对医疗电子信息大数据应用的分析

庄菲

摘要：随着科学技术的发展，信息技术在各领域的运用越来越广泛。电子病历是信息时代的产物，它作为医院收录的重要信息数据，对于医院的建设与未来发展具有十分重要的作用。本文将探析医疗电子信息大数据的应用，通过大数据分析与预测，帮助医院提升医疗与管理水平，为其发展提供参考，从而尽可能地满足其发展需求。

关键词：医疗电子信息；大数据；信息化

中图分类号：R197.1 文献标识码：A 文章编号：1007-9416（2018）01-0232-01

大数据是一种新型的具有科技前沿属性的计算机模型，近年来，随着医疗设备信息化程度不断提高，大数据在互联网背景下的医疗信息系统中得到了广泛的使用。医疗机构实现了资源的共享，同时也使其管理更加的人性化。电子病历就是医疗电子信息大数据应用的最有利体现。

1 医疗电子信息大数据相关内容综述

1.1 大数据概念

大数据是一种自许多来源搜集而来的庞大数据组，大数据通常都具有实时性，在企业对企业的销售情况下，数据可能来自于社交网络平台、电子商务网站、顾客来访记录等，这些数据都不是顾客关系管理数据库中的常态数据组。大数据与云计算，二者密不可分，大数据实现了对海量数据的收集，而云计算则可以实现对大数据的计算。大数据的作用是提高信息资源的整合力度，在海量数据中提取出最有价值的信息，用于企业与机构日后运作。国际医疗信息学协会对于大数据的定义如下：大数据的数量、类型与复杂性需要新的结构、技术与计算方法，通过管理方法的改进，能够帮助人们从这些数据中获取到更加有价值的隐藏信息与知识。大数据具有五大特性，即多样性、大规模、快速处理、变异性以及不确定性。这些特性都显示出大数据与传统数据间的不同，这也足以凸显出大数据在现代社会中的广泛运用[1]。

1.2 技术

大数据自身具有五大特征，这就意味着其需要设计新的解决与计算方法。云计算是与大数据相匹配的计算机性能，此外并行程序的设计在分布式环境下进行计算的编程模式，极大的提高了数据的计算效率。运用新型的数据库可有效的解决数据延展性与多样化问题。大数据利用新一代技术与结构，实现对数据的高速捕捉，并依托高效的计算方法与分析手段，促使大量的医学电子信息能够服务于医疗活动当中。

1.3 意义

传统的数据收集工作并没有带来更大的效益，繁琐的输入工作与信息检索工作，致使医疗工作人员对于医疗数据的分析工作长期没有得到好的进展。如今，随着计算机与信息技术的发展，大数据的分析与计算体系越来越完善，能够使用的分析方法也越来越多样化，数据不但可以反映出当前医院的管理水平、病人的病例信息，还可以用来创造新的产品，大数据可以发现与了解多种信息间的关系，人们过去认为没有用途的数据信息，如今又能够起到新的作用。通过将现有的医疗电子信息数据转化为可检索数据，并使用强大的计算功能去挖掘我们过去不能发现的联系。此外，医疗电子信息大数据的使用还可以为医疗人员提供病人诊断的相关知识与信息，为临床诊断工作提供科学依据。在大数据背景下，医疗机构建立起全新的学习型医疗保健系统，为患者提供实证基础，帮助病患花更少的钱，获取更加全面的医疗服务。

2 医疗电子信息大数据的有效利用

2.1 在生物医学研究中的使用

在大数据背景下，新一代基因测序技术产生，它可以帮助医疗研究人员更好更快的测定基因序列、转录组与表观基因组，从而实现大规模的基因测定项目。基因测序是一项十分繁琐的工程，其中涉及到大量的数据群组分析与对比工作，在所有基因数据产生以前，研究人员要对数据进行存储、传送等工作，这也使得计算机时常发生卡顿现象。云计算的出现，为大规模基因测定项目提供了可能。云计算中的图形处理单元技术，可以用于分析复杂的基因组学信息，帮助研究人员发现基因间的相互作用[2]。

基因测定项目的研究也为大数据在生物医学中的使用开辟了新的途径，同时为医疗与生命科学等带来了巨大的变化，此外，大数据还可运用于生物工程医药行业、靶向药物生产等，促进学术组织与组学数据公司间的合作。

2.2 在临床诊疗中的使用

医护人员依靠自己的能力为患者进行诊断工作，以实证为基础做出判断。计算机与互联网可以有效的提高医护人员的诊断水平、缩短诊疗时间，并降低诊疗费用。在对患者进行多模式分子测试的过程中，从数据库中调取病案诊疗、病后结果预测与处方副作用的数据，将电子数据与基因档案进行对比，更加清晰的了解基因组合与病症间的关系，如此一来可以有效的防止误判现象的发生，提高就诊效率。

此外，电子信息大数据还可以运用于医疗决策当中，医疗人员通过大数据监测系统时刻关注患者服用药物后的身体状态，使患者在发生过敏症状时能够得到有效的救治。与过敏症状不同的是，大数据也可以根据生理數据及时提出术后感染的警告，并归纳出所有抗菌药物种类与计量等建议。医师在对患者诊断完毕后，可以通过数据库来查找适合患者的药物，如此可以有效的保障信息的准确性，还能够将大量的个体数据进行匹配，通过研发新的工具来了解患者的生活经历与爱好等，这对于医疗人员未来的诊断工作将非常有利。

临床医疗预测是近年来兴起的一项大数据临床使用技术。它是指采用机器学习的方式构建多种变量，对临床数据进行分析与判断。通过这种数据测算的方法，帮助诊断人员推断出未知的信息内容，并利用探索数据间相关性的方式，来分析出患者的治疗结果。通常该技术可以运用到患者的年龄、性别、是否抽烟、是否有心血管疾病等方面的诊断工作中。

大数据在各领域炙手可热，但其本身仍不够完善，无纸化信息时代虽然操作便捷，但信息的保密程度不高，容易受到病毒的干扰，韩安装加密软件及防火墙等还需要花费大量的资金，对此，医疗研究人员应当加强对大数据信息管理的改良及优化，提升系统的安全性，为患者提供更加全面的医疗服务。

3 结语

综上所述，医疗电子信息大数据对于我国生物医学研究与临床治疗都有着十分重要的作用。随着新科学技术、新计算方法的出现，相关人员也应当加大对大数据的研究力度，大幅度提高大数据背景下医院的治疗水平，降低医疗费用。

参考文献

[1]赵鑫.大数据与云计算在医疗系统中的应用[J].科学技术创新，2017，（22）：121-122.

[2]范美玉，陈敏.基于大数据的精准医疗服务体系研究[J].中国医院管理，2016，36（01）：10-11.