技术路线建议总览
架构：微服务架构，以实现系统的可扩展性、可维护性和团队协作效率。
后端：python（Django框架），结合阿里中间件（如RocketMQ）实现分布式系统和高并发处理。
前端：React（搭配Ant Design）开发网站和微信小程序，Vue.js作为备选，提供流畅的用户体验。
数据库：
关系型数据库：MySQL，用于存储结构化数据。
NoSQL数据库：MongoDB，用于存储影像数据等非结构化数据。
大数据架构：Hadoop，hive，spark，flink
实时通信：WebRTC技术，用于远程会诊的音视频功能。
AI能力：集成DeepSeek大模型，用于AI电话/短信随访、自然语言处理等功能。
数据安全与共享：区块链技术实现检查结果互认，数据加密与权限控制确保隐私安全。
系统对接：RESTful API和阿里中间件（如Nacos）实现与下级医疗机构的对接。
详细技术路线建议
MDT多学科会诊流程线上化及资源共享
功能实现：
下级医疗机构通过 APP 或网站提交远程会诊申请，系统自动将申请推送至永州中心医院。
医院确认申请后，通过平台将申请派发给 MDT 团队成员，成员可通过基于 React Native 开发的手机端 APP 进行会诊。
会诊结束后，系统生成个性化治疗方案，存储于系统并推送给患者及相关医生。
支持县域医共体内的资源共享（如影像诊断），实现检查结果互认。
技术选型：
后端：使用 Python 的 Django 框架开发会诊申请和派发服务，结合阿里 Dubbo 实现服务间调用。
前端：使用 React Native 开发手机端，React 开发网站。
实时通信：采用 WebRTC 实现音视频功能，并集成至 APP 和网站。
1.1 数据部分
数据来源：包含会诊申请数据、患者基本信息、病历数据、影像诊断数据、检查检验数据等。
数据采集：从不同的数据源收集相关数据。
数据传输：将采集到的数据传输到数据处理中心。
数据接收与初步验证：检查数据的完整性和有效性，若数据异常则返回数据采集端重新采集。
数据清洗
去除重复数据：消除数据集中的重复记录。
数据筛选：挑选出与业务相关的关键信息。
数据标准化：统一数据的格式，例如日期格式、单位等。
数据转换：对数据类型等进行转换，使其符合存储和处理要求。
数据存储
结构化数据：存储到关系型数据库 MySQL 中，方便进行结构化查询和管理。
非结构化数据：如影像文件等，存储到分布式文件系统 HDFS 中。
实时数据：通过消息队列 Kafka 进行存储和传输，以满足实时处理的需求。
1.2 开发部分
后端开发
使用 Django 搭建基础框架，开发会诊申请服务和会诊派发服务，从数据库和消息队列中获取所需数据。
结合阿里 Dubbo 实现服务间的调用，提高系统的可扩展性和灵活性。
前端开发
使用 React 开发网站，使用 React Native 开发手机端 APP，并分别进行前端测试。
实时通信开发
采用 WebRTC 实现音视频功能，并将其集成到 APP 和网站中。
1.3 系统集成与上线
完成后端与前端的集成，进行系统整体测试，修复问题后部署上线。
1.4 业务系统与服务提供
业务系统上线运行后，接收会诊申请，从数据库中获取 MDT 团队信息进行分配。
MDT 团队使用 WebRTC 进行会诊，会诊结束后生成治疗方案。
治疗方案存储到数据库中，并通过消息推送服务（使用消息队列）以短信、APP 通知等方式推送给患者及相关医生
2. 一键转诊及自动挂号
功能实现：
下级医疗机构通过 APP 或微信小程序使用 “一键转诊” 功能，将患者全流程就诊信息发送至永州中心医院。
系统内置自动挂号功能，为患者免费挂号并推送通知。
