大数据视野下医学信息化建设的创新思路.pdf

7 2 2 0 2 3年8期2 0 2 3年第4 5卷第8期大数据视野下医学信息化建设的创新思路孙 晶收稿时间:2 0 2 3-0 6-1 4作者简介:孙晶(1 9 9 1-),硕士,初级工程师,研究方向为医院信息化建设。(福建医科大学附属第一医院信息中心 福州3 5 0 0 0 4)摘 要 文中围绕大数据视野下的医学信息化建设创新思路,对医学信息化建设的现状和发展前景进行了深入探讨。从建立全流程的数据收集和整合机制、运用大数据技术实现精准医疗、建立医学知识图谱和推动医学信息化与人工智能的深度融合等方面入手,提出了医学信息化建设的创新思路,同时分析了医学信息化建设面临的挑战和未来发展趋势。通过实践案例分析,展示了大数据技术在医学信息化建设中的应用效果。关键词:医学信息化;大数据技术;精准医疗中图法分类号 T P 3 1 1.1 3I n n o v a t i v e I d e a so fM e d i c a l I n f o r m a t i o nC o n s t r u c t i o n i nt h eV i e wo fB i gD a t aS UNJ i n g(I n f o r m a t i o nC e n t e ro f t h eF i r s tA f f i l i a t e dH o s p i t a l o fF u j i a nM e d i c a lU n i v e r s i t y,F u z h o u3 5 0 0 0 4,C h i n a)A b s t r a c t T h i sp a p e r f o c u s e so nt h e i n n o v a t i v e i d e a so fm e d i c a l i n f o r m a t i z a t i o nc o n s t r u c t i o nf r o mt h ep e r s p e c t i v eo fb i gd a t a,a n dc o n d u c t sa ni n-d e p t hd i s c u s s i o no nt h ec u r r e n ts i t u a t i o na n dd e v e l o p m e n tp r o s p e c t so fm e d i c a l i n f o r m a t i z a t i o nc o n s t r u c t i o n.S t a r t i n g f r o mt h e e s t a b l i s h m e n t o f aw h o l e-p r o c e s sd a t a c o l l e c t i o na n d i n t e g r a t i o nm e c h a n i s m,t h eu s eo f b i gd a t a t e c h n o l o g y i m p l e m e n t a t i o no f p r e c i s i o nm e d i c i n e,t h e e s t a b l i s h m e n t o fm e d i c a lK n o w l e d g eG r a p h,a n d t h ep r o m o t i o no f t h ed e e p i n t e g r a t i o no fm e d i c a l i n f o r m a t i z a t i o na n da r t i f i c i a l i n t e l l i g e n c e,t h i sp a p e rp r o p o s e s i n n o v a t i v e i d e a s f o rm e d i-c a l i n f o r m a t i z a t i o nc o n s t r u c t i o n,a n da n a l y z e s t h ec h a l l e n g e sa n d f u t u r ed e v e l o p m e n