基于云計算的醫療大數據的挖掘研究

劉佳錫

【摘要】? ? 隨著我國經濟的發展，信息技術也得到了長足的進步，信息技術已經廣泛地應用于生活中的各個領域，例如：工業領域;金融領域;學校和醫院等等。信息技術最主要的作用可以對數據進行分析和處理，最后進行匯總和儲存，比如醫療行業的特殊性和普適性，會產生了海量信息數據，這時候就需要信息處理技術的幫助，對其數據進行加工分類和智能分析。本文主要淺析基于云計算的醫療大數據的挖掘技術，最后深入到基于云計算的醫療大數據挖掘的應用。

【關鍵詞】? ? 云計算? ? 醫療大數據? ? 挖掘技術? ? 應用

引言：近年來，隨著信息技術的飛速發展，互聯網技術已經廣發的應用于社會中的各個領域，尤其是以“大數據”、“云計算”、“區塊鏈”和移動終端互聯網等新一代的“智慧”數據信息處理技術得到了快速發展和普遍應用。這就意味著人類即將進入海量數據的時代，而我們在生活當中接觸到的數據規模巨大到可能通過目前的技術條件，不是利用軟件能夠計算出來的。所以，需要在合理的時間內對數據進行獲取、分析和分類，并將其處理成為具有高參考性的支撐性數據，使其具有較強的可辨趨勢性和科學性。目前階段，在任何的企業領域當中都已經產生了類似大數據的問題，而且醫療行業也會隨著醫藥行業的信息化快速的發展，對于即將進入的大數據的時代，要做足充足的準備，應對這個環境下的一切問題。但是在目前階段，醫療行業的數據容量已經遠遠的超過軟件能夠計算的范圍之內了，除此之外信息技術軟件更新換代的速度已經不能滿足容量增長的速度，因此針對這些數據如何儲存和處理就是當下的重要任務。云計算技術的產生就是為了解決這些海量的數據儲存難和利用分析難的軟件信息處理痼疾，它所需要的儲存容量也是成幾何級數增長的，而功能多樣的大數據恰好為云計算提供了儲存和運算的支撐平臺，以此為基礎進行的數據挖掘是快捷、可靠的。

一、基于云計算的醫療大數據挖掘技術

因為隨著我國醫療技術的更新和進步，醫療行業產生各種各樣的醫療數據，無論是就醫過程中的診斷影響圖像，還是一些病理和病情的分析情況，這些都是需要記錄、儲存的，因為我國人口基數比較大，自然去醫院就醫的人數也是比較多的，都會產生大量的醫療數據。而基于云計算醫療信息數據采集利用具有數據分布處理進行和不斷探索開掘的模式特點。大數據云計算的過程一方面可以分布在數據的多個節點上進行，另一種是多算法是并行;其中多個節點的計算信息要素通常是“按勞分配”，這種分布遞進的計算模式是目前主流的云計算模式，它的算法可分為以下幾種：①相互關聯分析法。這個方法的核心就是從頻繁的理論當中推算出的一種方法，目的就是為了發現數據庫中最小支持度和最小可信度的數據，這種方法不利于有關有無的分析數據，病人的病理現狀的分析研究，但是這個算法可以研究冠心病、高血壓等病的發病機理，互相影響的因素。②決策樹方法。這個方法從字面意思上就知道是一種類似人腦“思維導圖”的分類方法，以“結構樹”為過程步驟圖，首先對數據進行采集預處理分析，利用歸納、推導、總結的方法，不斷將匯總處理的數據構成“決策樹”，然后反向技術延伸，利用以構建的“決策樹”再來分析其他相關數據。這種算法可以處理和分析高維的醫療數據，對于一些海量的醫療數據處理起來也是十分快的，也可以針對某一醫學病理建立分類模型。

二、基于云計算的醫療大數據挖掘應用

（一）醫學圖像的診斷。隨著醫學技術的飛速發展，大多數的病癥都可以利用先進的設備診斷出其發病的原因，而在醫學領域中越來越多的使用圖像作為疾病診斷的工具。在現實情況中，不同的醫生在診斷同一種病癥的時候，往往會診斷出不同的結果，這并不是說每次檢查的過程會出現不同的醫學圖像，而是因為每個醫生對于病癥的理解不一樣，但是在大體的方向上是一致的，對于如何去治療方面都會有獨到的見解。而通過這種云計算的方式對于醫學病理圖像進行深入發掘，不斷刻畫出病理規律“臉譜”，便能通過這種基于云計算的“人工智能”得出的更加科學合理和大概率結果，更加能夠促進診斷結果的準確性和權威性。

（二）促進公眾的健康。基于云計算的醫療大數據的分析技術能夠對于疾病趨勢進行分析，快速的檢測出傳染病，并且能夠進行全面的疫情跟蹤、監測和評估，為突發疫情做好準備。國家機關基本上都覆蓋了醫院的信息系統，對于一些現階段的流行病和傳染病都有著一定的監控，這樣在一定程度上能夠減少醫院的開支，通過國家政府相關部門的監控還能有效的保障公眾的健康，同時也能提高公眾的防范意識。基于云計算對于大數據的挖掘是有重要的意義的，隨著云技術的發展必將會給人來帶來巨大的醫學價值。

三、結束語

基于云計算對于大數據的分析，能夠對各種醫療數據和人口年齡結構進行準確的智能化發掘，這些海量的醫學數據都能被運用于科學的醫療診斷，同時還能建立相對應的數據庫，隨著云計算技術的發展，對數據的挖掘技術也會進一步的提高，在未來的醫學發展過程中一定能創造更大的價值。

參? 考? 文? 獻

[1]朱甜甜. 基于醫療大數據的腫瘤疾病模式分析與研究[D].青島科技大學，2018.

[2]黃焯. 基于云計算與醫療大數據的FP-Growth算法的優化研究[D].華僑大學，2018.

[3]楊艷利. 基于Hadoop的心肺性職業病計算模型和算法研究[D].青島科技大學，2017.