大数据处理技术在医院信息化中的应用

郭子健 邢台市第三医院

1 医疗机构内部信息数据的特征

1.1 信息的来源渠道多样化，信息数量十分庞大

如今，快速增长的人口数量导致医院接待的病人比重失调，同时有导致慢慢开展信息化建设的多个医院内部所涉及到的信息资源非常巨大，信息的由来源头慢慢的变得复杂。从当前的情况来看，不同级别的基础医疗体系的创设，完成了对医患的部分分流作业，但是真实的情况则是，信息源头的繁琐性、信息数量的庞大的问题仍旧非常显著。站在医疗卫生服务类别划分的角度去分析，不同级别的医疗机构一般涵括了医疗服务、社区医疗等板块，以上提到的这些机构同时能造成来源的差异性、庞大的信息资源，从这一点来看，信息的来源繁琐、数量庞大成为各个级别医疗机构数据资源最常见的特性。

1.2 数据之间的关联性繁琐、进行分门别类比较困难

通过上面的分析，我们了解到医疗数据存在来源比较繁琐的问题，其实不仅如此，不同数据信息间存在的关联性也十分繁琐，打个比方说，一个患有重大疾病的患者，它的信息不一定只存在于一个医院中，而是可能在很多的医院中都就诊过、拿过药、住过院等，同时还会牵扯到同一疾病的其他病人的有关讯息。在医疗数据资源里，不同的数据存在着横向的比较，同时也有纵向的延伸，所以对于医疗机构来说，在进行健康服务的过程中，要获取到病人的所有数据资源，同时还应该根据其以往的记录、曾经的患病历史等方面加以类别划分，只有这样才能确保给病人提供更有针对性、更充分有效的服务。

2 医疗机构医院信息化建设过程中大数据处理的实际运用

2.1 数据挖掘技术的运用

对于医疗机构来说，在繁琐、片面、庞大的数据资源中获取到可利用的信息，挖掘出真正需要的信息，将其提供给医务人员，可以为之后的医疗服务提供有力的借鉴作用。数据挖掘技术的运用能够给医疗机构带来有用信息的同时，也能够给医疗机构的研究工作带来可利用资源，从而确保医疗服务行业平稳的进步。这项技术的运用，可以在庞大的数据资源库里获得有用的讯息，将成为促进医疗机构精准评测今后发展趋势，确定规划方向的关键性措施。

2.2 分布式计算技术的运用

这项技术的运用能够把庞大的数据资源加以拆解划分，同时按照类别进行计算，通过不同设施配备来进行，从而极大的实现了对数据计算的高效性，能够给数据信息平台的建设带来十分有用的推动性。这项技术可以根据分布因素去实现数据的类别划分，从而更加方便去进行存放于搜索，可以确保数据信息能够十分快速的完成它的所用价值，同时借助这项技术还能够协助医疗机构获取到价值程度更高的信息资源，增强信息资源的整体水平，最大可能的实现医疗机构工作的高效实施。

2.3 网络安全技术的运用

2.3.1 针对数据进行加密处理

要想确保医疗机构内部信息化建设的完成，确保数据信息的安全性是最基础的。要想实现这一点，就要选择运用云计算平台，最大程度的借助各种类型的加密存储及搜索技术，避免出现因为非法拦截或者是恶意读取造成的信息外泄问题。

2.3.2 硬件冗余设计

医疗机构每天会接待很多的患者，与此同时，就会出现庞大的数据量，假如这些数据被外泄，那么造成的后果是十分严重的。就这一点来说，我们能够选择借助硬件冗大数据交易机构制定大数据交易服务的安全管理策略，全面提升大数据交易服务机构的安全管理水平。针对相关人员开展相关业务的培训，增强他们的安全意识，同时和重要岗位的工作者签订保密协议，减少因人为因素造成的安全危害。

2.3.3 数据交易平台安全

为了提高数据交易服务平台的安全防护能力，可将传统的信息安全手段与大数据安全技术相结合，对数据交易平台进行安全防护，并及时更新各种安全软件。同时，利用数据挖掘技术，分析网络攻击、识别异常行为，构建全面的网络安全预警体系，为发现网络安全威胁与回溯进行有效防御，构建安全的交易环境。此外，数据交易服务平台还应支持对数据交易进行安全控制和安全审计，做到过程与人员均可控、可追溯。

2.3.4 交易数据安全与隐私保护

对于面临的数据与隐私威胁，数据交易服务平台首先应对数据交易的双方建立相应的用户身份标识，以便对用户进行唯一识别，并为各用户配置必要的身份鉴别机制，在用户执行交易和管理等操作之前进行身份鉴别，以便确定其身份是否真实有效，可防止身份假冒。数据供需双方在进行数据交易时，还应采取数据和个人信息安全保护技术，如可采取数据加密技术在大数据存储、传输环节对数据进行加密处理，从技术层面减少信息泄露的概率，即使数据泄露，数据盗取者也很难从中获取关键信息；避免个人信息意外损失和破坏，切实保护个人权益，如采用大数据发布匿名保护技术保护隐私。

3 结束语

综上所述，在本篇文章中我们针对当前医院中大数据交易所面对的一些安全性问题做出了阐述，同时结合实际，给出了有关的强化对策，确保了数据信息的安全性，这对于医疗健康行业的稳步发展具有十分重要的推动意义。