大數據視域下的醫(yī)療設備信息管理平臺研究

陳金娥

（安徽醫(yī)學高等?？茖W校，安徽合肥 230601）

0 引言

當前，病患就診的過程一般需要到醫(yī)院進行指定的檢查，檢查需要填寫相關醫(yī)療信息以及繳納費用。同時，不同醫(yī)院之間的數據信息交流難以實現，時常需要等待將近一周以上才能拿到檢查結果，增加患者的治療時間和經濟成本，也對醫(yī)療資源造成了浪費[1]。考慮到醫(yī)療設備是醫(yī)療過程中的重要組成部分，而數據信息的共享和交流在當前醫(yī)療行業(yè)中是一項重要的任務。大數據技術的引入可以優(yōu)化醫(yī)療設備信息管理，促進醫(yī)療機構之間的協(xié)作和信息共享，從而解決病患就診過程中存在的一系列問題[2]。

首先，大數據技術可以增強醫(yī)療設備信息管理的效率。現在醫(yī)療機構的醫(yī)療設備數量龐大，而且不同機構所使用的設備型號和廠家也不盡相同，導致醫(yī)療設備信息管理成為一項非常繁瑣的任務[3]。大數據技術可以將各自的數據信息集中到云端，通過標準化數據格式、數據分類等技術，在系統(tǒng)內對所有數據進行歸類和整理，從而減少人工管理數據時的繁瑣工作。其次，基于大數據的醫(yī)療設備信息管理平臺可以優(yōu)化醫(yī)療資源的使用，提升醫(yī)療效率。在醫(yī)療過程中，醫(yī)生需要不斷地根據患者情況進行檢測和診斷，檢測結果存儲在多個醫(yī)療設備中，這些設備數據之間缺乏統(tǒng)一的管理[4]。通過大數據技術的引入，可以集中搜集和管理醫(yī)療設備數據，優(yōu)化資源的使用，避免多次檢測同樣病癥減少醫(yī)療過程中的經濟和資源成本，提高醫(yī)療效率。最后，大數據技術可以優(yōu)化醫(yī)療過程的效果。

在現代醫(yī)療系統(tǒng)中，人工智能可以開展很多體現智能化思想的工作，其中自動問診是其中一項。通過自動問診，患者可以通過人工智能與醫(yī)療系統(tǒng)進行交互，提供詳細的癥狀和醫(yī)療設備檢測結果等信息，系統(tǒng)可以依據這些信息提供先進的醫(yī)療解決方案，解決病患在不同醫(yī)院反復檢查的問題。例如，有些機器學習算法可在幾千億種可能的病例中，選擇最匹配患者提供的癥狀信息和醫(yī)療設備檢測結果，進行特定病癥的自動辨識和建議。

1 基于大數據的醫(yī)療設備信息管理平臺架構

搭建一款醫(yī)療設備信息管理平臺（圖1），可以將不同醫(yī)院中的所有醫(yī)療設備納入其中，實現患者的所有醫(yī)療設備的檢測結果都可以上傳到云端這一功能，隨后利用大數據技術，基于人工智能自動問診技術，提升醫(yī)療資源的利用效率，加快病患診療和康復的速度，使得治療更加智能、精準。

圖1 醫(yī)療設備信息管理平臺架構

該平臺具備數據采集和處理、數據存儲、數據分析和服務接口等模塊。為保障患者信息的保密性和私密性，平臺配置了安全認證和權限控制模塊，確保只有經過授權的醫(yī)生和員工可以查看和操作相關數據。其系統(tǒng)架構如下：

（1）數據來源模塊。數據來源模塊負責從不同醫(yī)院中采集醫(yī)療設備的檢測數據。例如，從某醫(yī)院的心電圖設備中實時采集患者的心電圖數據。該模塊可以使用各個醫(yī)院設備的API，將數據獲取到本地存儲。

（2）數據處理模塊。數據處理模塊可以對上傳到平臺云端的數據進行預處理和清洗。與不同醫(yī)院的設備相關的數據可能具有不同的格式和標準，因此需要進行數據格式轉換和數據規(guī)范化。例如，對于來自不同設備的心電圖數據，需要提供一種統(tǒng)一的格式，將信號時間，振幅，采樣率等處理為標準數據。此外，還需要進行數據清理，以保證數據的質量。

