淺談心血管疾病醫(yī)療大數(shù)據(jù)平臺(tái)的搭建

摘要：心血管疾病是我國非傳染類疾病死亡的主要原因，同時(shí)也給廣大的患者帶來嚴(yán)重的經(jīng)濟(jì)負(fù)擔(dān)。為降低廣大患者的經(jīng)濟(jì)負(fù)擔(dān)，提升心血管疾病預(yù)防、診斷和治療的效率，有必要搭建心血管疾病醫(yī)療大數(shù)據(jù)平臺(tái)，實(shí)現(xiàn)各類心血管疾病數(shù)據(jù)采集、動(dòng)態(tài)監(jiān)控、共享和分析。本文從構(gòu)建心血管疾病大數(shù)據(jù)的必要性、臨床價(jià)值、總計(jì)技術(shù)結(jié)構(gòu)以及應(yīng)用情況等出發(fā)，結(jié)合云計(jì)算和人工智能等技術(shù)手段解決心血管疾病醫(yī)療大數(shù)據(jù)平臺(tái)數(shù)據(jù)采集、存儲(chǔ)、統(tǒng)計(jì)、分析等問題。通過該平臺(tái)從一定程度上可以提升心血管疾病預(yù)防、診斷和治療，降低患者的經(jīng)濟(jì)壓力和醫(yī)療的支出。

關(guān)鍵詞：心血管;大數(shù)據(jù)挖掘;醫(yī)療大數(shù)據(jù);數(shù)據(jù)采集

【中圖分類號(hào)】R714.52? 【文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼】A? 【文章編號(hào)】1673-9026（2020）07-142-02

[Abstract]Cardiovascular disease is the main cause of death of non communicable diseases in China， but also brings serious economic burden to the majority of patients. In order to reduce the economic burden of patients and improve the efficiency of cardiovascular disease prevention， diagnosis and treatment， it is necessary to build a cardiovascular disease medical big data platform to realize data collection， dynamic monitoring， sharing and analysis of various cardiovascular diseases. Starting from the necessity， clinical value， total technical structure and application of cardiovascular disease big data， this paper combines cloud computing and artificial intelligence technology to solve the problems of data collection， storage， statistics and analysis of cardiovascular disease medical big data platform. The platform can improve the prevention， diagnosis and treatment of cardiovascular disease to a certain extent， and reduce the economic pressure and medical expenditure of patients.

[Key words] Cardiovascular， big data mining， medical big data， data collection

1、引言

心血管疾?。–ardiovascular disease，CVD）為世界上死亡主要的原因^[1]，而中國心血管疾病的發(fā)病率和和死亡率也呈上升的趨勢，據(jù)統(tǒng)計(jì)，目前我國非傳染疾病死亡的人數(shù)占總死亡人數(shù)的71%，而其中心虛管疾病死亡人數(shù)又占非傳染類級(jí)別44%，截止到2020年，心血管疾病死亡人數(shù)高達(dá)1790萬，是癌癥死亡人數(shù)的2倍^[2]。預(yù)計(jì)到2030年，我國心血管級(jí)別死亡人數(shù)將會(huì)超過2300萬且患病年齡越來越年輕化?！吨袊难懿?bào)告2017》顯示，目前我國有2.9億人患有心血管疾病，農(nóng)村居民占比在45%左右^[3]，疾病給廣大的患者經(jīng)濟(jì)負(fù)擔(dān)日益加重，提高心虛管疾病治療效果，降低廣大患者的經(jīng)濟(jì)負(fù)擔(dān)是目前急需解決的問題。

2019年6月6日，工信部給中國三大運(yùn)營商頒發(fā)了5G牌照，標(biāo)志著5G商業(yè)化正式拉開序幕^[4]。5G的高流量、大帶寬、低時(shí)延以及大鏈接技術(shù)為醫(yī)療診斷、監(jiān)護(hù)、遠(yuǎn)程實(shí)時(shí)會(huì)診等醫(yī)療領(lǐng)域的創(chuàng)新注入新的活力，同時(shí)進(jìn)一步促進(jìn)了大數(shù)據(jù)和人工智能的繁榮發(fā)展^[5]。

