跨数据库、跨机构确实存在数据实时性问题，可以采取内存数据库，每分钟进行ETL抽取，每个抽取的任务执行时间控制在30秒内完成，那么在跨机构的情况下，采用这API接口能实现相对的实时监控。...

戴尔在多家省级大三甲医院落地了基因测序平台，数字化病理平台，影像AI平台等科研大数据平台，涉及到科研方向有罕见病研究、遗传病研究、肿瘤相关疾病研究等。戴尔提供的是以算力和存储为主的基础架构平台，平台上可以运行多种开源或商业软件，包括基于Docker的基因测序应用。关于...

科研平台作为医院科研领域重要的业务平台，要结合科研业务的特点进行功能的设计。因为科研业务的复杂性和多样性，所以也就导致科研平台的功能是十分复杂、十分多样的成体系的存在。但是几个大的功能科研平台还是应该具备的：1、数据的查询和提取功能。科研业务的重要对象就是...

要考虑数据类型、业务场景、时效要求、性能要求等因素。因为数据的多样性必然导致基础架构的复杂性、差异性和多样性。多种类型的数据库、存储架构并存应该是医疗大数据平台的常态，鉴于底层架构对数据及应用上层的透明性特点，结构化关系型数据虽然也能存放在分布式或对象存...

数据的多模态、异构化、海量化必然导致其支撑架构的多样性。哪些数据适合关系型数据库，哪些数据适合分布式数据库，存储的选择亦是如此，也要结合数据类型，数据的重要性、时效性要求以及业务的实际要求等因素综合考虑。数据的整合利用离不开如下几个方面的工作：1、大数据平台需...

医疗大数据的标准化可以参考国家颁布的相应标准，作为基准，对现有业务系统及数据中心数据进行规范化。值得提出的是，要做好数据治理，除了要参考标准外，重要的还是数据治理人员和行之有效的流程，数据治理人员既要熟悉业务，能看出数据的逻辑问题，也要有一定的信息素养...

团队的建设要包含如下类型的人才：1、管理人才：有较高的管理素养，熟悉医疗大数据的业务方向和发展趋势，能团结团队人员朝着目标努力和推进工作；2、技术人才：包括懂标准规范方面、大数据技术能力（架构的设计、搭建、开发、应用等）等多方面大数据所需人才。3、数据治理人才：包括了解...

目前，的确存在很多单体设备的数据提取、存储的问题，尤其是对一些专有设备如 纤支镜 、脑电图等，这些数据的采集要相应的设备厂家能开放相应的数据接口，目前很多这些设备的厂家基本都会有自己开发的系统，也有一些厂家会开发相应的系统，对市面上的比较高占有率的产品类型进行数据...

无规不成方圆，标准化、规范化将极大促进数据交互共享及后期的分析挖掘利用。所以临床数据中心的建设必须要符合数据管理规范，不仅要符合医院层面的数据管理规范，还要参考遵循国家、行业等层面的相关标准规范。但是值得提出的是，目前很多医院重系统建设，轻标准建设。信息系统的...

医院科研大数据平台，大部分基于 HADOOP 技术框架，针对业界公认的未来大方向是计算与存储分离。计算节点容易理解就是运行集群管理和 MapReduce 的计算资源，存储推荐基于数据湖的 HDFS 解决方案，数据湖的核心定义就是一个存储平台，就是一种以集中式存储各种类型数据 ( 包括 PAC...