大數(shù)據(jù)技術(shù)在區(qū)域醫(yī)療健康信息中的應(yīng)用

陳子博

摘要 隨著近年來醫(yī)療大數(shù)據(jù)技術(shù)的提高和社會對醫(yī)療健康關(guān)注的持續(xù)升溫，在大數(shù)據(jù)背景驅(qū)動下的醫(yī)療研究開始興起并逐步適用于醫(yī)療服務(wù)行業(yè)。主要從平臺構(gòu)架以及技術(shù)手段、優(yōu)勢等方面進(jìn)行闡述。

【關(guān)鍵詞】大數(shù)據(jù)技術(shù) 區(qū)域醫(yī)療 健康信息應(yīng)用

“大數(shù)據(jù)”推動“大健康”。隨著社會的發(fā)展，人們對于健康的重視程度日益增強(qiáng)。醫(yī)療服務(wù)行業(yè)信息化意識逐步增強(qiáng)，但學(xué)科理論與技術(shù)研究都相對滯后于西方國家，在健康評估、健康維護(hù)、健康產(chǎn)品、服務(wù)范圍、運行模式等方面都仍處在探索實踐的過程中，對此筆者針對大數(shù)據(jù)技術(shù)在區(qū)域醫(yī)療健康信息中的應(yīng)用進(jìn)行探究。

1 平臺構(gòu)架

智能區(qū)域醫(yī)療健康大數(shù)據(jù)平臺由三部分構(gòu)成，基礎(chǔ)采集設(shè)備層，數(shù)據(jù)存儲分析層.終端發(fā)布層構(gòu)成。

1.1 基礎(chǔ)采集設(shè)備層

基礎(chǔ)采集設(shè)備層是其他層的基礎(chǔ)，也是本大數(shù)據(jù)分析架構(gòu)的基礎(chǔ)所在。其作用是從一些基礎(chǔ)設(shè)備或者終端進(jìn)行采集醫(yī)療健康情況，包括患者的實時健康數(shù)據(jù)、間斷數(shù)據(jù)等。例如心率、用藥種類以及劑量、定期的檢查結(jié)果、醫(yī)療器械使用情況等信息。這層需要為數(shù)據(jù)存儲分析和終端發(fā)布提供數(shù)據(jù)來源和支撐，因此作為底層的架構(gòu)，對基礎(chǔ)算法例如插入排序檢索等的性能要求較高。同時在算法優(yōu)良性的基礎(chǔ)上保證一種低耦合和高訪問安全性較為重要，醫(yī)療健康數(shù)據(jù)直接關(guān)聯(lián)人的隱私，同時數(shù)據(jù)又不斷會引進(jìn)新的用戶端，系統(tǒng)的穩(wěn)定性和高效性就必須得以保障。技術(shù)方面可采用OpenStack平臺、HBase數(shù)據(jù)庫實現(xiàn)數(shù)據(jù)的高效存取和各類醫(yī)療數(shù)據(jù)收集。 （HBase，一個基于行鍵、列鍵和時間戳建立索引，是一個可以隨機(jī)訪問的存儲和檢索數(shù)據(jù)的平臺）

1.2 數(shù)據(jù)存儲分析層

數(shù)據(jù)存儲分析層就是利用基礎(chǔ)采集設(shè)備層采集的數(shù)據(jù)，利用一定的大數(shù)據(jù)分析方法產(chǎn)生實現(xiàn)有利于醫(yī)學(xué)研究或趨勢分析的信息。數(shù)據(jù)存儲分析層即將眾多的冗雜的數(shù)據(jù)，經(jīng)過層層的科學(xué)計算處理，產(chǎn)生一些較為直觀的，可以用來作為決策支撐或者趨勢預(yù)測、科學(xué)研究的信息。性能方面，由于數(shù)據(jù)存儲分析層是對底層采集的數(shù)據(jù)進(jìn)行處理、評估、預(yù)測等，所以對于一些個人數(shù)據(jù)分析來說，許多用戶需根據(jù)大數(shù)據(jù)預(yù)測進(jìn)行決策支撐或者事務(wù)處理，實時性成為關(guān)鍵的因素。這要求醫(yī)療大數(shù)據(jù)平臺的計算效率盡可能高且在規(guī)定時間內(nèi)完成。

醫(yī)學(xué)數(shù)據(jù)不僅有可靠性和安全性，還具有病癥、病例、患者情況等多樣性特征，大數(shù)據(jù)分析方法也就需要多樣性。同時還需要滿足監(jiān)管部門、研究機(jī)構(gòu)、醫(yī)院治療機(jī)構(gòu)、己獲準(zhǔn)的第三方機(jī)構(gòu)、患者不同用戶的需求?；邶嫶蟮臄?shù)據(jù)集具有保證信息可靠性的特點，采用吞吐量大、運算速度快、集群的分布式系統(tǒng)是必不可少的，Hadoop根據(jù)其特點成為較為理想的分布式系統(tǒng)基礎(chǔ)架構(gòu)。同樣，因為醫(yī)療大數(shù)據(jù)的受眾廣，不同于商業(yè)銀行等用戶特點，采用一種非關(guān)系數(shù)據(jù)庫也是較為有效的，因此可使用NoSQL作為其數(shù)據(jù)庫。對于醫(yī)學(xué)情況的特殊性和多樣性，可將傳統(tǒng)常規(guī)的統(tǒng)計研究方法以及新的數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)等制作為系統(tǒng)類庫，提供API和函數(shù)接口、或者類似于數(shù)據(jù)庫、Tensorflow的結(jié)構(gòu)化語言，以方便具有簡單開發(fā)能力的研究者進(jìn)行調(diào)用計算分析。大數(shù)據(jù)中數(shù)據(jù)挖掘是較為關(guān)鍵的技術(shù)，也是由復(fù)雜的數(shù)據(jù)中得出對象之間關(guān)系、得出一些規(guī)律的有效方法。利用數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)進(jìn)行診斷、預(yù)測、描述、指令等分析，有助于進(jìn)一步的信息以及決策產(chǎn)生。