本文從構(gòu)建心血管疾病大數(shù)據(jù)的必要性、臨床價(jià)值、總計(jì)技術(shù)結(jié)構(gòu)和應(yīng)用情況出發(fā)，融合云計(jì)算和人工智能技術(shù)等手段挖掘出其潛在的價(jià)值，為醫(yī)生臨床治療提供支撐，為整個(gè)心血管疾病的科研提供價(jià)值支持，同時(shí)也為廣大的心血管患者提供更智能的就醫(yī)形式和疾病康復(fù)指導(dǎo)，一定程度上提升了心血管疾病預(yù)防、診斷和治療，同時(shí)降低心血管患者的經(jīng)濟(jì)壓力和醫(yī)療壓力。

2、大數(shù)據(jù)相關(guān)概念

2.1、傳統(tǒng)大數(shù)據(jù)及其特點(diǎn)

大數(shù)據(jù)從2012年開始進(jìn)入大眾視野，關(guān)于大數(shù)據(jù)（Big data）的定義眾說不一，但集中來看可以從兩個(gè)方面進(jìn)行闡述：一是從技術(shù)來看：它主要是從大數(shù)據(jù)的獲取、存儲(chǔ)以及應(yīng)用能力等等的數(shù)據(jù)集合;二是從管理上來看：通過數(shù)據(jù)分析和處理，挖掘出大數(shù)據(jù)蘊(yùn)含巨大的潛在價(jià)值并提升數(shù)據(jù)處理的效率。

大數(shù)據(jù)的鼻祖麥肯錫公司提出大數(shù)據(jù)具有容量巨大 （Volume）、種類復(fù)雜（Variety）、處理速度快（Velocity）、價(jià)值密度低（Value）等4個(gè)特點(diǎn)^[6]。

2.2、醫(yī)療大數(shù)據(jù)及其特點(diǎn)

隨著科技的發(fā)展，醫(yī)療信息化在我國基本上得到全面普及，醫(yī)療數(shù)據(jù)呈指數(shù)級(jí)增長。相對(duì)傳統(tǒng)的大數(shù)據(jù)來說，醫(yī)療大數(shù)據(jù)呈現(xiàn)來源廣、結(jié)構(gòu)復(fù)雜、價(jià)值低、專業(yè)性強(qiáng)等特點(diǎn)^[7]。

來源廣：醫(yī)療大數(shù)據(jù)主要涉及居民健康存檔、體檢、社保、診斷病例、制藥等等多種數(shù)據(jù);

結(jié)構(gòu)復(fù)雜：醫(yī)療大數(shù)據(jù)具有復(fù)雜的結(jié)構(gòu)，異構(gòu)性廣泛。醫(yī)療數(shù)據(jù)存在形式多樣：有結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)，半結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)和非結(jié)構(gòu)化等形式。健康檔案數(shù)據(jù)、用藥數(shù)據(jù)和體檢數(shù)據(jù)等數(shù)據(jù)為結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)，可以通過數(shù)據(jù)庫進(jìn)行存儲(chǔ);病歷數(shù)據(jù)、護(hù)理和手術(shù)記錄等數(shù)據(jù)為半機(jī)構(gòu)化數(shù)據(jù)，其主要采用文本形式進(jìn)行存儲(chǔ);CT、內(nèi)鏡、影像、音頻和視頻等數(shù)據(jù)資料為非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)。

