近日，由《中国卫生信息管理杂志》社和华中科技大学信息医学研究所联合主办的“第二届医疗健康信息互联互通与智慧医院建设大会”在成都召开。本次大会以“互联互通——引领智慧医院新发展”为主题，聚焦《“十四五”全民健康信息化规划》智慧医院建设示范行动、围绕医院信息互联互通迭代升级和智慧医院建设工作展开深入交流和探讨，推进公立医院高质量发展。
大会开幕式上，《2023年度医疗健康信息化企业影响力榜单》正式发布。作为医疗信息化领域的领军企业，上海柯林布瑞信息技术有限公司（以下简称“柯林布瑞”）过去十年一直专注于提供高质量的数智化解决方案。此次凭借其卓越的研发实力和持续创新，成功荣登“2023年度医疗健康大数据平台最具竞争力企业榜TOP10”。
该榜单聚焦医疗健康大数据平台产品，依据互联网公开数据，构建了“企业-产品-医院”三角模型数据库；同时依据GIS评估体系（Growth、Image、Service），从成长力、形象力和服务力三个维度对医疗信息化企业及其产品进行了全面评估，最终评选出了10家具有竞争力的医疗健康大数据平台企业。柯林布瑞也同时入选了“2023年度医疗健康信息化最具影响力企业榜TOP50”，在整体医疗健康解决方案的实力获得行业认可，也是对其产品力和市场竞争力的有效验证。
2023年度医疗健康大数据平台最具竞争力企业榜TOP10
2023年度医疗健康信息化最具影响力企业榜TOP50
医疗健康大数据平台，助力智慧医院高质量发展
在政策评级、智慧医院建设和数字化转型等内外部因素驱动下，公立医院对“实现数据互联互通，让数据创造价值”的需求愈发迫切。医院需要搭建一个怎样的大数据平台来满足其运营管理、临床诊疗、教学科研等数据需求，并应对日益复杂的医疗环境和挑战？
长期以来，柯林布瑞专注于医疗大数据平台、信息集成平台和数智化应用服务，其构建大数据平台主要从以下几个方面着手：
第一，从顶层设计切入，重视总体路径规划。柯林布瑞以“非接口、高质量、智能化”的核心理念，构建了以“4中台+1前台”（即技术中台、数据中台、AI中台、业务中台和应用前台）为整体架构的医疗大数据平台。
柯林布瑞医疗大数据平台整体架构
具体而言，在“非接口”方式下，无需对任何业务系统进行接口改造、不影响业务系统正常运行的前提下，直接从业务系统数据库底层中抽取和同步数据，经过数据清洗、标准化和治理等环节，构建大数据平台。同时，保证“高质量”数据至关重要，柯林布瑞医疗大数据平台涵盖超过3000＋项数据质量规则库，通过建立数据质量PDCA管理流程，形成数据质量管理闭环，从而提升数据质量，为医院提供可靠的数据支持。“智能化”则体现在诸多应用场景的智能化应用，包括药品不良反应智能化预警、VTE预警、护理不良事件预警、运营管理智能化预警等等，以及沉淀下来海量的智能化模型。
第二，从技术角度入手，通过信息技术应用创新构建坚实底座。柯林布瑞医疗大数据平台具有以下技术优势：一是拥有超过500多种HIS、EMR、LIS等业务系统异构数据的整合能力。二是基于微服务架构，数据服务满足全生命周期管理，提供实时医疗业务协同服务和实时数据协同服务。三是支持分布式数据湖，数据采集与处理支持流批一体(Flink、Spark等）。四是满足信创要求，支持多种国产服务器、国产操作系统和国产数据库。
第三，从项目实践探索，总结更新项目成效和经验。柯林布瑞与医院紧密合作，其医疗大数据平台已经成功在国内100多家大型三甲医院落地实施。其中包括华西医院、瑞金医院、长海医院、湖北省人民医院、贵州省人民医院、广西壮族自治区人民医院、上海市精神卫生中心等大型三甲医院。柯林布瑞以此为契机不断汲取经验智慧，提升医疗大数据平台的实际价值和效果，持续满足用户多元化需求。
总而言之，经过10年的行业深耕与积累，柯林布瑞在医疗信息化领域持续保持着领先的优势。以数据为基，不断探索智慧医疗场景化解决方案，赢得了市场的广泛认可和广大医院客户的信赖与支持。
结语：在医疗健康行业的快速发展背景下，医院需要重新审视自身的定位和战略规划，加速建设“三位一体”智慧医院，以实现可持续和高质量发展。未来，柯林布瑞将继续致力于创新和发展，为医院提供行之有效的解决方案和优质服务，赋能医院互联互通建设，为医疗行业数字化转型和发展贡献力量。
《中国卫生信息管理杂志》
《中国卫生信息管理杂志》是国家科技部、国家新闻出版署批准创办的第一份专注于卫生信息化领域研究与应用的综合性科技学术期刊，是目前国内在卫生信息化领域最具权威的学术性杂志之一，该杂志创刊于2004年1月，由卫生部主管、卫生部统计信息中心主办。国内外公开发行，中国标准刊号ISSN1672-5166(国际标准刊号)、CN11-5120/R（国内统一刊号）。
华中科技大学信息医学研究所
华中科技大学信息医学研究所成立于2019年7月，挂靠附属同济医院，旨在进一步加强大学医工交叉优势学科建设，推进医疗信息领域的研究、成果转化和临床应用。与医学信息学侧重于医学数据的电子化、自动化处理分析不同，信息医学更侧重于医学信息的标准化、规范化研究及相关系统的验证评价。
