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醫(yī)療衛(wèi)生系統(tǒng)中大數(shù)據(jù)的應(yīng)用

時間:2023-03-24 02:46:12 醫(yī)藥學(xué) 我要投稿
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醫(yī)療衛(wèi)生系統(tǒng)中大數(shù)據(jù)的應(yīng)用

  擁有了大數(shù)據(jù)的全面監(jiān)控后,疾控中心也就有了更多的實(shí)踐支持,就可以開始真正從實(shí)踐中建立有關(guān)疫情的復(fù)雜動態(tài)網(wǎng)絡(luò)的傳播動力學(xué)。

  摘要:近年來醫(yī)療衛(wèi)生信息化發(fā)展迅速,醫(yī)療衛(wèi)生領(lǐng)域也迎來了大數(shù)據(jù)時代的潮流。簡述了醫(yī)療衛(wèi)生系統(tǒng)中數(shù)據(jù)資源現(xiàn)狀,分析了通過大數(shù)據(jù)平臺構(gòu)建臨床決策支持系統(tǒng)、提高醫(yī)藥產(chǎn)品研發(fā)效率、疾病監(jiān)控防治等方面的應(yīng)用前景。

  關(guān)鍵詞:大數(shù)據(jù);醫(yī)療衛(wèi)生系統(tǒng)

  1數(shù)據(jù)管理問題

  醫(yī)療數(shù)據(jù)是持續(xù)、大量增長的大數(shù)據(jù)。根據(jù)估算,中國一個中等城市50年所積累的醫(yī)療數(shù)據(jù)量就會達(dá)到10PB級。并且,隨著時間的推移和業(yè)務(wù)系統(tǒng)的不斷升級換代,醫(yī)療數(shù)據(jù)模式的一致性也無法保證。因此,每天都會有大量的數(shù)據(jù)持續(xù)不斷地導(dǎo)入?yún)^(qū)域醫(yī)療數(shù)據(jù)中心,并且每當(dāng)有數(shù)據(jù)模式的更改,相關(guān)的歷史數(shù)據(jù)也需要做相應(yīng)的調(diào)整。由于醫(yī)療數(shù)據(jù)是多種數(shù)據(jù)源數(shù)據(jù)的匯總,醫(yī)療數(shù)據(jù)是關(guān)系復(fù)雜的多維數(shù)據(jù)。醫(yī)療數(shù)據(jù)的多維度多粒度為各種信息服務(wù)的多角度多層次分析提供了可能,但同時也為大數(shù)據(jù)分析帶來了挑戰(zhàn)。Hadoop基于開源分布式數(shù)據(jù)處理平臺,通過特殊的方式組織網(wǎng)絡(luò)級數(shù)據(jù),可以解決數(shù)據(jù)存儲水平擴(kuò)展的挑戰(zhàn)。利用MapReduce并行處理批量事務(wù)的能力,從多個數(shù)據(jù)源(主要是醫(yī)療機(jī)構(gòu)的各個業(yè)務(wù)系統(tǒng))抽取數(shù)據(jù)、轉(zhuǎn)換格式、并導(dǎo)入基于HBase的數(shù)據(jù)存儲模型。使用Hadoop進(jìn)行多維分析,利用數(shù)據(jù)平臺中多維數(shù)據(jù)非結(jié)構(gòu)化的特征,將大量冗余的維度信息整合到事實(shí)表中,可以在冗余維度下靈活地改變問題分析的角度。并結(jié)合Hadoop,MapReduce強(qiáng)大的并行化處理能力,無論分析中的維度增加多少,開銷并不顯著增長,不會顯著影響分析的性能。

  2大數(shù)據(jù)應(yīng)用

  2.1構(gòu)建臨床決策支持系統(tǒng)

