面向智慧醫療的兒童康復信息數據挖掘應用研究

顧理琴

摘 要：新時期背景下，醫療衛生服務取得了理想的發展成績，而健康服務系統這一理念也深入到人們的日常生活。其中，健康服務系統是醫院和患者之間的交流載體，有效地分擔了醫院診療的壓力，同樣也為醫院義務活動管理評估工作的開展提供了具有參考意義的解決方案。系統中記錄了醫學數據，具體表現在醫院管理與診療信息的記錄等等，通過對數據信息的合理運用可以為診療管理提供較大的便利。基于此，文章將智慧醫療作為研究切入點，重點闡述了兒童康復信息數據挖掘應用的相關內容，希望有所幫助。

關鍵詞：智慧醫療；兒童康復信息；數據挖掘；應用；研究

DOI：10.16640/j.cnki.37-1222/t.2018.09.172

伴隨醫療水平的進一步發展，人們對于醫療衛生保健提出了更高的要求，但是受生態環境不斷惡化的影響，對人們的身體健康帶來了嚴重的損害。特別是兒童，因其自身的自我保護意識缺失，患病的幾率也相對較高。在這種情況下，醫學診斷數據的增長速度顯著提高，致使醫療資源嚴重不足。而在醫生診斷與患者尋求醫療服務的過程中所形成的診斷數據也被記錄下來，數據間的內部關聯緊密。在健康服務系統概念形成的基礎上，深入挖掘并分析數據信息，能夠獲取具有使用價值的信息內容，為醫療工作的開展提供必要的保障。

1 面向智慧治療的兒童康復信息數據挖掘系統研究

1.1 系統需求的分析和目標設計

現階段，醫院內部的信息系統可以細化成兩種類型，即醫院管理信息系統與臨床信息系統。在傳統的管理信息系統中，最主要的目的就是為醫院形成管理和事物處理業務提供必要的支持，盡可能地環節行政管理工作人員的工作量，為醫院領導決策提供有效的輔助[1]。而臨床信息系統的目的則是為醫務工作人員臨床活動提供大力支持，對患者臨床醫療信息進行全面收集，以保證實際工作效率的有效提高。但需要注意的是，傳統管理信息系統所面向的對象是醫生管理與收集臨床信息，無法評估以上診療的記錄。而面向智慧治療的兒童康復信息數據挖掘系統則能夠借助智能判斷模型來評估醫生診斷的結果，并且向醫生反饋評估的結果，進而深入分析診斷失誤病例的具體原因，將其記錄在后臺知識庫當中。構建誤診分析模型，進一步探究診療內容并為醫生提出具有針對性的建議，以保證醫生診斷正確幾率的提升，為患者提供優質服務。

1.2 系統框架

系統本身的重點就在于對信息分析模型的診斷，在對比大量文本的基礎上，找出兒童康復診斷描述不一致的文本信息內容，在算法的作用下即可提供相對應的參考結果。另外，系統并非固定且封閉，而是能夠將當前無法判別的部分數據向醫院專家呈現出來，并且交由具備專業知識的專家對決定準確性做出診斷。其中，系統可以通過人工判斷不斷學習，以保證未來判斷更加準確。這樣一來，就能夠在實踐運用的過程中降低對人工判斷的依賴性。而醫院全部診斷記錄都能夠在健康服務應用接口之下進入到系統當中。而系統模塊主要包括了醫生管理模塊與兒童管理模塊，加密模塊、醫生誤診日志模塊以及訪問和日志管理模塊。

1.3 系統的數據交換流程

面向智慧治療的兒童康復診斷信息數據挖掘系統，其數據來源主要涵蓋了不同醫院管理信息系統、電子病歷系統以及臨床信息系統，而且各來源數據源都具有復雜性特征，在結構與組織形式方面的差異十分明顯，甚至還會包含噪聲與不一致的數據信息。基于此，數據源數據應接受清洗與轉換，進而錄入診斷信息分析系統的數據庫當中。

結合系統分析數據結果，采用XML格式能夠為管理信息系統當中的醫生開藥系統進行藥物的匹配推薦。

1.4 數據統計挖掘分析模塊闡釋

在應用兒童康復信息數據挖掘系統的過程中，醫生診療數據將會被記錄。通過對醫學數據挖掘工具的應用可以有效分析數據并獲取具有一定價值的信息內容。

第一，疾病種類的分類。在醫學領域疾病種類主要是根據國際通用的標準編碼完成分類，一般情況下，常見病種超過幾千種。如果根據這一標準分類評估醫生診斷能力不具備實用性價值。結合醫院數據分析的具體需求，應根據疾病誤診幾率對并病種進行重新地統計[2]。其中，借助聚類方式的運用，可以將病種細化成高誤診率、中誤診率與低誤診率三種類型。而所劃分的結果則能夠被當做評估醫生診斷能力的一種輔助性權重。