（3）數據存儲模塊。平臺使用可擴展的數據存儲方案，以適應不斷增長的數據量。選擇采用Hadoop/HBase 實現數據存儲，該模塊通過數據整合、編碼和索引存儲數據，同時應用一些數據增強技術，如降噪、濾波和壓縮等。

（4）數據分析和診斷模塊。該模塊需要應用人工智能和大數據分析技術，對數據進行分析，并為醫(yī)生提供詳細的診斷報告和治療建議。例如，考慮基于時間序列的數據分析，從而更好地預測患者狀態(tài)。此外，還可以考慮使用深度學習算法，對不同癥狀和不同類型的設備數據進行分類和識別。

（5）安全認證和權限控制模塊。該模塊負責對訪問平臺相關數據的用戶進行身份認證和授權操作。平臺可以采用多種數據加密、數據備份和數據安全策略，對患者信息的保密性和私密性進行保護。此外，平臺需要對數據處理流程中涉及到的人員進行基本的IT 安全培訓，建立相應的安全策略和管理制度。

（6）服務接口模塊。該模塊提供API 接口，供醫(yī)生、患者和其他系統(tǒng)訪問平臺數據。平臺可以根據實際需要提供不同類型的服務，如智能診斷服務、健康跟蹤服務、藥物推薦服務等。

該平臺可以實現不同醫(yī)院之間的數據交流，不同設備和不同數據標準之間的互操作性，以及診斷和治療結果的自動化輸出，從而提高醫(yī)療效率，最終實現患者的康復。

2 邊緣云計算和中心云架構的選擇

在不同的醫(yī)院中，由于數據管理系統(tǒng)的差異，導致醫(yī)療設備的信息難以傳輸和交換，造成了信息孤島?？紤]到數據交換和共享的需求，可以使用云計算技術，將不同醫(yī)院的醫(yī)療設備數據上傳到云端，并通過相應的技術手段實現數據的管理，還可以實時對采集到的醫(yī)療設備數據進行處理和分析，為醫(yī)生提供更準確、更全面的輔助診斷信息，使診斷效率得以提高。

而中心云架構和邊緣云架構是兩種不同的云計算架構，分別適用于不同的場景和應用。在構建基于大數據的醫(yī)療設備信息管理平臺時，應該根據平臺的功能和特點選擇合適的云計算架構。

2.1 中心云架構

中心云架構是最常見的云計算架構，它將所有的信息處理、存儲、管理都集中在云端。在醫(yī)療設備信息管理平臺中，中心云架構可以采用數據采集和上傳、數據存儲、數據處理和分析等模塊，將所有的醫(yī)療設備信息、病患信息集中存儲在云端。醫(yī)院可以通過互聯(lián)網訪問這些信息，進行診斷和治療，從而實現不同醫(yī)院之間信息共享的目標。但是，中心云架構也存在一些缺點。首先，中心云架構的集中式結構可能會導致信息處理速度較慢，數據傳輸時需要消耗大量的帶寬和網絡資源，并可能出現數據傳輸錯誤或數據丟失。其次，數據的集中存儲可能受到網絡攻擊或數據泄漏等威脅，這對于醫(yī)療信息的安全和隱私保護是一個很大的挑戰(zhàn)。

2.2 邊緣云架構

邊緣云架構是一種比較新的云計算架構。它將一部分處理和存儲任務從云端移動到設備邊緣。邊緣云架構的主要目的是增加網絡帶寬的利用效率和降低數據處理延遲，同時也可以提高數據的隱私保護和安全性。在醫(yī)療設備信息管理平臺中，邊緣云架構可以使用一些智能設備，如智能手機、智能手表、心電圖儀、血糖儀等，將醫(yī)療設備數據先進行本地處理，再將有價值的數據上傳到云端進行分析。通過這種方式可以有效地減少網絡帶寬的消耗，同時也可以降低數據處理延遲，使平臺的運行更加高效。不過，邊緣云架構也有一些不足之處。首先，因為所有設備都是分布在不同的位置，這可能會給設備的管理和維護帶來困難。同時，移動設備的存儲和處理能力受到限制，可能無法進行龐大的數據處理和分析，而這些任務可能需要一些更為強大的服務器或云端處理。

