大數據技術在醫療信息化中的應用研究

摘要：近年來，隨著醫療技術的快速發展和信息技術的廣泛應用，醫療信息化已經成為現代醫療服務的必然趨勢。然而，醫療信息化中數據量巨大、數據類型多樣等問題仍然存在。大數據技術作為信息技術的重要分支，具有處理海量、復雜、異構數據的能力，已經開始在醫療信息化中發揮重要作用。本文旨在研究大數據技術在醫療信息化中的應用及其關鍵技術和面臨的挑戰，包括醫療資源管理、醫療決策支持、疾病預測與預防、個性化醫療等方面。通過研究，可以更全面、深入地了解大數據技術在醫療信息化中的應用，為醫療服務提供更為精準、高效的支持。

關鍵詞：醫療信息化；大數據技術；醫療資源管理

引言

隨著信息技術的快速發展和普及，醫療信息化已經成為現代醫療服務的必然趨勢。醫療信息化可以提高醫療服務的效率和質量，促進醫療資源的合理配置和利用，同時也能夠更好地滿足患者的健康需求和個性化醫療服務。而在醫療信息化中，大數據技術的應用則是一大亮點。大數據技術可以處理海量、復雜、異構的醫療數據，發掘其中的知識和規律，為醫療決策和服務提供更為準確、可靠的支持。因此，本文旨在研究大數據技術在醫療信息化中的應用及其關鍵技術和面臨的挑戰。

1. 大數據技術在醫療信息化中的意義

首先，大數據技術可以幫助醫療機構更好地管理和利用醫療數據。傳統的醫療服務往往存在信息孤島、數據分散、數據難以共享等問題，而大數據技術可以通過數據整合、數據共享等方式，提高數據的利用效率和質量，從而更好地支持醫療決策和服務。

其次，大數據技術可以幫助醫療機構更加精準地開展個性化醫療。通過對大量醫療數據進行分析和挖掘，可以發現潛在的疾病風險因素、疾病發展趨勢等，為醫生提供更為準確的診斷和治療建議，同時也能夠幫助患者更好地了解自己的健康狀況和健康管理方案。

再次，大數據技術可以加速藥物研發和臨床試驗的進程。通過對大量的醫療數據進行分析和挖掘，可以發現新的疾病機理、藥物靶點等，為藥物研發提供更為精準的方向和支持，同時也能夠幫助臨床試驗更快地篩選出合適的受試者，提高試驗的成功率。

最后，大數據技術可以幫助醫療機構更好地應對公共衛生事件。在公共衛生事件的發生和應對過程中，大數據技術可以通過數據分析和挖掘，發現疾病的傳播規律、疫情的趨勢等，為政府和醫療機構提供及時、準確的決策支持和服務。

2. 大數據技術在醫療信息化中的應用場景

2.1 醫療資源管理

醫療資源管理是醫療信息化的核心應用之一，涉及醫療機構、醫生、護士、藥品、醫療設備等多方面的資源。傳統的醫療資源管理方式主要依靠人工經驗和規劃，但是隨著醫療數據量的增加和醫療需求的多樣化，傳統管理方式已經難以滿足實際需求[1]。大數據技術的出現為醫療資源管理帶來了新的機遇和挑戰。大數據技術通過對醫療數據進行采集、存儲、清洗、分析和挖掘，可以為醫療資源管理提供更加精細化和科學化的支持，進而提高醫療服務的效率和質量。

例如，我國的健康醫療大數據平臺是一項旨在實現全國醫療數據共享和應用的國家級重點項目。該平臺通過將來自醫院、醫保、監管部門等多個數據源的醫療數據進行整合和加工，為政府、醫療機構、醫生和患者等多方提供了全面的醫療數據支持。其中，醫療資源管理是該平臺的重要應用之一。通過對醫療機構的就診數據、病歷數據、醫療費用數據等進行分析和挖掘，該平臺可以實現醫療資源的優化配置和利用。當某一地區的某種疾病突然暴發時，該平臺可以通過分析就診數據和病歷數據，預測患者數量和分布，從而及時調度醫生、床位、藥品等醫療資源，為患者提供及時有效的醫療服務。該平臺的成功應用，為全國醫療信息化和醫療資源管理的發展提供了寶貴的經驗和借鑒。

2.2 醫療決策支持

醫療決策支持是指利用大數據技術對醫療數據進行分析和挖掘，為醫生提供決策支持和參考。醫療決策支持旨在幫助醫生更加科學地制定治療方案和醫療決策，為醫療機構提供數據支持、明確發展路線，從而提高醫療服務的效果和質量。醫療決策支持需要借助大數據技術對數據進行采集、存儲、清洗、分析和挖掘，從而更全面、準確地分析醫療數據，幫助醫生和醫療機構做出更加準確和科學的決策。

