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医疗数据智能分析服务
简介
按照业务应用实际需求,对数据重新组织融合,建立标准化数据服务体系,消除数据的不一致性,从根本上改善和解决系统的数据质量问题,实现数据共享、互联互通,充分发挥数据价值。
业务构架
特点优势
依据对医疗健康行业理解,对数据进行智能治理,形成可用的高质量数据。省去了科研人员传统上要横跨多个不同观测数据库进行提取和整合数据这一繁杂的步骤,也解决了数据内容描述方式不统一的难题,可以只编写一次统计分析代码,实现代码在各个数据站点的重复使用。
可视化、灵活化数据服务
可视化展现数据全周期过程,根据实际需求灵活化配置数据服务,满足各类用户服务需求。
全景化、多维化数据分析
可根据实际应用场景及专题,进行多维度全景数据分析,为临床科研、决策提供数据支撑。
隐私化、合规化数据安全
由于数据模型的建立只允许在本地环境中完成,起到了对患者数据严格保护的作用。
应用场景
企业场景
提高药企的研发效率降低研发成本;为新药上市提供有效性和安全性的证据;提供监管决策的证据支持
高校场景
汇集医疗机构和各级政府机构的多源异构数据,为各类相关科研课题提供证据。
医院场景
基于医疗健康数据,开展健康档案及临床病例筛选服务有效支撑医院及科研机构开展临床科研服务。
特点优势
标准化、结构化高质量数据体系
依据对医疗健康行业理解,对数据进行智能治理,形成可用的高质量数据。省去了科研人员传统上要横跨多个不同观测数据库进行提取和整合数据这一繁杂的步骤,也解决了数据内容描述方式不统一的难题,可以只编写一次统计分析代码实现代码在各个数据站点的重复使用
可视化、灵活化数据服务
可视化展现数据全周期过程,根据实际需求灵活化配置数据服务,满足各类用户服务需求。
全景化、多维化数据分析
可根据实际应用场景及专题,进行多维度全景数据分析,为临床科研、决策提供数据支撑。
隐私化、合规化数据安全
由于数据模型的建立只允许在本地环境中完成,起到了对患者数据严格保护的作用。
应用场景
企业场景
提高药企的研发效率降低研发成本;为新药上市提供有效性和安全性的证据;提供监管决策的证据支持。
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汇集医疗机构和各级政府机构的多源异构数据,为各类相关科研课题提供证据。
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基于医疗健康数据,开展健康档案及临床病例筛选服务有效支撑医院及科研机构开展临床科研服务。
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