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      醫(yī)療大數(shù)據(jù)

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      醫(yī)療大數(shù)據(jù)

      醫(yī)療大數(shù)據(jù)范文第1篇

      當(dāng)前云計算、物聯(lián)網(wǎng)、移動互聯(lián)網(wǎng)等技術(shù)飛速發(fā)展,數(shù)據(jù)的種類和規(guī)模以前所未有的速度增長,如何管理和利用大數(shù)據(jù)成為當(dāng)前研究的熱點。云計算和大數(shù)據(jù)技術(shù)對數(shù)據(jù)處理及服務(wù)方式產(chǎn)生巨大影響。文章闡述了云計算和大數(shù)據(jù)的內(nèi)涵特征基礎(chǔ),結(jié)合醫(yī)療領(lǐng)域,論述了大數(shù)據(jù)的研究意義及云計算下大數(shù)據(jù)處理方式。闡述了云計算下大數(shù)據(jù)技術(shù)不僅改變了傳統(tǒng)的數(shù)據(jù)管理模式,必將帶來極大的經(jīng)濟與社會價值。

      【關(guān)鍵字】

      云計算;大數(shù)據(jù);醫(yī)療行業(yè)數(shù)據(jù);應(yīng)用研究

      一、前言

      隨著社會的發(fā)展,人們?nèi)粘I钆c工作產(chǎn)生的數(shù)據(jù)量越來越大,人類已經(jīng)步入了大數(shù)據(jù)時代。數(shù)據(jù)變化具有以下趨勢:第一是海量數(shù)據(jù)的需求。數(shù)據(jù)基本是以每年成倍的速度進行增長,數(shù)據(jù)量的需求分析也更細(xì),對它的門檻要求也更低,傳統(tǒng)的數(shù)據(jù)庫無法滿足這種需求。第二是快的需求。數(shù)據(jù)得到的同時,希望有智能的產(chǎn)生,希望能夠直接產(chǎn)生效果。第三現(xiàn)在的開發(fā)者,需求是多樣化的,很多時候關(guān)系型數(shù)據(jù)庫并不是最優(yōu)的解決方案。數(shù)據(jù)的不斷增長,給數(shù)據(jù)存儲、數(shù)據(jù)管理和分析利用帶來了機遇;在這些包括個人信息、消費記錄等的海量數(shù)據(jù)之中,蘊含著許多有價值的信息,能夠為企業(yè)經(jīng)營及管理提供參考。云計算作為這個大數(shù)據(jù)時代的主流技術(shù),對于大數(shù)據(jù)的應(yīng)用管理又有著重要影響。云計算是大數(shù)據(jù)的IT基礎(chǔ),而大數(shù)據(jù)是云計算的一個重要應(yīng)用。

      二、大數(shù)據(jù)的概念與意義

      1、大數(shù)據(jù)的概念

      大數(shù)據(jù),即巨大數(shù)據(jù)量,不能夠通過主流的軟件工具,在適當(dāng)?shù)臅r間內(nèi)收集管理處理及組織起來,使之作為企業(yè)決策的有用信息。大數(shù)據(jù),需要特別的技術(shù),由大規(guī)模并行處理(MPP)數(shù)據(jù)庫、數(shù)據(jù)挖掘網(wǎng)格、分布式文件系統(tǒng)、分布式數(shù)據(jù)庫、云計算平臺、互聯(lián)網(wǎng)和可擴展的存儲系統(tǒng)組成。“大數(shù)據(jù)”,需要更多的決策權(quán)及洞察發(fā)現(xiàn)力及過程地大規(guī)模優(yōu)化能力,應(yīng)對新模式高增長率及信息資產(chǎn)多樣化。大數(shù)據(jù)技術(shù)的戰(zhàn)略意義并不是一個巨大的數(shù)據(jù)信息的掌握,而是因為這些包含了專門的數(shù)據(jù)進行處理。大數(shù)據(jù)的特點可以概括為4個“V”(大量Volume,多樣Va-riety,價值Value,高速Velocity)。首先,龐大的數(shù)據(jù)量。大數(shù)據(jù)的初始測量單元至少為P(1000個T),E(100萬個T)或Z(10億個T);二、數(shù)據(jù)類型豐富。例如,網(wǎng)絡(luò)日志,視頻,圖片,位置信息等。第三,低密度,高商業(yè)價值。第四、快速處理速度。這最后一點是傳統(tǒng)的數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)本質(zhì)上是不同的。大數(shù)據(jù)技術(shù),是一種先進的數(shù)據(jù)分析技術(shù),能夠從各類數(shù)據(jù)快速獲取有價值地信息,它需要新地加工方式,實現(xiàn)更大決策力地海量高增長率及多樣化的信息。

      2、大數(shù)據(jù)的意義

      面對大數(shù)據(jù)直接從所有的數(shù)據(jù)分析,挖掘所需信息。分析數(shù)據(jù)挖掘是混合的有不同來源數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu),要求其對樣品的精度高并且關(guān)注數(shù)據(jù)相關(guān)性地研究。大數(shù)據(jù)為云計算及計算能力提供了解決空間,對于大數(shù)據(jù)存儲挖掘及云計算業(yè)務(wù),大數(shù)據(jù)需要高效節(jié)能的海量云服務(wù)器,并從海量數(shù)據(jù)提取有價值地信息,能夠?qū)φ鹑诹闶蹔蕵芳懊襟w領(lǐng)域帶來革命性的變化。云計算是基礎(chǔ)信息存儲,為數(shù)據(jù)共享和挖掘方法提供有用的工具,通過數(shù)據(jù)的分析和預(yù)測使決策更加準(zhǔn)確。中國擁有龐大地高度復(fù)雜性充滿變化的用戶群體,將成為世界數(shù)據(jù)量最大的國家。探索基于大數(shù)據(jù)的解決方案能夠解決海量數(shù)據(jù)帶來的問題,并使國內(nèi)產(chǎn)業(yè)升級和提高效率。

      三、云計算技術(shù)與大數(shù)據(jù)結(jié)合應(yīng)用

      1、云計算技術(shù)

      云計算,是互聯(lián)網(wǎng)基礎(chǔ)設(shè)施底層的抽象,是互聯(lián)網(wǎng)相關(guān)服務(wù)的使用和交付模式,并提供一個具有擴展性和虛擬性地動態(tài)資源。云計算,將加工程序自動分割成許多較小子程序,通過互聯(lián)網(wǎng)使一個或多個服務(wù)器搜索大量系統(tǒng)的計算和分析的巨大處理能力。最后將計算處理結(jié)果反饋給用戶。云計算,強調(diào)動態(tài)計算能力,大數(shù)據(jù),是靜態(tài)計算的對象。

      2、云計算與大數(shù)據(jù)關(guān)系

      云計算和大數(shù)據(jù)是相輔相成的關(guān)系。云計算提供了大數(shù)據(jù)存儲和操作地一個計算平臺,大數(shù)據(jù)則利用分布式處理方法來應(yīng)用此平臺,云計算與大數(shù)據(jù),前者強調(diào)計算能力,需要處理大量復(fù)雜數(shù)據(jù):包括數(shù)據(jù)獲取、整理、轉(zhuǎn)換、統(tǒng)計。云計算,要用大量數(shù)據(jù)作為運算地基礎(chǔ),兩者是必然趨勢結(jié)合。在具體實際應(yīng)用中,云計算促進了大數(shù)據(jù)的實際應(yīng)用,這種應(yīng)用出現(xiàn)在公共問題領(lǐng)域等。借助云計算、云存儲、數(shù)據(jù)丟失、病毒入侵等問題的優(yōu)勢,保障數(shù)據(jù)安全和爆炸性增長的數(shù)據(jù)為企業(yè)帶來了新的機遇和挑戰(zhàn)。

      四、大數(shù)據(jù)在醫(yī)療行業(yè)應(yīng)用

      1、醫(yī)療行業(yè)數(shù)據(jù)分析

      隨著醫(yī)院信息化的快速發(fā)展,醫(yī)療行業(yè)產(chǎn)生大量的醫(yī)療數(shù)據(jù),如何使這些數(shù)據(jù)提供幫助,即節(jié)約醫(yī)療成本,提高醫(yī)療質(zhì)量,目前,醫(yī)療數(shù)據(jù)的應(yīng)用,還有一些問題,一是醫(yī)療數(shù)據(jù)分散在各個醫(yī)療機構(gòu),二是數(shù)據(jù)利用率很低,醫(yī)院信息系統(tǒng)積累了大量的數(shù)據(jù),但在大多數(shù)情況下僅限于管理層面,很少涉及臨床專業(yè)水平。在面對大量的醫(yī)療數(shù)據(jù)積累的情況下,如果可以進行有效的數(shù)據(jù)分析和數(shù)據(jù)挖掘,可以獲得大量的有價值的信息,可以幫助醫(yī)療和醫(yī)院決策者,從而推動到醫(yī)院提供更好的醫(yī)療服務(wù),提高治療質(zhì)量。大數(shù)據(jù)技術(shù)將在醫(yī)療領(lǐng)域的公共基礎(chǔ)服務(wù)領(lǐng)域應(yīng)用,將能夠幫助醫(yī)院推動醫(yī)療行業(yè)的進步。