例如，2020年，中國醫學裝備協會對國內放療人員及放療設備現狀進行了為期兩個月的調研，利用大數據技術為“十四五”期間全國放療設備的合理配置提供決策依據。根據調研數據，若將單臺直線加速器日治療量超30人設為基準，在被調研的二級醫院中，加速器每日治療患者人數超基準線的共95家，占比為27%。利用大數據技術可分析出二級醫院放療設備利用率偏低，醫療相關管理部門應加強基層放療中心建設，提升放療中心資源輻射作用，提高區域醫療水平[2]。

2.3 疾病預測與預防

疾病預測與預防是大數據技術在醫療信息化中的重要應用場景之一。大數據技術可以為疾病的預測和預防提供科學依據和參考，可以對病歷數據、就診數據、醫保數據、環境數據等進行分析和比對，以便及早發現疾病的發生規律和趨勢，從而及時采取預防和控制措施，降低疾病的發病率和死亡率。

例如，新冠疫情時期，大數據技術在疾病預測和預防中的應用得到了廣泛的關注。我國新冠疫情暴發初期，利用大數據技術分析了病毒的傳播規律和特點，結合醫院、社區和居民等多個數據源，制定了包括隔離、流調、溯源在內的一系列疫情防控措施。同時，還利用大數據技術對疫情的發展趨勢和規律進行分析和預測，為政府和醫療機構提供了決策支持和參考。這些措施和預測分析對于控制疫情的發展和傳播起到了至關重要的作用，為全球范圍抗擊新冠疫情提供了寶貴的經驗和借鑒。

2.4 個性化醫療

個性化醫療旨在通過大數據技術的應用，為患者提供更為精準、個性化的醫療服務[3]。個性化醫療需要借助大數據技術對患者的病歷數據、基因數據、影像數據等進行分析和比對，以便更好地診斷和治療患者的疾病。個性化醫療可以提高治療效果和患者滿意度，從而提高醫療服務的效率和質量。

例如，美國史隆凱特琳癌癥研究中心在2019年利用大數據對隨機森林模型進行訓練，用于預測類型或來源不明的腫瘤，從而為不同類型的腫瘤患者提供區別化的治療方法。該項研究，以7791名患者的性別以及包括突變、缺陷、大片段拷貝數在內的多種基因組數據作為訓練集，訓練其構建的隨機森林模型，同時提供了11644名患者作為獨立驗證集。經大數據訓練后的模型分類器預測出了73.8%的訓練集患者和74.1%的驗證集患者的腫瘤類型，其中約50%患者的預測準確率超過95%[4]。通過大數據技術不僅提高了腫瘤預測和診斷的精度和準確性，還能夠幫助醫生制定更為科學合理的治療方案，提高治療效果和患者生存率。

此外，大數據技術還可支持患者康復和生活方式的管理。患者可以通過院方診后健康管理平臺上傳自己的生理數據、生活習慣等信息，平臺可以利用大數據技術分析這些數據，為患者制定個性化的康復方案和生活方式管理計劃。通過定期收集和分析患者的數據，平臺可以不斷優化康復方案和管理計劃，提高患者的康復效果和生活質量。

3. 大數據技術在醫療信息化中的關鍵技術和面臨的挑戰

3.1 數據采集與存儲

數據采集與存儲是大數據技術在醫療信息化中的關鍵技術之一，也是面臨的挑戰之一。醫療信息化涉及的數據類型復雜多樣，包括患者的病歷數據、醫療影像數據、醫生的診斷數據等，這些數據往往是異構的、結構復雜的，需要通過多種方式進行采集和存儲[5]。

數據采集方面，醫療機構需要采用多種手段來收集患者的醫療數據，例如電子病歷系統、醫學影像系統、醫療設備、患者自述等。其中，醫療設備如醫療儀器、傳感器等可以直接采集到患者的生理數據，例如心電圖、血壓、血糖等，醫學影像系統可以采集到患者的影像數據。但是，這些數據的格式和結構可能不同，需要在采集前進行標準化和整合，以便后續的存儲和分析。

數據存儲方面，醫療數據通常是海量的、異構的，需要采用高效、安全的存儲方式。傳統的存儲方式往往是將數據存儲在本地的數據庫中，但是這種方式在面對大規模數據的情況下存在不足。因此，現在醫療機構更傾向于采用云計算、分布式存儲等技術來存儲醫療數據。這些技術能夠有效解決數據存儲的擴展性和安全性問題，同時也能夠支持數據的快速檢索和分析。

3.2 數據清洗與處理

數據清洗與處理是大數據技術在醫療信息化中的一個必要過程。醫療數據往往是復雜、龐大、異構的，需要進行清洗和處理，以便為后續的數據分析和挖掘提供準確、可靠的數據源。

數據清洗方面，主要是對數據的去重、缺失值填充、異常值處理等。在醫療數據中，常常存在數據重復的問題，需要進行去重處理，以便減少數據冗余和提高數據質量。同時，由于醫療數據的采集方式多樣，往往會出現數據缺失的情況，需要進行缺失值填充。此外，醫療數據中也可能存在異常值，需要進行異常值處理，以保證數據的準確性和可靠性。

