按照官方的定义,分级诊疗系统的建设目标是将综合运用医疗、医保、价格、宣传等手段,逐步建立“基层首诊、双向转诊、急慢分治、上下联动”的就医制度,形成“小病在基层,大病到医院,康复回社区”的就医格局。
很简单,我们做个通俗的说明。以前的医疗系统,主要的医疗资源集中在大中城市的中心医院,有经验的医生和主要的医疗设备都集中在大医院。这就造成大量求医的患者都集中在中心医院就诊,甚至生了感冒这样的小病都去大医院就医,这就造成了大医院人满为患,医务人员疲于奔命无以应对。而与之相反的是,很多边缘化的社区医疗机构、乡镇医疗机构和村级医疗站却门可罗雀,医疗资源无法充分利用,造成极大的社会资源浪费。三级医疗服务体系就是为了解决这个核心问题而采用的新型医疗体系,利用先进的IT与网络系统将医疗资源与医疗信息分享给各级医疗机构,使用远程医疗、远程会诊和远程化验,让患者就近在社区医院和乡镇村各级医疗机构,方便患者就医,减轻大医院的就诊压力,充分利用医疗资源。
“面向未来”分级医疗数据中心怎么建?
分级医疗系统是医院未来数据中心建设的重点,也是IT建设未来投资的重点。建立未来分级医疗数据中心的基础架构,需要适应于未来数据中心与三级医疗诊疗架构的需求。
1、分级诊疗系统的数据中心建设的核心为县级医疗数据中心的建设,作为三级医疗体系的枢纽,所有乡镇村一级医疗机构的一般性远程医疗、病历处理、照片和化验都需要通过县级中心医院处理,三级医疗体系的所有数据的存储和管理都将在县级中心医院的数据中心中处理。县级中心医院未来的数据中心建设会成为整体三级诊疗系统的核心和难点。县级中心医院的整体IT管理水平将受到严重的考验,现有的IT管理水平无法满足未来数据中心管理的重任。
2、做为分级管理系统的神经末梢和系统窗口,各级的上万甚至几十万乡镇卫生院、村卫生所甚至个体诊所都是通过独立终端系统与县级中心医院连接,实现对于一般性疾病的远程医疗、体液采集和基础影像,所有的数据都上传至县级中心医院数据中心。这是典型的VDI虚拟桌面系统的应用场景,也是未来分级诊疗系统的核心。
3、作为最终的医疗升级平台,中心医院在整体数据中心体系的比重和重要性大大下降,存储与处理的数据比重下降,中心医院逐渐成为大病与疑难病症的诊疗中心,减少了门诊量,可将主要精力放在疑难危重疾病方面,有利于医学水平的进步。
三级诊疗体系的建立对于医疗数据中心建设而言,有几个鲜明的系统与管理特征:
1、虚拟化系统平台成为主流的医疗应用基础架构,完全虚拟化或者大规模虚拟化系统成为整体医疗应用平台的必然选择;
2、VDI虚拟桌面系统成为整体三级诊疗系统的终端平台与信息交互平台,也为中心医院的移动医疗平台、计费与自服务终端和办公系统提供基础平台系统;
3、现有县级中心医院的系统管理水平远远满足不了未来三级诊疗系统的数据中心的复杂系统管理任务。
超融合,医院数据中心管理没难度
鉴于三级诊疗系统的系统与管理需求,县级中心医院数据中心的建设与运营成为三级诊疗系统的核心与难点。为了减轻县级中心医院数据中心的基础架构复杂度和管理难度,采用传统数据中心的基础架构方式已经无法满足三级诊疗系统基础架构的基本需求,建立完整或者大规模虚拟化系统的超融合数据中心必将成为未来三级诊疗系统数据中心的基础架构模型。
1、整体系统构建与或者大部分构建于超融合体系架构之上,所有的医疗平台和VDI平台构建于超融合平台的虚拟机之上;
2、存储与服务器功能的融合,减少了管理难度,降低了管理成本,适应于县级中心医院管理水平较低的管理瓶颈问题;
3、未来的数据中心构建于横向扩展的体系架构之上,性能与容量同步扩展,按需扩展资源,实现线性的系统扩展方式;
4、充分利旧的基础架构,旧有的超融合节点与新扩展节点实现无缝的资源整合和按需扩展;
5、原有的数据库系统可以实现独立的数据库功能,也可以实现虚拟化系统的数据库系统实现,以IO负载作为基础的判断依据。
好文章,需要你的鼓励
AWS与AMD联合发布Amazon EC2 M8a实例,搭载第五代AMD EPYC处理器,最高频率4.5GHz。相比M7a实例性能提升30%,性价比提升19%。支持最高192个vCPU和768GB内存,网络带宽达75Gbps,EBS带宽60Gbps。适用于Web托管、微服务架构、数据库等通用工作负载,已在美国俄亥俄、俄勒冈和欧洲西班牙区域上线。
丹麦技术大学研究团队开发出首个商业鱼类重新识别系统,通过AI技术为鱼类配备"电子身份证",解决渔业电子监控中的重复计数难题。研究采用Swin-T视觉变换器,在AutoFish数据集上达到90.43%的识别准确率,显著优于传统CNN方法。技术可实现全自动捕捞记录,为可持续渔业管理提供重要工具。
IBM发布了适用于SAP的IBM咨询应用管理套件,利用生成式和代理AI简化并加速现代化进程。SAP传统ECC系统支持将于2027年结束,但目前仅45%的组织已迁移到新的S/4HANA系统。IBM的工具可创建符合客户标准的特定代码更改,提供主动监控和影响分析。然而分析师指出,迁移工具未能解决核心问题:价值创造,因为客户需要处理多年积累的ECC系统定制化技术债务。
本田研究院开发出突破性的机器人听觉预测技术,让机器人能够通过分析当前声音预测未来几秒的音频变化。该技术采用流匹配算法,在装水和钢琴演奏实验中表现出色,装水任务达到100%成功率。这项技术将声音从辅助信息提升为核心感知能力,为机器人智能发展开辟了新方向,在制造、医疗、服务等领域具有广阔应用前景。