      2、大數(shù)據(jù)的應(yīng)用

      由于區(qū)域醫(yī)療信息化及醫(yī)療物聯(lián)網(wǎng)地應(yīng)用,能夠產(chǎn)生大量地數(shù)據(jù):如測試結(jié)果、成本數(shù)據(jù)、傳感器數(shù)據(jù)、基因數(shù)據(jù)和圖像數(shù)據(jù)等,并且還包括大量的在線實時數(shù)據(jù)分析和處理的需求數(shù)據(jù),它們滿足大數(shù)據(jù)4V特征,屬于大數(shù)據(jù)類別。為了創(chuàng)造經(jīng)濟和社會價值,如何有效地管理利用這些海量地醫(yī)療數(shù)據(jù)是醫(yī)療行業(yè)面臨的挑戰(zhàn)。在醫(yī)學(xué)領(lǐng)域中大數(shù)據(jù)技術(shù)的應(yīng)用前景廣泛。主要包括以下幾個方面:

      (1)臨床決策支持系統(tǒng)

      將大數(shù)據(jù)技術(shù)應(yīng)用于臨床決策支持系統(tǒng),能使系統(tǒng)更加智能化。由于大數(shù)據(jù)分析技術(shù)的非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)的強大的分析能力。例如:在醫(yī)學(xué)文獻數(shù)據(jù)庫通過數(shù)據(jù)挖掘,為醫(yī)師提出更合理的診斷及治療意見,提醒醫(yī)生對于預(yù)防潛在的錯誤,例如由于藥品不良反應(yīng)等,通過采用圖像分析與識別技術(shù),對醫(yī)學(xué)圖像數(shù)據(jù)進行識別并提高診斷和治療的質(zhì)量。

      (2)個性化地醫(yī)療系統(tǒng)

      通過對患者進行如基因組數(shù)據(jù)分析的個性化醫(yī)療大型數(shù)據(jù)。綜合分析患者的特點及療效數(shù)據(jù)及對患者進行基因測序的調(diào)查,對某一疾病患者的藥物特殊性和敏感性的反應(yīng)關(guān)系,及在治療過程中的特殊性進行靶向治療。

      (3)監(jiān)測與預(yù)報流行病

      在中國疾病預(yù)防控制中心,建設(shè)突發(fā)公共衛(wèi)生事件和國家傳染病網(wǎng)絡(luò)報告系統(tǒng)已投入運行,每年存儲的病例報告和信息有600多萬左右,覆蓋了全國所有縣疾病控制機構(gòu)信息的年度報告。通過大數(shù)據(jù)技術(shù)報告海量數(shù)據(jù)可以進行綜合性地分析及檢測,對于通過綜合疾病監(jiān)測及反應(yīng)程序,準(zhǔn)確預(yù)測傳播時間和路徑,方便采取有效措施,減少傳染病的患病率。流感的準(zhǔn)確預(yù)測是利用大數(shù)據(jù)技術(shù)成功案例。谷歌公司對流感準(zhǔn)確預(yù)測的成功案例是大數(shù)據(jù)技術(shù)的應(yīng)用。谷歌公司把美國最常使用的搜索條目。與流感疫情在美國疾病預(yù)防控制中心的數(shù)據(jù)相比,確診了是否感染流感。人們通過使用特定的如“咳嗽和發(fā)熱藥”搜索詞,便獲得流感治療的互聯(lián)網(wǎng)信息,建立了特定的搜索條件和時間空間與流感之間聯(lián)系。比美國疾病控制和預(yù)防中心的數(shù)據(jù)提前一周。檢測流感傳播路徑,他們的判斷很及時。近年來,醫(yī)療行業(yè)面臨著海量數(shù)據(jù)和非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)的挑戰(zhàn),許多國家都在積極推動醫(yī)療信息化的發(fā)展。因此,大數(shù)據(jù)技術(shù)在醫(yī)學(xué)領(lǐng)域的應(yīng)用前景十分廣闊。

      五、結(jié)束語

      大數(shù)據(jù)技術(shù)在醫(yī)療領(lǐng)域的大規(guī)模應(yīng)用尚不完全成熟,但隨著高速網(wǎng)絡(luò)、云計算中心等基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)日趨完善和大數(shù)據(jù)技術(shù)的發(fā)展,醫(yī)學(xué)領(lǐng)域發(fā)展的趨勢,將是推動大數(shù)據(jù)技術(shù)的個性化、創(chuàng)新化,便利化醫(yī)療。云計算、移動互聯(lián)網(wǎng)和物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)的快速發(fā)展,全球范圍內(nèi)數(shù)據(jù)增長規(guī)模越來越大,大數(shù)據(jù)將被應(yīng)用到各行各業(yè),不僅改變了傳統(tǒng)的數(shù)據(jù)管理模式,帶來了新的思維、業(yè)務(wù)轉(zhuǎn)型和管理創(chuàng)新,提高企業(yè)和公共部門的生產(chǎn)力和競爭力,也會帶來巨大的經(jīng)濟和社會價值。大數(shù)據(jù)已成為新發(fā)明和新服務(wù)的來源,是社會新的財富。

      作者:郭群 單位:遼寧對外經(jīng)貿(mào)學(xué)院信息管理系

      參考文獻:

      [1]張德豐.大數(shù)據(jù)走向云計算[M].北京:人民郵電出版社.2014.4.1.

      醫(yī)療大數(shù)據(jù)范文第2篇

      關(guān)鍵詞:大數(shù)據(jù);醫(yī)療;大數(shù)據(jù)挖掘

      引言

      隨著信息時代的不斷發(fā)展,海量的數(shù)據(jù)被產(chǎn)生出來。在人們的日常生活中,方方面面都可能產(chǎn)生數(shù)據(jù)。這些數(shù)據(jù)反應(yīng)了社會規(guī)律和自然規(guī)律,被認(rèn)為是一筆重要的戰(zhàn)略資源,與自然資源等可以相提并論。有統(tǒng)計顯示,一般的醫(yī)療機構(gòu)每年會產(chǎn)生1TB到20TB的數(shù)據(jù),一些大醫(yī)院甚至可以產(chǎn)生300TB到1PB的數(shù)據(jù)。隨著技術(shù)的不斷進步,人們處理數(shù)據(jù)的能力和技術(shù)也不斷增強。從前,人們只能看著這些寶貴的數(shù)據(jù)白白丟失;現(xiàn)在,這些數(shù)據(jù)有望被運用到智慧醫(yī)療方面,即讓患者就醫(yī)更方便、疾病診斷更加高效,以及醫(yī)療信息更加準(zhǔn)確。

      一、大數(shù)據(jù)概述

      (一)大數(shù)據(jù)的定義

      隨著智能手機、平板電腦、移動互聯(lián)網(wǎng)、物聯(lián)網(wǎng)等各式各樣傳感器的涌現(xiàn),數(shù)據(jù)源呈現(xiàn)指數(shù)級增長,信息數(shù)量迅速擴大。從這些海量數(shù)據(jù)中提取有用信息并加以利用,已經(jīng)成為戰(zhàn)略性發(fā)展和要求。大數(shù)據(jù)可以通過在海量數(shù)據(jù)中提取的有用信息,挖掘新的認(rèn)知,創(chuàng)造新的價值,從而改變市場關(guān)系和組織機構(gòu)。

      關(guān)于大數(shù)據(jù)的定義,目前學(xué)術(shù)界仍然沒有獲得統(tǒng)一共識。一般認(rèn)為,大數(shù)據(jù)指的是巨量數(shù)據(jù)結(jié)合,是指無法在一定時間范圍內(nèi)用常規(guī)軟件工具和軟件進行捕捉、管理和處理的數(shù)據(jù)集合,是需要更強的決策力、洞察發(fā)現(xiàn)能力才能加以挖掘和應(yīng)用的數(shù)據(jù)。大數(shù)據(jù)不是單純的海量數(shù)據(jù),而是大量種類繁多、價值密度低、處理速度要求快和實效性要求高的數(shù)據(jù)的集合。目前,大數(shù)據(jù)在互聯(lián)網(wǎng)、金融、農(nóng)業(yè)等領(lǐng)域都有廣泛的應(yīng)用。

      (二)大數(shù)據(jù)的特征

      通常,用4個V(即Volume, Variety, Value, Velocity)來概括。

      一是體積巨大。截止到目前,人類生產(chǎn)的所有印刷材料的數(shù)據(jù)量是300PB,大企業(yè)一年生產(chǎn)出的數(shù)據(jù)量大多處于TB量級。

      二是數(shù)據(jù)種類繁多。對此,人們把這些數(shù)據(jù)分為結(jié)構(gòu)化稻鶯頭墻峁夠數(shù)據(jù)。結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)多以文本為主,非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)則包括音頻、視頻、地理位置信息等。這些數(shù)據(jù)為數(shù)據(jù)的挖掘處理能力提出了更高要求。

