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    基于Spark的腦卒中醫(yī)療大數(shù)據(jù)服務(wù)平臺構(gòu)建研究

    2022-03-04 00:18:06張志潔
    科技創(chuàng)新與應(yīng)用 2022年4期
    關(guān)鍵詞:服務(wù)平臺病情醫(yī)療

    張志潔

    (嶺南師范學(xué)院 計算機與智能教育學(xué)院,廣東 湛江 524048)

    隨著人們對健康和生存質(zhì)量需求的日益提高,腦卒中防治工作逐漸成為全社會關(guān)注的焦點。腦卒中是由腦血管病變發(fā)展到一定程度導(dǎo)致的,具有較高發(fā)病率、致殘率和死亡率,已成為當(dāng)今世界嚴重危害人類健康和生命安全的重大疾病。在中國卒中協(xié)會首次發(fā)布的中國卒中報告顯示,目前我國腦卒中發(fā)生率正以每年8.7%的速度上升,每年死于腦卒中的患者達到130萬,腦卒中在我國已成為第一位死亡原因。

    近年來,國家相繼出臺了《“健康中國2030”規(guī)劃綱要》《國家大數(shù)據(jù)戰(zhàn)略》《“互聯(lián)網(wǎng)+”行動計劃》等相關(guān)文件,致力于利用互聯(lián)網(wǎng)和信息化的優(yōu)勢,解決腦卒中防治熱點問題,信息化已成為腦卒中防治工作的重要手段。因此,若能及時采用有效的風(fēng)險評估工具進行早期腦卒中病情預(yù)警,識別高復(fù)發(fā)風(fēng)險患者,提高高?;颊叩娘L(fēng)險意識并積極控制危險因素,對降低腦卒中復(fù)發(fā)率、致殘率和死亡率有重大意義。

    大數(shù)據(jù)技術(shù)作為一種有效的信息化技術(shù)手段,在多源異構(gòu)醫(yī)療大數(shù)據(jù)的存儲和處理分析中能夠發(fā)揮重要的效用,已成為國內(nèi)外研究者們關(guān)注的重點方向之一。目前,已構(gòu)建了基于Hadoop的醫(yī)療輔助診斷系統(tǒng)、醫(yī)療康復(fù)推薦系統(tǒng),基于Spark的高血壓藥物推薦平臺、衛(wèi)生統(tǒng)計系統(tǒng)、醫(yī)療實時數(shù)據(jù)分析平臺,基于大數(shù)據(jù)的醫(yī)院臨床知識系統(tǒng)等,在如何對多源異構(gòu)醫(yī)療大數(shù)據(jù)進行存儲、處理方面進行了廣泛探討。

    本課題結(jié)合Spark技術(shù),構(gòu)建新型的腦卒中醫(yī)療大數(shù)據(jù)服務(wù)平臺,并以此為基礎(chǔ)建立腦卒中預(yù)防模型,結(jié)合機器學(xué)習(xí)算法對腦卒中高風(fēng)險患者進行早期、準(zhǔn)確、快速識別,旨為腦卒中疾病的早期預(yù)警、復(fù)發(fā)防控、風(fēng)險評估提供技術(shù)和方法學(xué)支撐,擬從以下3個方面開展研究:基于數(shù)據(jù)驅(qū)動的腦卒中特征選擇;腦卒中服務(wù)平臺的系統(tǒng)功能設(shè)計;構(gòu)建腦卒中服務(wù)平臺的關(guān)鍵技術(shù)。以上各部分內(nèi)容在邏輯上依次聯(lián)系,從而構(gòu)成一個有機整體,如圖1所示。

    圖1 腦卒中服務(wù)平臺架構(gòu)圖

    1 基于數(shù)據(jù)驅(qū)動的腦卒中特征選擇

    近年來隨著大數(shù)據(jù)時代的到來,醫(yī)療領(lǐng)域中的大數(shù)據(jù)源出現(xiàn)了指數(shù)級別的增長,可以看作是醫(yī)療數(shù)據(jù)的爆炸式增長模式,在各種醫(yī)療服務(wù)平臺中使用大數(shù)據(jù)進行分析有助于對用戶的病情進行準(zhǔn)確決策,有助于輔助醫(yī)生進行診斷和資料方案的制定。