價(jià)值低：醫(yī)療數(shù)據(jù)雖然來源廣，結(jié)構(gòu)復(fù)雜，但是其利用價(jià)值低。其主要原因是醫(yī)療數(shù)據(jù)信息雜亂、質(zhì)量比較低，醫(yī)療數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)還需進(jìn)一步提升，挖掘困難。不過，隨著大數(shù)據(jù)、云計(jì)算以及人工智能的發(fā)展，未來將會(huì)挖掘出更多醫(yī)療數(shù)據(jù)的潛在價(jià)值，真正為廣大人民謀福利;

專業(yè)性強(qiáng)：醫(yī)療大數(shù)據(jù)主要面向廣大醫(yī)務(wù)人員以及從事健康產(chǎn)業(yè)的相關(guān)的人員，不同的疾病其專業(yè)性有不同的特點(diǎn)，對(duì)于數(shù)據(jù)開發(fā)人員來說具有很大的難度，因此從某種程度上也不利于醫(yī)療大數(shù)據(jù)的發(fā)展。

3、心血管醫(yī)療大數(shù)據(jù)平臺(tái)的搭建

3.1心血管疾病醫(yī)療大平臺(tái)搭建的必要性

目前國外針對(duì)心血管疾病的大數(shù)據(jù)平臺(tái)數(shù)據(jù)比較單一，一般只通過用戶的心電圖信息對(duì)心血管病人的病情進(jìn)行判斷。如梅奧中心主要是基于心電圖，然后通過人工智能實(shí)現(xiàn)對(duì)左心室的診斷，斯坦福大學(xué)則通過卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)來對(duì)心率失常進(jìn)行檢測，美國基于人工智能的美國Kardia Pro平臺(tái)可以對(duì)早期房顫進(jìn)行監(jiān)控，法國的Cardilogs Technologies通過人工智能實(shí)現(xiàn)動(dòng)態(tài)心電圖的監(jiān)控。心血管疾病的發(fā)病原因比較復(fù)雜，需通過多維數(shù)據(jù)進(jìn)行綜合判斷和長期監(jiān)控^[8]。

我國目前心血管臨床診斷中，不同區(qū)域和醫(yī)院之間數(shù)據(jù)質(zhì)量相差較大，一定程度上制約了心血管科研以及患者就醫(yī)質(zhì)量的提高。

心血管疾病較為復(fù)雜，主要體現(xiàn)在：一是隨著病情的發(fā)展，心臟的形狀和運(yùn)動(dòng)狀態(tài)會(huì)有一定的變化，二是隨著年齡和運(yùn)動(dòng)強(qiáng)度的變化，心肌形狀也會(huì)隨著改變。但是在日常診斷過程中，臨床一般會(huì)用某一個(gè)統(tǒng)一值來進(jìn)行病情判定，有時(shí)候很難區(qū)分心肌是否改變而導(dǎo)致潛在的疾病;另外某個(gè)參數(shù)在一定范圍的時(shí)候，對(duì)于不同的民族或者個(gè)人可能存在差異，有些人可能患有心臟疾病，而有些人可能是正常。

基于上述原因有必要建立一個(gè)穩(wěn)定高效的心血管大數(shù)據(jù)平臺(tái)，將患者門診、就醫(yī)、體檢、急救、日常穿戴設(shè)備、心血管相關(guān)的醫(yī)藥、健康飲食等數(shù)據(jù)形成一個(gè)信息庫，融合云計(jì)算和人工智能等計(jì)算機(jī)手段，實(shí)現(xiàn)對(duì)心血管疾病的智能化預(yù)防、診斷和治療。通過該平臺(tái)，也可以實(shí)現(xiàn)全國心血管醫(yī)療資源共享，便于對(duì)所有心血管患者病情的動(dòng)態(tài)監(jiān)控，提升診斷和治療效率，一定程度上可以減輕心血管病患的經(jīng)濟(jì)支出和國家的醫(yī)療支出。

3.2、平臺(tái)總體架構(gòu)

3.2.1 總體目標(biāo)

