大數據挖掘和分析在健康醫療領域的應用

向沖 陳誠

（1.長江職業學院 湖北省武漢市 430074 2.武漢有教文化傳播有限公司 湖北省武漢市 430223）

1 引言

國務院在2016年6月24日頒發的 《國務院辦公廳關于促進和規范健康醫療大數據應用發展的指導意見》中，提出了大數據在健康醫療中應用和全面深化健康醫療大數據的應用，推進互聯網加健康醫療服務，加強健康醫療大數據保障等。所以醫療機構應當更加重視大數據在健康醫療領域中的應用，大數據的深入挖掘和分析能夠提高臨床治療的進度，讓大數據在健康醫療領域中得到較高的應用價值，為醫師對患者制定針對性治療方案提供參考，為患者、醫務人員、科研人員等提供了服務和協作。由此可見，大數據的挖掘與分析，在健康醫療領域中有著較高的現實意義[1]。

2 大數據的概念以及在健康醫療領域中的應用現狀

2.1 內涵

目前很難給大數據一個準確的定義，但是大數據具備四個特征：數據量龐大、類型復雜、價值率低、速度快。這四個特征讓大數據在傳統數據處理方式中很難達到效果。隨著信息時代的快速發展，計算機和網絡技術趨于成熟，在健康醫療領域中對患者的監護和患者電子信息檔案的處理需要大數據的收集功能和儲存功能，在患者的大量數據當中，對有用的數據篩選和處理，提取患者中有價值的信息，同時，經過對數據的分析，對患者制定針對性的治療方案，這些都為大數據在健康醫療領域的應用創造了有利的條件。

2.2 健康醫療領域數據資源發展概況

從2006年開始，我國就開始建立衛生信息平臺，也在從各種公共衛生數據建立個人的電子健康檔案。這些數據主要包括臨床信息、公共衛生信息等，在那時，健康醫療大數據就已經具備初步的規模。到2015年國務院和國家衛生計生委等就發布了一系列指導性文件，也讓我國醫療事業的大數據挖掘和分析提供了良好的環境。

2.3 健康醫療領域大數據應用分析

在信息飛速發展的時代，大數據在電子病歷上的應用越來越廣泛。醫院電子病歷的管理是大數據的重要信息來源，大數據在醫療結構中的信息共享，充分發揮了電子病歷的作用，也為醫師給患者制定治療方案提供參考。醫護人員在記錄患者的治療過程中通過對電子病歷的信息記錄觀看，了解患者的治療情況和病變情況以及治療效果，為以后患者出現同類病情提供基礎資料。眾所周知，癌癥對人類的生命健康造成了極大的威脅，據我國抗癌協會秘書長王瑛在2015年介紹，我國癌癥死亡人數占全球1/4，根據《2018 中國統計年鑒》對2017 部分城市與農村的人口死亡率統計，我國每年由于癌癥死亡的人數約211 萬人。通過對數千至數萬例癌癥病人的樣本收集，建立數字樣本庫，再通過大數據的挖掘疾病特征，構建疾病數據庫，從而為癌癥病人進行精準的診斷與治療。由于癌癥的數據較多，種類較多有關的數據庫相互獨立，以傳統的方式收集有關癌癥的數據較為困難，無法得到完整和準確的資源。并且傳統的數據收集也難以管理錯綜復雜的癌癥數據，這就讓的治療得不到準確的治療方案。而大數據技術為癌癥登記帶來了便利，利用大數據的挖掘和分析，建立樣本數據庫并構建疾病數據庫，可以有效治療癌癥帶來的問題[2]。

3 大數據挖掘與分析在健康醫療領域中的作用

大數據的挖掘和分析在健康醫療領域上的應用，能夠大幅度提高對患者治療的安全系數，也能為患者制定更有針對性的治療方案，降低醫療成本。通過大數據的分析對醫療領域作出正確的判斷是大數據使用的基礎，重點作用主要在以下幾個方面：

3.1 為臨床實踐提供參考

醫療行業在內部通過對診療數據的分析，可以發現大量臨床電子記錄數據之間的關系，對此，可以為醫師對患者給出治療方案提供參考，讓患者進行更具有針對性的治療，也為今后醫院的循證臨床實踐提供參考，優化醫療方案。

