在现有的信息平台的基础上，升级改造并建立医疗卫生大数据平台。该平台将对现有的医疗卫生信息资源进行整合和梳理，建立信息资源目录体系和采集机制。同时，将实现实时及时获取适合实时获取的数据，以便更好地支持医疗卫生领域的决策和研究。
建立数据采集管理标准体系，该体系将统一数据采集标准和数据管理规范，通过建立数据采集管理标准体系，可以确保数据能够有效地支撑数据统计分析应用及服务需要，提高数据的质量和可靠性。
采用安全合规的标准规范，从各医疗业务信息系统中进行数据收集，包括接口对接、数据库对接、文件服务接入、主动填报等多种方式。采集数据按标准统一存储与管理，以支持数据审计、数据管理、数据应用和数据服务。
通过机器学习、深度学习对数据进行数据预处理、特征工程、数据探索、建模与评估，进行充分的数据分析和数据挖掘，以发现数据中的模式、趋势、关联和异常等信息，从而支持决策和创新。
金融级安全加密音视频技术服务，支持私有化部署，数据可安全存储在客户或医院本地。借助MicroFissionVision边缘音视频加密终端，可以让医生或者观摩者在医院内网环境使用PC或者其他移动设备参与手术会诊。并且在会议时，终端会将音视频流以加密的方式推送到内网服务器，供后续使用。
医疗数据是现代医学临床诊疗、科研应用、医院运营管理、药物及药械开发、公共卫生防疫等医疗应用的重要基础性资源，医疗数据已经成为医院发展的重要资产。通过对电子病历数据、医学影像数据、基因数据等医疗数据进行分析和挖掘，可满足疾病预测、医学影像识别、药物发现、基因测序等多应用场景的研究，而基于生物医学的算法或统计研究需要海量的数据样本。
通过隐私计算保护平台和隐私计算一体机解决信息隐私和模型保护问题，能够提高人工智能模型精度和效果,可覆盖智能辅助诊断疾病、智能勾画靶区、智能判断病例切片、影像设备的图形重构，以及其他智能辅助诊断方案。
电子病历结构化：通过安全隐私加密计算服务网络，在保障医疗数据安全合规共享的基础上，实现医疗生态各参与方不共享原始数据的情况下进行模型的训练和优化。在保护数据隐私的前提下，提高模型的准确性和泛化能力，帮助各中心节点持续优化结构化能力。
医疗卫生大数据平台从多方面逐个突破数据建设难题，从源头提升数据质量、减少接口开发成本、提高数据协调效率、提升业务支撑效率、保障数据共享安全，逐步实现“统一标准、统一管理、互联互通”的目标，完善医疗卫生行业数据资产管理，强化行业监管能力和监管效率。
在现有的信息平台的基础上，升级改造并建立医疗卫生大数据平台。该平台将对现有的医疗卫生信息资源进行整合和梳理，建立信息资源目录体系和采集机制。同时，将实现实时及时获取适合实时获取的数据，以便更好地支持医疗卫生领域的决策和研究。
建立数据采集管理标准体系，该体系将统一数据采集标准和数据管理规范，通过建立数据采集管理标准体系，可以确保数据能够有效地支撑数据统计分析应用及服务需要，提高数据的质量和可靠性。
采用安全合规的标准规范，从各医疗业务信息系统中进行数据收集，包括接口对接、数据库对接、文件服务接入、主动填报等多种方式。采集数据按标准统一存储与管理，以支持数据审计、数据管理、数据应用和数据服务。
通过机器学习、深度学习对数据进行数据预处理、特征工程、数据探索、建模与评估，进行充分的数据分析和数据挖掘，以发现数据中的模式、趋势、关联和异常等信息，从而支持决策和创新。