跨區(qū)域多機構協(xié)同救治醫(yī)療信息共享平臺
提供了基于移動互聯(lián)網及云計算技術的跨區(qū)域多機構整合急救資源協(xié)同救治的醫(yī)療信息共享平臺,具有以下幾大功能:基于 FMC-D 時間的智能轉運決策輔助、系統(tǒng)內醫(yī)療單元 通訊、系統(tǒng)內醫(yī)療單元信息共享及 PCI 醫(yī)院介入影像質控管理。系統(tǒng)分為醫(yī)療單元終端(包 括 EMS 終端、非 PCI 醫(yī)院終端及 PCI 醫(yī)院終端)和云計算服務端兩部分,通過 3G/4G 無線 互聯(lián)進行數(shù)據(jù)交換處理。急救車客戶端考慮到用戶的操作體驗,采用基于 Android 系統(tǒng)進行 開發(fā)。云計算服務端處理中心部署在云服務器上,按照 SOA 架構的理念進行框架設計,依 托于數(shù)據(jù)倉庫對業(yè)務數(shù)據(jù)進行深度挖掘分析。本系統(tǒng)的特色包括:? 體系結構設計以時間軸為中心。時間軸是描述 AMI 患者救治流程的關鍵事件時間節(jié) 點的集合,如:呼叫 EMS 時間,EMS 響應時間,急救車到達時間,首次胸痛發(fā)作時間,本 次胸痛發(fā)作時間,EMS 首份心電圖時間,等。通過對上述關鍵事件時間節(jié)點的統(tǒng)計、分析 通過資源合理調配、輔助決策支持等方式提高針對 AMI 的救治效率。? 智能推薦技術。該推薦主要基于以下信息:1,實時的醫(yī)院醫(yī)療資源信息(如床位資 源、醫(yī)生資源、手術資源等);2,地理位置信息,主要是權衡道路擁堵情況以及距目標醫(yī)院 距離信息;3,救治能力,主要指通過救治流程中產生的歷史數(shù)據(jù)挖掘分析衡量 PCI 醫(yī)院救 治能力的信息。? 大規(guī)模的支持。急救車客戶端考慮到用戶的操作體驗,采用基于Android系統(tǒng)進行開發(fā)。 云計算服務端處理中心部署在云服務器上,按照 SOA 架構以及基于 XMPP(Jabber)協(xié)議通信 機制的開源架構的理念進行框架設計,依托于數(shù)據(jù)倉庫對業(yè)務數(shù)據(jù)進行深度挖掘分析。在北京 等地的實踐表明該系統(tǒng)具有支持區(qū)域內多 PCI 醫(yī)院,多非 PCI 醫(yī)療機構,多 EMS 機構并發(fā)協(xié) 同救治的流程以及流程中產生的 PB 級的數(shù)據(jù)。在一套完整、獨立的 RCTS-AMI 系統(tǒng)內,預計 500-800 家 PCI 以及非醫(yī)院,12 萬臺終端,2000-2500 位醫(yī)生可以使用本系統(tǒng)。
清華大學
2021-04-11