支持双向转诊（医院向下级机构转诊）。
技术选型：
后端：使用 Python 的 Django 框架，结合阿里 Nacos 进行服务发现与配置管理。
前端：微信小程序使用 Taro 框架（基于 React），APP 使用 React Native。
数据传输：采用 RESTful API，使用 JSON 格式封装就诊信息。
详细技术：（图）
2.1 数据部分
数据来源：包含患者基本信息、病历数据、检查检验数据、就诊记录等。
数据采集：从下级医疗机构收集相关数据。
数据传输：使用 RESTful API 以 JSON 格式将采集到的数据传输到后端。
数据接收与初步验证：检查数据的完整性和有效性，若数据异常则返回数据采集端重新采集。
数据清洗
去除重复数据：消除数据集中的重复记录。
数据筛选：挑选出与转诊和挂号业务相关的关键信息。
数据标准化：统一数据的格式，例如日期格式、单位等。
数据转换：对数据类型等进行转换，使其符合存储和处理要求。
数据存储
结构化数据：存储到关系型数据库 MySQL 中，方便进行结构化查询和管理。
非结构化数据：如影像文件等，存储到分布式文件系统 HDFS 中。
2.2 开发部分
后端开发
使用 Django 搭建基础框架，开发一键转诊服务和自动挂号服务，从数据库和文件系统中获取所需数据。
结合阿里 Nacos 进行服务发现与配置管理，提高系统的可扩展性和灵活性。
前端开发
使用 Taro 框架（基于 React）开发微信小程序，使用 React Native 开发 APP，并分别进行前端测试。
2.3 系统集成与上线
完成后端与前端的集成，进行系统整体测试，修复问题后部署上线。
2.4 业务系统与服务提供
业务系统上线运行后，接收一键转诊请求，处理转诊信息，从数据库获取医院信息进行自动挂号。
挂号信息记录到数据库中，并通过短信、小程序消息、APP 通知等方式推送挂号通知给患者及相关医生。
对于医院向下级机构的反向转诊请求，处理反向转诊信息，从数据库获取下级机构信息安排转诊，记录转诊信息并推送反向转诊通知。
3. 肿瘤数据登记
功能实现：
四级直报网络：村卫生室 / 社区服务站通过手机端或网站填报肿瘤数据；乡镇、县、市级机构从网站提取数据并补充。
随访提醒：系统自动提醒需要随访的患者，基层人员直接填写随访信息。
自动匹配查重：基于姓名 + 身份证号 + 生物特征的多重校验算法（模糊匹配），建立全市统一患者主索引（EMPI）。
数据提取与分类：从电子病历提取 ICD - 10 编码、病理报告等字段，自动分类肿瘤类型（新发、在治、治愈、疑似）。
跨机构信息抓取：匹配后的患者数据可关联各医疗机构就诊信息。
技术选型：
后端：使用 Python 的 Django 框架，结合 Django ORM 操作 MySQL。
算法：模糊匹配使用 Levenshtein 距离算法，将查重逻辑集成至服务层。
前端：使用 React 开发数据填报与提取界面。
3.1 数据部分
数据来源：涵盖患者基本信息、肿瘤相关病历数据、病理报告、ICD - 10 编码等。
数据采集：通过村卫生室 / 社区服务站在手机端或网站填报，乡镇、县、市级机构从网站提取并补充数据来收集。
数据汇总与初步验证：将各渠道数据汇总，检查数据的完整性和有效性，若异常则返回填报端重新填报。
数据清洗
去除数据中的重复空格等冗余信息。
筛选出与肿瘤登记相关的关键信息。
统一数据格式，如日期格式、编码格式等。
对数据类型进行转换，使其符合存储要求。
数据存储
结构化数据存储到 MySQL 数据库中，便于使用 Django ORM 进行操作。
非结构化数据存储到分布式文件系统中。
3.2 开发部分
后端开发