  臨床決策支持系統(tǒng)可以提高工作效率和診療質(zhì)量。通過分析疾病的模式和趨勢,臨床決策支持系統(tǒng)分析醫(yī)生輸入的條目,比較其與醫(yī)學(xué)指引不同的地方,從而提醒醫(yī)生防止?jié)撛诘腻e誤,如藥物不良反應(yīng)。通過部署這些系統(tǒng),醫(yī)療服務(wù)提供方可以降低醫(yī)療事故率和索賠數(shù),尤其是那些臨床錯誤引起的醫(yī)療事故。共享的醫(yī)療大數(shù)據(jù)分析技術(shù)將使臨床決策支持系統(tǒng)更智能,首先,大數(shù)據(jù)中心存儲的海量、高維和非結(jié)構(gòu)化的數(shù)據(jù)能夠被檢索,由于對非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)的分析能力的日益加強(qiáng),從而獲取更多的決策支持信息。比如可以使用圖像分析和識別技術(shù),識別醫(yī)療影像(X光、CT、MRI)數(shù)據(jù),結(jié)合患者的電子病歷信息,得到輔助的治療信息;蛘咄诰蜥t(yī)療文獻(xiàn)數(shù)據(jù)建立醫(yī)療專家數(shù)據(jù)庫和醫(yī)學(xué)知識倉庫,為醫(yī)生提供一個決策和清單,在錄入癥狀和檢驗(yàn)結(jié)果后,做是非判斷等集合算法,根據(jù)不同病種,建立決策樹算法,逐漸得出診斷結(jié)果和治療方案,為醫(yī)生的臨床操作提供建議,防止醫(yī)生忽略可能存在的罕見疾病,防止誤診。此外,臨床決策支持系統(tǒng)還可以使醫(yī)療流程中大部分的工作流流向護(hù)理人員和助理醫(yī)生,將常規(guī)的醫(yī)生問診程序化和模式化,結(jié)合檢驗(yàn)化驗(yàn)等技術(shù)手段,醫(yī)生只需參與最后的決策和治療環(huán)節(jié)。使醫(yī)生從耗時過長的簡單咨詢工作中解脫出來,從而提高治療效率。

  2.2提高醫(yī)藥產(chǎn)品研發(fā)效率

  2.2.1預(yù)測建模

  醫(yī)藥公司在新藥物的研發(fā)階段,可以通過數(shù)據(jù)建模和分析,確定最有效率的投入產(chǎn)出比,從而配備最佳資源組合。模型基于藥物臨床試驗(yàn)階段之前的數(shù)據(jù)集及早期臨床階段的數(shù)據(jù)集,盡可能及時地預(yù)測臨床結(jié)果。評價因素包括產(chǎn)品的安全性、有效性、潛在的副作用和整體的試驗(yàn)結(jié)果。通過預(yù)測建?梢越档歪t(yī)藥產(chǎn)品公司的研發(fā)成本,在通過數(shù)據(jù)建模和分析預(yù)測藥物臨床結(jié)果后,可以暫緩研究次優(yōu)的藥物,或者停止在次優(yōu)藥物上的昂貴的臨床試驗(yàn)。除了研發(fā)成本,醫(yī)藥公司還可以更快地得到回報(bào)。通過數(shù)據(jù)建模和分析,醫(yī)藥公司可以將藥物更快推向市場,生產(chǎn)更有針對性的藥物,有更高潛在市場回報(bào)和治療成功率的藥物。

  2.2.2提高臨床試驗(yàn)設(shè)計(jì)的統(tǒng)計(jì)工具和算法

  使用統(tǒng)計(jì)工具和算法,可以提高臨床試驗(yàn)設(shè)計(jì)水平,并在臨床試驗(yàn)階段更容易地招募到患者。通過挖掘病人數(shù)據(jù),評估招募患者是否符合試驗(yàn)條件,從而加快臨床試驗(yàn)進(jìn)程,提出更有效的臨床試驗(yàn)設(shè)計(jì)建議,并能找出最合適的臨床試驗(yàn)基地。比如那些擁有大量潛在符合條件的臨床試驗(yàn)患者的試驗(yàn)基地可能是更理想的,或者在試驗(yàn)患者群體的規(guī)模和特征二者之間找到平衡。

  2.2.3臨床實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)的分析

  分析臨床試驗(yàn)數(shù)據(jù)和病人記錄可以確定藥品更多的適應(yīng)癥和發(fā)現(xiàn)副作用。在對臨床試驗(yàn)數(shù)據(jù)和病人記錄進(jìn)行分析后,可以對藥物進(jìn)行重新定位,或者實(shí)現(xiàn)針對其他適應(yīng)癥的營銷。實(shí)時或者近乎實(shí)時地收集不良反應(yīng)報(bào)告可以促進(jìn)藥物警戒(藥物警戒是上市藥品的安全保障體系,對藥物不良反應(yīng)進(jìn)行監(jiān)測、評價和預(yù)防);蛘咴谝恍┣闆r下,臨床實(shí)驗(yàn)暗示出了一些情況但沒有足夠的統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)去證明,現(xiàn)在基于臨床試驗(yàn)大數(shù)據(jù)的分析可以給出證據(jù)。