      三是價值密度低。在大量不斷生產(chǎn)的數(shù)據(jù)流中,只有極少數(shù)的數(shù)據(jù)是有價值的,如何在海量數(shù)據(jù)中挖掘真正有用的數(shù)據(jù),進行數(shù)據(jù)“提純”成為大數(shù)據(jù)工作者研究的重點。

      四是處理速度快。據(jù)統(tǒng)計,預(yù)計到2020年,全球數(shù)據(jù)使用量將達(dá)到35.2ZB。在如此海量的數(shù)據(jù)面前,各國政府及企業(yè)能否加快處理數(shù)據(jù)的效率,將成為成敗的關(guān)鍵。

      (三)大數(shù)據(jù)的意義

      大數(shù)據(jù)最重要的意義是預(yù)測。比如,商業(yè)公司對消費者日常的購買行為和使用商品習(xí)慣進行匯總和分析,了解到消費者的需求,從而改進已有商品并適時推出新的、消費者很可能會滿意的商品。知名互聯(lián)網(wǎng)公司谷歌對其用戶每天頻繁搜索的詞匯進行數(shù)據(jù)挖掘,從而進行相關(guān)的廣告推廣和商業(yè)研究。

      由于大數(shù)據(jù)的處理迫在眉睫,近年來各國政府和全球?qū)W術(shù)界都掀起了一場大數(shù)據(jù)技術(shù)的革命,都在積極研究大數(shù)據(jù)的挖掘技術(shù)和分析手段。很多國家都把大數(shù)據(jù)技術(shù)研究上升到了國家戰(zhàn)略高度,提出了一系列的大數(shù)據(jù)技術(shù)研發(fā)計劃,從而推動政府機構(gòu)、學(xué)術(shù)界、相關(guān)行業(yè)和各類企業(yè)對大數(shù)據(jù)技術(shù)進行探索和研究。

      可以說大數(shù)據(jù)是一種寶貴的戰(zhàn)略資源,其潛在價值和增長速度正在改變著人類的工作、生活和思維方式??梢韵胍姡谖磥?,各行各業(yè)都會積極擁抱大數(shù)據(jù),積極探索數(shù)據(jù)挖掘和分析的新技術(shù)、新方法,從而更好地利用大數(shù)據(jù)。當(dāng)然,大數(shù)據(jù)并不能主宰一切。大數(shù)據(jù)雖然能夠發(fā)現(xiàn)“是什么”,卻不能說明“為什么”;大數(shù)據(jù)提供的是一些描述性的信息,而創(chuàng)新還是要人類自己來實現(xiàn)。

      二、大數(shù)據(jù)對醫(yī)學(xué)研究的影響

      (一)大數(shù)據(jù)改變醫(yī)學(xué)診斷手段

      大數(shù)據(jù)分析為許多醫(yī)學(xué)難題的解決提供了新途徑,改變了一些疾病診斷方式。大數(shù)據(jù)可以挖掘出大量以往的相似疾病案例,通過分析這些診斷數(shù)據(jù),對疑難雜癥進行快速判別。如,在心臟病的診斷過程中,首先采集心臟數(shù)據(jù)并轉(zhuǎn)化為心臟圖譜,然后根據(jù)圖譜進行建模,模型中的變量包括壓力、張力、僵硬度等,最后根據(jù)這個模型分析心臟疾病病情,并作出相應(yīng)的診療方案。此外,還可以利用圖像處理技術(shù),將心臟數(shù)據(jù)建模成為一個虛擬實體,通過設(shè)置不同的參數(shù),模擬觀察各類手術(shù)或者藥物對心臟機能造成的影響,從而在診療之前就對診療后心臟疾病可能的走勢做出預(yù)測,為獲取疾病診治方法提供了手段。

      (二)大數(shù)據(jù)可預(yù)測病情的擴散趨勢

      當(dāng)流行病發(fā)生時,可以對疾病已有的擴散趨勢和感染人數(shù)進行建模,對每一個時間節(jié)點的數(shù)據(jù)進行分析處理,從而對流行病進行統(tǒng)計研究,預(yù)測病情的擴散趨勢,為疾病防治提供參考。同時,當(dāng)下一次疫情發(fā)生時,可以調(diào)出往年數(shù)據(jù)進行分析,了解規(guī)律,從而有望抑制病情的進一步擴張。

      (三)大數(shù)據(jù)有望決定現(xiàn)代醫(yī)藥學(xué)研究成敗的關(guān)鍵

      當(dāng)前在我國,優(yōu)質(zhì)醫(yī)療資源有限,患者往往需要爭搶醫(yī)療資源,才能獲得一個寶貴的治療機會。然而,患者個體差異巨大,疾病種類繁多,且仍然有很多現(xiàn)代醫(yī)療技術(shù)無法解釋和治療的疑難雜癥,使得診斷很難標(biāo)準(zhǔn)化和自動化。同時,醫(yī)生在治療時,治療手段和方法、治療進度等并不公開透明,缺少病人的主動參與。此外,醫(yī)生工作強度大,醫(yī)療資源不足,誤診漏診現(xiàn)象時有發(fā)生,使得醫(yī)患矛盾不斷加劇,醫(yī)患關(guān)系已經(jīng)在近年來成為了一個社會問題。大數(shù)據(jù)醫(yī)療則可以使患者主動參與到醫(yī)療過程中。醫(yī)生可以在海量數(shù)據(jù)中找到病人的既往病史、體質(zhì)特征、健康數(shù)據(jù)等資料作為輔助,從而更好更快地為病人做出準(zhǔn)確的判斷。

      此外,以往醫(yī)院的醫(yī)療數(shù)據(jù)都是獨立的,病人若首次在某家醫(yī)院就診,醫(yī)生還需要花費時間和精力了解病人的既往病史,既降低了診治效率,也增加了病人就醫(yī)的時間成本。大數(shù)據(jù)使得醫(yī)院之間互通數(shù)據(jù)成為了可能,可避免患者在多個不同的醫(yī)院之間進行重復(fù)診治而付出高昂的醫(yī)療費用。大數(shù)據(jù)醫(yī)療有望構(gòu)建一個以患者為中心的個性化平臺,為患者提供疾病治療、疾病管理、掛號預(yù)約、健康數(shù)據(jù)查詢等多方面的服務(wù),充分尊重患者的價值觀和需求,協(xié)調(diào)不同專業(yè)的醫(yī)療服務(wù)??梢哉f,大數(shù)據(jù)有望帶來醫(yī)學(xué)研究、臨床決策、疾病管理、醫(yī)療衛(wèi)生決策等方面的改變甚至革新,從而帶來整個醫(yī)療模式的轉(zhuǎn)變。

      三、大數(shù)據(jù)在醫(yī)療行業(yè)的應(yīng)用

      (一)疾病預(yù)防

      大數(shù)據(jù)可以幫助研究者比之前任何時候都更了解健康影響因素。有統(tǒng)計顯示,大約只有10%到15%的健康影響因素已經(jīng)被現(xiàn)代醫(yī)學(xué)確定,而剩下的85%到90%的影響因素,包括基因、健康行為、自然和社會環(huán)境均未被確定。利用大數(shù)據(jù),研究者可以將患者的家族病史、醫(yī)療記錄等與平日的生活習(xí)慣、飲食習(xí)慣、收入、教育等方面聯(lián)系起來,通過對海量的數(shù)據(jù)進行分析比對,研究這些健康影響因素相互之間的關(guān)聯(lián)。通過對不同區(qū)域、不同年齡的人群進行評選,篩選健康相關(guān)危險因素,并制作健康監(jiān)測評估圖譜數(shù)據(jù)庫和知識庫,提出有針對性的疾病預(yù)防計劃,以促進居民健康水平的提高,降低患病風(fēng)險。這樣一來,大數(shù)據(jù)可以顯著提高醫(yī)療和健康服務(wù),且對不同的人群提供不同的干預(yù)措施和針對性的解決方案。

      大數(shù)據(jù)還可以整合和分析公共衛(wèi)生數(shù)據(jù),提高疾病預(yù)報能力,加強對疾病的監(jiān)測。例如,Asthmapolis公司為哮喘患者研發(fā)了一種追蹤器,記錄患者吸入器的使用,并⑹據(jù)傳輸?shù)街醒霐?shù)據(jù)庫進行分析,用來了解個人患者的疾病進程和使用習(xí)慣。將這些數(shù)據(jù)與疾病預(yù)防中心的哮喘危險因素數(shù)據(jù)結(jié)合,能夠有助于醫(yī)生為患者制定更加個性化的預(yù)防、治療計劃。

      (二)臨床應(yīng)用

      在醫(yī)學(xué)臨床方面,大數(shù)據(jù)有著廣泛的應(yīng)用天地,包括相對療效研究、醫(yī)療資料的透明化、病人病歷的進階分析、藥物副作用分析和遠(yuǎn)距離監(jiān)測病患。

      1.相對療效研究

      信息時代使得電子病歷的普及成為可能。目前,電子病歷結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)已逐漸成熟,通過大數(shù)據(jù)分析海量的醫(yī)療數(shù)據(jù),比較分析不同的干預(yù)措施的有效性。這為臨床治療決策提供了非常有用的參考信息。在醫(yī)療護理系統(tǒng)中利用大數(shù)據(jù)實現(xiàn)相對療效研究,將大大提高疾病診療的效率,減少過度治療以及治療不足。