數據處理方面，主要是對數據進行預處理、特征選擇和建模等。在醫療數據中，預處理是一個非常重要的環節，需要對數據進行標準化、歸一化、降維等處理，以便為后續的數據分析和挖掘提供良好的數據基礎。特征選擇是指從數據中挑選出對于預測模型有意義的特征變量，以提高預測模型的準確性和穩定性。建模則是根據預處理和特征選擇后的數據進行模型的構建和驗證，以便為醫療決策提供更為準確、可靠的參考。

3.3 數據分析與挖掘

數據分析與挖掘是大數據技術在醫療信息化中的另一項關鍵技術。醫療數據具有復雜多樣性和海量性的特點，需要通過數據分析和挖掘，提取其中的知識和規律，以便更好地支持醫療決策和服務。

數據分析方面，主要是對醫療數據進行可視化分析、統計分析和機器學習等。可視化分析是通過圖表、儀表盤等方式，將數據呈現出來，以便醫生和決策者更直觀地了解醫療數據的趨勢和規律。統計分析則是基于數據的概率模型，對醫療數據進行分析和推斷，以便了解數據的特征和規律。機器學習則是利用機器學習算法，對醫療數據進行分類、預測、聚類等，以便為醫療決策和服務提供更為準確、可靠的支持。

數據挖掘方面，主要是利用數據挖掘算法，對醫療數據進行挖掘和發現，以便提取其中的知識和規律。數據挖掘可以應用于疾病預測、個性化醫療、藥物研發等多個領域。例如，在疾病預測方面，數據挖掘可以通過對大量的病歷數據、醫療影像數據等進行分析和挖掘，預測疾病的發生趨勢和規律。

3.4 數據隱私保護

隨著社會對隱私保護的呼聲越來越高，大數據的隱私保護在醫療信息化中的重要性與要求也與日俱增。醫療數據涉及患者的隱私和個人信息，因此需要采取多種措施保護數據的隱私性和安全性[6]。

首先，數據隱私保護需要制定相關政策和法規，以保障患者的隱私和權益。醫療機構需要建立完善的隱私保護機制，制定數據隱私保護政策，明確數據收集、存儲和使用的范圍和規定，并嚴格執行。

其次，數據隱私保護需要采取數據脫敏、加密等技術，以保護數據的隱私性和安全性。數據脫敏是指對醫療數據進行去標識化處理，去除個人信息和敏感信息，從而降低數據泄露的風險。數據加密則是采用密碼學技術對醫療數據進行加密處理，保護數據的機密性和完整性。

此外，數據隱私保護還需要采取訪問控制、審計跟蹤等措施，以確保數據的訪問和使用符合相關規定和權限。訪問控制是指對醫療數據進行訪問權限的管理，確保只有被授權人員才能訪問和使用醫療數據。審計跟蹤則是指對醫療數據的訪問和使用進行監控和跟蹤，以便發現和防止不當訪問和使用的行為。

結語

本文分析了大數據技術在醫療信息化中的應用及其關鍵技術和面臨的挑戰，大數據技術在醫療信息化中的應用非常廣泛，可幫助醫療機構更好地管理和利用醫療數據，加速藥物研發和臨床試驗的進程，更好地應對公共衛生事件等挑戰。同時，大數據技術在醫療信息化中也面臨著數據采集與存儲、數據清洗與處理、數據分析與挖掘、數據隱私保護等方面的挑戰。只有通過科學合理的技術手段和政策措施，才能更好地發揮大數據技術在醫療信息化中的作用，為醫療服務提供更為精準、高效的支持。

參考文獻：

[1]徐艷萍.試談大數據技術在醫療信息化中的應用[J].信息記錄材料，2020，21（12）： 167-168.

[2]袁琛.淺談大數據技術在醫療信息化中的應用[J].醫療裝備，2016，29（2）：12-13.

[3]謝森.大數據技術在醫療信息化中的應用探索——評《區域醫療信息化建設及其示范工程研究》[J].現代雷達，2021，43（9）：120.

[4]Penson A，Camacho N，Zheng Y，et al.Development of Genome-Derived Tumor Type Prediction to Inform Clinical Cancer Care[J].JAMA Oncology，2020，6（1）：84-91.

[5]李昌容.醫療信息化中的大數據思想[J].科技與創新，2018，（4）：89-90.

[6]劉艷麗，俞莉，龍建成.醫療大數據的應用[J].醫療裝備，2017，30（16）：63-64.

作者簡介：凌之晞，碩士研究生，助理工程師，研究方向：醫院大數據治理。