數(shù)據(jù)挖掘在醫(yī)療系統(tǒng)中的應(yīng)用

姚婕 陳榮山 吳昊

摘要：隨著互聯(lián)網(wǎng)醫(yī)療以及新的醫(yī)療保險(xiǎn)政策的實(shí)施，醫(yī)療資源信息呈現(xiàn)“爆炸式”的增長趨勢，而人口老齡化以及人們健康意識的提高，無疑加劇了醫(yī)療系統(tǒng)的壓力。目前，人工智能和數(shù)據(jù)挖掘等新興計(jì)算機(jī)技術(shù)已經(jīng)成為研究熱點(diǎn)，極大地促進(jìn)了各行各業(yè)的發(fā)展。利用新興技術(shù)，分析各類醫(yī)療資源信息，幫助解決醫(yī)療資源分配不均衡問題，優(yōu)化就診流程、提高患者就診效率，減輕醫(yī)護(hù)人員勞動(dòng)強(qiáng)度，已經(jīng)逐漸成為新時(shí)代背景下現(xiàn)代醫(yī)療系統(tǒng)中研究的重點(diǎn)和難點(diǎn)。因此，本文針對性地介紹了數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)對于醫(yī)療系統(tǒng)中的具體應(yīng)用以及存在的問題，旨在促進(jìn)該領(lǐng)域的進(jìn)步。

關(guān)鍵詞：數(shù)據(jù)挖掘;互聯(lián)網(wǎng)醫(yī)療

中圖分類號：TP311 文獻(xiàn)標(biāo)識碼：A

文章編號：1009-3044（2019）35-0008-02

1 數(shù)據(jù)挖掘應(yīng)用于醫(yī)療系統(tǒng)的契機(jī)

數(shù)據(jù)挖掘，是指從海量數(shù)據(jù)中發(fā)現(xiàn)規(guī)律并幫助決策的一門數(shù)據(jù)科學(xué)。它通過數(shù)理統(tǒng)計(jì)、運(yùn)算分析以及構(gòu)建數(shù)學(xué)模型，發(fā)現(xiàn)大量的現(xiàn)實(shí)數(shù)據(jù)中蘊(yùn)含的數(shù)學(xué)規(guī)律，得到人們事先不知道的、隱含其中的具有潛在用處的知識與信息的過程[1]。這些知識和信息通常是隱藏卻又極具價(jià)值的，加以善用可以創(chuàng)造巨大的商業(yè)價(jià)值和社會(huì)價(jià)值。例如，通過數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)分析用戶的網(wǎng)上購物記錄，可以發(fā)現(xiàn)其中規(guī)律，從而促進(jìn)潛在消費(fèi)并提高交易量。而這樣的例子，在我們的生產(chǎn)生活中無處不在，儼然已經(jīng)現(xiàn)代信息化社會(huì)的支柱。

在2018年的國務(wù)院發(fā)展報(bào)告中，秉持鼓勵(lì)創(chuàng)新、包容審慎的理念，明確了支持“互聯(lián)網(wǎng)+醫(yī)療健康”發(fā)展的政策導(dǎo)向。黨中央、國務(wù)院一直以來，也都高度重視基礎(chǔ)醫(yī)療服務(wù)的建設(shè)，致力于提高醫(yī)療服務(wù)的均衡化、普惠化和便捷化水平。“讓百姓少跑腿、數(shù)據(jù)多跑腿”的思想，不斷促使著服務(wù)的升級和進(jìn)步。這一理念的支持下，醫(yī)院信息系統(tǒng)提供電子病歷、網(wǎng)上預(yù)約掛號、遠(yuǎn)程會(huì)診等服務(wù)，減少了大量的人力和物力，讓看病變的簡單便捷，醫(yī)院的信息化水平也在穩(wěn)步提升[2]。盡管如此，隨著人口老齡化和人們健康意識的提高，公共醫(yī)療服務(wù)出現(xiàn)了新的需求形態(tài)，如在線問診、健康監(jiān)測、病患預(yù)測等，而資源分配不均衡、外來人員進(jìn)城尋求更好醫(yī)療條件加劇了醫(yī)療服務(wù)壓力，在巨大的公共衛(wèi)生需求面前，現(xiàn)有的醫(yī)療資源依舊緊張。因此，將數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)應(yīng)用于醫(yī)療領(lǐng)域，并且憑借該技術(shù)的先進(jìn)性和技術(shù)優(yōu)勢，提高政府、數(shù)據(jù)的資源利用率，發(fā)揮出社保卡、醫(yī)療數(shù)據(jù)的應(yīng)用價(jià)值，進(jìn)一步提升醫(yī)療領(lǐng)域的技術(shù)水平和服務(wù)質(zhì)量，減輕醫(yī)護(hù)人員的勞動(dòng)強(qiáng)度，是大勢所趨，也是未來發(fā)展的方向。