      2.醫(yī)療資料的透明化

      大數(shù)據(jù)分析可以對不同醫(yī)院的治療費用、治療質(zhì)量與績效進行評估和比對,并快速呈現(xiàn)出來,讓患者一目了然。此外,大數(shù)據(jù)有望精簡業(yè)務(wù)流程,從而降低成本,提高醫(yī)療護理質(zhì)量并給患者帶來更好的就診體驗。

      3.患者病歷的進階分析

      目前,電子病歷系統(tǒng)包括三部分?jǐn)?shù)據(jù),即電子病例數(shù)據(jù)、醫(yī)學(xué)檢驗數(shù)據(jù)和醫(yī)學(xué)影像數(shù)據(jù)。電子病歷是病人自述病癥、醫(yī)生記錄產(chǎn)生的以文字標(biāo)書為主體的數(shù)據(jù),是一種非結(jié)構(gòu)化的數(shù)據(jù)。醫(yī)學(xué)檢驗數(shù)據(jù)來自于醫(yī)學(xué)檢驗設(shè)備,主要包括各種數(shù)據(jù),具有標(biāo)準(zhǔn)性和規(guī)范性的特點,是一種結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)。醫(yī)學(xué)影像數(shù)據(jù)則包括X光片、B超影像等來自醫(yī)學(xué)影像設(shè)備的數(shù)據(jù),由于這些數(shù)據(jù)以圖像為主,因此是一種非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)。構(gòu)建電子病歷系統(tǒng),可以全面掌握患者的病情演進情況。大數(shù)據(jù)可以對海量的患者病歷和檔案進行進階分析,確定哪些人是某類疾病的高危感染人群,并按照不同患者的既往病史為其提供不同的治療模式和不同的預(yù)防性保健方案,才能達(dá)到最佳治療效果。

      4.藥物副作用分析

      在臨床用藥的過程中,藥物使用可能會引起患者的不良反應(yīng)。這種不良反應(yīng)會導(dǎo)致藥物不能發(fā)揮原本的作用,治療效果減弱,嚴(yán)重時甚至導(dǎo)致患者死亡,同時不合理的用藥也可能大大集中患者的經(jīng)濟負(fù)擔(dān)。來自美國的統(tǒng)計顯示,每年美國有70度萬人因為藥物副作用受到傷害或者死亡。通過對產(chǎn)生藥物副作用的患者病情進行分析,挖掘出不同藥物的副作用可能產(chǎn)生的情況,從而提高患者疾病的治療質(zhì)量,指導(dǎo)臨床用藥,減少藥物副作用或不當(dāng)用藥對患者的傷害,并指導(dǎo)新藥研發(fā)。

      5.遠(yuǎn)距離監(jiān)測病患

      隨著傳感器的進步和物聯(lián)網(wǎng)的發(fā)展,大量可穿戴設(shè)備、各類App等出現(xiàn),能夠?qū)崟r獲取病人的健康信息。許多高血壓、心臟病、糖尿病患者在家中測量的血壓、心率、體重、血氧、吐氣流量等健康指標(biāo)和數(shù)據(jù)都可以傳回醫(yī)院或健康管理中心,給醫(yī)療人員提供診斷參考,便于給患者提供飲食和生活建議。

      (三)互聯(lián)網(wǎng)醫(yī)療

      互聯(lián)網(wǎng)的發(fā)展與大數(shù)據(jù)技術(shù)的進步使得在線醫(yī)療成為了可能。在互聯(lián)網(wǎng)醫(yī)療網(wǎng)站上,患者提供病癥相關(guān)數(shù)據(jù),醫(yī)生根據(jù)這些病癥數(shù)據(jù),對患者的病癥情況進行初步判斷。該方法能夠在一定程度上環(huán)節(jié)醫(yī)療資源不足和分布不均的情況,但是無法從根本上解決這一難題。由于常常有非專業(yè)人員給出診斷答案以及缺乏詳盡的病理數(shù)據(jù),通過互聯(lián)網(wǎng)醫(yī)療網(wǎng)站很難得到準(zhǔn)確的醫(yī)療治療。此外,網(wǎng)絡(luò)藥房也在近年來逐漸興起。通過網(wǎng)絡(luò)藥房,患者可以購買非處方藥,或是提供醫(yī)生的處方購買處方藥,等待藥品送貨上門的。這種方式減少了患者去藥房或者醫(yī)院的時間成本,有一定的發(fā)展空間。

      四、大數(shù)據(jù)在醫(yī)療領(lǐng)域應(yīng)用的幾個關(guān)鍵問題

      將大數(shù)據(jù)全面應(yīng)用于醫(yī)療領(lǐng)域中,構(gòu)建醫(yī)療大數(shù)據(jù)系統(tǒng),除了國家政府從政策層面鼓勵支持和加強引導(dǎo)之外,各級政府及醫(yī)院等相關(guān)機構(gòu)也需要行動起來,積極迎接大數(shù)據(jù)。

      (一)推廣電子病歷,實現(xiàn)數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)化采集

      各級政府應(yīng)鼓勵醫(yī)院使用電子病歷。在使用電子病歷的醫(yī)院中對醫(yī)生作出一些規(guī)范性的要求,使電子病歷記錄規(guī)范。此外,醫(yī)學(xué)檢驗數(shù)據(jù)和影像檢驗數(shù)據(jù)的采集和存儲也需要規(guī)范,同事要建立統(tǒng)一的數(shù)據(jù)庫存儲系統(tǒng)來分門別類的存儲這些信息。在推廣電子病歷和構(gòu)建醫(yī)療大數(shù)據(jù)系統(tǒng)中,數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)化十分重要,是技術(shù)實現(xiàn)的關(guān)鍵問題。

      (二)確保數(shù)據(jù)庫的安全性

      病歷是患者的個人隱私。將這些隱私信息被轉(zhuǎn)移到線上時,應(yīng)該注意數(shù)據(jù)庫的安全性,保障患者的個人隱私。技術(shù)部門要持續(xù)更新病毒庫,定時對數(shù)據(jù)庫系統(tǒng)進行查漏補缺,同時不斷攻克技術(shù)難關(guān),加強數(shù)據(jù)庫的安全性,確?;颊唠[私信息得到保障。

      (三)大數(shù)據(jù)挖掘分析方法

      要想真正將大數(shù)據(jù)為己所用,適當(dāng)?shù)拇髷?shù)據(jù)挖掘分析方法必不可少。大數(shù)據(jù)挖掘的核心內(nèi)容是數(shù)據(jù)的特征與屬性提取,并依據(jù)特征和屬性進行分類。在此基礎(chǔ)上,對不同屬性的數(shù)據(jù)類型進行關(guān)聯(lián)分析,從而獲得有價值的信息。目前,大數(shù)據(jù)挖掘分析方法包括分類、估計、預(yù)測、聚變等。大數(shù)據(jù)相關(guān)從業(yè)人員有必要不斷學(xué)習(xí)理論知識,同時在實踐中積累大數(shù)據(jù)挖掘分析經(jīng)驗,從而提高大數(shù)據(jù)分析能力。

      五、結(jié)語

      大數(shù)據(jù)分析是當(dāng)前計算機科學(xué)與技術(shù)領(lǐng)域的熱點。各個領(lǐng)域都認(rèn)識到了大數(shù)據(jù)可能帶來的好處,獲得大數(shù)據(jù)并挖掘其中有價值的信息對于領(lǐng)域發(fā)展十分重要,也是未來科學(xué)發(fā)展的必然方向。在醫(yī)療領(lǐng)域,大數(shù)據(jù)有著廣泛的應(yīng)用空間,可以用在包括疾病預(yù)防、臨床應(yīng)用、互聯(lián)網(wǎng)醫(yī)療等方面??梢哉f,醫(yī)療大數(shù)據(jù)是未來醫(yī)療領(lǐng)域的發(fā)展趨勢。目前,在醫(yī)療行業(yè)應(yīng)用大數(shù)據(jù)方面,我國還處于初級階段,政府、醫(yī)院及數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)人員需要共同努力,才能讓大數(shù)據(jù)在醫(yī)療領(lǐng)域發(fā)揮作用。

      參考文獻:

      [1]鄒北驥.大數(shù)據(jù)分析及其在醫(yī)療領(lǐng)域中的應(yīng)用[J].計算機教育.2014(7):25-27

      [2]周光華,辛英,張雅潔,胡婷,李岳峰.醫(yī)療衛(wèi)生領(lǐng)域大數(shù)據(jù)應(yīng)用探討[J].中國衛(wèi)生信息管理雜志.2013(4):74-76