搭建一個(gè)高效且平穩(wěn)的心血管大數(shù)據(jù)平臺(tái)，并通過云計(jì)算和人工智能等手段挖掘出潛在的價(jià)值，為醫(yī)生臨床治療提供支撐，為整個(gè)心血管疾病的科研提供價(jià)值支持，同時(shí)也為廣大的心血管患者提供更智能的就醫(yī)形式和疾病康復(fù)指導(dǎo)。

3.2.2 總體框架

心血管醫(yī)療大平臺(tái)除了上述目標(biāo)外，還應(yīng)該考慮后續(xù)研發(fā)的擴(kuò)展性以及與其他相關(guān)醫(yī)療平臺(tái)的接口等。其相關(guān)的總體架構(gòu)如下：

整個(gè)框架分為硬件部分、數(shù)據(jù)源接口、數(shù)據(jù)采集、數(shù)據(jù)治理和存儲(chǔ)、分析平臺(tái)、應(yīng)用平臺(tái)以及角色等部分。

1）、基礎(chǔ)硬件

考慮到老齡社會(huì)和心血管患者不斷增加，心血管醫(yī)療大數(shù)據(jù)平臺(tái)建設(shè)初期就考慮采用云計(jì)算技術(shù)，通過該技術(shù)來提升平臺(tái)的安全系數(shù)，實(shí)現(xiàn)無窮大的大數(shù)據(jù)存儲(chǔ)和控制，為廣大的醫(yī)護(hù)人員、病患提供即時(shí)訪問，通過虛擬化的方式實(shí)現(xiàn)各醫(yī)院、醫(yī)療、社區(qū)等機(jī)構(gòu)間的資源共享。

2）、數(shù)據(jù)源和數(shù)據(jù)采集

數(shù)據(jù)源主要來源于居民健康檔案、醫(yī)療機(jī)構(gòu)、智能穿戴、日常保健和實(shí)驗(yàn)等數(shù)據(jù)，通過網(wǎng)絡(luò)將相關(guān)的數(shù)據(jù)傳送到大數(shù)據(jù)平臺(tái)。

3）、數(shù)據(jù)處理

心血管醫(yī)療數(shù)據(jù)類型主要為結(jié)構(gòu)化和非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)，處理過程較為復(fù)雜，本平臺(tái)采用Hadoop分布式處理的軟件框架，其目的是在數(shù)據(jù)處理過程中提高可靠性、擴(kuò)展性、高效性和容錯(cuò)率。

4）、AI分析

利用人工智能，完成圖像識(shí)別、讀取知識(shí)庫、音頻（如心電圖等）等數(shù)據(jù)，然后從大數(shù)據(jù)中進(jìn)行圖像識(shí)別、自動(dòng)推理等技術(shù)，實(shí)現(xiàn)對(duì)心血管醫(yī)學(xué)影像、常用藥物、相關(guān)營樣、疾病特征等進(jìn)行分析并輸出相關(guān)結(jié)果。

5）、應(yīng)用分析

大數(shù)據(jù)平臺(tái)的應(yīng)用層需提供豐富的接口，如API、PIG、HIVE以及JDBC和UDF（自定義函數(shù)）等接口，方便其他用戶使用和后期擴(kuò)展。

6）、角色：主要描述該平臺(tái)面向的對(duì)象。該平臺(tái)主要面向臨床醫(yī)生，醫(yī)院管理人員、從事心血管疾病的研究人員、高校學(xué)生、藥品/醫(yī)療機(jī)構(gòu)、患者個(gè)人/家庭、社區(qū)工作者、政府決策者，以及銀行、藥店等等單位。

4、心血管醫(yī)療大平臺(tái)應(yīng)用

心血管醫(yī)療大平臺(tái)建立以后，可為心血管患者、臨床醫(yī)生、科研、心血管疾病管理、相關(guān)的醫(yī)療/醫(yī)藥機(jī)構(gòu)、以及政府決策者和其他相關(guān)的人員提供服務(wù)。