選擇中心云架構或者邊緣云架構應該根據具體的應用場景進行選擇。對于醫(yī)療設備信息管理平臺來說，中心云架構可以更好的滿足不同醫(yī)院之間信息共享的需求，但是隱私保護和安全方面的要求則需要做出更多的努力。而采用邊緣云架構可以更好的減少帶寬消耗和提高數據處理效率，但是設備管理和維護可能更具有挑戰(zhàn)性，同時處理數據的能力也可能受到限制。

3 數據分析和診斷模塊的兩條實現路徑

為了實現醫(yī)療設備信息管理平臺的自動問診功能，提供了知識庫和數據驅動兩條實現路徑，其各具特色。

3.1 知識庫

知識庫的實現，需要收集專家的疾病診斷經驗和知識，并將其存儲在知識庫中，最終形成一個具有良好查詢和檢索性的知識庫。當用戶輸入癥狀和檢測指標后，醫(yī)療設備信息管理平臺將通過內置的規(guī)則和算法實時查詢知識庫，以查詢到與癥狀和檢測指標相匹配的疾病信息，從而可快速提供答案。其具體實現時，需要考慮以下3 個問題：①知識庫的構建：需要招募專業(yè)醫(yī)師，收集其經驗和知識點，通過專家系統(tǒng)來整理分類和存儲，形成扁平化結構的知識庫；②疾病診斷的策略：簡化疾病診斷策略，減少復雜的預測算法?？梢雴l(fā)式規(guī)則和文本匹配算法，實現癥狀和疾病、檢查結果和可能的疾病之間的對應關系；③知識庫和算法的更新：疾病信息會隨著時間推移而變化，以及新疾病的出現，因此需要進行知識庫和算法的持續(xù)更新和維護。

3.2 數據驅動

對于數據驅動的實現，需要進行大量的數據準備，包括醫(yī)院的實際醫(yī)療數據（包括病歷、體檢、檢測等）。利用深度學習技術，可實現自動地從數據集中提取特征，并實現對于疾病的診斷。在具體實現方面，需要考慮以下3 個問題：①數據預處理：需要對數據進行清洗、去重、格式化等處理，確保數據質量的高度一致性；②特征提取和學習：基于深度學習算法，并利用數據集對于神經網絡進行訓練，最終實現特征提取和疾病分析的功能；③模型優(yōu)化和更新：持續(xù)監(jiān)控模型的表現，對算法和模型的參數進行更新和優(yōu)化，確保模型及時適應病種和病況的變化。

在實際場景設計中，需要結合具體醫(yī)院的數據、技術和資源水平等進行綜合考慮，選擇適合的方案。知識庫對于常見疾病的癥狀診斷較為適用，并在實際應用中體現了優(yōu)良的表現，但無法處理未知病種；數據驅動則能夠發(fā)掘更深層的數據信息，并可以支持未知病種和病情的分析和診斷。因此，需要根據不同醫(yī)院的情況，結合自身實際需求，選擇最為適宜的方案。

4 結束語

搭建了一款醫(yī)療設備信息管理平臺，完成其系統(tǒng)架構。考慮到不同醫(yī)院醫(yī)療設備的情況與實際需求不同，針對不同的應用場景，提供了中心云架構和邊緣云架構兩種云計算架構，其中中心云架構可以更好的滿足不同醫(yī)院之間信息共享的需求，邊緣云架構可以更好的減少帶寬消耗和提高數據處理效率。最后為了實現平臺的自動問診功能，提供了知識庫和數據驅動兩種實現路徑，其中知識庫對于常見疾病的癥狀診斷較為適用，數據驅動則能夠發(fā)掘更深層的數據信息，并可以支持未知病種和病情的分析和診斷。該平臺可以大大提升醫(yī)療資源的利用效率，加快病患診療和康復的速度，使得治療更加智能、精準和科技。