使用 Django 搭建基础框架，利用 Django ORM 操作 MySQL 数据库。
开发数据查重服务，运用 Levenshtein 距离算法进行模糊匹配，建立全市统一患者主索引（EMPI）。
开发数据分类服务，从电子病历提取字段，自动分类肿瘤类型并更新数据库记录。
开发随访提醒服务，定期查询需要随访的患者。
开发跨机构信息关联服务，关联各医疗机构就诊信息。
前端开发
使用 React 开发数据填报与提取界面，并分别进行测试。
3.3 系统集成与上线
完成后端服务的集成，再进行前后端集成，接着进行系统整体测试，修复问题后部署上线。
3.4 业务系统与服务提供
业务系统上线运行后，接收新数据进行查重处理，定期执行随访提醒任务。
当用户发起数据查询请求时，从数据库获取数据并返回查询结果。
基层人员可填写随访信息，更新数据库记录。
4. 数据看板及死因监测对接
功能实现：
与死因监测系统对接，获取死亡数据。
实时生成全市及各县区发病率、生存率、死亡率等指标，展示于数据看板。
技术选型：
后端：使用 Python 的 Django 框架，结合 Apache Kafka 处理实时数据流。
前端：将 ECharts 集成至 React，绘制动态看板。
4.1 数据获取
从死因监测系统获取死亡数据，同时可从其他数据源获取病例数据等。通过数据对接和收集，将数据集中起来。
4.2 数据处理
数据传输：使用 Apache Kafka 进行数据传输，确保数据的实时性和可靠性。
数据验证：对接收的数据进行初步验证，若数据无效则进行异常处理并返回数据源重新获取。
数据清洗：去除重复数据，筛选出与发病率、生存率、死亡率等关键指标相关的数据。
数据标准化与转换：统一数据格式，转换数据类型以满足存储和计算要求。
数据存储：结构化数据存储到关系型数据库 MySQL 中，非结构化数据存储到分布式文件系统 HDFS 中。
4.3 后端开发
使用 Django 搭建基础框架，开发数据处理服务。从 Kafka 接收实时数据，从数据库和文件系统获取历史数据。
计算发病率、生存率、死亡率等指标，并将结果更新到数据库中。结合 Kafka 持续处理实时数据流。
4.4 前端开发
使用 React 搭建前端框架，集成 ECharts 用于绘制动态看板。开发数据看板界面并进行前端测试。
4.5 系统集成与上线
完成后端服务的集成，将前端与后端进行集成，进行系统整体测试，修复问题后部署上线。
4.6 业务服务
业务系统上线运行后，实时更新各项指标。当用户发起访问请求时，从数据库获取指标数据，通过数据看板展示服务向用户展示动态看板。
5. 随访管理
功能实现：
系统根据病种自动生成随访计划，支持单病种随访路径。
集成 AI 电话 / 短信随访，使用 DeepSeek 大模型生成自然语言内容。
技术选型：
后端：使用 Python 的 Django 框架调度随访任务。
AI：调用 DeepSeek API 生成文本，使用阿里云语音服务实现语音合成。
5.1 数据获取
从患者病历系统收集患者基本信息和病种信息，然后将数据进行传输。
5.2 数据处理
数据验证：对接收的数据进行初步验证，若数据无效则进行异常处理并返回数据源重新获取。
数据清洗：去除重复数据，筛选出与随访管理相关的关键信息。
数据标准化与转换：统一数据格式，转换数据类型以满足存储要求。
数据存储：将结构化数据存储到关系型数据库 MySQL 中。
5.3 后端开发
使用 Django 搭建基础框架，开发随访计划生成服务，根据数据库中的病种信息生成随访计划并更新到数据库。
开发随访任务调度服务，从数据库获取随访计划并调度随访任务。
调用 DeepSeek API 生成自然语言内容，存储到数据库。
调用阿里云语音服务进行语音合成。