2 數(shù)據(jù)挖掘于醫(yī)療系統(tǒng)中應(yīng)用探析

數(shù)據(jù)挖掘的基礎(chǔ)是數(shù)據(jù)，涉及數(shù)據(jù)的領(lǐng)域都可以通過數(shù)據(jù)挖掘方法進(jìn)行分析，只是得到的知識和規(guī)律的價(jià)值可能各不相同。在公共醫(yī)療系統(tǒng)中，據(jù)挖掘的應(yīng)用范圍可以涵蓋醫(yī)療流程的各個(gè)方面，包括醫(yī)療就診、醫(yī)療診斷、藥物研發(fā)、醫(yī)療收費(fèi)和醫(yī)療管理等。由于應(yīng)用范圍廣，在此本文僅介紹具體應(yīng)用的幾個(gè)方面。

2.1醫(yī)療就診

在病人就診的過程中，可以通過分析患者的就診記錄和治愈率，以及其癥狀，智能的為其推薦合適的醫(yī)生推薦，解決病患由于專業(yè)知識的限制找不到合適醫(yī)生的問題。通過這樣的分析，可以建立各個(gè)醫(yī)生個(gè)性化的檔案，以及病患的就診資料，幫助患者快速、有效地治愈疾病。另一方面，通過對所有病患的病例分析建模，可以發(fā)現(xiàn)某些疾病并發(fā)的可能性，推進(jìn)疾病病理研究的發(fā)展，幫助病人避免不必要的風(fēng)險(xiǎn)。構(gòu)建醫(yī)療診斷的數(shù)據(jù)挖掘系統(tǒng)，對于醫(yī)師也具有正向的督促作用。

2.2基于數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的醫(yī)療診斷

大數(shù)據(jù)的出現(xiàn)使得機(jī)器分析海量數(shù)據(jù)，自動(dòng)判別疾病的種類和預(yù)測傳統(tǒng)的遺傳病成為可能。從一定意義上講，只要數(shù)據(jù)量足夠大，設(shè)計(jì)合理的算法可以總結(jié)出不同于不亞于人類的經(jīng)驗(yàn)，并實(shí)現(xiàn)自動(dòng)的醫(yī)療診斷。目前，一些研究者在部分疾病的診斷上設(shè)計(jì)的算法已經(jīng)超越了人類的表現(xiàn)。例如，IBM的研究人員利用機(jī)器學(xué)習(xí)算法構(gòu)建了識別大腦與精神分裂癥的數(shù)學(xué)模型，用于分析功能性磁共振成像，該模型對與精神分裂癥預(yù)測的準(zhǔn)確率74%的準(zhǔn)確率[1]。我國的阿里云醫(yī)療大腦，通過分析大量人類甲狀腺病灶區(qū)的片源，對大量病灶特征和正常特征的醫(yī)療影像進(jìn)行區(qū)分，已經(jīng)學(xué)習(xí)到了非常強(qiáng)大的甲狀腺病灶的診斷能力，其對于甲狀腺病灶診斷的準(zhǔn)確率達(dá)到85%，而人類在這一領(lǐng)域的識別準(zhǔn)確率僅為70%[3]。其次，針對家族遺傳病，可以構(gòu)建知識圖譜，分析家族遺傳病的基因和形成原因，幫助預(yù)測并減少遺傳病發(fā)生的可能性，這些方法對于某些遺傳病的治愈是舉足輕重的。另外在外科手術(shù)中，可根據(jù)數(shù)據(jù)庫中現(xiàn)有的數(shù)據(jù)，對手術(shù)區(qū)域進(jìn)行分析，為醫(yī)生提供準(zhǔn)確的手術(shù)建議。可見，基于數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的精確醫(yī)療診斷系統(tǒng)可以幫助診斷疾病，在眾多醫(yī)療方向上都可以起到輔佐診斷作用[4]。

2.3基于數(shù)據(jù)的藥物研發(fā)

傳統(tǒng)的藥物研發(fā)是在大量化學(xué)實(shí)驗(yàn)以及活體生物實(shí)驗(yàn)的基礎(chǔ)上研究而來，具有研發(fā)周期長、困難等不足。這樣的研發(fā)模式通常是極其耗費(fèi)時(shí)間和金錢的。大量數(shù)據(jù)挖掘算法的出現(xiàn)，為從理論上研究藥物之間相互的靶向作用提供了新的思路。例如，在腫瘤免疫治療中，通過大數(shù)據(jù)挖掘可以精準(zhǔn)量化免疫細(xì)胞浸潤的豐度，從而發(fā)現(xiàn)和病人臨床信息的相關(guān)性。在藥物研發(fā)過程中，通過數(shù)據(jù)挖掘可以有針對地對過去的科學(xué)研究進(jìn)行規(guī)律總結(jié)，可以有效地幫助研究者進(jìn)行藥物的研發(fā)工作。