t t r e n d s f a c e db ym e d i c a l i n f o r m a t i z a-t i o nc o n s t r u c t i o n.T h r o u g hp r a c t i c a l c a s ea n a l y s i s,t h ea p p l i c a t i o ne f f e c to fb i gd a t a t e c h n o l o g y i nm e d i c a l i n f o r m a t i z a t i o nc o n s t r u c t i o n i sd e m o n s t r a t e d.K e y w o r d s M e d i c a l i n f o r m a t i o n,B i gd a t a t e c h n o l o g y,P r e c i s i o nm e d i c i n e0 引言随着信息技术的快速发展,大数据已经成为医学信息化建设的重要驱动力和支撑手段。医学信息化建设作为信息化技术在医学领域的应用,已经在全国范围内得到了广泛推广和应用。然而,医学信息化建设仍然存在一些挑战和问题,如医学数据质量较差、医学信息化系统的安全性和隐私保护力度不足、医学信息化建设与医疗服务尚未深度融合等。因此,本文旨在探讨大数据视野下医学信息化建设的创新思路和应用前景,希望能为医学信息化的建设发展提供新的思路和思考。1 大数据时代下医学信息化建设的现状大数据时代是以海量、高速、多样化的数据为特征的时代。这些数据产生于各个领域,其中也包括医疗领域。在医疗领域,随着医疗技术和设备的不断更新,医疗数据的规模和复杂度也在不断增加。如何利用这些海量的数据,为医学研究和临床实践提供更好的支持和服务,是当前医学信息化建设的重要目标和挑战。医学信息化建设指利用现代信息技术,对医疗信息进行数字化、网络化处理和传输的过程。医学信息化建设的目的是通过信息化手段,提高医疗服务的效率和质量,同时为医学研究提供更好的信息支持。目前,医学信息化建设已经在全国范围内得到了推广和应用。医学信息化建设的形式包括电子病历、医院信息管理系统、移动医疗、远程诊疗等。2 大数据视野下医学信息化建设的创新思路2.1 建立全流程的数据收集和整合机制建立全流程的数据收集和整合机制是医学信息化建设的重要任务之一。医学数据在医学研究和临床实践中具有重要的价值,能为医学研究提供重要的支持和指导,同时也能为临床医生提供帮助,使其制定精准的诊断和治疗方案。2 0 2 3年8期 7 3 为了实现医学数据的有效利用和管理,需要建立全流程的数据收集和整合机制。该机制需要覆盖医学数据的收集、存储、处理、传输和应用等全过程,确保数据的完整性、准确性和安全性。在建立全流程的数据收集和整合机制时,需要使用先进的信息技术手段,如物联网、云计算、区块链等,实现对医学数据的实时监测、采集、传输和分析。通过数据的实时监测和采集,保证医学数据的时效性和真实性。通过数据的实时传输和分析,可以实现对医学数据的快速处理,为医学研究和临床实践提供更加准确和及时的信息支持。同时,在建立全流程的数据收集和整合机制时,需要建立完善的数据安全和隐私保护机制。由于医学数据涉及到患者的隐私信息,因此需要对医学数据进行安全和隐私保护。在数据的收集、存储、处理和传输等环节中,需要利用加密技术和访问控制等措施,确保医学数据的安全性和隐私性。2.2 运用大数据技术实现精准医疗运用大数据技术实现精准医疗,已经成为医学领域向数字化、信息化、智能化转型的重要趋势。大数据技术可以对医学数据进行自动化处理,自动提取医学知识,支持重大的医学决策,实现对医学数据的全面分析和应用1。在实现精准医疗的过程中,需要使用多种先进的大数据技术,如数据挖掘、机器学习、深度学习等,实现对医学数据的高效处理和分析。通过大数据技术实现精准医疗,可以为医学研究和临床实践带来更多的机遇和挑战。在医学研究方面,可以通过大数据技术对医学数据进行深度分析和挖掘,发现新的医学知识和规律。在临床实践方面,可以使用大数据技术对患者的病情和治疗效果进行精准预测和评估,为患者制定更加个性化的诊疗方案。在实现精准医疗的过程中,也面临着一些挑战。