5.4 业务系统集成
将生成的文本内容和语音集成到 AI 电话随访和短信随访中。
5.5 系统测试与上线
对集成后的系统进行整体测试，修复问题后部署上线。
5.6 业务服务
业务系统上线运行后，执行随访任务，记录随访结果并更新到数据库。
当用户发起查询随访信息的请求时，从数据库获取信息并返回查询结果。
6. 慢病管理
功能实现：
建立病情数据库，提供医患沟通渠道，支持线上问诊和送药。
技术选型：
后端：使用 Python 的 Django 框架，结合 RocketMQ（消息队列支持问诊通知）。
前端：使用 React 开发沟通界面。
6.1 数据获取
从患者处收集基本信息、病情描述和症状信息，从医生处收集诊断信息，然后进行数据传输。
6.2 数据处理
数据验证：对接收的数据进行初步验证，若数据无效则进行异常处理并返回数据源重新获取。
数据清洗：去除重复数据，筛选出关键的病情信息。
数据标准化与转换：统一数据格式，转换数据类型以满足存储要求。
数据存储：结构化数据存储到关系型数据库 MySQL 中，非结构化的病情描述文本等存储到分布式文件系统 HDFS 中。
6.3 后端开发
使用 Django 搭建基础框架，开发病情数据库服务，用于管理病情数据的存储和更新。
开发问诊服务，接收患者的问诊请求，通过 RocketMQ 消息队列发送问诊通知，处理问诊相关业务逻辑。
开发送药服务，处理患者的送药请求。
6.4 前端开发
使用 React 开发医患沟通界面，并进行前端界面测试。
6.5 系统集成与上线
将后端服务进行集成，与前端进行对接，进行系统整体测试，修复问题后部署上线。
6.6 业务服务
业务系统上线运行后，患者可以发起问诊和送药请求，医生接收问诊通知。
用户可以查询病情信息，系统从数据库和文件系统获取相关信息并返回查询结果。
7. 患者参与及健康指标监测
功能实现：
患者通过 APP 上传血压、血糖等数据，医生远程查看并评估。
技术选型：
后端：使用 Python 的 Django 框架处理数据。
前端：使用 React Native 开发患者端 APP。
设备对接：集成蓝牙 API 连接智能设备。
7.1 数据获取
智能设备（如血压计、血糖仪）通过蓝牙连接患者端 APP，患者使用 APP 上传血压、血糖等数据。
7.2 数据处理
数据验证：后端接收数据并进行初步验证，若数据无效则提示患者重新上传。
数据清洗：去除噪声数据，筛选出关键的健康指标。
数据标准化与转换：统一数据格式，转换数据类型以满足存储要求。
数据存储：将结构化的健康指标数据存储到关系型数据库 MySQL 中。
7.3 后端开发
使用 Django 搭建基础框架，开发数据处理服务，处理健康指标数据并更新数据库。
开发医生查看服务，从数据库获取患者数据并展示给医生。
7.4 前端开发
使用 React Native 开发患者端 APP 并进行前端测试。
开发医生端界面并进行测试。
7.5 系统集成与上线
将后端服务集成，与前端进行对接，进行系统整体测试，修复问题后部署上线。
7.6 业务服务
业务系统上线运行后，患者可以上传数据，医生可以查看和评估数据。
医生的评估结果更新到数据库，患者可以查询评估结果，同时系统会将评估结果反馈给患者。
8. 健康科普及心理健康评估
功能实现：
提供健康科普内容库（文章、视频）。
心理健康评估基于问卷和机器学习算法，异常时提醒就医。
技术选型：
后端：使用 Python 的 Django 框架，结合 MongoDB 存储内容。
AI：使用 DeepSeek 大模型分析问卷结果。
前端：使用 React 展示内容。
8.1 数据获取
从科普内容创作者处收集文章、视频等健康科普内容。
收集患者填写的心理健康评估问卷答案。
