對醫療電子信息大數據應用的分析

莊菲

摘要：隨著科學技術的發展，信息技術在各領域的運用越來越廣泛。電子病歷是信息時代的產物，它作為醫院收錄的重要信息數據，對于醫院的建設與未來發展具有十分重要的作用。本文將探析醫療電子信息大數據的應用，通過大數據分析與預測，幫助醫院提升醫療與管理水平，為其發展提供參考，從而盡可能地滿足其發展需求。

關鍵詞：醫療電子信息；大數據；信息化

中圖分類號：R197.1 文獻標識碼：A 文章編號：1007-9416（2018）01-0232-01

大數據是一種新型的具有科技前沿屬性的計算機模型，近年來，隨著醫療設備信息化程度不斷提高，大數據在互聯網背景下的醫療信息系統中得到了廣泛的使用。醫療機構實現了資源的共享，同時也使其管理更加的人性化。電子病歷就是醫療電子信息大數據應用的最有利體現。

1 醫療電子信息大數據相關內容綜述

1.1 大數據概念

大數據是一種自許多來源搜集而來的龐大數據組，大數據通常都具有實時性，在企業對企業的銷售情況下，數據可能來自于社交網絡平臺、電子商務網站、顧客來訪記錄等，這些數據都不是顧客關系管理數據庫中的常態數據組。大數據與云計算，二者密不可分，大數據實現了對海量數據的收集，而云計算則可以實現對大數據的計算。大數據的作用是提高信息資源的整合力度，在海量數據中提取出最有價值的信息，用于企業與機構日后運作。國際醫療信息學協會對于大數據的定義如下：大數據的數量、類型與復雜性需要新的結構、技術與計算方法，通過管理方法的改進，能夠幫助人們從這些數據中獲取到更加有價值的隱藏信息與知識。大數據具有五大特性，即多樣性、大規模、快速處理、變異性以及不確定性。這些特性都顯示出大數據與傳統數據間的不同，這也足以凸顯出大數據在現代社會中的廣泛運用[1]。

1.2 技術

大數據自身具有五大特征，這就意味著其需要設計新的解決與計算方法。云計算是與大數據相匹配的計算機性能，此外并行程序的設計在分布式環境下進行計算的編程模式，極大的提高了數據的計算效率。運用新型的數據庫可有效的解決數據延展性與多樣化問題。大數據利用新一代技術與結構，實現對數據的高速捕捉，并依托高效的計算方法與分析手段，促使大量的醫學電子信息能夠服務于醫療活動當中。

1.3 意義

傳統的數據收集工作并沒有帶來更大的效益，繁瑣的輸入工作與信息檢索工作，致使醫療工作人員對于醫療數據的分析工作長期沒有得到好的進展。如今，隨著計算機與信息技術的發展，大數據的分析與計算體系越來越完善，能夠使用的分析方法也越來越多樣化，數據不但可以反映出當前醫院的管理水平、病人的病例信息，還可以用來創造新的產品，大數據可以發現與了解多種信息間的關系，人們過去認為沒有用途的數據信息，如今又能夠起到新的作用。通過將現有的醫療電子信息數據轉化為可檢索數據，并使用強大的計算功能去挖掘我們過去不能發現的聯系。此外，醫療電子信息大數據的使用還可以為醫療人員提供病人診斷的相關知識與信息，為臨床診斷工作提供科學依據。在大數據背景下，醫療機構建立起全新的學習型醫療保健系統，為患者提供實證基礎，幫助病患花更少的錢，獲取更加全面的醫療服務。

2 醫療電子信息大數據的有效利用

2.1 在生物醫學研究中的使用

在大數據背景下，新一代基因測序技術產生，它可以幫助醫療研究人員更好更快的測定基因序列、轉錄組與表觀基因組，從而實現大規模的基因測定項目。基因測序是一項十分繁瑣的工程，其中涉及到大量的數據群組分析與對比工作，在所有基因數據產生以前，研究人員要對數據進行存儲、傳送等工作，這也使得計算機時常發生卡頓現象。云計算的出現，為大規模基因測定項目提供了可能。云計算中的圖形處理單元技術，可以用于分析復雜的基因組學信息，幫助研究人員發現基因間的相互作用[2]。

基因測定項目的研究也為大數據在生物醫學中的使用開辟了新的途徑，同時為醫療與生命科學等帶來了巨大的變化，此外，大數據還可運用于生物工程醫藥行業、靶向藥物生產等，促進學術組織與組學數據公司間的合作。

2.2 在臨床診療中的使用

醫護人員依靠自己的能力為患者進行診斷工作，以實證為基礎做出判斷。計算機與互聯網可以有效的提高醫護人員的診斷水平、縮短診療時間，并降低診療費用。在對患者進行多模式分子測試的過程中，從數據庫中調取病案診療、病后結果預測與處方副作用的數據，將電子數據與基因檔案進行對比，更加清晰的了解基因組合與病癥間的關系，如此一來可以有效的防止誤判現象的發生，提高就診效率。

此外，電子信息大數據還可以運用于醫療決策當中，醫療人員通過大數據監測系統時刻關注患者服用藥物后的身體狀態，使患者在發生過敏癥狀時能夠得到有效的救治。與過敏癥狀不同的是，大數據也可以根據生理數據及時提出術后感染的警告，并歸納出所有抗菌藥物種類與計量等建議。醫師在對患者診斷完畢后，可以通過數據庫來查找適合患者的藥物，如此可以有效的保障信息的準確性，還能夠將大量的個體數據進行匹配，通過研發新的工具來了解患者的生活經歷與愛好等，這對于醫療人員未來的診斷工作將非常有利。

臨床醫療預測是近年來興起的一項大數據臨床使用技術。它是指采用機器學習的方式構建多種變量，對臨床數據進行分析與判斷。通過這種數據測算的方法，幫助診斷人員推斷出未知的信息內容，并利用探索數據間相關性的方式，來分析出患者的治療結果。通常該技術可以運用到患者的年齡、性別、是否抽煙、是否有心血管疾病等方面的診斷工作中。

大數據在各領域炙手可熱，但其本身仍不夠完善，無紙化信息時代雖然操作便捷，但信息的保密程度不高，容易受到病毒的干擾，韓安裝加密軟件及防火墻等還需要花費大量的資金，對此，醫療研究人員應當加強對大數據信息管理的改良及優化，提升系統的安全性，為患者提供更加全面的醫療服務。

3 結語

綜上所述，醫療電子信息大數據對于我國生物醫學研究與臨床治療都有著十分重要的作用。隨著新科學技術、新計算方法的出現，相關人員也應當加大對大數據的研究力度，大幅度提高大數據背景下醫院的治療水平，降低醫療費用。

參考文獻

[1]趙鑫.大數據與云計算在醫療系統中的應用[J].科學技術創新，2017，（22）：121-122.

[2]范美玉，陳敏.基于大數據的精準醫療服務體系研究[J].中國醫院管理，2016，36（01）：10-11.