      醫(yī)療大數(shù)據(jù)范文第3篇

      巧合的是,當(dāng)天有媒體報道了我國30省份至少有275位艾滋病感染者個人信息遭泄露的事件。犯罪分子在詐騙電話中能準(zhǔn)確地描述出病患的個人信息,包括真實姓名、身份證號、聯(lián)系方式、戶籍信息、確診時間、隨訪的醫(yī)院或區(qū)縣疾控等等,并謊稱能為病患辦理補助而需要收取不菲的手續(xù)費。中國疾病預(yù)防控制中心相關(guān)負(fù)責(zé)人于7月17日表示,國家艾滋病感染者相關(guān)信息系統(tǒng)被列為國家網(wǎng)絡(luò)信息重點安全保護對象,目前已經(jīng)報案,將積極配合公安部門盡快破案。此事還引起了世界衛(wèi)生組織駐華代表處和聯(lián)合國艾滋病聯(lián)合規(guī)劃署駐華代表處的關(guān)注。7月18日,兩家代表處聯(lián)合發(fā)表聲明,強調(diào)“加強現(xiàn)有系統(tǒng)以杜絕類似信息入侵事件再次發(fā)生,至關(guān)重要”。

      國家對于健康醫(yī)療大數(shù)據(jù)的安全十分重視,據(jù)統(tǒng)計,《意見》中,“安全”這個詞出現(xiàn)了33次。而此次疑似真實發(fā)生的醫(yī)療數(shù)據(jù)安全事件,成為“安全是核心基礎(chǔ)”的最佳注腳。

      他山之石,可以攻玉

      ――英國健康醫(yī)療數(shù)據(jù)安全的審查和建議

      不止我們,許多其他國家也發(fā)生了一系列事件,向全世界宣告了他們對健康醫(yī)療數(shù)據(jù)安全的關(guān)切。在英國,國家醫(yī)療服務(wù)體系(National Health Service, NHS)于2016年7月6日做出停止care.data健康醫(yī)療大數(shù)據(jù)平臺的決定中,“安全”即是重要原因之一。

      在很大程度上,NHS決定關(guān)閉care.data,是基于7月6日的兩份評估報告。第一份報告《安全的數(shù)據(jù),安全的醫(yī)療》(“Safe Data, Safe Care”)由英國醫(yī)療質(zhì)量委員會(Care Quality Commission,CQC)。醫(yī)療質(zhì)量委員會是英格蘭健康和社會醫(yī)療的獨立監(jiān)管機構(gòu),其職責(zé)是監(jiān)控、檢查和評價醫(yī)療服務(wù),促進醫(yī)療服務(wù)符合標(biāo)準(zhǔn)規(guī)范以保證其質(zhì)量和安全。作為獨立第三方,CQC經(jīng)常地區(qū)、國家級的健康和社會醫(yī)療質(zhì)量報告。2015年9月,受英國衛(wèi)生大臣委托,CQC對NHS處理病人敏感數(shù)據(jù)過程的安全現(xiàn)狀進行審查,并提出改進數(shù)據(jù)安全的建議。

      第二份報告《對數(shù)據(jù)安全、同意和選擇退出的審查》(“Review of Data Security, Consent and Opt-Outs”)是由英國“國家健康和醫(yī)療數(shù)據(jù)守護者”(National Data Guardian for Health and Care, NDG)。2015年9月,英國衛(wèi)生大臣也委托其與CQC緊密合作,共同提出新的數(shù)據(jù)安全標(biāo)準(zhǔn)、測評數(shù)據(jù)安全合規(guī)的新方法,以及獲取同意共享數(shù)據(jù)的新模式。在英國,NDG由衛(wèi)生大臣任命,其主要職責(zé)是確保公眾能夠信任醫(yī)療健康系統(tǒng)將保護個人信息,以及個人信息將被用于提高健康醫(yī)療水平。

      CQC和NDG在對533起數(shù)據(jù)安全事故調(diào)查后發(fā)現(xiàn),大多數(shù)事故與紙質(zhì)的醫(yī)療記錄相關(guān),且80%到90%的數(shù)據(jù)安全事故是因為工作人員的習(xí)慣無意之中引起的,比如點擊了不安全的鏈接、丟失了存儲數(shù)據(jù)的介質(zhì)等。但是隨著醫(yī)療信息系統(tǒng)的普及、數(shù)據(jù)的逐步集中化及對公眾開放訪問入口,如果不提升安全防護水平,更嚴(yán)重、更大規(guī)模數(shù)據(jù)泄露的風(fēng)險將會增加。綜合CQC和NDG的報告,英國NHS數(shù)據(jù)安全工作中存在以下問題:

      首先,雖然很多機構(gòu)都建立了數(shù)據(jù)安全方面的策略與規(guī)程,但并沒有在日常工作中得到有效實施,很多機構(gòu)只依賴策略和規(guī)程,而不是通過檢測驗證系統(tǒng)是否足夠安全,也未要求其供應(yīng)商也遵循同樣的管理措施。

      其次,NHS的絕大部分工作人員認(rèn)可數(shù)據(jù)安全的重要性,但是培訓(xùn)質(zhì)量參差不齊,有些機構(gòu)培訓(xùn)覆蓋面不夠,未涉及合同商、數(shù)據(jù)共享方、臨時員工等,有些機構(gòu)未將安全事故經(jīng)驗作為培訓(xùn)內(nèi)容的重要參考。

      再次,機構(gòu)往往不清楚如何從目前存在的大量安全標(biāo)準(zhǔn)中選取合適的參考,許多機構(gòu)很少去學(xué)習(xí)其他機構(gòu)保護數(shù)據(jù)安全的做法,也很少請外部第三方機構(gòu)做專業(yè)的安全測評。

      針對上述問題,CQC和NDG提出的建議簡要概括如下:第一,每個機構(gòu)的領(lǐng)導(dǎo)應(yīng)該明確數(shù)據(jù)安全的責(zé)任人和其職責(zé),類似于組織醫(yī)療事務(wù)和財務(wù)的管理和問責(zé)制度,包括建立有效的內(nèi)審機制,必要時進行外審以驗證安全措施有效性,對惡意類數(shù)據(jù)安全事件進行嚴(yán)厲處罰等;第二,所有的工作人員應(yīng)該獲得足夠的資源,包括正確的信息、工具、培訓(xùn)等,以便于他們履行數(shù)據(jù)安全處理和共享的職責(zé);第三,IT系統(tǒng)和所有的安全協(xié)議都應(yīng)該按照實際的病人治療過程和一線工作人員的需求進行設(shè)計;第四,應(yīng)該按照新的數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)要求設(shè)計自評估系統(tǒng),并選取優(yōu)秀的案例供其他機構(gòu)進行同步學(xué)習(xí);第五,NHS應(yīng)該修改通用財務(wù)合同模板,確保各機構(gòu)能夠落實數(shù)據(jù)安全標(biāo)準(zhǔn),地方機構(gòu)和供應(yīng)商簽署的合同也應(yīng)有相應(yīng)的條款,當(dāng)供應(yīng)商無法滿足安全要求時不應(yīng)與其續(xù)簽合同。

      雖然NHS以及care.data計劃在數(shù)據(jù)安全管理方面受到詬病,但從以上審查結(jié)果中不難看出,英國作為健康和醫(yī)療大數(shù)據(jù)集中應(yīng)用的先行者,已經(jīng)在數(shù)據(jù)安全方面做了很多有價值的工作,比如配套的法律法規(guī)、標(biāo)準(zhǔn)規(guī)范,任命了專門的數(shù)據(jù)保護官員,建立了獨立的監(jiān)管和審計機構(gòu),建立了數(shù)據(jù)安全風(fēng)險管理的信息系統(tǒng)等。

      但是,由于健康和醫(yī)療數(shù)據(jù)的高度敏感性,對其進行集中存儲和管理后,一方面會引起惡意人員的高度關(guān)注,另一方面一旦發(fā)生數(shù)據(jù)泄露其影響面非常廣,對于每個病人來說其后果很難挽回;因此,健康醫(yī)療數(shù)據(jù)的安全工作可謂難上加難,即便英國具備一定的基礎(chǔ),其數(shù)據(jù)安全治理也未在一開始取得理想的效果,但從近期頻繁的安全審查中可以看出,英國政府建立的數(shù)據(jù)安全監(jiān)督機構(gòu)、數(shù)據(jù)保護官等正在發(fā)揮積極作用,正視已出現(xiàn)的問題并提出注重實效的解決方案,以重新贏回公眾的信任。

      善治病者,必醫(yī)其受病之處

      ――我國健康醫(yī)療數(shù)據(jù)安全形勢嚴(yán)峻

      早在2013年底,國家衛(wèi)生和計劃生育委員會就了《關(guān)于加快推進人口健康信息化建設(shè)的指導(dǎo)意見》,提出在“十三五”期間將大力推動全國人口健康信息大平臺的建設(shè)。從安全需求上來說,這個信息平臺一是將承載全國13億公民的人口、健康、醫(yī)療等隱私信息,數(shù)據(jù)保密性要求高;二是將提供公民個人醫(yī)療保障、診療等信息化服務(wù)不能中斷,業(yè)務(wù)連續(xù)性要求高;三是將為國家衛(wèi)生計生行業(yè)未來發(fā)展提供決策依據(jù),信息容錯率要求高。然而目前,我國在健康醫(yī)療數(shù)據(jù)安全保障方面情況堪憂,行業(yè)整體安全態(tài)勢趨于嚴(yán)峻。主要問題包括:

      首先,行業(yè)合并導(dǎo)致底數(shù)不清。衛(wèi)生、計生行業(yè)合并時間并不算太長,業(yè)務(wù)層面的整合已初步實現(xiàn),但數(shù)據(jù)層面的整合尚屬起步階段,在實際執(zhí)行過程中易滋生死角盲區(qū)。從網(wǎng)上已公開的醫(yī)療行業(yè)信息安全事件中不難發(fā)現(xiàn),絕大多數(shù)安全事件的第一步突破點來自于安全管控體系的“法外之地”。

      其次,行業(yè)信息安全人才與經(jīng)費保障缺口較大。據(jù)不完全統(tǒng)計,醫(yī)療行業(yè)2015年整體信息化建設(shè)資金超過300億,但信息安全投入不足6億,占比不足2%,而對于有較高安全保障要求的行業(yè),安全占比普遍超過10%;在人才隊伍方面,專業(yè)信息安全從業(yè)人員嚴(yán)重缺失,許多機構(gòu)甚至出現(xiàn)“身著白大褂的大夫在看病之余兼職管安全”的狀況。

      再次,缺乏具備行業(yè)特色的信息安全指導(dǎo)框架。健康醫(yī)療行業(yè)特殊性較高,目前行業(yè)雖然已推行國家信息安全等級保護要求,但尚未建設(shè)具備行業(yè)業(yè)務(wù)特點的信息安全保障體系,也沒有專門的行業(yè)信息安全技術(shù)標(biāo)準(zhǔn),不利于有針對性地開展安全防護工作。

      第四,行業(yè)網(wǎng)絡(luò)涉及面廣,不易管控。我國醫(yī)療衛(wèi)生機構(gòu)總數(shù)已超百萬,以藥品方面為例,我國有6000多家化學(xué)制藥企業(yè),藥品經(jīng)營流通企業(yè)17000多家,而作為世界制藥大國的美國,才分別為200多家和50多家。超大規(guī)模、超復(fù)雜接入對構(gòu)建安全的衛(wèi)生計生網(wǎng)絡(luò)來說,難度巨大。

      另外,不易樹立行業(yè)信息安全標(biāo)桿。全國醫(yī)療信息化及軟件生產(chǎn)供應(yīng)商達(dá)數(shù)百家。以行業(yè)龍頭東軟集團為例,其擁有的市場份額不足5%,離散化的分布導(dǎo)致安全的最佳實踐無法快速復(fù)制推廣,在現(xiàn)有保障能力下也很難做到“避輕就重”“抓大放小”。

      醫(yī)療大數(shù)據(jù)范文第4篇

      【關(guān)鍵詞】遺傳算法 數(shù)據(jù)挖掘技術(shù) 醫(yī)療大數(shù)據(jù) 應(yīng)用

      醫(yī)療行業(yè)具有其本身的特殊性和復(fù)雜性,醫(yī)療大數(shù)據(jù)所包含數(shù)據(jù)信息更加駁雜,借助醫(yī)療大數(shù)據(jù)能夠有效的轉(zhuǎn)變傳統(tǒng)的決策依據(jù)。同時,借助醫(yī)療大數(shù)據(jù)的數(shù)據(jù)挖掘技術(shù),可以完成對患者的相關(guān)病情研究,并合理對患者進行用藥。數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)在醫(yī)療大數(shù)據(jù)中的應(yīng)用價值十分明顯?;诖?,本文分析基于遺傳算法的數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)在醫(yī)療大數(shù)據(jù)中的應(yīng)用,分別對基于遺傳算法的數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)和具體在醫(yī)療大數(shù)據(jù)中的應(yīng)用進行闡述,具體內(nèi)容如下。

      1 遺傳算法的數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)分析

      1.1 數(shù)據(jù)挖掘

      醫(yī)院對日?;颊咝畔⑹占⑺幬镄畔浫牒拖嚓P(guān)管理信息充斥著醫(yī)院的數(shù)據(jù)庫,導(dǎo)致數(shù)據(jù)數(shù)量日漸增加。而這些龐大的數(shù)據(jù)信息中,涵蓋了作用明顯的數(shù)據(jù)信息和作用不顯著的數(shù)據(jù)信息。而為了從這些駁雜的醫(yī)療信息中,獲取有效的病例信息、藥物信息,需要選擇有效技術(shù)類型。數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)則是一種從海量數(shù)據(jù)、存在噪聲和模糊的數(shù)據(jù)中進行目標(biāo)信息的提取,并對相近的數(shù)據(jù)信息進行提取。借助數(shù)據(jù)挖掘可以為醫(yī)院完成治療預(yù)測和降低醫(yī)療成本、明確各類藥物的基本情況,實現(xiàn)對藥物副作用的發(fā)現(xiàn)、輔助公共衛(wèi)生檢測,積極推動醫(yī)院醫(yī)療服務(wù)水平和服務(wù)質(zhì)量的提升。

      在實際的醫(yī)療大數(shù)據(jù)挖掘中,可以對分類算法、聚類算法、實踐序列和的關(guān)聯(lián)規(guī)則和回歸預(yù)測等方法進行應(yīng)用,從而完成對醫(yī)療大數(shù)據(jù)的有效挖掘,進而獲取準(zhǔn)確的數(shù)據(jù)信息,保障醫(yī)院醫(yī)療服務(wù)的質(zhì)量和相關(guān)決策的效率。

      1.2 遺傳算法

      遺傳算法是建立在的“自然選擇”和“適者生存”的基礎(chǔ)上,結(jié)合具體的適應(yīng)度值情況,先在某一特定種群中選取一定數(shù)值的染色體,并通過對種群進行迭代,從而獲得滿足終止條件的最優(yōu)解。遺傳算法在迭代過程中,主要是通過選擇、交叉和變異等操作方式,促使種群完成自然選擇。且遺傳算法的關(guān)鍵內(nèi)容主要以染色體編碼、種群初始化和適應(yīng)度函數(shù)等。常見的遺傳算法實例有人工魚群算法、蟻群算法等。

      借助遺傳算法的數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)能夠有效完成對醫(yī)療大數(shù)據(jù)中的數(shù)據(jù)信息的攫取,并獲得有效醫(yī)療數(shù)據(jù)信息為醫(yī)療服務(wù)奠定基礎(chǔ)。

      2 遺傳算法的數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)在醫(yī)療大數(shù)據(jù)中的應(yīng)用

      2.1 數(shù)據(jù)挖掘?qū)ο?/p>

      從數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)的基本能力上看,數(shù)據(jù)挖掘技術(shù),可以完成對任意類型的數(shù)據(jù)信息存儲的數(shù)據(jù)信息挖掘。根據(jù)醫(yī)療大數(shù)據(jù)的基本情況,基于遺傳算法的數(shù)據(jù)挖掘?qū)ο笫腔ヂ?lián)網(wǎng)的相關(guān)醫(yī)療數(shù)據(jù)信息和醫(yī)院內(nèi)部的患者病例、藥物信息、費用信息和管理信息等內(nèi)容。其具體的數(shù)據(jù)挖掘目標(biāo)是根據(jù)使用者的基本需求,完成對目標(biāo)信息的獲取。

      2.2 基于遺傳算法的k-means算法改進

      基于遺傳算法的k-means算法改進有效的將遺傳算法和k-means算法相結(jié)合,在具體的醫(yī)療大數(shù)據(jù)挖掘中的應(yīng)用,具體的算法設(shè)計如下:

      (1)編碼方案和種群初始化;設(shè)聚類中心的坐標(biāo)為d維,k個簇的每個染色體長度為k×d,染色體為{P1,P2,P3……Pk},其中Pi={Pj1,Pj2,Pj3……Pjd}。對于對應(yīng)的每條染色體,隨機從n個對象中的k個為的初始聚類中心坐標(biāo)。

      (2)適應(yīng)度函數(shù)的選取,為了保障醫(yī)療大數(shù)據(jù)的數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)的有效性,必須要對適應(yīng)度函數(shù)進行合理選擇,具體的適應(yīng)度函數(shù)如下公式(1)所示:

      (3)操作選擇。為了完成對遺傳算法的更好操作,需要對遺傳算法的早熟問題進行控制,可以選擇引入免疫機制。

      按照上述方式,選擇基于遺傳算法的k-means算法,可以有效使k-means算法快速收斂,從而有效減少算法所應(yīng)用的時間,并獲得最優(yōu)解,為醫(yī)療大數(shù)據(jù)的數(shù)據(jù)挖掘奠定基礎(chǔ)。

      2.3 應(yīng)用實例

      以基于遺傳算法的k-means算法改進在血液系統(tǒng)疾病費用統(tǒng)計分析為例。在醫(yī)院日常營業(yè)中,改進后的k-means算法可以根據(jù)患者的年齡、性別和患者等信息完成分組,且客觀的顯示血液疾病的分布情況,應(yīng)用基于遺傳算法的k-means算法改進,可以獲取患者年齡和性別的基礎(chǔ)信息,還可以的對不同年齡和性別分組下的臨床生化指標(biāo)特征進行解讀,從而相關(guān)統(tǒng)計人員能得到目標(biāo)數(shù)據(jù)。