8.2 数据处理
科普内容处理
检查内容格式，若格式错误则返回修改。
清洗内容，去除无效字符，并进行分类。
将处理后的内容存储到 MongoDB 数据库。
问卷数据处理
验证问卷数据的有效性，无效则提示患者重新填写。
清洗问卷数据，去除无关信息并进行标准化。
调用 DeepSeek 大模型分析问卷结果，将评估结果存储到 MongoDB。
8.3 后端开发
使用 Django 搭建基础框架，开发科普内容服务，负责管理科普内容库的获取和更新。
开发心理健康评估服务，处理评估结果，若异常则触发提醒就医服务，并更新评估结果到数据库。
8.4 前端开发
使用 React 开发前端界面并进行测试。
8.5 系统集成与上线
将后端服务集成，与前端进行对接，进行系统整体测试，修复问题后部署上线。
8.6 业务服务
业务系统上线运行后，用户可以查看科普内容、进行心理健康评估以及查询评估结果。系统从 MongoDB 获取相应数据并返回给用户。
9. 系统对接及一体化健康管理
功能实现：
与下级医疗机构对接，共享患者信息。
建立健康档案，整合临床与体检数据。
技术选型：
后端：使用 Python 的 Django 框架，结合阿里 Nacos 实现服务注册。
数据交换：采用 RESTful API + AES 加密。
9.1 数据获取
从下级医疗机构收集患者的临床数据和体检数据，使用 AES 加密后通过 RESTful API 进行传输。
9.2 数据处理
数据接收与解密：接收加密数据并进行解密。
数据验证：对解密后的数据进行初步验证，若数据无效则返回下级医疗机构重新提供。
数据清洗：去除重复数据，筛选出关键信息。
数据标准化与转换：统一数据格式，转换数据类型以满足存储要求。
数据存储：结构化数据存储到关系型数据库 MySQL 中，非结构化数据存储到分布式文件系统 HDFS 中。
9.3 后端开发
使用 Django 搭建基础框架，开发数据整合服务，从数据库和文件系统获取数据，整合临床与体检数据并更新健康档案。
结合阿里 Nacos 进行服务注册与发现，便于系统的扩展和管理。
9.4 系统集成与上线
完成后端服务的集成，进行系统整体测试，修复问题后部署上线。
9.5 业务服务
业务系统上线运行后，持续接收新数据。
用户可以查询健康档案，系统从数据库获取数据并返回查询结果
产品设计架构
数据采集
数据源
HIS（医院信息系统）：提供患者基本信息（姓名、性别、年龄、联系方式等）、挂号信息（挂号时间、科室、医生等）、收费信息（费用明细、支付方式等）。
EMR（电子病历系统）：包含病历信息（主诉、现病史、既往史等）、诊断结果（疾病名称、ICD - 10 编码等）、治疗方案（用药信息、手术安排等）。
LIS（实验室信息管理系统）：提供检验检查结果（血液检查、尿液检查等各项指标）。
PACS（医学影像存档与通信系统）：提供影像检查结果（X 光、CT、MRI 等影像数据）。
下级医疗机构 APP / 网站：提供会诊申请信息（患者病情描述、期望会诊时间等）、转诊申请信息（转诊原因、目标医院等）、肿瘤数据（肿瘤类型、分期等）。
患者端 APP：提供健康指标数据（血压、血糖、心率等）、问卷答案（心理健康评估问卷等）。
科普内容创作者：提供文章、视频等健康科普内容。
数据传输：对采集的数据进行加密（可选），通过 RESTful API 传输到后端。
数据处理
数据接收与解密：接收加密数据并进行解密（若加密）。
数据验证：对数据进行初步验证，若数据无效则返回数据源重新采集。
数据清洗：去除重复数据，筛选出关键信息。
数据标准化与转换：统一数据格式，转换数据类型以满足存储要求。
