大數據應用于智能醫療系統建設

金鑫 張勇

(遼寧省醫療器械檢驗檢測院,遼寧沈陽 110179)

大數據應用于智能醫療系統建設

金鑫 張勇

(遼寧省醫療器械檢驗檢測院,遼寧沈陽 110179)

對大數據實現智能醫療的背景、研究基礎、核心技術進行探討,具體闡述應用情況,包括醫生臨床診斷、遠程監護醫療及加快藥品研發入市等等方面,并對未來發展予以展望。

大數據 智能醫療 個性化服務

1 智能醫療概念

智能醫療是利用先進的網絡、通信、計算機以及數字技術，實現醫療信息的智能化采集、轉換、存儲、傳輸和后處理，及各項醫療業務流程的數字化運作，從而實現患者與醫務人員、醫療機構、醫療設備之間的互動，逐步達到醫療信息化。智能醫療不但能提高醫院及醫療人員的工作效率，減少工作中的差錯，還可以通過遠程醫療、遠程會診等方式來解決醫療資源區域分配不均等問題。

2 何為大數據

就大數據處理而言，Mckillsey Global Institute(MGI)為大數據提供了一個較好的定義[1]：當數據的規模和性能要求成為數據管理分析系統的重要設計和決定因素時，這樣的數據就被稱為大數據。從這個定義我們可以看到，大數據的界定不是簡單地以數據規模為標準，而要考慮數據查詢與分析的復雜程度。因此，數據和大數據之間并沒有一個絕對的分界。隨著數據處理技術的發展，符合大數據定義所需要的數據規模也會隨之提升；同時，不同領域的數據常見規模和可用的數據管理分析系統也會有所不同。因此，大數據在不同領域的規?？梢詮腉B級跨越到PB級。以目前計算機硬件的發展水平看，針對簡單查詢(如關鍵字搜索)，數據量為TB至PB級時可稱為大數據；針對復雜查詢(如數據挖掘)，數據量為GB至TB級時即可稱為大數據。本文僅就大數據技術在醫生臨床診斷、遠程監護醫療及加快藥品研發入市等方面展開論述。

3 具體應用案例

3.1 幫助醫生臨床診斷

大數據的第一個應用是臨床診斷?！斑@首先體現在對病人的數據分析”。精準地分析病人的體征、治療費用和療效數據，可避免過度治療、避免副作用較為明顯的治療。通過進一步比較各種治療措施的效果，醫生可更好地確定臨床最有效、效益最好的治療方法。

其次體現在臨床決策系統。通過將醫生處方和醫療專家庫醫學指導比較，系統可提醒醫生避免出錯，如藥品不良反應、過度使用抗生素等，幫助醫生降低醫療風險?！懊绹囊粋€兒科醫院通過使用臨床決策支持系統，兩個月內減少了40%的藥品不良反應?！盵2]

3.2 實現遠程監護醫療

“大數據的第二個應用是計算機遠程監護?！笔紫?，通過收集數據，醫生可以更好地判斷病人病情。比如，充血性心臟衰竭的治療檢查費用非常高。但是通過大數據分析發現，凡是充血性心臟衰竭的病人，他的頸靜脈會擴張。所以根據頸靜脈擴張的檢查，就能判斷他是不是充血性心臟衰竭。而頸靜脈的檢查，根本就不要成本，摸一下就夠了。而這也是通過大量數據的搜集而總結出來的?！?/p>

其次，通過對數據的收集和分析，可實現計算機遠程監護，對慢性病進行管理。比如，充血性心臟的標志之一是由于保水而增加體重，因此通過遠程監控體重可發現相關疾病，提醒醫生及時采取治療措施，防止急性狀況發生?！坝嬎銠C遠程監護還可以減少病住院時間、減少急診量，提高家庭護理比例和門診醫生預約量?！?/p>

3.3 加快藥品研發入市

“大數據的第三個應用是醫療研發?！边@首先體現在預測建模。通過收集臨床實驗前期和結果的數據，可以評價新藥的安全性、有效性以及潛在的副作用，提高研發效率?！霸瓉?，一般新藥從研發到推向市場的時間大約為13年，使用預測模型至少可以提早3-5年?！?/p>

其次是臨床實驗設計的統計工和算法。通過挖掘病人數據，可以評估和招募患者是否符合試驗條件，并進一步找出最合適的臨床實驗基地，從而加快臨床試驗進程。

4 面臨的挑戰[3]

首先，我們現有的隱私保護和隱私執行的國際標準是基于傳統的告知和許可的條件下，比如cookie，你收集我的信息的時候，要告知我。但是，這樣的模式在大數據環境下就不成立了，因為大數據強調的是二次應用，使用者無法預測將來大數據的使用和功能。在這種情況下，將來的趨勢將不單單依托個人的許可，而是更強調數據使用者的責任，此方面可借鑒美國HIPAA法案。美國的醫療服務行業必須遵守該國政府1996年頒布的《健康保險隱私及責任法案》。該法案制定了一系列安全標準，就保健計劃、供應商以及結算中心如何以電子文件形式來傳送、訪問和存儲受保護的健康信息做出了詳細規定。法案規定在確保私密性的情況下保存患者信息檔案6年，還詳細規定了醫療機構處理患者信息規范，以及違反保密原則，通過電子郵件或未授權網絡注銷患者檔案的處罰方案。

其次，在信息保護上，強調時效性。比如，保險公司只能存儲6年個人健康檔案信息。通過時間上的保護，平衡了大數據的二次應用以及隱私。因此建議，我國衛生主管部門在信息隱私方面，尤其是醫療隱私方面應盡快出臺相關法律法規，指導我們避免在系統建設當中出現的問題。

5 結語

突破大數據的困境有三個要素：一要有制度建設，建成數據資源共享體制與機制；二要有技術支撐，有數據資源繼承與管理工具、互操作標準、數據分析軟件、可視化信息展示等；三，也是最關鍵的，要有人才隊伍，要有承擔分析數據的人，他們集黑客和定量分析員于一身，成為數據科學家。

隨著技術的成熟和人們對健康的關注，智能醫療將迎來高速發展期。智能醫療的發展不但能極大地推動醫療信息化進程，而且還能有效地解決國內醫療資源分布不均等問題，使人們享受更好、更便捷的醫療服務。

[1]倪明選,張黔,譚浩宇,等.智慧醫療-從物聯網到云計算[J],中國科學,2013,43(4)：515-528.

[2]鄔賀銓.大數據價值堪比石油首要應用是智慧醫療[J].金卡工程,2013,8(2)：422.

[3]許德泉,楊慧清.大數據在醫療個性化服務中的應用[J].中國衛生信息管理,2013,10(4)：301-304.

金鑫(1981—),女,漢,檢驗員,工程師,現就職于遼寧省醫療器械檢驗檢測院,從事醫療器械產品檢驗工作。