例如,医学数据质量的提高、医学信息化系统的安全性和隐私保护、医学信息化建设与医疗服务的深度融合等。因此,需要提升医学数据的质量和完整性,加强医学信息化系统的安全性和隐私保护,推动医学信息化建设与实际医疗服务的深度融合,提高医学信息化的应用效果和质量。2.3 建立医学知识图谱建立医学知识图谱是医学信息化建设的重要任务之一。医学知识图谱指将医学领域的知识和信息进行结构化、标准化和语义化处理后,形成的一张包含医学领域知识和信息的图谱2。通过建立医学知识图谱,可以实现对医学知识的高效管理和利用,为医学研究和临床实践提供更全面和准确的支持和服务。建立医学知识图谱的过程需要使用先进的信息技术手段,如自然语言处理、机器学习、深度学习等,实现对医学数据和文本的自动化处理和分析。通过对医学数据和文本语义的分析和归类,对医学领域的知识和信息进行结构化和标准化处理,构建起一张全面、准确的医学知识图谱。医学知识图谱的应用有很多,如医学教育、医学研究、临床诊疗等。在医学教育方面,可以通过医学知识图谱来归类和展示医学知识,为医学教育提供更加直观和全面的支持与服务。在医学研究方面,可以通过医学知识图谱实现对医学知识的深度挖掘和分析,发现新的医学知识和规律。在临床诊疗方面,可以通过医学知识图谱实现对患者病情的精准诊断并制定治疗方案,为患者提供更加准确和个性化的诊疗方案。虽然建立医学知识图谱具有广泛的应用前景和发展潜力,但其也面临着一些挑战。如医学数据的质量和完整性、医学知识的深度挖掘和分析质量、医学知识图谱的应用与推广等。因此,需要应用多种先进的信息技术手段和方法,加强医学数据的质量和完整性,提高对医学知识的深度挖掘和分析能力,推动医学知识图谱的应用与推广。2.4 推动医学信息化与人工智能的深度融合推动医学信息化与人工智能的深度融合,已经成为医学领域数字化、信息化、智能化转型的重要趋势。医学信息化和人工智能技术的深度融合可以为医学研究和临床实践提供更加全面、准确、高效和个性化的支持和服务,推动医学领域的进步和发展3。在推动医学信息化和人工智能技术深度融合的过程中,需要使用多种先进的信息技术手段和方法,如大数据、云计算、自然语言处理、机器学习、深度学习等。通过这些技术手段和方法,可以实现医学数据的自动化处理、医学知识的自动化提取和医学决策的自动化支持,实现对医学数据的全面分析和应用。在临床实践方面,医学信息化和人工智能技术的深度融合可以实现对患者病情的精准诊断,从而制定治疗方案,为患者提供更加准确和个性化的诊疗方案。在医学研究方面,医学信息化和人工智能技术的深度融合可以实现对医学数据和文献的高效处理与分析,发现新的医学知识和规律。然而,在推动医学信息化和人工智能技术深度融合的过程中,也面临着一些挑战,如医学数据质量、医学信息化系统的安全性和隐私保护、医学信息化建设与医疗服务的深度融合等。因此,需要提升医学数据的质量和完整性,加强医学信息化系统的安全性和隐私保护能力,推动医学信息化建设与医疗服务的深度融合,提高医学信息化的应用效果和质量。3 大数据技术在医学信息化建设中的实践案例3.1 基于大数据技术的疾病预测与诊断系统基于大数据技术的疾病预测与诊断系统是医学信息化和人工智能技术深度融合的典型应用。其可以为医生提供更加准确、个性化和高效的诊疗方案,为患者提供更加精准和及时的医疗服务。该系统通常由数据采集、数据预处理、特征提取、模型训练和预测等组成。数据采集阶段涉及病历、医学影像、实移动信息7 4 2 0 2 3年8期验室检查、生理参数等多种数据源的整合和收集。数据预处理阶段包括数据清洗、数据标准化、特征选择和降维等,以提高数据质量,降低模型复杂度。特征提取阶段主要针对医学数据的特殊性质,进行特征工程和特征选择,以提高模型的预测精度和稳定性4。模型训练阶段主要采用各种先进的机器学习和深度学习算法,对预处理后的数据进行建模和训练。预测阶段则需要使用训练好的模型进行疾病预测和诊断,为医生提供准确的诊疗建议。通过基于大数据技术的疾病预测与诊断系统,可以实现对医学数据的全面分析和应用,提高疾病的预测精度和诊断的准确性,为患者提供更加个性化和高效的诊疗方案。同时,该系统也可以为医学研究提供数据支持和分析工具,推动医学领域的进步和发展。3.2 医学知识图谱在临床决策中的应用医学知识图谱是一张包含众多医学领域知识和信息的图谱,通过对医学领域的知识和信息进行结构化、标准化和语义化处理,可以实现对医学知识的高效管理和利用。