数据存储：结构化数据存储到关系型数据库 MySQL 中，非结构化数据存储到分布式文件系统 HDFS 中，实时数据存储到缓存数据库 Redis 中。
各业务系统开发
MDT 多学科会诊流程线上化及资源共享：使用 Django 开发会诊申请和派发服务，结合阿里 Dubbo 实现服务间调用；手机端用 React Native 开发，网站用 React 开发，集成 WebRTC 实现音视频功能。经业务逻辑处理后生成治疗方案并存储推送，更新数据库。
一键转诊及自动挂号：Django 结合阿里 Nacos 进行服务发现与配置管理；微信小程序用 Taro 框架开发，APP 用 React Native 开发，通过 RESTful API 传输数据。处理转诊和挂号业务后推送通知，更新数据库。
肿瘤数据登记：Django 结合 Django ORM 操作 MySQL；React 开发数据填报与提取界面。完成数据填报提取、查重分类、随访提醒及信息关联等业务，更新数据库。
数据看板及死因监测对接：Django 结合 Apache Kafka 处理实时数据流；React 集成 ECharts 绘制看板。处理数据生成指标并展示，更新数据库。
随访管理：Django 调度随访任务，调用 DeepSeek API 生成文本用于 AI 电话 / 短信随访，更新数据库。
慢病管理：Django 结合 RocketMQ 支持问诊通知；React 开发沟通界面。实现病情数据库管理及问诊送药业务，更新数据库。
患者参与及健康指标监测：Django 处理数据；React Native 开发 APP，通过蓝牙 API 连接智能设备获取数据。医生远程查看评估，更新数据库。
健康科普及心理健康评估：Django 结合 MongoDB 存储内容；React 展示内容。进行科普内容管理和心理健康评估业务，更新数据库。
系统对接及一体化健康管理：Django 结合阿里 Nacos 实现服务注册，通过 RESTful API + AES 加密交换数据。实现患者信息共享与健康档案整合，更新数据库。
系统集成与上线
完成后端服务集成、前端与后端集成，进行系统整体测试，修复问题后部署上线。
业务服务
业务系统上线运行后，持续接收新数据。用户可以查询相关信息，系统从数据库、文件系统和缓存中获取数据并返回查询结果。
医疗行业案例
渭南市卫健委大数据平台建设与医疗服务系统开发和运营
数据抽取与整合
渭南市各基层医院长期以来使用国产数据库达梦存储大量医疗数据，包括患者病历、诊断记录、检验结果等。然而，分散在各医院的数据缺乏统一管理与整合分析，难以发挥其最大价值。为解决这一问题，渭南市卫健委决定搭建大数据平台，首要任务便是将底层医院数据进行抽取与集中管理。
通过专业的数据抽取工具与定制化脚本，技术团队从达梦数据库中定期抽取关键数据，涵盖门诊数据、住院数据、药品数据等多维度信息。在抽取过程中，严格遵循数据安全与合规性原则，确保患者隐私信息得到妥善保护。抽取的数据经过清洗、转换等预处理步骤后，被有序加载到卫健委搭建的 greenplum 大数据集群中。greenplum 凭借其大规模并行处理（MPP）架构，能够高效处理海量数据，满足了渭南市卫健委对数据存储与计算的高要求。例如，在面对每月数百万条新增医疗记录时，greenplum 集群能够快速完成数据加载与整合，为后续数据分析提供坚实基础。
大数据集群上的应用搭建
数据看板：在 greenplum 大数据集群之上，技术团队搭建了直观的数据看板系统。数据看板作为一个可视化工具，集成了各类关键医疗数据信息，用于实时监控区域内的医疗业务进程。例如，通过数据看板，卫健委管理人员可以一目了然地查看各医院的门诊就诊人数趋势、住院床位使用率、不同疾病的分布情况等。这些可视化的数据呈现形式，帮助管理者快速洞察医疗业务的整体状态，及时发现潜在问题与趋势。以流感高发季节为例，数据看板能够实时展示各地区流感病例增长情况，为卫健委合理调配医疗资源、制定防控措施提供有力依据。
