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南京惠言達電氣有限公司成立于2019年，座落在南京六合市商圈。9年備件銷售積累，公司主要經營歐、美等國的閥門、過濾設備、編碼器、傳感器、儀器儀表、及各種自動化產品，公司全力貫徹“以質優價廉的產品和完善到位的技術服務客戶”的經營宗旨，服務于國內的流體控制和自動化控制領域。節省了中間環節的流轉費用，能夠把更優惠的價格提供給用戶。通過發展我司已經自動化設備和備件供應商，主營產品廣泛應用于冶金、造紙、礦山、石化、能源、集裝箱碼頭、汽車、水利、市政工程及環保以及各類軍事、航空航天、科研等領域。
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隨著“互聯網”+、大數據、云計算和物聯網等新興技術的不斷發展和應用，醫療衛生領域的信息化程度和水平不斷提升，隨之產生的相關醫療數據也呈現爆炸式增長。醫療行業作為國家和社會發展的基礎行業，其醫療數據蘊含著著巨大的價值。通過大數據技術可以有效地處理醫療衛生行業日益增長的各種數據，為整個醫療衛生行業的發展提供有效地決策支持。

2醫療大數據概述

2.1醫療大數據的概念。大數據(BigData)，通常是指多源異構、跨域關聯的海量數據集合，其數據量特別大、數據形態眾多、數據結構復雜，使用傳統的軟硬件及算法難以進行數據的存儲、處理和分析。醫療大數據是傳統大數據的衍生，指在醫療行業所產生的海量數據，包括患者就醫、醫療服務、衛生管理和醫學研究過程中產生的以患者為中心的眾多數據[1]。2.2醫療大數據的特征。醫療大數據不僅具有傳統大數據的5V特征，即Vol-ume（大量）、Velocity（高速）、Variety（多樣）、Value（低價值密度）、Veracity（真實性），還具有以下六點*的特征[2-4]：（1）醫學術語的復雜性。在醫學領域中，醫學術語涉及國外和國內醫學術語以及外文與中文表達表述方式，存在術語標準不統一不、更新速度快等問題，使得醫學術語和醫療數據在文字表達和語義方面復雜繁瑣，尤其體現在我國的中醫藥領域的醫學術語的復雜性。（2）醫療數據的多維性。患者在醫院就醫過程中，圍繞著患者為中心，醫療數據會從多個維度產生，如醫生從診斷治療維度產生數據、醫技從檢查檢驗維度產生數據、護士從護理維度產生數據，數據的產生格式和要求不同，使得同一醫療行為存在多重維度的數據展示。（3）醫療數據不完整性。不管是手工記錄還在借助于電子化方式記錄醫療數據，均會由于各種原因導致數據記錄不全或記錄中出現紕漏缺失的情況存在，使得醫療數據不完整。（4）醫療數據的時序性。患者的就診和治療行為往往是多次的，不同的時間產生的不同醫療數據具有一定的時序性。此外，患者的檢查數據如心電圖數據等也都與時間有關。（5）醫療數據的隱私性。醫療數據中往往包括患者的隱私，如基本信息、健康狀況等，這些隱私數據分布或隱藏在不同的地方，醫療大數據通過數據分析和挖掘，可能獲得比較完整的患者隱私情況，使得醫療數據的隱私性呈現暴露化狀態。（6）醫療數據的冗余性。醫院在信息化建設過程中，由于廠家的不同、上線時間各異，信息孤島普遍存在，同一患者在不同的信息系統中會產生重復的數據，這些數據分散存儲在不同的系統中，使得醫療數據具有冗余性。

