大数据及其处理技术在医院信息化中的应用

2017-03-16谢颖夫赵亚妮

大医生 2017年7期

吉浩谢颖夫赵亚妮

（云南省第一人民医院、昆明理工大学附属医院，云南昆明 650032）

大数据主要指因为自身具有很大的容量、很快的增长速度、较为复杂的关系而需要新的处理模式可以让其决策力得到提升的海量信息资产。大数据处理技术一般可以分为采集技术、存储与管理技术、分析技术和应用技术四种，其中分析技术是整个流程的核心部分。

1 医疗卫生数据特点

现阶段，医疗卫生数据具有着来源多样、数量庞大的特点，且这些数据普遍都是关系复杂的多维数据。因为这些特点，在全世界范围内，医学信息系统都得到了广泛应用，庞大的医疗数据对于医疗研究、预测管理与控制等方面具有重要意义。在对数据予以应用时，围绕医生服务，需要把医生和相关患者数据进行单列，同时完成分类工作；围绕患者服务，需要将患者服务周期根据时间轴进行排序，且将排序结果和患者的用药、分析诊断和生命体征予以联系；围绕科室服务，需要从就诊患者和医生的双重角度进行分析。

2 大数据及大数据处理技术的具体应用

2.1 主要应用方面

大数据及大数据处理技术主要应用在三个方面。在临床操作上，对患者疾病数据、个人信息和治疗效果进行比对，可以帮助医院制定出最佳治疗方案，且利用医疗大数据可以让医院信息和相关流程的透明度得到提升，提升医院服务质量，而利用可穿戴式健康设备可以对患者进行远程监控，为治疗手段的确立提供帮助；在医疗支付上，利用自动化系统可以检测到医疗索赔案件中出现的种种欺诈行为[1]；在药物研发上，美国就曾利用大数据及大数据处理技术进行预测建模，计算出投入产出比，完成资源组合的最佳配备工作，同时，为对抗如流感等大规模传染病，可以利用这种技术完成数据分析工作，有利于药品的快速研发。

2.2 具体应用技术

（1）云计算技术的应用

云计算数据处理平台可以处理较大的数据流，对医院数据信息管理具有重要意义，该平台可以对数据予以综合控制，响应速度较快，如对1K左右回复报文，数据库响应的平均时间大体在2 ms左右，吞吐量是305次/min。医院信息化改革工作需要紧密结合当前的时代特征，需要完善且科学的信息管理平台，在大数据时代背景下，医院信息化的管理需要立足于分布式储存，云计算技术能够自动划分数据信息，在资源池中，数据信息能够得到良好地储存。同时，云计算技术在应用中可以让医院得到数量更多的价值信息，可以为医院的各项运行工作给予保证，而在医院信息化建设过程中，应用云计算技术可以在较短时间内部署类别不同的数据信息，以增强数据信息的管理水平与综合控制能力，推动医院数据信息动态管理工作的发展。立足于业务增长维度，以满足当前管理要求为目的，利用云计算技术可以让医院数据信息管理水平得到改善。

以我国某医院建立私有云为例，在总体架构中，主要包含了计算资源池、存储资源池、网络资源池、桌面资源池和安全资源池五个部分，其系统功能模块同样可分为五个部分，第一，生产云模块，它主要是提供医院内部医疗环境的EMRS、HIS、LIS等医疗业务系统信息处理服务，利用在线迁移、高可用性、资源分布调度等手段可以让业务得到持续且稳定的发展；第二，测试云模块，它主要是负责医院新开展业务的系统调试工作，测试云和生产云之间可完成直接转化，省去了重新部署的步骤，可以让业务系统交付能力和交付速度得到提升；第三，桌面云模块，桌面云模块可以提供包括医院信息系统应用程序在内的诸多服务，是一种虚拟桌面交付的业务功能模块；第四，容灾云模块，利用虚拟化主机层面协议可完成副本备份工作，可以让系统不可靠性得到有效降低，可以让单点故障的发生得到有效规避；第五，安全云模块，该模块主要是提供权限管理服务和安全服务。

（2）数据挖掘技术的应用

数据挖掘技术可以帮助医院从大量随机、不完全、模糊或是有噪声的实际应用数据中提取到有用信息[2]。在医院当中，应用数据挖掘技术可以让管理人员更为了解医院的资源配置及规划情况、医院的经营情况和质量信息；可以对B超、心电图、CT、MRI等医疗成像仪器影响数据予以挖掘。当前，国内很多医院都已经采用了这种数据挖掘技术，结合实例来看，在数据库历史数据中将患者基本信息进行抽取，对患者的潜在价值和真实价值予以分析，将分析结果和各种疾病易发时间和患者希望得到的医疗服务内容进行结合，可以完成预测模型的建立工作，对某段时间就诊人员数量进行预测。针对预测结果，医院可以制定出具有针对性的对策，让服务项目时间表得到完善，或制定出开拓某项医疗服务项目的计划，做出终止某项医疗服务项目的开发决定，对医疗设备、人力资源、医疗设施进行合理调整。除此之外，如在类风湿类型辨别诊断、ICU应急诊断、乳腺疾病诊断、肝病分类诊断、胎儿早产诊断和急性阑尾炎分类诊断中应用这种技术都可以取得良好的应用效果。