数据智能化分析：利用大数据分析算法与机器学习技术，平台实现了数据的智能化分析。通过对大量历史医疗数据的挖掘，分析不同疾病的发病规律、治疗效果与影响因素等。比如，针对糖尿病等慢性病，分析患者的年龄、生活习惯、用药情况与病情控制之间的关联，为临床医生提供更科学的治疗建议。同时，通过建立疾病预测模型，提前预测疾病的爆发风险，帮助卫健委提前做好预防与应对准备。例如，基于历史数据与环境因素，预测传染病在特定季节的传播范围与强度，以便及时采取防控措施。
数据智能可视化：除了数据看板的基础可视化外，平台还实现了更深层次的数据智能可视化。通过交互式图表、动态地图等多样化的可视化手段，将复杂的医疗数据以更直观、易懂的方式呈现给不同用户群体。例如，在展示医疗资源分布时，利用动态地图实时显示各医院的地理位置、床位数量、医护人员配备等信息，方便患者选择就医地点，也便于卫健委进行资源规划与调配。对于科研人员，提供可交互式的数据可视化界面，使其能够根据研究需求自由探索数据，发现潜在的医学关联。
服务开发与运营
随访服务：基于大数据平台，开发了患者随访服务系统。通过整合患者的就医记录与联系方式，系统能够自动生成随访计划，并通过短信、微信等渠道提醒医护人员对患者进行定期随访。医护人员可以在系统中记录患者的康复情况、用药反馈等信息，这些随访数据又会回流到大数据平台，为进一步的医疗分析提供支持。例如，对于心脏病术后患者，通过定期随访收集其康复数据，分析不同治疗方案的长期效果，优化后续治疗流程。
慢病管理：针对高血压、糖尿病等慢性疾病，平台构建了全面的慢病管理服务体系。为每位慢病患者建立电子健康档案，实时跟踪其病情变化。通过与可穿戴设备连接，收集患者的血压、血糖等生理数据，并进行实时分析。一旦发现数据异常，系统自动向患者与医生发送预警信息。同时，为患者提供个性化的健康管理方案，包括饮食、运动建议等。例如，根据患者的血糖波动情况，系统为其制定专属的饮食计划，并通过移动应用推送给患者，帮助患者更好地控制病情。
指标监控：平台设置了一系列关键医疗指标的监控体系，涵盖医疗质量、医疗效率、患者满意度等多个维度。通过实时监测这些指标，卫健委能够及时评估各医院的服务水平与运营状况。例如，监控手术并发症发生率、平均住院日、患者投诉率等指标，对于指标异常的医院进行深入分析与指导，促进医疗服务质量的整体提升。同时，将各医院的指标数据进行横向对比，形成良性竞争机制，推动全市医疗行业共同进步。
在平台运营过程中，渭南市卫健委建立了完善的数据安全保障机制与运维团队。数据安全方面，采用多重加密技术、访问权限控制等手段，确保数据不被泄露与篡改。运维团队负责平台的日常维护、故障排除、性能优化等工作，保障平台的稳定运行。经过一段时间的运行，渭南市卫健委大数据平台取得了显著成效，医疗服务效率得到提升，患者满意度逐步提高，为区域内的医疗健康事业发展注入了新的活力。
关于TsingtaoAI
TsingtaoAI拥有一支高水平的产学研一体的AI产品开发团队，核心团队主要来自北京大学、首尔大学、中国科学院大学、华中科技大学、北京邮电大学、复旦大学、中国农业大学、华南师范大学、美团、英特尔、京东、国家电网和三一重工等产研组织。 TsingtaoAI核心团队专长于行业LLM/AIGC应用的产品研发，面向企业的大语言模型应用落地等业务，如面向智能客服、教育、人力资源、电商和轨道交通等行业领域的LLM和AIGC应用开发。公司拥有近20项LLM/AIGC相关的知识产权，承接各类AI产品的定制开发业务。