3醫療大數據應用體系架構

大數據技術已經應用在很多行業和領域中，通過分析和借鑒其他行業的大數據應用情況認為，醫療大數據應用體系架構應主要包括數據采集、數據存儲、數據分析、數據交換共享和數據應用五個層次，以及標準規范體系、數據治理體系、運維管理體系和信息安全體系四個體系[5-7]。醫療大數據應用體系架構如圖1所示。3.1體系架構的五個層次。3.1.1數據采集。數據采集的目的是采集醫療衛生機構所產生的數據，主要從各級醫療機構、公共衛生機構、醫療保險機構、全員人口信息庫、居民健康檔案、電子病歷信息庫和其他數據來源處采集醫療數據。醫療大數據的采集通常分為集中式采集和分布式采集，其中關鍵的就是數據的采集、清洗、轉換、裝載，獲取高質量符合需求的數據。3.1.2數據存儲。數據存儲是大數據技術的重要環節，醫療大數據量通常為TBPB，存儲方式包括結構化存儲方式、非機構化存儲方式以及分布式文件存儲方式，其中結構化數據通常存儲在關系型數據庫（RDBMS）中，常見的關系型數據庫包括ORACLE、SQLSERVER、DB2等，非機構化存儲方式需要用到NoSQL等技術，分布式文件存儲方式可以通過Hadoop等技術實現。在醫療領域，PACS數據、電子病歷、隨訪數據等主要以圖像或文本形式存在。3.1.3數據分析。數據的分析方法是大數據技術的關鍵核心，主要包括三種方式：一是以分類、聚類、特征分析、關聯規則、多維分析、回歸分析為主的傳統分析方法，二是以機器學習、數據挖掘、語義搜索、自然語言處理的智能分析方法，三是以自定義分析為主的分析方法。大數據分析由于數據海量，傳統的分析方式效率低下，因此智能分析方式是目前的主流數據分析方法。在醫療領域針對電子病歷的自然語言處理技術和面向PACS圖像的語義分析技術日益成熟。3.1.4數據交換共享。數據交換共享不僅要滿足數據共享集成功能，實現數據的集中采集、分揀下推等，還需要很好的支持面向分布式的SOA架構，支持基于WebService、文檔、DB等多種模式的更具有廣泛意義的數據交換。實現業務內部的緊耦合、業務之間的松耦合，支持各種標準和接口規范，實現核心基礎服務平臺、各應用系統的集成和數據交換共享。3.1.5數據應用。數據的應用主要包括政府部門應用、醫療機構應用、社會公眾應用和行業企業應用四個方面的應用。政府部門應用主要包括智能監管、決策支持、輿情監控等，醫療機構應用主要包括輔助診療、精準醫療、臨床科研，社會公眾應用主要包括個性化診療、慢病助治，行業企業應用主要包括藥品研發和健康保險等。3.2體系架構的四個體系。3.2.1標準規范體系。醫療大數據應用體系架構的設計以數據處理為核心，在國家標準、行業標準、管理規范、技術標準和信息標準的基礎上制定并完數據接口標準規范、數據交換標準、元數據信息標準、數據采集規范、數據管理制度、數據質量規范等，建立醫療大數據應用體系的標準規范集。3.2.2數據治理體系。數據治理是對數據的全生命周期管理，主要包括兩個方面：一個是數據質量核心領域，二是數據質量保障機制。其中，數據質量核心領域的內容包括數據服務、數據質量、主數據、元數據、數據全生命周期、數據模型、數據標準和數據安全等，數據質量保障機制包括章程制度、組織、流程和IT技術應用等。3.2.3運維管理體系。運維管理體系是保障整個應用持續正常運行的基礎，主要包括管理對象、組織結構、服務流程、服務內容、響應措施和制度規范等。針對網絡、主機、存儲、數據庫系統、中間件、終端外設運維等多個方面，建立持續改進的運維管理體系。3.2.4信息安全體系。信息安全管理體系涵蓋安全策略、訪問控制、信息安全組織、物理和環境安全、通信和操作安全、信息安全事件管理和業務連續性管理等，從規章管理制度和信息安全技術等方面構建全面的信息安全體系。

