平台是區域統一采購，通過開放介面實現數據自動上傳的實現難度大。

原本以為在沒有做介面的情況下，只能採取簡單粗暴的人工復制粘貼完成數據填報，但目前已經被證實，通過應用博為軟體機器人，實現了健康數據自動填報至基本公共衛生平台，並已經積極試點實施。

通過了解，目前落地博為小幫軟體機器人解決方案，需要按照規定格式整理好的Excel文件中體檢數據，啟動軟體機器人即可實現數據的自動填報。如果需要上報的健康體檢數據存在HIS或體檢系統，軟體機器人也能將其自動採集出來，同步在上傳到公衛平台。

不開放介面實現健康體檢數據自動上傳到公衛平台，即使從事醫療信息化多年的人，也會有一肚子的疑問。

那麼，博為小幫軟體機器人是如何做到健康體檢數據自動填報公衛平台的呢？

博為小幫軟體機器人，能根據預先設定的程序，通過模擬人類員工的操作模式，自動執行規則明確的重復性電腦操作任務，實現核心業務流程的自動化，實現人在電腦上操作行為，如復制、粘貼、數據錄入、網頁導航、打開、關閉等，並且可以按照一定的規則持續不斷的重復操作。

與傳統介面通過資料庫調用數據不同是，博為小幫軟體機器人屬於AI人工智慧范疇，是通過設計流程來規定軟體機器人模擬人的動作執行任務，從界面採集數據，登陸賬號就能在軟體系統中進行採集、填寫軟體數據的操作。正因為如此，這種解決方案實用性更強，不以軟體廠商和軟體類型為區分，適用的軟體范圍也更為廣泛，HIS、LIS、PACS、EMR、體檢系統、公衛系統等均適用，在醫療行業的信息化建設中，無疑也為大家提供了新思路。

另外，實施應用博為小幫軟體機器人，無需改變以往的信息化系統，具有極強的靈活性，當上報流程發生變化時，可以通過高易用性的流程自動化配置平台，對軟體機器人工作流程進行調整，實現快速部署。同時，還可以集成OCR等其他技術，這些都是傳統解決方案所無法比擬的。

其中，基層醫療機構或第三方公司將數據上報到公共衛生服務平台的難題逐漸浮出水面。例如，醫療機構自己的醫療數據在自有的HIS系統或其他醫療系統中，而公共衛生服務平台作為獨立的系統，數據難以實現直接導出與導入。

通常，公衛平台都是由一些大型的軟體廠商承建，所以普遍情況是只有少部分醫療機構可以跟公衛平台進行介面對接。更多的是如果因為價格談不攏，或者基層醫療機構甚至沒有專門的IT人員跟進此事等原因，不得不擱置介面事宜。

所以，只能通過人工手動上報為主，即將數據手動從HIS、體檢等系統逐個「復制」，然後「粘貼」填到公共衛生服務商平台。但是因為要上報的數據量和種類多，錄入人員的工作負擔很重，也難免會有數據錯誤的情況出現。

目前，有一些基層醫療機構或第三方廠商，在使用小幫軟體機器人這樣的新解決方案。

這種方式最大的特點是，在無需開發介面的情況下，用軟體機器人來實現數據的自動採集和上報，就像在電腦裡面有一個軟體助手，自動模擬人工的手動流程來處理數據上報，連接不同軟體系統的數據，實現數據自動化的上傳。

而使用軟體機器人，也僅僅只要有一台合適的電腦，能登陸打開相應的軟體系統，就能下載安裝一個軟體機器人，使用門檻幾乎是沒有的。

當然，軟體機器人的應用也不僅僅局限於公衛數據上報，甚至不限於醫療行業，而是適用於各行業的數據上報類，與其在手工逐條復制粘貼上報中苦苦掙扎，不如嘗試軟體機器人的解決方案。

G. 醫療數據採集工具是什麼

醫療數據採集工具，你是說的博 為的那個小幫的醫療數據採集工具吧，這個是個自動化的數據採集工具，公司本身是做醫療軟體的，也是醫學影像，醫療信息化這塊，在醫療領域深耕多年。

這個醫療數據採集工具是可以在有許可權的情況下，自動採集軟體數據，醫療軟體裡面的比如HIS系統裡面的數據，或者EMR系統等醫療軟體的數據都可以通過這個工具採集，全自動採集的模式，可以保證數據准確性。採集以後的數據可以存儲到指定位置，方便調用。
不只是醫療，其他行業的數據採集也可以試試小幫，會給你驚喜的！

H. 收集醫療系統中DICOM原始影像數據的智能助手有哪些

醫療系統裡面的數據用博 為的小幫軟體機器人來採集，手麻數據，HIS數據，手麻系統數據，原始影像數據，臨床數據都可以，人工採集太費勁了。
在有許可權的情況下可以用小幫，小幫可以自動採集許可權下軟體內的數據，包括檢驗指標數據，存儲到指定位置，方便調用。
一切電腦的重復操作都給小幫哦，只要有許可權，小幫可以採集，也可以寫入，都可以，不只是醫療，電商以及其他系統的數據都可以用小幫採集

I. 醫療大數據的主要來源有哪些

醫療大數據的來源一般包括病人就醫時產生的數據，臨床醫療研究和實驗數據，可穿戴設備採集的數據等。採集醫療大數據主要是為了進行整理分析，支持醫療科研。但是各個醫療機構、平台、設備採集來的數據各種各樣，對整理分析就造成障礙了。因此在數據採集的源頭統一標准就很重要。比如英國TPP公司的SystmOne醫療系統，它有標準的數據採集方式，醫療機構用它採集到的高質量、大容量、結構化的數據，形成了名為ResearchOne的資料庫，可以直接導出支持醫學研究的完備臨床數據。TPP也有供個人使用的愛閱歷APP。它可以和SystmOne系統互聯共享，個人可以在APP輸入和查看自己的健康信息，醫生也可以在授權後通過Systmone調取個人健康情況、以往的疾病史及用葯等信息。

J. 醫療軟體做不了介面，就是把醫院的一些數據要同步共享到醫院HIS、PACS系統有沒有好辦法解決

現在基層醫療機構有太多這樣的數據交換要求，是不是覺得讓醫護人員手動來做很麻煩？

數據要同步共享到醫院HIS、PACS系統，用過一個可以滿足類似需求的工具，好像是叫「101介面生成器」的一個工具，可以自己生成一個數據介面，實現數據自動上報，不會編程，也能完成配置的，挺方便。