王 曉 姜 燕
(湖北醫藥學院 公共管理學院計算機教研室,湖北 十堰 442000)
在計算機技術沒有應用于醫療衛生領域之前,對于學醫的人來說,頭腦的記憶是很重要的。要想做好醫療工作,首先就要記住工作需要的所有信息。而隨著計算機技術、網絡技術、通信技術的發展,以計算機為基礎的信息技術迅速擴展到醫療領域,它滲透到了醫學的各個方面。計算機已經成為醫學發展的重要工具,下面介紹計算機在醫學中的實際應用。
在醫學衛生領域計算機用來進行醫學數據的采集和傳輸,實現遠程通信。這一方面的應用相當廣泛,比如連接臨床科室的計算機或醫院工作網絡的局域網,用于把生化分析結果從實驗室傳送到臨床科室或者把臨床醫生的醫囑處方傳送到醫院藥房;在社區醫生、醫院等醫療部門之間實現電子病歷、病人數據的交換;放射學圖像從縣市區醫院傳輸到省級醫院,或者將心電圖數據傳輸到心臟病科等。數據交換和遠程通信技術突破地域的限制,共享病人的病歷和診斷數據,為醫生和患者提供了方便。
遠程醫療是指通過計算機技術、通信技術和多媒體技術,跨越空間限制遠距離實時(或非實時)地提供醫學信息和服務。它包括遠程診斷、遠程咨詢會診及遠程護理、網上虛擬醫院、遠程醫學信息服務等醫學活動。在遠程會診中,病人在原地、原醫院即可接受遠地專家的會診在其指導下進行治療和護理,實現專家與病人、專家與醫務人員之間異地“面對面”的會診,極大地節約了醫生和病人的時間和成本。隨著物聯網技術的發展與智能手機的普及、遠程醫療也開始與云計算、云服務結合起來,給廣大的普通用戶提供了更方便、更貼心的日常醫療預防、醫療監控服務。
隨著數據庫技術的飛速發展,很多大中型醫院都相繼建立了自己的醫院信息系統(HIS),隨著HIS 的應用和不斷發展,數據庫中的數據量迅速膨脹,數據庫規模逐漸擴大,復雜程度日益增加。如何有效地存儲、檢索、處理和分析這些大量的醫學數據,為醫院的臨床輔助診斷和日常管理提供支持,需要用到數據倉庫和數據挖掘的現代計算機技術去組織、分析和利用。
數據倉庫是一個面向主題的、集成的、不可更新的、隨時間不斷變化的數據集合,它用于支持企業或組織的決策分析處理。醫學數據倉庫是數據倉庫技術面向醫學領域數據的具體實現。根據實際需求,從醫院海量信息數據庫中分析、提取、確立主題,進行有效地數據組織,來構建數據倉庫模型。建立醫學數據倉庫是醫學數據分析處理的基礎,是醫學信息技術發展的必然,對于醫學、醫療衛生、藥物學和醫學管理等領域的研究與應用都有巨大的推動作用。
在建立數據倉庫的基礎上,對數據倉庫中的醫療數據進行疾病監測、疾病預測、醫院管理輔助決策等方面的數據挖掘應用。為醫務工作者、臨床管理人員、科研人員提供輔助決策與綜合分析的工具。數據挖掘在DNA 分析領域應用最為普遍,主要有DNA 序列間相似的搜索和比較、同時發現的基因序列的識別、發現在疾病不同階段的致病基因等方面的應用。在醫學圖像分析研究中,數據挖掘技術主要用于目標組織的特征表達,即圖像特征自動提取和模式識別。利用數據挖掘技術可以對正常人的各項體征數據和生物數據與病人的數據進行各種分析對比,挖掘出相關關系,對某些疾病的前兆特征分析,以便對患者能預防或及時救治。建立醫學數據倉庫,運用各種數據挖掘技術可以了解各種疾病之間的相互關系、各種疾病的發展規律,總結各種治療方案的治療效果,以及對疾病的診斷、治療和醫學研究都是非常有價值的。