    醫(yī)療大數(shù)據(jù)的來源豐富,數(shù)據(jù)格式多元化,常見的數(shù)據(jù)來源有居民健康檔案及基本公共衛(wèi)生、健康體檢、臨床診療、健康/疾病檢測、健康保險和可穿戴設(shè)備等。這些數(shù)據(jù)內(nèi)容多樣化,包含有姓名、年齡、住址、電話等隱私信息,面診過程中病患的身體狀況、醫(yī)療檢測、影像等信息和個體健康信息等。僅一個社區(qū)醫(yī)院累積的數(shù)據(jù)量就可達數(shù)萬億字節(jié)甚至數(shù)千萬億字節(jié)(PB)之多。因此,如何在合理的時間內(nèi)達到擷取、管理并整合這些數(shù)據(jù),使之能快速成為能夠幫助醫(yī)生或者用戶進行更積極治療或決策是亟待解決的問題。

    本課題依據(jù)數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)的知識體系,針對腦卒中醫(yī)療大數(shù)據(jù)的多層次、多粒度、參數(shù)關(guān)聯(lián)復(fù)雜等特點,采用合適的數(shù)據(jù)挖掘方法對大規(guī)模數(shù)據(jù)進行深入分析和挖掘,將用戶的醫(yī)療數(shù)據(jù)進行分步式處理。首先,采用隨機森林算法對采集到的數(shù)據(jù)進行缺失值填充,隨機森林算法收斂速度快、精度高,能有效對大規(guī)模原始數(shù)據(jù)集進行高效處理;其次,采用高斯函數(shù)對異構(gòu)的數(shù)據(jù)進行數(shù)據(jù)融合,使得原始數(shù)據(jù)集中的異構(gòu)數(shù)據(jù)能有效進行整合;最后,采用熵值法從原始數(shù)據(jù)集中篩選出高價值數(shù)據(jù)屬性,使得后期的數(shù)據(jù)分析和挖掘更精準(zhǔn)、快捷。通過對大規(guī)模多源異構(gòu)數(shù)據(jù)的有效預(yù)處理和特征選擇,可獲得核心腦卒中醫(yī)療數(shù)據(jù)集,為服務(wù)平臺的后續(xù)數(shù)據(jù)挖掘提供支撐,有助于為用戶提供精準(zhǔn)的醫(yī)療服務(wù)和決策。

    2 腦卒中服務(wù)平臺的系統(tǒng)功能設(shè)計

    現(xiàn)有的多數(shù)醫(yī)療服務(wù)平臺的功能都存在需要改進的地方,比如:如何讓用戶方便快捷地了解自身健康情況,如何讓用戶在平臺中獲得精準(zhǔn)的醫(yī)學(xué)治療方案建議,如何為用戶推薦適合其需求的服務(wù)等。

    為解決目前醫(yī)療服務(wù)平臺存在的難點問題,滿足腦卒中患者的需求,節(jié)約患者就醫(yī)時間,解決腦卒中患者“看病難”的問題,需設(shè)計新型的腦卒中服務(wù)平臺,其具有特色鮮明的各種功能。首先,依托互聯(lián)網(wǎng),使得用戶可以隨時隨地了解自身健康狀況,快速鎖定具體病情發(fā)展趨勢,清晰知曉自身病情狀況。其次,醫(yī)生也可通過此平臺及時獲知用戶病情發(fā)展特點,對治療方案進行應(yīng)對調(diào)整;最后,通過對用戶病情風(fēng)險的預(yù)測結(jié)果和對用戶偏好的分析,并結(jié)合用戶當(dāng)前地理位置信息,為用戶提供合理的個性化推薦,推薦適合該用戶病情特點的醫(yī)院及醫(yī)生,縮短就醫(yī)時間和流程,在一定程度上為他們的就醫(yī)提供適當(dāng)?shù)膶?dǎo)向,提升患者的就醫(yī)效率。同時,根據(jù)用戶疾病特點和用戶喜好,為用戶推薦個性化的健康生活常識和醫(yī)學(xué)知識,以幫助用戶提升自我意識,主動積極地緩解病情,促進生活質(zhì)量的提高。