      將基于遺傳算法改進的k-means算法應(yīng)用到醫(yī)療費用數(shù)據(jù)的處理。主要是對數(shù)據(jù)進行分類,并得到初始聚類中心情況,再根據(jù)遺傳算法,完成對聚類中心的迭代和更改,并得到最終的聚類結(jié)果。通過聚類結(jié)果可以將不同類型的血液系統(tǒng)疾病的總例數(shù)和具體的治療費用進行展示,從而使得相關(guān)結(jié)算人員能夠獲得較為準(zhǔn)確的費用信息。選擇基于遺傳算法的k-means算法,可以完成對醫(yī)療費用的預(yù)測,經(jīng)過檢驗得知,具體預(yù)測準(zhǔn)確性可以達(dá)到92.21%。

      3 結(jié)束語

      結(jié)合基于遺傳算法的k-means算法優(yōu)化,實現(xiàn)對醫(yī)療大數(shù)據(jù)的數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)的應(yīng)用。在血液系統(tǒng)疾病費用的統(tǒng)計分析中,借助化后的算法可以完成對不同血液疾病的病例數(shù)和治療費用等信息的獲取,以達(dá)到降低醫(yī)院治療成本的效果,再為提高醫(yī)療服務(wù)質(zhì)量提供有效的數(shù)據(jù)信息,推動醫(yī)院醫(yī)療質(zhì)量水平的提升。借助遺傳算法的數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)在提高醫(yī)療數(shù)據(jù)挖掘效率的基礎(chǔ)上,更為直接的提高了數(shù)據(jù)挖掘的質(zhì)量,為醫(yī)院決策提供數(shù)據(jù)信息,這是符合現(xiàn)代醫(yī)院大數(shù)據(jù)應(yīng)用的需求。

      參考文獻

      [1]張寧,李祥,鹿珂珂.遺傳算法在數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)中的應(yīng)用研究[J].儀表技術(shù),2015(12).

      醫(yī)療大數(shù)據(jù)范文第5篇

      因此在實施大數(shù)據(jù)分析項目之前,企業(yè)不僅應(yīng)該知道使用何種技術(shù),更應(yīng)該知道在什么時候、什么地方使用。除了較早前就開始利用大數(shù)據(jù)的互聯(lián)網(wǎng)公司,醫(yī)療行業(yè)可能是讓大數(shù)據(jù)分析最先發(fā)揚光大的傳統(tǒng)行業(yè)之一。醫(yī)療行業(yè)早就遇到了海量數(shù)據(jù)和非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)的挑戰(zhàn),而近年來很多國家都在積極推進醫(yī)療信息化發(fā)展,這使得很多醫(yī)療機構(gòu)有資金來做大數(shù)據(jù)分析。因此,醫(yī)療行業(yè)將和銀行、電信、保險等行業(yè)一起首先邁入大數(shù)據(jù)時代。麥肯錫在其報告中指出,排除體制障礙,大數(shù)據(jù)分析可以幫助美國的醫(yī)療服務(wù)業(yè)一年創(chuàng)造3000億美元的附加價值。本文列出了醫(yī)療服務(wù)業(yè)5大領(lǐng)域(臨床業(yè)務(wù)、付款/定價、研發(fā)、新的商業(yè)模式、公眾健康)的15項應(yīng)用,這些場景下,大數(shù)據(jù)的分析和應(yīng)用都將發(fā)揮巨大的作用,提高醫(yī)療效率和醫(yī)療效果。

      臨床操作

      在臨床操作方面,有5個主要場景的大數(shù)據(jù)應(yīng)用。麥肯錫估計,如果這些應(yīng)用被充分采用,光是美國,國家醫(yī)療健康開支一年就將減少165億美元。

      1.比較效果研究

      通過全面分析病人特征數(shù)據(jù)和療效數(shù)據(jù),然后比較多種干預(yù)措施的有效性,可以找到針對特定病人的最佳治療途徑。

      基于療效的研究包括比較效果研究(Comparative Effectiveness Research,CER)。研究表明,對同一病人來說,醫(yī)療服務(wù)提供方不同,醫(yī)療護理方法和效果不同,成本上也存在著很大的差異。精準(zhǔn)分析包括病人體征數(shù)據(jù)、費用數(shù)據(jù)和療效數(shù)據(jù)在內(nèi)的大型數(shù)據(jù)集,可以幫助醫(yī)生確定臨床上最有效和最具有成本效益的治療方法。醫(yī)療護理系統(tǒng)實現(xiàn)CER,將有可能減少過度治療(比如避免那些副作用比療效明顯的治療方式),以及治療不足。從長遠(yuǎn)來看,不管是過度治療還是治療不足都將給病人身體帶來負(fù)面影響,以及產(chǎn)生更高的醫(yī)療費用。

      世界各地的很多醫(yī)療機構(gòu)(如英國的NICE,德國IQWIG,加拿大普通藥品檢查機構(gòu)等)已經(jīng)開始了CER項目并取得了初步成功。2009年,美國通過的復(fù)蘇與再投資法案,就是向這個方向邁出的第一步。在這一法案下,設(shè)立的比較效果研究聯(lián)邦協(xié)調(diào)委員會協(xié)調(diào)整個聯(lián)邦政府的比較效果的研究,并對4億美元投入資金進行分配。這一投入想要獲得成功,還有大量潛在問題需要解決,比如,臨床數(shù)據(jù)和保險數(shù)據(jù)的一致性問題,當(dāng)前在缺少EHR(電子健康檔案)標(biāo)準(zhǔn)和互操作性的前提下,大范圍倉促部署EHR可能造成不同數(shù)據(jù)集難以整合。再如,病人隱私問題,想要在保護病人隱私的前提下,又要提供足夠詳細(xì)的數(shù)據(jù)以便保證分析結(jié)果的有效性不是一件容易的事情。還有一些體制問題,比如目前美國法律禁止醫(yī)療保險機構(gòu)和醫(yī)療補助服務(wù)中心(Centers for Medicare and Medicaid Services)(醫(yī)療服務(wù)支付方)使用成本/效益比例來制定報銷決策,因此即便他們通過大數(shù)據(jù)分析找到更好的方法也很難落實。

      2.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。目前的臨床決策支持系統(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。在美國Metropolitan兒科重癥病房的研究中,兩個月內(nèi),臨床決策支持系統(tǒng)就削減了40%的藥品不良反應(yīng)事件數(shù)量。

      大數(shù)據(jù)分析技術(shù)將使臨床決策支持系統(tǒng)更智能,這得益于對非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)的分析能力的日益加強。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),或者挖掘醫(yī)療文獻數(shù)據(jù)建立醫(yī)療專家數(shù)據(jù)庫(就像IBM Watson做的),從而給醫(yī)生提出診療建議。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理人員和助理醫(yī)生,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。

      3.醫(yī)療數(shù)據(jù)透明度

      提高醫(yī)療過程數(shù)據(jù)的透明度,可以使醫(yī)療從業(yè)者、醫(yī)療機構(gòu)的績效更透明,間接促進醫(yī)療服務(wù)質(zhì)量的提高。

      根據(jù)醫(yī)療服務(wù)提供方設(shè)置的操作和績效數(shù)據(jù)集,可以進行數(shù)據(jù)分析并創(chuàng)建可視化的流程圖和儀表盤,促進信息透明。流程圖的目標(biāo)是識別和分析臨床變異和醫(yī)療廢物的來源,然后優(yōu)化流程。僅僅成本、質(zhì)量和績效數(shù)據(jù),即使沒有與之相應(yīng)的物質(zhì)上的獎勵,也往往可以促進績效的提高,使醫(yī)療服務(wù)機構(gòu)提供更好的服務(wù),從而更有競爭力。

      數(shù)據(jù)分析可以帶來業(yè)務(wù)流程的精簡,通過精益生產(chǎn)降低成本,找到符合需求的工作更高效的員工,從而提高護理質(zhì)量并給病人帶來更好的體驗,也給醫(yī)療服務(wù)機構(gòu)帶來額外的業(yè)績增長潛力。美國醫(yī)療保險和醫(yī)療補助服務(wù)中心正在測試儀表盤,將其作為建設(shè)主動、透明、開放、協(xié)作型政府的一部分。本著同樣的精神,美國疾病控制和預(yù)防中心(Centers for Disease Control and Prevention)已經(jīng)公開醫(yī)療數(shù)據(jù),包括業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)。

      公開醫(yī)療質(zhì)量和績效數(shù)據(jù)還可以幫助病人做出更明智的健康護理決定,這也將幫助醫(yī)療服務(wù)提供方提高總體績效,從而更具競爭力。

      4.遠(yuǎn)程病人監(jiān)控

      從對慢性病人的遠(yuǎn)程監(jiān)控系統(tǒng)收集數(shù)據(jù),并將分析結(jié)果反饋給監(jiān)控設(shè)備(查看病人是否正在遵從醫(yī)囑),從而確定今后的用藥和治療方案。