醫學實驗室自動化是指利用各種自動檢測設備和計算機等手段對臨床實驗室的標本實現測量、實驗和數據處理的自動化,借以減輕實驗人員的手工操作,提高醫師工作效率。目前,醫學實驗室自動化已不僅僅局限于臨床化學的自動化,而是包括了臨床化學、免疫學、血液學、尿液干化學與有形成分分析等的自動化;醫學實驗室自動化也不僅僅局限于分析技術的自動化,而是在分析技術自動化的基礎上,將不同的分析儀器與實驗室分析系統通過自動化和信息網絡進行連接,整合了樣本采集、樣本處理、樣本保存以及數據處理等分析前、分析中及分析后的全程自動化。
生物醫學信號處理是根據生物醫學信號的特點,應用信息科學的基本理論和方法,研究如何從被干擾和噪聲淹沒的觀察記錄中提取各種生物醫學信號中所攜帶的信息,并對它們進步分析、解釋、分類、顯示、存貯和傳輸,協助醫師對疾病進行診斷和治療。借助計算機技術對外科手術、重癥監護或診斷檢測中獲得的各種生物信號進行處理。例如物理檢查中心電圖的ST 段壓低的估計,腦電圖頻譜的計算,X 線成像、CT、磁共振成像和正電子放射斷層攝影圖,都是通過計算機進行信息處理和儲存來自動完成的。計算機技術的應用使生物信號的處理由傳統的手工檢測邁向了智能檢測、智能分析。
計算機輔助診斷技術是以計算機為手段,在醫生進行醫療診斷的過程中,起到一個輔助檢查的作用。首先,把大量的醫學資料和醫生的豐富經驗,以電子數據的形式匯總存貯在數據庫中;然后醫生將患者的癥狀、表象輸入到計算機;利用先進的計算機軟件硬件分析和處理各種病癥數據,以發現并檢出病變特征;化驗結果出來后再由計算機進行相應的診斷結果預測,其結果供醫師對病情的診斷和參考。計算機輔助診斷技術可直接應用于診斷放射學、放射腫瘤學、心臟病學等科室。
醫學決策支持是運用人工智能和專家系統的設計原理與方法,模擬醫學專家診斷,治療疾病,是幫助醫生解決復雜的醫學問題,作為醫生推斷疾病、治療疾病的重要輔助工具。心電圖分析是計算機用于醫學決策支持最成功的例子之一。借助于有強大數據處理能力的計算機對心電圖進行自動分析,無須人員參與,讓專業醫師從檢查大量的實驗結果的負擔中解脫出來。另外,許多已開發的決策支持系統也可以幫助臨床醫師得出正確診斷,例如支持腹部疼痛鑒別診斷的方法,根據醫生輸入的信號和癥狀,計算機列出各種可能的疾病及其發生概率,便于醫師對病情做出準確的判斷。
在醫療衛生領域,計算機對病人醫療護理有廣泛的應用。通過應用計算機能夠核對藥物之間配伍反應或藥物禁忌癥的決策模型,從電子病歷中綜合病人數據,就能評估藥物處方,由此形成的協議處方可以成功地應用于慢性疾病的治療,諸如高血壓或糖尿病。電子心臟起搏器的應用,當病人體內植入的專用微型芯片偵測到電壓太低或患者心臟節律不規則時即發出指令,驅使電子心臟起搏器激發病人心臟搏動。在放射治療時,放射設備根據計算機模型和放射計劃的輸出結果確定出腫瘤的大小和部位,選擇合適的照射源、射野面積、源皮距等參數對患者進行治療。或者把放射線從不同的方向定向對準直照射病灶,在病灶中心形成大劑量聚集效果,使病變組織壞死的同時,減少對健康組織的損傷,達到手術切除腫瘤的效果。這些都是應用計算機在醫學領域的治療和控制方法。
計算機已經顯著地影響了科學的發展,也促進了醫學的進步。21 世紀科學技術的發展已日漸進入由生物學、信息學、物理學等相互融合的生物智能時代,醫學發展的顯著特征是信息化、智能化、數字化、微創化。隨著信息時代迅速發展,計算機技術在醫療衛生領域的應用將更加充分而完善,它的研究與開發必將引導著醫學的進一步發展。
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