第二，疾病的關聯性分析。在醫學領域，很多疾病間具有緊密的聯系，無論是病癥亦或是并發癥，都能夠實現有效地關聯。而在實際診斷的過程中，醫生很容易將一種疾病錯誤地診斷為另外一種疾病。基于此，有必要針對診斷結果展開關聯性分析，獲取誤診的關聯圖，進一步分析誤診的主要原因，為醫院醫學研究分析提供有力的保障。

第三，患者出院帶藥處方的關聯性分析。在兒童康復信息數據挖掘系統當中記錄了醫生開藥的處方，在對處方要去匹配模式深入挖掘的過程中，能夠為醫生開藥以及藥物的匹配研究提供必要的幫助。系統在全面探究算法的基礎上，選擇使用以矩陣運算為核心的改進算法，可以全面提升算法執行的效率，且實際性能理想。通過系統挖掘分析所獲得的藥物頻繁匹配模式，則可以為醫生處方的開具提供有價值的參考依據。

2 面向智慧治療的兒童康復信息數據挖掘系統的測試

2.1 功能測試

第一，管理中心功能測試。系統健康服務管理中心的主要任務就是管理兒童患者與醫生信息，為此，在實際測試的過程中，應將患者、醫生與科室的添加功能、修改功能以及刪除功能展開測試，同時還有人工輔助判斷功能，實際測試的結果與系統設計需求相適應。在人工判斷專家發現診斷信息的記錄分析不正確的情況下，即可展開分析校正，而系統則會將其作為重要依據而形成全新的診斷信息相似度分析模型[3]。與此同時，在專家輔助判斷也還可以將疾病的關鍵詞輸入其中，被記錄在醫學詞庫當中，為疾病分詞以及診斷信息的分析和使用提供幫助。通過長期的使用，系統本身分析的成功幾率即可提升，并降低對于專家人工判斷的依賴。

第二，醫生端功能測試。醫生能夠對個人的患者信息與診療信息進行查看，同時了解自身的診斷能力并評估，將誤診的原因分析加入其中。通過點擊個人ID號碼即可進入個人的醫師分析頁，而全部診斷記錄會根據疾病名稱排列，與誤診率相互結合，在醫生了解個人誤診幾率過高的情況下，能夠全面總結并分析誤診的原因，而系統則會自動錄入至后臺的數據庫當中，被當做誤診分析備用的數據信息。

第三，出院帶藥處方挖掘結果的應用嘗試。可以將出院帶藥處方關聯分析成果應用在合作醫院出院帶藥處方系統當中，而醫院醫生在針對兒童患者實施出院帶藥處方開藥的時候，能夠結合以上已選擇藥物，系統即可自動化為醫生推薦最常見的藥物匹配模式。這樣一來，醫生就能過在推薦匹配組合中選擇開藥處方，為其提供開藥的輔助作用。

2.2 系統測試的結果

文中所設計的診斷信息分析系統在測試以后已經滿足了合作醫院應用測試要求，并且根據測試結果數據的統計與分析發現，系統在醫院管理應用中發揮了重要的作用，能夠有效完成醫院診斷信息分析的任務，以免對人工統計分析診斷信息帶來負面的影響，深入評估了大量診斷數據。

3 結束語

綜上所述，文中將買內向智慧醫療服務應用的兒童康復信息數據挖掘應用系統展開了全面地研究與分析，重點闡述系統的設計與測試結果，表明系統本身具有推廣應用的價值。為此，在未來醫療工作中，醫院可以引入這一系統。

參考文獻：

[1]黃辰，潘永才，李可維等.基于傳感器聚類數據挖掘的物聯網智慧醫療模型設計[J].傳感器與微系統，2014，33（04）：76-79.

[2]鄭西川，孫宇，于廣軍等.基于物聯網的智慧醫療信息化10大關鍵技術研究[J].醫學信息學雜志，2013，34（01）：10-14，34.

[3]張瑞桐，李中華，馮曉嬌等.基于互聯網地理信息公共服務平臺的智慧醫療可行性研究[J].測繪與空間地理信息，2015（03）：44-46.