大數據技術在區域醫療健康信息中的應用

陳子博

摘要 隨著近年來醫療大數據技術的提高和社會對醫療健康關注的持續升溫，在大數據背景驅動下的醫療研究開始興起并逐步適用于醫療服務行業。主要從平臺構架以及技術手段、優勢等方面進行闡述。

【關鍵詞】大數據技術 區域醫療 健康信息應用

“大數據”推動“大健康”。隨著社會的發展，人們對于健康的重視程度日益增強。醫療服務行業信息化意識逐步增強，但學科理論與技術研究都相對滯后于西方國家，在健康評估、健康維護、健康產品、服務范圍、運行模式等方面都仍處在探索實踐的過程中，對此筆者針對大數據技術在區域醫療健康信息中的應用進行探究。

1 平臺構架

智能區域醫療健康大數據平臺由三部分構成，基礎采集設備層，數據存儲分析層.終端發布層構成。

1.1 基礎采集設備層

基礎采集設備層是其他層的基礎，也是本大數據分析架構的基礎所在。其作用是從一些基礎設備或者終端進行采集醫療健康情況，包括患者的實時健康數據、間斷數據等。例如心率、用藥種類以及劑量、定期的檢查結果、醫療器械使用情況等信息。這層需要為數據存儲分析和終端發布提供數據來源和支撐，因此作為底層的架構，對基礎算法例如插入排序檢索等的性能要求較高。同時在算法優良性的基礎上保證一種低耦合和高訪問安全性較為重要，醫療健康數據直接關聯人的隱私，同時數據又不斷會引進新的用戶端，系統的穩定性和高效性就必須得以保障。技術方面可采用OpenStack平臺、HBase數據庫實現數據的高效存取和各類醫療數據收集。 （HBase，一個基于行鍵、列鍵和時間戳建立索引，是一個可以隨機訪問的存儲和檢索數據的平臺）

1.2 數據存儲分析層

數據存儲分析層就是利用基礎采集設備層采集的數據，利用一定的大數據分析方法產生實現有利于醫學研究或趨勢分析的信息。數據存儲分析層即將眾多的冗雜的數據，經過層層的科學計算處理，產生一些較為直觀的，可以用來作為決策支撐或者趨勢預測、科學研究的信息。性能方面，由于數據存儲分析層是對底層采集的數據進行處理、評估、預測等，所以對于一些個人數據分析來說，許多用戶需根據大數據預測進行決策支撐或者事務處理，實時性成為關鍵的因素。這要求醫療大數據平臺的計算效率盡可能高且在規定時間內完成。

醫學數據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，大數據分析方法也就需要多樣性。同時還需要滿足監管部門、研究機構、醫院治療機構、己獲準的第三方機構、患者不同用戶的需求。基于龐大的數據集具有保證信息可靠性的特點，采用吞吐量大、運算速度快、集群的分布式系統是必不可少的，Hadoop根據其特點成為較為理想的分布式系統基礎架構。同樣，因為醫療大數據的受眾廣，不同于商業銀行等用戶特點，采用一種非關系數據庫也是較為有效的，因此可使用NoSQL作為其數據庫。對于醫學情況的特殊性和多樣性，可將傳統常規的統計研究方法以及新的數據挖掘技術等制作為系統類庫，提供API和函數接口、或者類似于數據庫、Tensorflow的結構化語言，以方便具有簡單開發能力的研究者進行調用計算分析。大數據中數據挖掘是較為關鍵的技術，也是由復雜的數據中得出對象之間關系、得出一些規律的有效方法。利用數據挖掘技術進行診斷、預測、描述、指令等分析，有助于進一步的信息以及決策產生。

1.3 終端信息發布層

終端信息發布層作為本系統的頂層，也是本系統進行信息展示、用戶可見的平臺。利用數據可視化等技術，根據用戶的需求對己處理好的信息進行遴選和展示。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頁Web端進行展示。

信息受眾包括個體和團體，個體一般為使用本平臺進行醫療健康信息的預測、分析、提出建議等情況。對于團體機構來說，是對于人群醫療大數據研究情況的發布和展示、有助于決策支撐和計劃實施。在客戶進行登錄后會根據不同的定制服務，查看屬于自己業務內的醫療情況。包括個人健康情況、人群發病率、衛生信息預警發布、以及大數據（例如數據挖掘技術）所產生的信息，以及一些實時的數據分析服務。

技術方面，由于移動端和web端的內容均來自數據存儲分析層的信息，因此可以采用CS架構，將信息進行分發傳送至各個客戶端。也可采用分布式計算架構，由各個區域、負責不同功能的服務器進行計算，再分發到各個終端上。分布式計算相對于單CS架構技術難度較高，但是具有高效性和穩定性。移動端包括iOS和Android端，iOS使用object C開發，Android使用Android SDK用Java語言以及XML進行開發，Web端使用Apache等進行開發。

2 技術優勢

大數據技術是較為先進的技術，也是基于統計學、數學分析、數值分析等學科的學科，可將冗雜的數據提取為有效的信息，其中數據庫、分布式架構等采用上述技術，可保證整個系統性能的高效性、安全性、可恢復性等。

本平臺為使用大數據技術對區域醫療健康信息的分析、趨勢預測、決策支撐、提供建議的平臺，充分利用當前大數據技術的優勢。將日常醫療中較為瑣碎的數據進行收集處理，實現對疾病、衛生健康情況的防治、宣傳普及，既有利于防護和普及衛生健康信息、提供生活診療輔助建議和個性健康定制，也有利于協助研究機構搭載大數據技術，科學高效系統地進行研究，從而提升衛生滿意度和醫療健康普及化，使傳統的醫學研究向大數據方向得到延伸。以西南地區為例，選取四川大學華西醫院為試點，若建立一個服務于人群、科研機構的自動化、系統化、提供API接口、提供函數的大數據平臺，既便于醫療機構進行研究，同時利用大數據技術集成數學、統計學、醫學等知識，可以降低科研的難度和門檻，有效推進醫學科研向著大數據云計算技術方向延伸和發展。

大數據技術在區域醫療健康信息化的應用和普及，必將推動我國醫療事業的快速發展。

參考文獻

[1]張振，周毅，杜守洪等，醫療大數據及其面臨的機遇與挑戰[J].醫學信息學雜志，2014，35 （06）.

[2]李娟.醫療衛生信息化綜合大數據平臺關鍵技術探究[J].金陵科技學院學報，2014 （04）.