      2010年,美國有1.5億慢性病患者,如糖尿病、充血性心臟衰竭、高血壓患者,他們的醫(yī)療費用占到了醫(yī)療衛(wèi)生系統(tǒng)醫(yī)療成本的80%。遠(yuǎn)程病人監(jiān)護系統(tǒng)對治療慢性病患者是非常有用的。遠(yuǎn)程病人監(jiān)護系統(tǒng)包括家用心臟監(jiān)測設(shè)備、血糖儀,甚至還包括芯片藥片,芯片藥片被患者攝入后,實時傳送數(shù)據(jù)到電子病歷數(shù)據(jù)庫。舉個例子,遠(yuǎn)程監(jiān)控可以提醒醫(yī)生對充血性心臟衰竭病人采取及時治療措施,防止緊急狀況發(fā)生,因為充血性心臟衰竭的標(biāo)志之一是由于保水產(chǎn)生的體重增加現(xiàn)象,這可以通過遠(yuǎn)程監(jiān)控實現(xiàn)預(yù)防。更多的好處是,通過對遠(yuǎn)程監(jiān)控系統(tǒng)產(chǎn)生的數(shù)據(jù)的分析,可以減少病人住院時間,減少急診量,實現(xiàn)提高家庭護理比例和門診醫(yī)生預(yù)約量的目標(biāo)。

      5.對病人檔案的先進分析

      在病人檔案方面應(yīng)用高級分析可以確定哪些人是某類疾病的易感人群。舉例說,應(yīng)用高級分析可以幫助識別哪些病人有患糖尿病的高風(fēng)險,使他們盡早接受預(yù)防性保健方案。這些方法也可以幫患者從已經(jīng)存在的疾病管理方案中找到最好的治療方案。

      付款/定價

      對醫(yī)療支付方來說,通過大數(shù)據(jù)分析可以更好地對醫(yī)療服務(wù)進行定價。以美國為例,這將有潛力創(chuàng)造每年500億美元的價值,其中一半來源于國家醫(yī)療開支的降低。

      1.自動化系統(tǒng)

      自動化系統(tǒng)(例如機器學(xué)習(xí)技術(shù))檢測欺詐行為。業(yè)內(nèi)人士評估,每年有2%~4%的醫(yī)療索賠是欺詐性的或不合理的,因此檢測索賠欺詐具有巨大的經(jīng)濟意義。通過一個全面的一致的索賠數(shù)據(jù)庫和相應(yīng)的算法,可以檢測索賠準(zhǔn)確性,查出欺詐行為。這種欺詐檢測可以是追溯性的,也可以是實時的。在實時檢測中,自動化系統(tǒng)可以在支付發(fā)生前就識別出欺詐,避免重大的損失。

      2.基于衛(wèi)生經(jīng)濟學(xué)和療效研究的定價計劃

      在藥品定價方面,制藥公司可以參與分擔(dān)治療風(fēng)險,比如基于治療效果制定定價策略。這對醫(yī)療支付方的好處顯而易見,有利于控制醫(yī)療保健成本支出。對患者來說,好處更加直接。他們能夠以合理的價格獲得創(chuàng)新的藥物,并且這些藥物經(jīng)過基于療效的研究。而對醫(yī)藥產(chǎn)品公司來說,更好的定價策略也是好處多多。他們可以獲得更高的市場準(zhǔn)入可能性,也可以通過創(chuàng)新的定價方案,更有針對性療效藥品的推出,獲得更高的收入。

      在歐洲,現(xiàn)在有一些基于衛(wèi)生經(jīng)濟學(xué)和療效的藥品定價試點項目。

      一些醫(yī)療支付方正在利用數(shù)據(jù)分析衡量醫(yī)療服務(wù)提供方的服務(wù),并依據(jù)服務(wù)水平進行定價。醫(yī)療服務(wù)支付方可以基于醫(yī)療效果進行支付,他們可以與醫(yī)療服務(wù)提供方進行談判,看醫(yī)療服務(wù)提供方提供的服務(wù)是否達(dá)到特定的基準(zhǔn)。

      研發(fā)

      醫(yī)療產(chǎn)品公司可以利用大數(shù)據(jù)提高研發(fā)效率。拿美國為例,這將創(chuàng)造每年超過1000億美元的價值。

      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。

      除了研發(fā)成本,醫(yī)藥公司還可以更快地得到回報。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和治療成功率的藥物。原來一般新藥從研發(fā)到推向市場的時間大約為13年,使用預(yù)測模型可以幫助醫(yī)藥企業(yè)提早3~5年將新藥推向市場。

      2.提高臨床試驗設(shè)計的統(tǒng)計工具和算法

      使用統(tǒng)計工具和算法,可以提高臨床試驗設(shè)計水平,并在臨床試驗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條件,從而加快臨床試驗進程,提出更有效的臨床試驗設(shè)計建議,并能找出最合適的臨床試驗基地。比如那些擁有大量潛在符合條件的臨床試驗患者的試驗基地可能是更理想的,或者在試驗患者群體的規(guī)模和特征二者之間找到平衡。

      3.臨床實驗數(shù)據(jù)的分析

      分析臨床試驗數(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。在對臨床試驗數(shù)據(jù)和病人記錄進行分析后,可以對藥物進行重新定位,或者實現(xiàn)針對其他適應(yīng)癥的營銷。實時或者近乎實時地收集不良反應(yīng)報告可以促進藥物警戒(藥物警戒是上市藥品的安全保障體系,對藥物不良反應(yīng)進行監(jiān)測、評價和預(yù)防)。或者在一些情況下,臨床實驗暗示出了一些情況但沒有足夠的統(tǒng)計數(shù)據(jù)去證明,現(xiàn)在基于臨床試驗大數(shù)據(jù)的分析可以給出證據(jù)。

      這些分析項目是非常重要的??梢钥吹阶罱鼛啄晁幤烦肥袛?shù)量屢創(chuàng)新高,藥品撤市可能給醫(yī)藥公司帶來毀滅性的打擊。2004年從市場上撤下的止痛藥Vioxx,給默克公司造成70億美元的損失,短短幾天內(nèi)就造成股東價值33%的損失。

      4.個性化治療

      另一種在研發(fā)領(lǐng)域有前途的大數(shù)據(jù)創(chuàng)新,是通過對大型數(shù)據(jù)集(例如基因組數(shù)據(jù))的分析發(fā)展個性化治療。這一應(yīng)用考察遺傳變異、對特定疾病的易感性和對特殊藥物的反應(yīng)的關(guān)系,然后在藥物研發(fā)和用藥過程中考慮個人的遺傳變異因素。

      個性化醫(yī)學(xué)可以改善醫(yī)療保健效果,比如在患者發(fā)生疾病癥狀前,就提供早期的檢測和診斷。很多情況下,病人用同樣的診療方案但是療效卻不一樣,部分原因是遺傳變異。針對不同的患者采取不同的診療方案,或者根據(jù)患者的實際情況調(diào)整藥物劑量,可以減少副作用。

      個性化醫(yī)療目前還處在初期階段。麥肯錫估計,在某些案例中,通過減少處方藥量可以減少30%~70%的醫(yī)療成本。比如,早期發(fā)現(xiàn)和治療可以顯著降低肺癌給衛(wèi)生系統(tǒng)造成的負(fù)擔(dān),因為早期的手術(shù)費用是后期治療費用的一半。

      5.疾病模式的分析

      通過分析疾病的模式和趨勢,可以幫助醫(yī)療產(chǎn)品企業(yè)制定戰(zhàn)略性的研發(fā)投資決策,幫助其優(yōu)化研發(fā)重點,優(yōu)化配備資源。

      新的商業(yè)模式

      大數(shù)據(jù)分析可以給醫(yī)療服務(wù)行業(yè)帶來新的商業(yè)模式。

      1.匯總患者的臨床記錄和醫(yī)療保險數(shù)據(jù)集

      匯總患者的臨床記錄和醫(yī)療保險數(shù)據(jù)集,并進行高級分析,將提高醫(yī)療支付方、醫(yī)療服務(wù)提供方和醫(yī)藥企業(yè)的決策能力。比如,對醫(yī)藥企業(yè)來說,他們不僅可以生產(chǎn)出具有更佳療效的藥品,而且能保證藥品適銷對路。臨床記錄和醫(yī)療保險數(shù)據(jù)集的市場剛剛開始發(fā)展,擴張的速度將取決于醫(yī)療保健行業(yè)完成EMR和循證醫(yī)學(xué)發(fā)展的速度。

      2.網(wǎng)絡(luò)平臺和社區(qū)

      另一個潛在的大數(shù)據(jù)啟動的商業(yè)模型是網(wǎng)絡(luò)平臺和大數(shù)據(jù),這些平臺已經(jīng)產(chǎn)生了大量有價值的數(shù)據(jù)。比如PatientsLikeMe.com網(wǎng)站,病人可以這個網(wǎng)站上分享治療經(jīng)驗;Sermo.com網(wǎng)站,醫(yī)生可以在這個網(wǎng)站上分享醫(yī)療見解;Participatorymedicine.org網(wǎng)站,這家非營利性組織運營的網(wǎng)站鼓勵病人積極進行治療。這些平臺可以成為寶貴的數(shù)據(jù)來源。例如,Sermo.com向醫(yī)藥公司收費,允許他們訪問會員信息和網(wǎng)上互動信息。

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