大數據時代中如何進行醫療數據挖掘與利用

吳漢華

摘 要 近些年來，科學技術的發展為我國信息技術與互聯網技術的進步提供了堅實的基礎，并在我國實現了廣泛的應用。在這一背景下，我們將面對大量的數據，而對這龐大的數據信息進行合理的數據挖掘和利用就顯得十分重要了。對此，文章闡述了在大數據時代背景下進行醫療數據挖掘與利用的重要性，并分別介紹了在這一時代前提下如何進行數據挖掘與利用，以此來為我國醫療事業的發展提供理論借鑒。

關鍵詞 醫療數據挖掘；利用；大數據時代

中圖分類號：TP3 文獻標識碼：A 文章編號：1671-7597（2014）05-0013-01

盡管世界范圍內的信息化發展持續的時間并不長，但僅僅是在最近的幾年里，人們所積累的信息數據數量就已經十分龐大了。由此，人們開始了大數據時代，在這一時代下人們能夠精確的了解數據的具體信息，這是數據掌握的一大跨越。面對數量如此龐大的數據，以原有數據為基礎，向其他數據開始更加深入的挖掘和合理利用能夠極大的推動我國企業，如醫療服務行業的發展。

1 大數據時代需要深度挖掘與利用

1.1 大數據時代的數據挖掘

通俗來講，數據挖掘可以說是處理并分析相關的數據，從中搜尋出為自身所需的，并排除掉對自己沒有利用價值的數據。大數據時代實際上就是數據革命時代，這一特殊的時代將會掀起社會發展史上的巨大浪潮。與此同時，這一時代還會對我國中小企業決策的制定、商業組織以及業務流程等多個方面發揮非常重大的作用，也可以換一個角度說大數據時代還在一個國家或地區的政治方面扮演著非常重要的角色。在這一時代下，人和人的溝通將不會受到地域的束縛，有時還可以實現不同國家之間的連接。在過去的時間里人們所積累的各種信息成為了數據，同時也成為了一種十分重要的依據。所以，要想真正獲得這些財富，就必須要學會如何對數據進行處理。但是實際上這些財富并沒有直接展示在人們面前，而是隱藏在其中，必須需要借助人力將其挖掘出來，在挖掘過程中所使用到的工具便可以稱之為數據挖掘。

1.2 大數據時代的醫療數據挖掘

與其他行業相比醫療行業的特殊性和復雜性比較突出。近些年來，我國的醫療行業實現了比較深入的改革，而服務質量也較之前有了很大程度的提升。但是與此同時，由于醫院每天都要接待大量的病患，而這些病患的各種信息數量更是十分龐大的，日積月累便逐漸構成了龐大的數據。在這一情況下，醫院已經轉變了傳統的決策習慣，不再將之前的經驗作為實施決策的主要依據，而是借助對相關數據的深度挖掘與利用，再以最終的分析處理結果作為重要的決策依據。站在數據應用的層面上來看，醫療事業的數據挖掘和其他行業之間有著某種程度的不同。主要表現在兩方面，首先是用于醫院的內部管理，例如深入挖掘用藥等。其次，則是用于臨床研究。在上述兩方面中，必須要對后者提起高度的重視，這是因為它與病患的生命安全有著直接的聯系，也正是因為如此，對數據進行挖掘與利用就顯得更加重要了。

1.3 大數據時代醫療數據挖掘與利用的意義

不管是數據挖掘還是具體的應用，尤其是在醫療方面，在大數據時代背景下的意義都顯得非常重大。因為借助深入分析，人們能夠在原有數據上提出針對性的改善意見，而這些全部是在大量的數據支撐下完成的。現今，在西方發達國家里不論是大型企業還是中小型企業，在作出管理或經營決策時都是將已有的大量數據作為重要的依據。近些年來，國內的企業也開始逐漸以數據為理論基礎，現在已經發展為了沒有數據基礎就沒有決策依據，進而沒有能力提出針對性的完善建議的現狀。不僅如此，實際上醫療數據是可以說話的，但是它所表達的語言含義不得不借助人力進行分析與挖掘。醫院所儲存的數據實際上可以看作是一個寶庫，例如病患的發病癥狀與臨床治療效果等，這些信息數據都能夠對醫院的醫療服務水平的提高發揮非常重要的促進作用。而只有提高了醫院自身的服務水平，我國的醫療事業才能夠實現快速的發展。調查資料表明，對醫療數據進行分析能夠為日本產生大約2500億美元的價值，同時減少其9.2%的國家醫療保健投入。