  2.3基于大數(shù)據(jù)的疾病監(jiān)控防治

  大數(shù)據(jù)的使用可以改善公眾健康監(jiān)控。首先,隨著移動互聯(lián)網(wǎng)現(xiàn)在的不斷發(fā)展,越來越多的用戶開始選擇把業(yè)務(wù)和使用習(xí)慣都轉(zhuǎn)移到了移動端,那么,在基于海量數(shù)據(jù)用戶搜索的社交APP以及LBS等技術(shù)層面,可以建立結(jié)合原有疾病監(jiān)控系統(tǒng)中的流行疾病法定報(bào)告數(shù)據(jù)、流行疾病病例,結(jié)合疾病、環(huán)境數(shù)據(jù),及時發(fā)現(xiàn)并繪制出流行病風(fēng)險地圖。在基于搜索數(shù)據(jù)和LBS數(shù)據(jù)方面,分析不同時空尺度人口流動性、移動模式和參數(shù)進(jìn)一步結(jié)合病原學(xué)、人口統(tǒng)計(jì)學(xué)、地理、氣象和人群移動遷徙、地域之間等因素和信息,建立流行病時空傳播模型,確定流感等流行病在各流行區(qū)域間傳播的時空路線和規(guī)律,得到更加準(zhǔn)確的態(tài)勢評估、預(yù)測。并且,通過醫(yī)療云和大數(shù)據(jù)中心,公共衛(wèi)生部門可以通過覆蓋全國的患者電子病歷數(shù)據(jù)庫,分析疾病的模式和趨勢快速檢測大規(guī)模傳染性疾病進(jìn)行全面的疫情監(jiān)測,并通過集成疾病監(jiān)測和響應(yīng)程序,快速采取措施進(jìn)行響應(yīng)。這基于大數(shù)據(jù)的疾病監(jiān)控防治能使傳染病感染率降低,衛(wèi)生部門可以更快地檢測出新的傳染病和疫情。通過提供準(zhǔn)確和及時的公眾健康咨詢,將會大幅提高公眾健康風(fēng)險意識,同時也將降低傳染病感染風(fēng)險。大數(shù)據(jù)共享在疾病監(jiān)控防治中可以做到以下幾點(diǎn):

  (1)提前確定一定規(guī)模的未知疾病,為疫情控制爭取時間。傳統(tǒng)檢測無法監(jiān)測到任何沒有臨床癥狀的病例的,這些經(jīng)驗(yàn)在醫(yī)院的臨床經(jīng)驗(yàn)中都是空白。但大數(shù)據(jù)可以通過醫(yī)院的共享信息以及搜索監(jiān)控指定地區(qū)的用戶的頻繁搜索關(guān)鍵詞,可以檢測到某個地區(qū)已經(jīng)出現(xiàn)的疫情。比如不明原因的肺炎,某地餐館讓多少人出現(xiàn)嘔吐腹瀉等異常狀況等,然后再通過與疾病控制中心的病毒庫中的病毒分析,尋找吻合的病毒,進(jìn)行比對分析將其找出,為判斷疾病贏取時間。建立大數(shù)據(jù)中心后,疾病預(yù)防可以真正在第一時間內(nèi)去判斷出疫情的病毒源,進(jìn)而為控制爭取時間。疾病監(jiān)控防治的目的是及時制止其傳播的范圍,而大數(shù)據(jù)則是目前唯一的也是最佳的途徑。

  (2)判斷人員流向,控制疫情。在疫情發(fā)生后,雖然國家可以第一時間控制住當(dāng)?shù)匾咔,但是人員流動則是無法控制的。利用大數(shù)據(jù)的監(jiān)控分析就能監(jiān)測到傳染源區(qū)人員的主要流向目的地,疾控中心可以拿出對應(yīng)的醫(yī)療技術(shù)和對應(yīng)的治療藥品以及疫苗來防治,第一時間趕到相應(yīng)地點(diǎn),實(shí)施接種疫苗,這樣一來就減少了盲目的廣撒網(wǎng)式的全面布局情況,通過大數(shù)據(jù)分析的提供人員流動數(shù)據(jù),讓控制疫情在效率上大幅度提升。

  (3)傳播動力學(xué)模型建立。擁有了大數(shù)據(jù)的全面監(jiān)控后,疾控中心也就有了更多的實(shí)踐支持,就可以開始真正從實(shí)踐中建立有關(guān)疫情的復(fù)雜動態(tài)網(wǎng)絡(luò)的傳播動力學(xué)。

  參考文獻(xiàn)

  [1]李國杰,程學(xué)旗.大數(shù)據(jù)研究未來科技及經(jīng)濟(jì)社會發(fā)展的重大戰(zhàn)略領(lǐng)域-大數(shù)據(jù)的研究現(xiàn)狀與科學(xué)思考[J].中國科學(xué)院院刊,2012,27(6):647-657.

  [2]鄭西川,孫宇,于廣軍,等.基于物聯(lián)網(wǎng)的智慧醫(yī)療信息化10大關(guān)鍵技術(shù)研究[J].醫(yī)學(xué)信息學(xué)雜志,2013,(1):10-14.

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