医疗大数据应用需求分析与平台构建方案思索

龙岩人民医院 福建 龙岩 364000

在时代进步发展背景下,我国社会经济发展之势开始呈现出迅猛的态势,同时也显著提升了国民基本生活水平,与此同时,广大人民群众开始提高了对社会各项工作的要求,而尤为重要的一项内容就是医疗。面对此种情况,我国医疗卫生服务事业革新发展开始逐步推进,以期借此确保广大人民群众对医疗的需求得以充分满足。在医疗事业革新发展过程对大数据技术加以应用,对医疗事业革新发展及医疗服务现代化水平提升等起到的作用十分重要。

一、医疗大数据应用需求分析

(一)临床决策辅助。在临床决策辅助方面应用医疗大据往往会对较多环节有所涉及,如遵照医嘱安全用药这一常见环节,简单诊疗救治方案设想等环节;而通过对影像类非结构化大数据的应用,能够采取同类影像搜索比较等方式、进而为诊断提供辅助作用。在时代进步发展背景下,广大人民群众显著提升了对医疗工作的要求,因而在临床辅助决策中,应用医疗大数据不仅是一种必然趋势,同时也能够实现更加精确的临床决策[1]。

(二)有效支撑诊疗。立足同一病人角度进行分析,在存在不同医疗服务提供方的情况下,也会具有不同的医疗护理方式及效果,并且在治疗过程中的成本方面也会有较大差异化特征存在。而借助医疗大数据应用来对比并研究疗效效果,进而围绕病人特征及疗效等数据进行全面分析,在此基础上围绕多种干预措施的有效性进行比较,能够确保围绕病人的针对性且最佳治疗方法得以获取,使得医疗费用有效减少的同时,为医疗效果提供保障。在实现CER(基于疗效的比较效果研究)这一医疗护理系统的情况下,能够在一定程度上保障过度治疗的可能性逐步减少,同时如果采集更大的数据样本进行分析,极有可能会获取更好的比较效果。

(三)自我健康管理。在医疗服务事业中,对物联网及移动互联网等现代化技术进行积极引入,进而对信息系统加以构建,通过这一系统的利用来持续观测个人健康健康状况,能够帮助医务人员整合个人健康信息提供极大便利,同时也能够以数据为依据、辅助医疗服务过程中的在线远程诊断及治疗,进而有效分析和干预个人健康状况。如,用户在与之签约医院的医疗云平台上、存储个人健康信息,如血压及血糖等,继而借助医院中的专家来监控并分析健康信息,能够将一些专业性的健康管理建议提供给用户,进而为用户自我健康管理的良好实现提供有力参考[2]。

(四)分析及预警疾病危险因素。分析及预警疾病危险因素方面的医疗大数据应用需求、具体体现在以下几方面:第一,在医疗领域中对疾病风险模型进行积极研究,进而对相应的疾病风险评估算法加以设计,在此基础上对这一算法加以利用,围绕个体患病相对风险进行计算。第二,对所采集的健康大数据内内相关危险因素数据加以利用,进而借助比对及关联的方式来分析健康危险因素。第三,从区域及人群的不同为出发点,围绕健康相关危险因素进行评估和遴选,在此基础上,针对健康监测评估图普及知识库等进行构建。第五,在积极分析全基因组测序数据的情况下,确保个体患病风险得以有效明确。

(五)有效检测医院感染的爆发。对人类健康具有严重危害的就是医院感染,而在医院感染逐渐爆发并趋于流行发展的情况,一旦并未对有效控制措施进行积极应用,必然会导致患者及医院面临的损失及痛苦十分严峻[3]。针对于此种情况,通过及早防范、及早发现、及早控制等措施应用,能够确保医院感染爆发的这一危害有效减少,而这一环节就需要对医疗大数据加以应用,在全面分析医院感染数据的情况下,确保针对感染的前瞻预警得以良好实现,同时在干预措施及时性及针对性方面进行不断强化,使得医院感染管理防控能力得到逐步提高,借此为医院患者健康及医院有序发展提供维护作用。

二、平台构建方案

(一)整体构思。在平台具体构建过程中,需要充分结合云计算技术,进而对云平台进行积极构建,确保医疗大数据在采集及处理、计算、应用等方面的需求得以充分满足,整体构思见图一。针对结构化数据及非结构化数据来说,需要借助抽取、整合、结构化处理方式向大数据中心进行汇聚,与此同时借助专业术语及知识库、数据分析模型的应用,逐渐在医疗服务各环节中进行具体引用。

图1 平台建设构想

(二)构建步骤

第一环节,首先,针对业务方面的内容,如医疗决策及疾病确诊等,基于业务分析及数据建模、将临床医疗大数据中心积极建立起来,进而在数据库内存储结构化数据,同时借助结构化的方式来改造非结构化数据。其次,依靠统计分析原理及可视化方式,把通用临床决策积极建立起来,进而为设计并实现系统模型提供支撑作用。最后,把医疗大数据共性元素抽取出来,为具体应用提供便利,同时将已经具有固化知识的临床决策数据库积极引入,以此来辅助平台各项决策制定,确保临床上通用的决策支持系统构建得以良好实现[4]。

第二环节,这一环节主要从临床角度出发,在论证疾病诊断系统的基础上,确保有效设计并实现系统模型构建,之后医疗服务提供过程针对疾病对诊疗方案进行选择的过程中,就可对系统模型加以应用,进而确保有效设计并实现医疗决策及预测系统构建。

第三环节,这一阶段平台构建的具体步骤,应确保复杂病种的识别得以逐步实现,同时围绕不同科室、确保诊断的交叉性得以有效形成,之后借助平台以新数据为依据,将全新决策模型参数积极构建出来。

(三)关键技术。医疗服务领域应用医疗大数据的过程中,还需要解决数据抽取及存储、整合、分析等多方面问题,而要想保证这些数据相关问题得以有效解决,必然需要以相应技术为依托。首先,借助结构化的方式来处理非结构化文档和自然语言。其次,积极整合医疗大数据,在有机整合凌乱及非结构化数据的情况下,确保具备利用价值的数据得以良好实现。同时,在过滤大数据的过程中,应对相应的数据过滤规则进行积极设置,同时针对数据应将统一化检查工作积极开展,有效处理数据中存在的一些无效值及缺失值等信息内容[5]。最后,快速检索大数据并有效处理大数据,这一环节需要对以下基础设施建设内容有所涉及:收集并组织大容量医疗数据、技术引进则以存储及牵引等技术为主、同时要保障高效并发访问数据及快速提取数据等得以良好实现。

结束语

目前我国针对医疗大数据的应用正在逐步探索过程,并且通过实践应用和具体探索可以发现的是,我国医疗机构再医疗大数据利用方面具有十分广阔的进步和发展空间,因此,为确保医疗大数据价值得以最大化发挥,必然需要后续进行深入的探索和优化完善,确保以大数据为支撑、持续推动我国医疗事业发展能够更加现代化,符合时代和人们的需求。