4醫療大數據的應用場景

4.1政府部門應用。在決策支持方面，傳統的決策支持容易受主觀因素影響，醫療大數據技術以數據為基礎，以挖掘和分析為手段，能夠客觀全面地綜合決策。政府部門主導的各級醫療大數據中心的建設匯集了海量的醫療數據，通過大數據技術宏觀調控，調整各地醫療資源分配，同時為政府部門制定有關政策提供客觀的依據。在智能監管方面，通過事前數據提示控制、事中數據監控管理、事后數據分析評價，全流程智能監管整個醫療行為的各個環節，對各醫療機構進行宏觀評價和智能監管。在輿情監控方面，通過大數據技術自動采集和分析相關醫療數據，通過自動分類聚類以及提前預警，為合理處理醫患關系，引導正確論提供支持。4.2醫療機構應用。在輔助診療方面，通過醫療大數據技術全面收集病人的在院體征、影像、隨訪等數據，綜合多學科數據輔助診斷和治療，建立臨床大數據知識庫，輔助臨床工作者診斷、治療和用藥。在精準醫療方面，大數據技術在精準診斷、精準治療、精準用藥、精準預防環節中，通過基因測序存在問題的基因片段，使用靶向用藥精準治療，實現佳診療方式。在臨床科研方面，臨床科研工作者常常面臨數據獲取難、數據量小、數據不全的問題，通過醫療大數據技術使用大數據搜索引擎可以一站式獲取相關數據，利用大數據的分析方法和計算能力，探索新的醫療科研領域。4.3社會公眾應用。在個性化診療方面，醫療大數據技術與移動互聯網技術相結合，通過手機應用程序和可接入網絡的可穿戴移動設備等，可以實時獲取個體的各項體征數據和指標，使用大數據統計和分析技術給個體予以提醒和指導，使個體實時了解自己的健康狀況，及時就醫診療。在慢病助治方面，尤其針對腫瘤患者、高血壓患者、糖尿病患者等受眾診療和用藥周期長，需要長時間監控各項指標，利用醫療大數據技術可以從歷史數據、實時監控和預測數據等多個方面輔助慢性病治療。4.4行業企業應用。在藥品研發方面，通過醫療大數據技術在藥品研發前期可以通過對受眾進行大數據的需求調研、指標采集等以決定研發方向和投入，在藥品研發過程中可以通過大樣本和大量數據臨床試驗數據以確定藥品的效果，在藥品臨床使用階段可以通過臨床大量患者的使用反饋效果不斷改進藥品，在藥品上市階段可以通過大數據技術做好市場規劃和預測。在健康保險方面，通過醫療大數據統計和分析可以獲取特定疾病的總體情況以及患者對于各類保險的需求，有針對地開展健康保險業務。

5醫療大數據應用面臨的挑戰

目前，醫療大數據的應用仍然處于初級起步階段，面臨很多問題和挑戰，主要包括：（1）機制和標準不完善，國家關于大數據已經出臺了很多指導性意見，但是涉及到具體的建設標準和技術規范還需要進一步細化完善，此外由于信息化建設過程中廠家各異，標準規范也各不相同；（2）關鍵技術需要突破，一是大數據的整合技術，尤其是針對醫療行業中的大量非結構化數據，二是大數據的存儲技術，主要是分布式存儲架構的建設，三是大數據的分析技術，對文本、圖像等醫療數據的分析方法和能力需要創新；（3）數據的整體質量不高，由于我國的信息化建設的逐步進行的，在實際的建設過程中，基礎數據缺失、數據錯誤等問題廣泛存在，利用大數據技術采集匯總后的整體數據質量不高；（4）數據安全和隱私有待加強，醫療數據具有很強的隱私屬性，是一類比較特殊的數據，如何從管理和技術層面保障大數據的安全隱私是現實面臨的問題之一；（5）復合型人才的缺失，醫療大數據的建設和應用，不僅僅需要計算機與信息領域的專業人才，還需要對衛生管理、臨床醫療、統計分析等方面有深入的了解，復合型人才的培養是大數據技術在醫療衛生行業應用過程中重要的環節[8-9]。

6結束語

大數據技術在醫療衛生行業的應用日益廣泛，本文在分析醫療大數據特征的基礎上，構建了醫療大數據應用體系架構，從數據的采集、存儲、分析、交換共享和應用五個層次詳細闡述了大數據技術在醫療衛生行業應用的體系架構。醫療大數據通過在政府部門、醫療機構、社會公眾和行業企業等方面的應用可以發揮醫療大數據的巨大價值。大數據技術提高了醫療衛生行業數據利用，為醫療衛生行業的發展帶來了新的方向，具有重要的研究意義。