电子健康档案(EHR)是人们在健康相关活动中直接形成的具有保存备查价值的电子化历史记录。EHR是面向个人提供服务、具有安全保密性能的终身个人健康档案,以居民个人健康为核心,贯穿整个生命过程,涵盖各种健康相关因素、实现多渠道信息动态收集,满足居民自我保健、健康管理和健康决策需要的信息资源。

产品优势

实现医疗机构间数据互通共享

依托区域级电子健康档案,实现电子健康档案和电子病历的连续记录以及不同级别、不同类别医疗机构之间的数据互通与信息共享。

医疗数据归一标准、协同管理

建立完善区域健康信息化标准规范体系,强化标准规范的建设和应用管理,面向在线医疗健康信息服务,实施区域医疗机构的协同管理。

区域内医疗资源的合理配置利用

优化医疗资源配置,创新服务模式,构建以患者为中心的区域医疗健康档案平台,实现合理配置医疗资源,提高区域医疗质量,从而提高全民的健康保障水平。

总体框架

架构介绍
电子健康档案(EHR)是人们在健康相关活动中直接形成的具有保存备查价值的电子化历史记录。EHR是面向个人提供服务、具有安全保密性能的终身个人健康档案,以居民个人健康为核心,贯穿整个生命过程,涵盖各种健康相关因素、实现多渠道信息动态收集,满足居民自我保健、健康管理和健康决策需要的信息资源。

核心功能

智能化推荐算法
根据科室的历史诊断名称、用药、检查化验等信息提取特征,对科室进行向量化,用于科室的相似度计算。
药物归一化算法
利用NLP、抽取识别,将不同的表述自动归类的相同的UMLS概念下,通过药物的知识图谱,从而能够自动处理绝多数的药品匹配,利用知识库和自动化,降低人工匹配的巨大工作量,从而促使建立规范、标准化的健康档案。
临床科室归一化算法
利用自然语言处理技术,将个医院结构化的或非结构化的信息中,去抽取出科室相关的因子,利用算法,从而能够识别不同的医疗机构之间相类似的科室进行归一。
千人千档调阅推荐算法
利用learning to rank算法,分析出不同的机构、科室、医生在调阅不同患者的档案时的关注点,给出推荐。
智能居民健康画像
基于打通全量的各类医疗健康业务数据,利用大数据分析技术,和医学知识图谱,结合每位居民的个人信息,进行相应的健康状况分析,生成相应的健康画像标签,并能够在不同的业务场景下,有侧重的推荐相应的医护人员、居民来了解自身的健康问题。

应用场景