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我国通过一系列的政策和标准的发布推动新医改不断落地和实施，伴随着城乡居民的医疗支出的增加，人民对更高品质的医疗服务有了更多需求，云计算、大数据、物联网、人工智能等新技术的发展带动医疗行业发展和升级。智慧医院的建设也成为趋势，多元化、综合化、智能化也成为智慧医院建设的新特性。由于诊疗需求的日益增长，临床、服务及管理业务都存在亟需解决的问题，院区运行保障运行状况难以及时掌握，维护管理效率低，各个业务系统之间联动差；医院当前的各项资源利用率低，难以完成预期诊疗目标；医生、护士、药师等多角色诊疗流程配合效率低，难以通过精益化管理提升医疗质量和患者服务体验；医疗数据质量差，不能直接被用以医学科研的研究。这些问题都对智慧医院建设提出新的挑战和要求。
基于对医疗行业的理解和实践，新华三构建“医院数字大脑”：由智能数字平台（数字基础设施、业务能力平台、主动安全、统一运维），搭载合作伙伴N个生态应用构成，简称“4+N”。
总体遵循面向医院业务需求的设计思路，基于医院业务特性，通过智能计算存储、智能网络、智能边缘、智能终端形成医院完整的数字基础设施体系，为医院临床、服务及运营管理业务提供稳固的运行“基石”。医疗业务能力平台可实现医院多源异构数据的采集、治理和分析，运用AI、大数据、物联网、智能视觉等能力构建医院数字中台体系，为智慧医疗、智慧服务及智慧管理提供标准化的数据服务，支撑医院临床辅助、智能导诊、运营决策及医学科研等应用系统的全面建设。面向医院的安全防护以及等保三级的要求，也有完备的主动安全方案。由于医院设备种类繁多，对运维的要求也很高，同时也为医院提供全场景统一运维方案和服务。
新华三智慧医院解决方案采用成熟、具有国内先进水平，符合医疗行业发展趋势的技术、软件和设备，积极吸纳了业界最新的架构思想和建设理念，在设计过程中充分依据国际、国内的各项技术、业务和数据规范标准。
1. 整体顶层规划架构设计，可持续发展
整体顶层规划架构设计是信息化建设的灵魂和基础。同时根据IT技术和医院信息化发展趋势、系统的开放性、扩展性、业务敏捷性等，统筹建设可持续发展顶层规划模型。适应未来新技术的变化，适应未来不断发展的业务，同时也能够支撑医院规模的扩大。满足对业务变化的适应能力和未来信息化扩展。
2. 建设医院数字大脑，遵从行业标准规范
医院数字大脑建设，结合国家相关政策和法规，在医院信息化建设中，整合标准规范，建设全院统一的信息化标准，包括术语规范、业务规范、技术规范、数据规范、接口规范、运维管理规范等。以《三级综合医院评审标准（2020版）》、《三级综合医院评审标准实施细则(2013年版)》为基础功能要求，以《电子病历系统功能应用水平分级评价方法及标准（2018）》、《医院信息互联互通标准化成熟度测评方案（2020版）》、《医院智慧服务分级评估标准体系（试行）》、《医院智慧管理分级评估体系（试行）》为建设蓝本，构建全院标准化信息建设体系。
3. 融合集成，服务医院运行保障一体化智能管理
通过医疗业务能力平台南向对接多种异构信息化系统，包括后勤、能效、楼宇及安防等子系统，实现系统互联、数据共享，全面服务医院运行保障一体化智能管理。
4. 构建新型智慧运营管理中心和科研大数据平台
结合物联网技术，以可视化、智能化、网络化、集成化理念为目标，全面展示医院综合态势、运营态势、医疗业务态势及患者服务态势等全方位数据。通过数据采集、治理、分析形成医院科研大数据平台，助力医院学科建设和发展。
1. 全域集成，统一管控
通过医疗业务能力平台打通医疗、楼宇、安防、消防、后勤、能效等业务域，沉淀用户业务和管理数据并形成高质量全域贴源数据湖，将数据资产真正还给医院。基于数据湖建设的智慧管理运营中心全面展示医疗业务、院区运营指标及总体态势，达到实时掌握运营情况、全院管控一张图的效果。
2. 赋能医院管理，实现最大效益
以全业务域数据为基础，结合管理方法论，赋予数据管理属性，运用医院自身数据，驱动医院自身高效管理体系建设。帮助医院实现社会效益、经济效益最大化，重塑医院全价值链，提升医院社会影响力和竞争力。
3. 百亿数据秒级响应，重塑医院管理新模式
面对医院实现精益化管理的需求，通过大数据技术快速实现多业务维度、大时间跨度管理指标的综合计算，使能医院管理决策科学化、智能化，赋能医院精益化管理，实现百亿条数据中检索秒级响应的效果，重塑医院管理新模式。
四川大学华西医院，中国医院综合排行榜第二，连续6年位居中国医院科技影响力排行榜榜首。新华三智慧医院数字大脑解决方案，以整体能力服务于华西医院智慧管理项目建设。
智慧医院数字大脑解决方案以全域数据全场景多维度数据开发、数据治理能力，形成高价值的数据资产和数据仓库，打破传统数据应用困局，建设一站式应用模式，提高医疗质量，优化资源配置，时效提升百倍。为医院提供精准医疗和辅助决策支持，大幅提升管理、科研工作效率，帮助医院管理从数据辅助决策迈向智能仿真决策时代。
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