3.2 提供管理決策支持

醫院的信息共享和對大數據的分析，能夠為管理部門提供決策支持，對于重大疾病的循證分析和臨床質量管理也有著重大意義。根據大數據的分析，醫院可以為病人提供個性化的治療方案，這也有利于醫院醫療水平的提升。其次，通過對醫院信息系統的大數據分析，能夠幫助管理者全面了解醫療機構存在的缺陷，通過建立臨床信息數據庫，也能為病人臨床安全提供保障[3]。

3.3 提高財務管理的效果

目前醫療機構主要是通過上級對醫療機構的檢查發現財務上的漏洞，這種方式不僅耗費時間，還讓醫療機構的財務漏洞難以及時發現，就會讓醫療機構財務出現更大的誤差。所以通過大數據在醫療機構的分析，可以幫助財務和審計專家發現醫療機構上的財務漏洞和出現問題的地方，這樣能節省審查時間和審計費用。

3.4 預測分析

在醫療機構中，通過對大數據的分析建立評價模型，對一些疾病的轉歸進行預測有著非常重大的作用。大數據的預測功能能夠對未來疾病的趨勢進行預測，讓過去的數據對未來的疾病診療提供參考。這同時也有助于醫療機構的精準化管理。通過大數據的分析，對病人的二次住院能夠降低病情的不確定性，使醫護工作的效率提高，也能降低醫療風險[4]。

4 大數據挖掘與分析在健康醫療領域上存在的問題

4.1 數據過于龐大，數據類型復雜

目前醫療領域的數據過于龐大，數據類型復雜，目前醫療行業的數字化數據分析還處在早期階段，甚至有一些醫療機構的數據還未進行數字化，有些醫療行業還要求檔案管理人員和醫護人員將病人信息紙質化。但是，在醫院檢查的患者每個都需要經過個體化的診療，此外患者還有各種理化檢測，之后還需要對患者愈后進行診斷，這樣一整個過程下來，信息的收集不僅包括病人的個人信息，還會有許多生化檢驗和影像檢查的信息，這就讓健康醫療的數據類型過于復雜，數據過于龐大，醫療機構的儲存量不足以支撐這些大數據的儲存，在健康醫療領域上的分析和處理也面臨著許多問題。

4.2 數據采集不充裕，數據收集渠道不暢

如果健康醫療領域要使用大量的患者信息，就必須采集足夠量的病人和藥物信息這種足量的大數據才能使用大數據的分析，但是由于一些病人不想暴露自己的隱私，因此不愿向醫療機構提供自己的病患信息和使用藥物信息，這就為大數據的分析提供了障礙。除此之外，一些制藥企業也不愿向醫療機構分享藥物信息，因此醫療機構的數據采集不夠充裕。此外，由于信息系統的供應商較多，醫療機構的需求也不一樣，這就讓大數據采集的渠道過多，能夠進行大數據分析的同質性差別較大，因此，數據分析交換共享也存在一定的阻力[5]。

4.3 醫療領域對大數據的分析能力不夠

在健康醫療領域收集到足夠的信息之后，可以進行大數據的與分析，但是由于目前醫療領域的相關專業人員不夠，就無法對大數據進行針對性的歸納與分析，所以無法對大數據準確應用。因此需要醫療領域有相關的專業人士和信息技術專家對數據進行歸納與分析，得出具有較高應用的有效數據，讓大數據能夠應用到實際的醫療事業當中。目前醫療領域對患者的治療決策和治療手段都建立在經驗較為豐富的醫師或者傳統的數據分析上，對大數據的應用不夠全面這種舊的觀念使得大數據的分析無法應用到現在的醫療分析上，因此，健康醫療領域使用大數據的分析能力進行對患者的治療決策還需要走很長一段路。

4.4 大數據的安全性不夠

隨著醫療領域的數據不斷收集，大數據的儲存安全也更加重要，但是目前健康醫療領域對大數據的保護不夠，保密性不足，而網絡時代的發展也讓一些黑客更加容易獲取醫療領域的相關數據，黑客逃脫法律的能力也更強，這就讓大數據的保護越來越重要。

