醫療應用的大數據分析

侯志偉 錦州醫科大學附屬第一醫院

在醫療事業中做出一個完美的決定,這個決定通常會關乎生與死的。醫療衛生是一個變化非常緩慢的行業，在過去的時間里，它完全落后于金融、廣告等領域。大數據分析通過實施集中醫療和處方分析、醫院責任干預和預測分析、成本和責任、可變性降低、患者記錄、受監管的健康狀況和患者注冊以及治療的最終解決方案，幫助醫療行業升級。

一、為什么要對醫療應用進行大數據分析

醫學應用系統信息生成的數據中信息并不那么顯而易見。包括電子健康記錄數據、可視化記錄、患者治療數據、與傳感器相關的數據，以及對處理數據至關重要的方式。大數據通常意味著混亂的數據,數據誤差的部分會隨著數據的增長而增加。個人對大數據分析的研究是力不從心的,因此醫療服務行業對創新工具的需求是迫切的,這些工具的目的是為了提高準確性和可信性,規范和處理混亂的信息。盡管醫療衛生領域的擴展信息現在已經電腦化,但由于大多數信息雜亂無章且難以使用,因此在大數據的情況下使用這些信息是困難的。

二、大數據分析的挑戰和關注方面

在進一步擴展醫療行業的大數據分析時遇到許多挑戰，面臨的主要挑戰是互操作性、可管理性、安全性、開發、可重用性和成熟度。對于互操作性,將大數據技術與現有的企業解決方案集成是非常重要的。必須支持使用現有工具進行數據攝取、數據建模和數據可視管理和監控，它必須與其他管理工具集成。就安全性而言,所有安全工具都必須與企業安全工具無縫集成。開發必須使用統一的先進平臺,涵蓋不同的大數據規劃。就可重用性而言,必須能夠在多個應用程序中兼容使用應用、腳本和元數據。對于成熟度,我們都知道大數據技術仍然在快速發展,相關的技術和技能仍在演進中。大數據所關注的方面是管理層應該接受的一些理論觀點,用以充分啟動該技術。大數據關注點需要不被復雜的問題打亂,它們是有價值的,而且處理起來至關重要。

三、應用中的大數據分析

大數據分析改變了我們在任何管理中處理、發現和利用數據的方式。大數據可以用來發揮作用并促進改變的最佳前景領域之一是醫療衛生。醫療分析有可能減少住院治療的數量,預測傳染病的爆發,避免可避免的流行病,并在總體上提高生活的品質。當今世界的變化產生巨大的數據,正如每個人的數字足跡一樣。我們將討論一些目前和過去基于大數據分析技術在醫療領域的應用。

（一）腦疾病預測

腦疾病又稱腦功能紊亂。由嚴重的精神疼痛引起的腦損傷,包括血凝塊、挫傷、腦震蕩、中風、腦水腫。癥狀有嘔吐、惡心、言語團難、麻木、記憶力衰退、注意力不集中和癱瘓。數據挖掘算法用于識別帕金森病病情,展示帕金森病語音數據集用于診斷人類疾病[1]。

（二）心臟病預測

利用物聯網技術，對醫學應用的公共信息做大數據分析，檢測心臟病發作之類的不可預測醫學研究[2]。它支持為最終用戶提供在線專家服務。在此目標下的應用，通過在線的智能系統為用戶帶來心臟病相關的即時指導。目前，許多醫療機構使用健康護理信息系統處理健康護理信息；當系統收集到大量數據時，用來分析可能的線索，從而創建有意義的臨床分析。這些分析的主要目的是構建一個創造性的心臟病預測系統，利用與心臟相關的實際數據提供心臟病分析。為了建立這個系統，收集臨床數據如性別，血壓，膽固醇等13個方面的參數被使用[3]。為了帶來額外的合適的結果，我們使用了另外兩個方面，即肥胖和吸煙,因為這些方面被視為心臟病的重要方面。

（三）智能心臟疾病預測系統

從UCI機器學習庫中獲取可訪問的心臟疾病數據集，并對其進行預處理，開發出用于排列機制的數據集[4]。協同神經模糊設計被認為是一種可靠且成熟的方法,可以在不同的條件下建立非線性連接并進行校正。已經表明遺傳算法是一個非常有利的自動調優相互作用的神經模糊推理系統框架和選擇最優特征集。顯而易見，數據處理機不能改變人體和通過分析計算機分析信息所得出疾病病理的結論，但醫生可以根據更多的可計算的顯性特征來做出更完美的決策。

（四）醫療大數據分析的未來

大數據背后隱藏著巨大的能力，它能解開整個醫療價值序列。大數據分析將醫療機構的共同觀點從發現新藥轉向以病人為中心的醫療，以獲得更好的醫療結果和提高效率。醫療系統大數據分析的未來趨勢是通過降低成本，在效果增強的基礎上建立更好的效率，降低風險和改進個性化護理，增強和加速臨床醫生、醫學檢驗員、護理人員和研究人員之間的互動。