2 大數據時代如何進行醫療數據的深度挖掘

醫療數據的挖掘過程的具體含義本身就不好界定，而在大數據時代，這一內容就顯得更加重要了。在醫療數據挖掘中，不論給定了哪種類型的數據，人們都可以找出多種方法對其進行深入挖掘。目前，國內并沒有形成一套十分完善的體系來引導與規范人們的挖掘方法。在大數據時代下，對醫療數據進行挖掘過程中首先要定義問題。定義問題是指提前明確定義所要研究的具體目標是什么。例如在對病案資料進行數據挖掘前必須要明確其最終目的是搜集疾病的關聯要素還是要有效提高疾病的診斷率。數據挖掘的目的不同，所要構建的模型也是各有不同。所以，在數據挖掘前要與相關專家人士進行交流，明確數據挖掘的最終目標以及研究對象等各個要素。其次，還要對數據進行預處理。醫院的數據庫內積累了大量的數據，所以不論采取哪種數據挖掘方法都不會利用到全部的已有數據，而是從中選擇一部分。在此過程中，所選擇的數據必須要有一定的代表性。數據預處理的意義主要在于它是決定數據挖掘過程是否會成功的主要因素，而且這一階段所要耗費的時間相當長。之后是數據挖掘流程，而這又同時是整個研究的又一個決定性流程。這一流程包括多個環節，例如數據模型的選擇、建模以及實驗等。醫療數據挖掘的算法種類是非常多的，現今人們應用較多的主要是遺傳算法與人工神經網絡。最后則是對最終結論進行評估。

3 大數據時代醫療數據的利用

最近幾年，科學技術的發展為我國計算機與信息技術的進步提供了堅實的基礎，并在我國實現了廣泛的應用。在現今的醫療事業中，醫院也借著這一春風進一步實現了數字化。與此同時，電子病歷的普及以及醫療設備的數字化更是進一步增加了醫院所存儲的信息數量，這就使得對已有信息進行研究從而為以后的醫療事業發展提供條件就顯得十分重要了。但是，現今為止大部分的醫院在處理相關數據時仍然局限在單一的文本錄入、搜索以及消除等方面，在數據的深入分析方面十分欠缺。而這也使得醫療決策與知識的自動獲取變得更加遙遙無期。怎樣才能通過對已有信息的處理來向醫院今后的醫療事業發展提供決策，并有效的促進醫院的管理發展逐漸成為了人們重視的焦點。除此之外，近些年來我國經濟實現了穩定發展，而人們的生活質量與保健觀念也隨之發生了變化，這就使得我國的醫療事業，如社區醫療等有了飛速的發展，并使之變成了醫院又一個新的開發市場。怎樣才能實現醫院數據的自動處理，從而發揮其在診斷決策與醫療措施方面的作用，進而加快我國醫療事業的發展速度就成為了人們不得不面對的又一大問題。在這種情況下，醫療數據挖掘順應了人們的需求出現了。在醫療數據剛剛提出之后，就快速的被普遍應用到了多個領域，首先是生物醫療工程領域。在這一領域中，醫療數據挖掘獲得了非常優異的成果，并發揮著在指定醫療數據中準確獲得醫療模式類型的重要作用。

4 總結

盡管大數據時代出現至今僅有幾年的時間，然而卻早已經深入人心。現今，我國醫療領域已經掀起了一場數據挖掘革命浪潮。不僅僅是醫療事業，其他領域的企業也都已經對數據挖掘提起了高度的重視。我們有足夠的理由相信，數據挖掘將會在我國實現更加廣泛的應用。

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