5 大數據挖掘與分析在健康醫療領域上應用探討

通過對大數據在健康醫療領域現狀及出現的問題分析，健康醫療領域上的應用使用大數據的挖掘與分析越來越重要，大數據的挖掘與分析不僅能夠提高醫療的質量與效率，還能使社會更加進步。所以要使用大數據的挖掘與分析，在健康醫療領域上獲得成功也需要讓大數據精準應用在醫療機構中。

5.1 精準運用大數據提高醫療機構服務水平

如果要讓健康醫療領域上的大數據應用得當就需要精準醫療。精準醫療，針對患者設計個性化的治療方式，將患者的個人基因、生存環境以及生活方式的差異性考慮在內的疾病預防與處置的新興方法。通過對這種數據的收集，能有效治療患者疾病，提高患者的治愈率，最終使患者康復。所以精準醫療需要綜合考慮患者的多方面情況，收集患者的全方面信息，從而對患者制定針對性的治療方案，這樣不僅能提高患者的臨床治療效果，還能節約醫療資源。

但是如果要讓精準醫療可以有較高的實施性就需要對醫療機構的大數據進行挖掘與分析，采用文本發掘或者自然語言處理方式，對患者的電子健康信息進行挖掘，其中患者的電子信息需要包括患者的居住環境和家族病史是個人健康信息等多種信息的收集。除此之外，還要對患者進行相關醫療信息的收集，對信息進行挖掘與分析，這樣才能讓醫師獲得更有價值的信息，讓醫師對患者擬定更加準確的醫療方案，讓醫師運用生物學和醫療技術等方面的知識全方面分析患者的病因，提高患者的治愈率。

5.2 提高癌癥的預防和治療

健康醫療機構在進行精準醫療時，需要多加注意癌癥的預防與治療，充分考慮到癌癥患者的特殊性，通過大數據的挖掘與分析對癌癥患者進行針對性的治療。在對癌癥患者進行治療過程中實施精準醫療，在精準醫療的過程中對患者相關數據收集和挖掘與分析，充分掌握患者的病變情況，從而對患者制定一套針對性和可行性的治療方案。肺癌作為世界第一大癌，2月發布的《2020年世界癌癥報告》中提到，肺癌的死亡率在過去40年中增加了4 倍。通過對肺癌患者的數據挖掘與分析，可以對肺癌早起患者進行篩選，讓肺癌患者在早期發現并及時給予干預和治療，從而提高肺癌患者的存活率。而有肺癌遺傳家族史的人，可以在家族患病親屬發病年齡的前15年到腫瘤專科進行防癌體檢，在專科醫院留下體檢信息，能提早做好預防措施。

5.3 其他應用

醫療大數據除了在輔助診斷和治療方案的確定之外還可以應用在醫學研究，流行病預測、藥物毒副作用的分析等方面。由于醫療大數據保存了成千上萬的患者信息數據，這些信息能夠有效對醫療研究提供參考。在患者出現類似癥狀時，醫師可以通過大數據的挖掘與分析找到家族遺傳性，從而進一步分析患者發病原因和病癥變化，進而找到相對應的治療方案[6]。

在流行性病的爆發預測上，醫療機構通過分析醫療大數據的變化分析患者出現類似癥狀的信息，從而預測某些爆發性的流行病蔓延，讓流行病的發展延緩。為醫師治療流行病提供依據。醫師在臨床用藥的過程中，有些藥物的使用可以讓病者出現不良反應，有些不良反應的后果較為嚴重，很可能會導致患者的死亡，在臨床上不合理用藥，也能讓患者出現大量的不良反應，甚至導致死亡，并且還會讓醫療資源浪費。所以通過大數據的挖掘與分析能夠有效降低藥物的副作用發生。提高藥物對患者疾病的治療質量減少臨床用藥對患者的傷害，同時降低藥物的費用，節約藥物資源。

6 結語

隨著社會的進步，信息時代正在穩步發展，更多的信息技術運用到我們的日常生活中，如今大數據的應用越來越廣泛，大數據的挖掘與分析也越來越重要。在健康醫療領域當中應用大數據的挖掘與分析，可以有效提高醫療機構的治療率，為醫療機構提供可靠的參考依據，在進行精準醫療時，可以對患者進行針對性和可行性的治療方案，提高患者的治愈率，在對癌癥患者進行精準醫療時，可以有效提升癌癥患者的五年存活率，由此可見大數據技術的發展為健康醫療領域提供了非常重要的支持和保障。