1）、應(yīng)用于心血管患者

大多數(shù)心血管患者對(duì)疾病的起因、發(fā)展過程缺乏認(rèn)識(shí)，通過該平臺(tái)，可以智能引導(dǎo)病人進(jìn)行掛號(hào)、購藥、日常保健以及心血管預(yù)防。

2）、應(yīng)用臨床醫(yī)生

臨床醫(yī)生通過查詢患者的發(fā)病原因、就診記錄、影像和體檢、用藥情況、恢復(fù)情況等信息，可以綜合判定病人整體情況，達(dá)到更好的對(duì)癥治療效果。同時(shí)，通過收集大量的病例樣本，通過人工智能和云計(jì)算等技術(shù)，能夠?qū)Σ煌蛞鸬男难芗膊　⒅委熓侄魏托Ч冗M(jìn)行跟蹤和評(píng)估，為后續(xù)臨床醫(yī)生在治療過程中提供決策輔助支持。

3）、應(yīng)用醫(yī)院管理人員和社區(qū)人員

可以為醫(yī)院管理人員在運(yùn)營管理、治療效果評(píng)估、研發(fā)投入以及生產(chǎn)建設(shè)等方面提供較好的決策支持;

而對(duì)應(yīng)于社區(qū)人員可以了解其社區(qū)所有內(nèi)心血管患者的病情狀態(tài)，對(duì)患者進(jìn)行一些常見保健手段和方法的宣傳，一定程度上可以減少醫(yī)院的就診壓力，釋放一定的醫(yī)療資源。

4）、應(yīng)用科研和在校學(xué)生

科研人員和在校學(xué)生可以獲取大量的實(shí)踐資料，縮短臨床實(shí)踐探索時(shí)間，同時(shí)也能夠?yàn)槠涮峁┹^好的實(shí)踐案例和思路。

5）、應(yīng)用于政府決策者

政府可以了解整個(gè)心血管疾病的起因、有效治療手段、如何預(yù)防等，政府部門可對(duì)全民進(jìn)行心血管預(yù)防宣傳，組織相關(guān)的醫(yī)療機(jī)構(gòu)對(duì)疑難雜癥進(jìn)行聯(lián)合攻關(guān)等。

5 結(jié)束語

隨著5G、云計(jì)算、人工智能的發(fā)展，大數(shù)據(jù)平臺(tái)將在我國的醫(yī)療系統(tǒng)中發(fā)揮著越來越重要的作用。本文通過搭建心血管醫(yī)療大數(shù)據(jù)平臺(tái)，結(jié)合云計(jì)算和人工智能等手段挖掘出潛在的價(jià)值，為醫(yī)生臨床治療提供支撐，為整個(gè)心血管疾病的科研提供價(jià)值支持，同時(shí)也為廣大的心血管患者提供更智能的就醫(yī)形式和疾病康復(fù)指導(dǎo)。在整個(gè)平臺(tái)搭建過程中，有一些問題還需要解決：一是目前提取的病人樣例有限，需進(jìn)一步擴(kuò)大樣例提取范圍，如開放端口進(jìn)行遠(yuǎn)程采集等;二是數(shù)據(jù)處理過程中，部分?jǐn)?shù)據(jù)缺乏統(tǒng)一的標(biāo)準(zhǔn)，急需相關(guān)的醫(yī)療管理部門共同進(jìn)行協(xié)商統(tǒng)一，以便該平臺(tái)后續(xù)能夠進(jìn)入更好的延伸和擴(kuò)張。

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作者簡介：白玫：主任醫(yī)生，本科，現(xiàn)任職于吉林省人民醫(yī)院心內(nèi)科，1998年畢業(yè)于白求恩醫(yī)科大學(xué)醫(yī)療系，從事心血管內(nèi)科臨床與研究16年，具有豐富的經(jīng)驗(yàn)和扎實(shí)的臨床技能。