医院经长期信息化建设，构建了较完备的信息化系统，各系统产生大量数据，总体达几十 TB，分散在几十甚至上百个临床系统。不同系统数据多割裂或部分连通，除结构化录入数据外，还有具临床价值的非结构化录入数据。结合大数据处理技术构建医疗大数据智能平台，整合零散、有价值的临床数据，利用大数据、搜索引擎等先进技术对数据进行清洗、归一、结构化等处理，助力医院实现数据高效管理与深度挖掘。通过构建统一数据标准和规范，整合各系统数据，形成全面、准确、可用的数据资源池。 同时，借助智能化分析工具对临床数据多维度、深层次分析，发现潜在医学规律和临床价值。此外，平台为医院科研提供数据支撑，帮助医生快速获取信息，提高诊疗效率和精准度，推动医院整体医疗水平提升。

一是医院数据汇聚治理及专科专病模型构建

医疗大数据智能平台，能够对医院内部各类数据进行有效汇聚，针对不同科室和病种建立专属的专科专病数据模型。通过数据清洗、转换、结构化和标准化处理，将原本复杂的数据转化为可供分析的高质量数据资源。同时，根据不同专科疾病的特征，设计针对性的数据治理方案，确保数据的准确性和可用性。提升医院的数据管理效率，为后续的临床决策支持和科研工作奠定坚实基础。

二是医疗大数据智能平台，创新模式

技术创新：湖仓一体架构，能够满足不同业务场景对数据深度和时效性的需求。它深度应用了大模型、 自然语言处理、知识图谱、大数据搜索、机器学习等技术，具备松耦合、扩展性强的特点，还支持二次开发，可开放经过治理后的增强数据。

模式创新：通过标准化数据与专科治理结合及智能工具高效应用，实现专病库广泛覆盖，在控制建设成本的同时，提升了数据治理和分析效果。临床科室、信息科与技术企业深度协作，加速平台功能优化，为医疗场景提供灵活高效解决方案。能快速响应需求变化，支持多维度数据探索与验证，开辟医疗大数据实际应用新路径。

应用创新：面向科研领域的专病数据管理及智能探索与分析工具，可显著提升科研效率；面向临床领域的肿瘤专科视图、多学科诊疗 (MDT) 管理、早期诊断与随访等应用，能大幅节约医生的工作时间。

图 1 医疗大数据智能平台架构