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基于Hadoop大数据技术的脑卒中智

能诊疗平台研发

可行性报告和经费概算

录

一、项目可行性报告1

（一）项目实施的意义1

（二）现有基础条件2

（三）技术解决方案4

3.1探讨内容以与相应的解决方案4

3.1.1构建脑卒中医疗数据仓库

4

3.1.2建立单病种电子病历

5

3.1.3构建柔性临床路径

7

3.1.4对海量脑卒中医疗数据进行数据挖掘

9

3.2关键技术10

3.3主要创新点11

（四）项目实施目标和市场分析11

4.1主要技术指标11

4.2主要经济指标12

4.3学问产权12

二、经费概算12

（一）经费概算列表12

（二）经费概算说明14

基于Hadoop大数据技术的脑卒中智能诊疗平台研发

一、项目可行性报告

（一）项目实施的意义

脑卒中是一种以脑部缺血与出血性损伤症状为主要临床表现的疾病，

又称作脑中风或脑血管意外，具有极高的病死率和致残率，主要分为出

血性脑卒中(脑出血或蛛网膜下腔出血)和缺血性脑卒中(脑梗塞、脑血栓

形成)两大类，以脑梗塞最为常见。脑卒中发病急，病死率高，是世界上

最重要的致死性疾病之一。据世界卫生组织（WHO）公布的数据，全世界

每年有1600万人死于心脑血管疾病，占总死亡率的60.7%。依据我国卫

生部最新统计数据显示，我国每年发生脑卒中达200万，现幸存脑卒中

病人700万，其中450万病人不同程度丢失劳动力和生活不能自理，致

残率高达75%。正是由于这种疾病的高致死率，引起了各大医疗机构的重

视。

以往的医疗系统，存在着几大问题：一、只是对脑卒中病人数据单

纯的记录，无法将这些记录的数据转化为有用的信息，为医院治疗脑卒

中病人供应必要的数据基础。医院对于数据的处理，仅限于录入、修改、

删除、统计和查询等数据库的低层次应用，缺乏对数据的集成和分析，

更谈不上在这大量的数据资源中挖掘深层次的、隐含的、有价值的学问；

二、各大医院运用各自的医疗系统，同样的病人数据采纳不同的记录规

则，导致了脑卒中病人信息无法集成，例如浙一医院和它的各个附属医

院，因为运用的电子病历系统的差异，各个附属医院的脑卒中病人数据

无法被浙一医院运用，大量的病人数据只是成了摆设，出现了“数据丰

富，无法统一”的现象。因此如何充分利用这些珍贵的信息资源来为疾

病的诊断和治疗供应科学的指导、为医院领导决策供应科学依据，已经

成为迫切须要解决的问题。三、目前各大医院的医疗系统只是针对一般

疾病，而脑卒中病人信息的记录方式，诊疗方式无法在现有医疗系统中

体现，无法为脑卒中病人供应更高效，更高质量的治疗。

基于以上存在的问题，脑卒中智能诊疗平台研发已经燃眉之急。首

先，诊疗平台运用人工智能领域的学问，将案例推理、数据挖掘技术等

应用到脑卒中诊疗中，设计脑卒中临床路径，帮助医生治疗，提高诊断

的效率和精确度。其次，运用诊疗平台的各大医疗机构，在平台的统一

数据格式下可以实现最大化的数据共享和运用，将各大医疗机构的脑卒

中病人数据集中，为将来的数据挖掘供应强大的基础。在脑卒中智能诊

疗平台的帮助下，将极大程度的帮助医生治疗脑卒中病人，提高治疗的

效率和质量，从而降低脑卒中病人的致死率。

（二）现有基础条件

项目团队由浙江爱达公司、浙江工业高校、浙江高校医学院附属第一

医院联合组成。在医疗信息系统的理论和应用探讨上已有肯定积累。

浙江爱达科技有限公司开发了电子病历系统、PACS系统、住院病人随

访系统等医院关键信息系统，已经在多家医院投入运用，在医疗系统方面

有着大量的技术人员和技术阅历。在国内领先提出了柔性临床路径，获得

了卫生管理部门的高度重视。现在已有的电子病历系统、PACS系统、住院

病人随访系统都可以移植到脑卒中智能诊疗平台中，为平台的胜利构建供

应了良好的技术基础。

浙江工业高校在数据库技术、数据挖掘技术、信息平安技术、图论与

Petri网技术等