    3 腦卒中服務(wù)平臺的關(guān)鍵技術(shù)研究

    在腦卒中醫(yī)療大數(shù)據(jù)服務(wù)平臺的構(gòu)建中,設(shè)計基于Hadoop技術(shù)的分布式并行處理架構(gòu),它由實現(xiàn)數(shù)據(jù)分析的MapReduce計算框架和實現(xiàn)數(shù)據(jù)存儲的分布式文件系統(tǒng)(HDFS)有機結(jié)合組成,此平臺可對海量醫(yī)療數(shù)據(jù)進行高效存儲、處理,并將區(qū)塊鏈技術(shù)應(yīng)用于存儲層中,既能保證數(shù)據(jù)的安全性和一致性,也能保證計算效率,提高數(shù)據(jù)質(zhì)量,以形成數(shù)據(jù)格式統(tǒng)一的分布式數(shù)據(jù)存儲倉庫,并為后續(xù)數(shù)據(jù)挖掘和分析提供支撐。

    基于前期的數(shù)據(jù)存儲、預(yù)處理后,采用機器學(xué)習(xí)算法對醫(yī)療大規(guī)模數(shù)據(jù)進行深入分析和挖掘,發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)內(nèi)在機理、剖析數(shù)據(jù)蘊含趨勢。首先,采用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法對核心高維數(shù)據(jù)集進行分析和挖掘,對用戶患病風(fēng)險進行預(yù)測,以對腦卒中患者進行早期、準(zhǔn)確、快速地識別,神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法運行速度快、精度高,已廣泛成功運用于多領(lǐng)域,能高效地為腦卒中疾病的早期預(yù)警、復(fù)發(fā)防控、風(fēng)險評估提供強有力的技術(shù)支撐;其次,基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法的預(yù)測結(jié)果和數(shù)據(jù)屬性的各自權(quán)值,深入分析引發(fā)病情風(fēng)險的重要因素,為疾病的有效預(yù)防和治療提供指引和參照;第三,采用協(xié)同過濾方法,結(jié)合用戶病情風(fēng)險預(yù)測結(jié)果、用戶偏好、用戶當(dāng)前地理位置等信息,為用戶推薦合適的就醫(yī)醫(yī)院醫(yī)生,為用戶及時就醫(yī)提供支撐。同時,結(jié)合用戶病情分類結(jié)果和就醫(yī)情況信息等,采用決策樹算法為用戶進行個性化健康生活方案和康復(fù)、預(yù)防方案的推薦,作為用戶生活中的健康助手以提升用戶的醫(yī)學(xué)防護意識,將患病風(fēng)險轉(zhuǎn)化成積極有效的二級預(yù)防干預(yù),有效提升患者生存質(zhì)量。

    4 結(jié)束語

    結(jié)合前人的研究,為補全醫(yī)療信息化行業(yè)的缺口,滿足腦卒中患者的需求,在現(xiàn)今的醫(yī)療服務(wù)平臺已有的功能的基礎(chǔ)上,結(jié)合大數(shù)據(jù)技術(shù)及機器學(xué)習(xí)算法,構(gòu)建腦卒中服務(wù)平臺,為腦卒中的患者提供診前風(fēng)險預(yù)測和個性化醫(yī)療信息推薦功能。通過采用缺血性腦卒中最新診斷標(biāo)準(zhǔn),對用戶腦卒中進行準(zhǔn)確地診前風(fēng)險預(yù)測,幫助用戶快速鎖定具體患病風(fēng)險,提前了解自身健康狀況,便于用戶及時就醫(yī)。并且,根據(jù)腦卒中風(fēng)險預(yù)測結(jié)果、用戶需求等,為用戶就醫(yī)流程進行合理推薦,為用戶進行個性化健康生活方案和康復(fù)、預(yù)防方案進行科學(xué)推薦,有利于用戶有效就醫(yī)引導(dǎo),提高就醫(yī)效率,幫助患者在日常生活中快速便捷地獲取健康生活知識,緩解病情。有效推動醫(yī)療信息服務(wù)的理念從“面向集體”向“面向個體”轉(zhuǎn)變,打造個性化和私人化貼身服務(wù),幫助患者提高生活質(zhì)量,提升智慧生活品質(zhì),推進醫(yī)療信息領(lǐng)域的創(chuàng)新發(fā)展。

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