医疗数据治理

服务概述

高质量数据是医疗AI落地的基石。思陌提供专业的医疗数据治理服务，帮助医疗机构将分散在HIS、EMR、PACS、LIS等系统中的多源异构数据，转化为结构化、标准化、可计算的高质量数据集，为AI应用开发和临床科研提供坚实的数据基础。

核心能力

1. 多源数据融合

• 打通HIS、EMR、PACS、LIS等系统数据孤岛
• 以患者为中心构建统一数据视图（就诊记录→检查检验→处方→随访全链路）
• 异构数据格式转换与标准化（HL7/FHIR/DICOM等标准适配）
• 历史数据迁移与归档管理

2. 数据结构化

• 非结构化病历文本的智能结构化提取（主诉、现病史、既往史等）
• 检查报告关键指标自动抽取和单位标准化
• 影像报告文本与DICOM标签的结构化关联
• 随访数据的结构化录入和质控

3. 专病数据库建设

• 按学科定制专病数据模型（心内、神内、肿瘤、骨科等）
• 纳排标准自动化筛选和历史病例批量入组
• 数据质量自动核查（完整性、一致性、时效性、准确性）
• 支持多中心数据标准化和联合分析

4. 医学知识图谱

• 基于权威医学知识库构建疾病-症状-检查-药物关系图谱
• 实体识别和关系抽取自动化
• 知识图谱持续更新和版本管理
• 支持可视化查询和图分析

交付流程

1. 数据盘点：全面梳理现有系统、数据类型和数据质量
2. 模型设计：定制数据模型和标准化方案
3. 治理实施：数据清洗、结构化、融合和质量核查
4. 平台交付：部署数据管理平台，培训使用人员
5. 持续运维：数据质量监控和定期优化

技术优势

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