方案概述
健康管理是一个涵盖医疗服务、健康监测和个人健康管理等多方面的复杂领域。随着人口老龄化趋势不断加剧和健康意识的提高，健康管理行业正面临着越来越大的挑战。从医疗机构到保健机构，再到个人健康管理平台，数据管理和分析成为支撑健康管理的核心。然而，传统数据库往往无法有效地应对健康管理中复杂的数据关系和实时性要求。本方案通过采用图数据库、大模型技术，能够有效地从各类数据中，提取并管理健康管理数据之间存在的复杂关系，包括疾病和化验、疾病和用药及饮食的关系等，并通过建立用户 360 画像；基于画像，应用数据智能分析和推荐能力，对医生、医疗机构和个人提供多样的数据服务，包括智能用药推荐、体检建议和群体趋势分析等。
业务挑战
- 数据复杂性： 健康管理涉及多种数据类型，包括患者病历、治疗方案、用药记录等，这些数据之间存在复杂的关联和依赖关系，传统数据库难以有效管理和分析这种复杂性。
- 个性化健康管理需求： 患者对于健康管理的需求日益个性化，需要针对个人的健康状况和生活习惯提供个性化的健康管理方案和建议，而传统数据库难以实现这种个性化服务。
方案架构
方案优势
- 复杂数据关系管理： 图数据库技术能够有效管理健康管理中的复杂数据关系。通过图数据库，我们可以轻松地表示和处理患者病历、治疗方案、用药记录等之间的复杂关联，实现全面的数据管理和分析；
- 多样的数据提取方法：通过应用 OCR 技术，我们能够将医疗文档、报告和图片等非结构化数据转化为结构化数据，并结合大模型技术实现实体关系的自动提取和识别。这使得我们能够更全面、准确地表示和处理患者病历、治疗方案、用药记录等之间的复杂关联，为健康管理提供更可靠的数据基础。
- 个性化健康管理支持： 基于图数据库建立的用户 360 度画像，我们能够深入了解每个患者的健康状况和生活习惯，为个性化健康管理提供基础。利用数据智能分析和推荐技术，我们能够为每个患者提供个性化的健康管理方案和建议，满足不同患者的个性化需求。
- 数据智能分析和推荐： 借助大数据分析和智能推荐技术，我们能够为医生、医疗机构和个人提供精准的数据服务和个性化的健康管理建议。通过分析患者的健康数据和生活习惯，我们能够发现潜在的健康风险，并提供相应的预防和治疗建议，提高健康管理的效率和效果。