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技術社區[雲棲]
淺談醫療大數據麵臨的技術挑戰
醫療大數據的本質是數據。在醫療行業，醫生的診治是一個過程，需要將患者疾病狀態或治療過程記錄下來。由於醫生對疾病的認識不同，因此所記錄的“事實”會有所不同，特別是缺乏經驗的醫生，經常會忽略記錄重要的病曆信息，可能因此出現數據丟失，也可能導致所記錄的數據沒有準確地反映出客觀的事實。
醫療大數據
大數據時代，數據來源於外部，不由自己把控。如果獲取的是不真實的數據，無法得出有價值的結果，更多情況下可能是誤導。所以，一定要認識到，數據並不是越多越好，數據質量非常重要，把握數據的含義也非常重要。
與其他行業的大數據相比，醫療大數據具有數據增長速度快、保存周期長、粒度差異大、數據異構性強、帶時空標記、特征維度高、隱私保護要求高等特點。醫療大數據涉及到電子病曆、醫學影像、醫院視頻等多種類型的數據，醫療大數據分析的關鍵技術包括五項。
（1）麵向醫療電子病曆的結構化信息抽取技術。這項技術主要涉及醫療命名實體及其屬性識別、醫療知識圖譜構建和醫療知識圖譜應用等幾個方麵。
（2）麵向醫學影像的數據分析技術。目前的研究主要集中在兩個方麵，一是醫學影像處理研究，包括醫學影像的增強、分割、配準、融合以及三維重建等，為醫學影像數據應用提供技術支撐。二是醫學圖像的分析，通過對醫學影像的模式識別與分類，實現對醫學圖像的自動標注。並根據圖像的特征及標簽為圖像建立索引，以實現後期用戶的圖像檢索任務。
（3）麵向醫院監控視頻的智能分析技術。將智能視頻監控係統應用於監護中心，可以自動識別醫護人員和患者的日常行為（如行走、交談、診斷、肢體衝突等），並對異常行為實時預警。
（4）醫療大數據的數據治理體係。一方麵，從數據驅動出發，在數據層麵上實現麵向主題（Subject-oriented）的數據組織、多個不同數據源的數據集成、反映醫療數據的時空變化的數據環境，是醫療大數據組織存儲的基本要求；另一方麵，從平台層麵出發，需要利用雲技術，構建新的運行環境，滿足海量數據的存儲要求。目前，國內在該方麵的研究亟待加強。
（5）醫療大數據的隱私保護技術。技術層麵上，常用的有基於訪問控製的技術、基於匿名化的技術和基於數據加密的技術等。近年來，隱私保護和隱私攻擊模型同步發展，對各類方法的有效性提出了嚴峻挑戰。近期以差分隱私保護為代表的新的研究方向，成為麵向醫療信息發布的隱私保護方法的主流，該方法不關心攻擊者擁有多少背景知識，通過向查詢或者分析結果中添加適當噪音來達到隱私保護。
如何針對醫療大數據的基本特性，有效突破醫療大數據分析的關鍵技術已經成為學術界的研究熱點之一。美國的醫療大數據應用中，麵向醫生和患者業務通常較難，很難找到合適的切入點。麵向企業的業務相對容易，尤其是針對保險公司和藥廠，而醫院則相對難一些。
目前，中國醫療大數據應用可以簡單分為兩大方向：
第一類，是對傳統醫療的優化，即服務於醫療機構的大數據應用（包含醫院、險企、藥企、醫療器械企業等傳統醫療行業機構）。是對於傳統醫療服務的問題和弊端，利用互聯網及大數據技術加以改善和提升，例如，提升患者到醫院就診的流程、優化醫院信息管理以及提升臨床診療效果等；
第二類，是對傳統醫療的補充，即服務於大眾醫療健康的大數據應用。是針對傳統醫療服務未覆蓋到的市場需求，利用互聯網和大數據技術和服務加以補充，例如：診前分診、就診數據跟蹤及信息反饋等個人健康管理服務。
隨著政策的引導、互聯網技術和大數據應用的提升，能夠通過分級診療使醫療效率更高，服務更精準，如小微病患者可自行診療或到附近的診所及社區服務站進行醫治，大醫院等優質的醫療資源更多的是為重大疾病或突發疾病患者提供醫療服務。
目前，中國人口健康狀況不容樂觀，亞健康人群占比已超過70%，同時人口老齡化趨勢明顯，高血壓、血脂異常、糖尿病患者的人群均已經超過一億人，朗銳慧康（www.lrioh.com）認為，巨大的醫療健康市場需求呈現無疑，那麼互聯網及大數據技術也將有著巨大的用武之地。
最後更新：2017-10-19 11:03:33