1.3 終端信息發(fā)布層

終端信息發(fā)布層作為本系統(tǒng)的頂層，也是本系統(tǒng)進(jìn)行信息展示、用戶可見的平臺。利用數(shù)據(jù)可視化等技術(shù)，根據(jù)用戶的需求對己處理好的信息進(jìn)行遴選和展示。由于移動端不可比擬的易操作、易攜帶、受眾廣、易推廣的特點、以及Web端跨平臺、輕量級的平臺。一般模式為使用移動端和網(wǎng)頁Web端進(jìn)行展示。

信息受眾包括個體和團(tuán)體，個體一般為使用本平臺進(jìn)行醫(yī)療健康信息的預(yù)測、分析、提出建議等情況。對于團(tuán)體機(jī)構(gòu)來說，是對于人群醫(yī)療大數(shù)據(jù)研究情況的發(fā)布和展示、有助于決策支撐和計劃實施。在客戶進(jìn)行登錄后會根據(jù)不同的定制服務(wù)，查看屬于自己業(yè)務(wù)內(nèi)的醫(yī)療情況。包括個人健康情況、人群發(fā)病率、衛(wèi)生信息預(yù)警發(fā)布、以及大數(shù)據(jù)（例如數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)）所產(chǎn)生的信息，以及一些實時的數(shù)據(jù)分析服務(wù)。

技術(shù)方面，由于移動端和web端的內(nèi)容均來自數(shù)據(jù)存儲分析層的信息，因此可以采用CS架構(gòu)，將信息進(jìn)行分發(fā)傳送至各個客戶端。也可采用分布式計算架構(gòu)，由各個區(qū)域、負(fù)責(zé)不同功能的服務(wù)器進(jìn)行計算，再分發(fā)到各個終端上。分布式計算相對于單CS架構(gòu)技術(shù)難度較高，但是具有高效性和穩(wěn)定性。移動端包括iOS和Android端，iOS使用object C開發(fā)，Android使用Android SDK用Java語言以及XML進(jìn)行開發(fā)，Web端使用Apache等進(jìn)行開發(fā)。

2 技術(shù)優(yōu)勢

大數(shù)據(jù)技術(shù)是較為先進(jìn)的技術(shù)，也是基于統(tǒng)計學(xué)、數(shù)學(xué)分析、數(shù)值分析等學(xué)科的學(xué)科，可將冗雜的數(shù)據(jù)提取為有效的信息，其中數(shù)據(jù)庫、分布式架構(gòu)等采用上述技術(shù)，可保證整個系統(tǒng)性能的高效性、安全性、可恢復(fù)性等。

本平臺為使用大數(shù)據(jù)技術(shù)對區(qū)域醫(yī)療健康信息的分析、趨勢預(yù)測、決策支撐、提供建議的平臺，充分利用當(dāng)前大數(shù)據(jù)技術(shù)的優(yōu)勢。將日常醫(yī)療中較為瑣碎的數(shù)據(jù)進(jìn)行收集處理，實現(xiàn)對疾病、衛(wèi)生健康情況的防治、宣傳普及，既有利于防護(hù)和普及衛(wèi)生健康信息、提供生活診療輔助建議和個性健康定制，也有利于協(xié)助研究機(jī)構(gòu)搭載大數(shù)據(jù)技術(shù)，科學(xué)高效系統(tǒng)地進(jìn)行研究，從而提升衛(wèi)生滿意度和醫(yī)療健康普及化，使傳統(tǒng)的醫(yī)學(xué)研究向大數(shù)據(jù)方向得到延伸。以西南地區(qū)為例，選取四川大學(xué)華西醫(yī)院為試點，若建立一個服務(wù)于人群、科研機(jī)構(gòu)的自動化、系統(tǒng)化、提供API接口、提供函數(shù)的大數(shù)據(jù)平臺，既便于醫(yī)療機(jī)構(gòu)進(jìn)行研究，同時利用大數(shù)據(jù)技術(shù)集成數(shù)學(xué)、統(tǒng)計學(xué)、醫(yī)學(xué)等知識，可以降低科研的難度和門檻，有效推進(jìn)醫(yī)學(xué)科研向著大數(shù)據(jù)云計算技術(shù)方向延伸和發(fā)展。

大數(shù)據(jù)技術(shù)在區(qū)域醫(yī)療健康信息化的應(yīng)用和普及，必將推動我國醫(yī)療事業(yè)的快速發(fā)展。

參考文獻(xiàn)

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