2.4醫(yī)保控費(fèi)管理

健全的醫(yī)療保險(xiǎn)制度是人民健康生活的重要保障之一，傳統(tǒng)的醫(yī)保控費(fèi)制度下，醫(yī)保管理者工作繁雜，工作效率低下。數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)的出現(xiàn)極大地減輕了醫(yī)保管理者的負(fù)擔(dān)，并且可以加快新型醫(yī)療保險(xiǎn)有關(guān)問題的反饋速度，提高發(fā)現(xiàn)問題的時(shí)效性，幫助完善管理并改善技術(shù)。根據(jù)歷史就診數(shù)據(jù)以及參保人員之間的關(guān)系，可以準(zhǔn)確地發(fā)現(xiàn)患者的身份、年齡、所在科室、主治醫(yī)生等，進(jìn)一步加強(qiáng)對這些信息的歸納和梳理，這樣既可以使患者們滿意，又可以監(jiān)督醫(yī)療保險(xiǎn)的相關(guān)費(fèi)用的支出[5]。

3 醫(yī)療系統(tǒng)中數(shù)據(jù)挖掘流程和問題

3.1數(shù)據(jù)挖掘流程

在數(shù)據(jù)挖掘過程中，數(shù)學(xué)模型是其最為核心的內(nèi)容，而數(shù)據(jù)則是一切工作的基礎(chǔ)。數(shù)據(jù)挖掘的基本流程為首先從具體研究問題的數(shù)據(jù)集出發(fā)，收集大量相關(guān)問題的數(shù)據(jù)。然后，設(shè)計(jì)并部署具體的機(jī)器學(xué)習(xí)核心模型，如心臟病測試評估模型。將收集到的相關(guān)特征數(shù)據(jù)輸入模型中，訓(xùn)練模型。最后，將新的數(shù)據(jù)輸入訓(xùn)練好的評估模型中，經(jīng)過模型分析運(yùn)算，得到預(yù)測的結(jié)果，從而系統(tǒng)自動(dòng)出具分析報(bào)告并得到關(guān)鍵的經(jīng)驗(yàn)和規(guī)律。

3.2醫(yī)療數(shù)據(jù)挖掘存在的問題和解決方法

與其他領(lǐng)域的數(shù)據(jù)不同，醫(yī)療數(shù)據(jù)本身極為復(fù)雜性，包含著大量的用戶隱私信息，這些信息非常敏感。如何在不侵犯用戶隱私的情況下，收集特征明顯的數(shù)據(jù)集是非常困難的。此外，關(guān)于病癥和藥物靶向作用的研究，其數(shù)據(jù)收集的難度本身比較高，部分病癥發(fā)生的概率較少，導(dǎo)致算法模型難達(dá)到較好的預(yù)測結(jié)果。因此，為保障未來在醫(yī)療領(lǐng)域的核心競爭力，收集并構(gòu)建統(tǒng)一完善的數(shù)據(jù)集尤為重要。在收集醫(yī)療數(shù)據(jù)的過程中，應(yīng)注重個(gè)人隱私的保護(hù)，避免捐贈(zèng)數(shù)據(jù)的公民合法權(quán)益受到侵害。同時(shí)應(yīng)該建立長久的數(shù)據(jù)管理制度，保障數(shù)據(jù)的準(zhǔn)確性和真實(shí)性。

技術(shù)安全和法律責(zé)任也是醫(yī)療數(shù)據(jù)挖掘無法避免的問題。從一定程度上講，即使機(jī)器對于某些疾病的診斷準(zhǔn)確率已經(jīng)超越人類，但機(jī)器畢竟是機(jī)器，永遠(yuǎn)不能替代人類[3]。很有可能由于數(shù)據(jù)模糊和數(shù)據(jù)缺失，造成結(jié)果的不確定性。特別是在腦部檢查等危險(xiǎn)性較高的診斷中，如果出現(xiàn)誤診，則很可能會(huì)對患者的生命造成威脅。一旦出現(xiàn)問題，出現(xiàn)法律糾紛則會(huì)使技術(shù)偏離美好的初衷。因此，應(yīng)該明確醫(yī)療數(shù)據(jù)挖掘的輔助地位，并建立完善的法律制度，權(quán)責(zé)分明，發(fā)揮機(jī)器大量計(jì)算的優(yōu)勢以及人類的智慧和人文精神，同時(shí)避免過分依賴機(jī)器。

4 結(jié)論

數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)作為一項(xiàng)綜合性技術(shù)，對于提升醫(yī)療水平和診斷效率有著非常大的應(yīng)用。本文對數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)在醫(yī)療領(lǐng)域中的應(yīng)用進(jìn)行了研究，闡述了相關(guān)的背景意義，著重介紹了數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)在醫(yī)療系統(tǒng)中的應(yīng)用，并對應(yīng)用中存在的問題進(jìn)行了分析，給出解決方案。

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