医学知识图谱在临床决策中的应用,可以为医生提供更加全面、准确的数据,对患者的诊疗方案提出建议。在临床决策中,医学知识图谱可以结合患者的病史、症状、实验室检查等信息,帮助医生诊断患者的疾病,制定治疗方案。例如,通过医学知识图谱的知识表示和推理技术,可以实现对患者病情的智能分析和判断。同时,医学知识图谱还可以结合药物信息、病理学信息等多个领域,帮助医生为患者制定更加全面和个性化的治疗方案。另外,医学知识图谱在医学教育和医学研究中也具有广泛的应用前景和发展潜力。在医学教育方面,医学知识图谱可以为医学教学提供直观、全面和交互式的服务。在医学研究方面,医学知识图谱可以实现对医学知识和信息的深度挖掘和分析,为医学领域的研究和发展提供更加全面和准确的支持和服务。3.3 应用人工智能技术优化医疗流程应用人工智能技术优化医疗流程,是医学信息化和人工智能技术深度融合的重要应用之一。医疗流程包括患者就诊、诊断、治疗和康复等多个环节,应用人工智能技术,可以实现对医疗流程的全面管理和优化,提高医疗服务的效率和质量。在医疗流程中,人工智能技术可以用于诊断、治疗和康复等多个环节。例如,在诊断环节中,人工智能技术可以结合患者的病史、症状、实验室检查等信息,实现对疾病的智能诊断和预测。在治疗环节,人工智能技术可以结合患者的病史、药物信息、生理参数等,制定个性化的治疗方案,并合理规划药物剂量。在康复环节中,人工智能技术可以结合患者的运动数据、生理参数等,实现个性化的康复方案和运动监测。应用人工智能技术来优化医疗流程,可以实现对医疗流程的全面管理和优化,提高医疗服务的效率和质量。同时,该技术也可以为医学研究提供支持和服务,通过对医学数据和信息的挖掘和分析,发现新的医学知识和规律。然而,在应用人工智能技术来优化医疗流程的过程中,也存在着一些挑战,如医学数据质量的提升、医学信息化系统的安全性、医疗服务的人性化和人机协同程度等。因此,需加强医学数据的质量和完整性,提升医学信息化系统的安全性,提升医学服务的人性化程度和人机协同能力,提高人工智能技术在医疗流程中的应用效果和质量。4 大数据技术在医学信息化建设中的应用前景大数据技术在医学信息化建设中具有广阔的应用前景。随着医疗信息化的深入推进,医学领域已经积累了海量的数据,这些数据中蕴含了丰富的医学知识和信息5。大数据技术可以通过对这些数据的分析和挖掘,提取有价值的信息,帮助医学研究和临床实践取得更好的效果。大数据技术还可以应用于疾病预测和诊断,通过对大量患者的数据进行分析,可以找到潜在的风险因素和规律,帮助医生预测和诊断疾病。应用大数据技术,也可以制定个性化的治疗方案。根据患者的病情、生理状态、基因信息等因素,结合大量的医学数据和知识,建立个性化的医疗模型,实现对患者的个性化治疗。最后,大数据技术还可以促进医学知识图谱的建立,为医学决策提供支持。通过对医学数据的整合和分析,可以建立丰富的医学知识图谱,并利用人工智能技术实现对医学决策的自动化支持。5 结语在信息技术不断发展和进步的今天,医学信息化建设已经成为医学领域向数字化、信息化、智能化转型的重要趋势。通过先进的大数据技术,可以实现对医学数据的自动化处理,自动提取医学知识,为医学决策提供支持,为医学研究和临床实践带来更多的机遇和挑战。同时,医学信息化建设也需要加强医学数据的质量和完整性,提升医学信息化系统的安全性,推动医学信息化建设与医疗服务的深度融合,提高医学信息化的应用效果和质量。在各方的共同努力下,医学信息化建设将不断发展和创新,为人类健康事业做出更大的贡献。参考文献1陈利民,吴光辉,孙红军,等.大数据视野下医学信息化建设的创新思路J.医学信息学杂志,2 0 1 7,3 8(1 2):1-5.2李浩,郭志华.医疗信息化与大数据技术的深度融合J.中华医学信息学杂志,2 0 1 8,2 5(6):2 3-2 7.3王德明,张彩霞.医疗信息化与人工智能的深度融合J.医疗设备信息,2 0 1 9,3 5(4):1-3.4王永利,何宁华.基于医学知识图谱的数据挖掘研究综述J.中国数字医学,2 0 2 1,6(1):1 5-2 3.5刘文哲,郭泽旭.人工智能在医学中的应用研究综述J.中华医学信息学杂志,2 0 1 8,2 5(2):1-7.移动信息