大数据挖掘技术在医药领域中的应用成果

2023-11-08 理论教育版权反馈

【摘要】：健康医疗大数据典型应用。可以构建大数据平台来收集不同病例和治疗方案以及病人的基本特征，建立针对疾病特点的数据库，帮助医生进行疾病诊断。医疗行业的大数据应用一直在进行，但是数据并没有完全打通，基本都是孤岛数据，没办法进行大规模的应用。健康医疗大数据在医疗行业治理方面的典型应用：卫生体制改革评估监测。大数据在疾病预测中的作用。大数据在临床业务、付款和定价、研发、大数据基因等方面的应用。

健康医疗大数据典型应用。医疗行业拥有大量的病例、病理报告、治愈方案、药物报告等，通过对这些数据进行整理和分析将会极大地辅助医生提出治疗方案，帮助病人早日康复。可以构建大数据平台来收集不同病例和治疗方案以及病人的基本特征，建立针对疾病特点的数据库，帮助医生进行疾病诊断。医疗行业的大数据应用一直在进行，但是数据并没有完全打通，基本都是孤岛数据，没办法进行大规模的应用。未来可以将这些数据统一采集起来，纳入统一的大数据平台，为人类健康造福。

健康医疗大数据在医疗行业治理方面的典型应用：（1）卫生体制改革评估监测。对分级诊疗效果进行监测评估，对医院进行风险监控管理，对居民健康状况等重要数据进行精准统计和预测评价。（2）医院精细化运营管理。利用医疗成本大数据，促进医疗资源运营管理提升，基于DRGS的医疗服务能力分析，评价体系真实反映医院的实际运营水平，通过大数据供应链开放平台，助力医疗机构上下联动、公开透明，对采购全过程进行综合监督。（3）医疗保险控费。实现医疗保险由事后监控为主，逐步向事中监控、事前提示的立体化监管模式过渡，实现商业保险基于数据的保障设计与精准定价、理赔运营、市场和销售推广，通过系统实时监控，审核刷卡行为，对比医疗行为审查违规现象。（4）在数据的初步探索及应用方面。主要包括预约、现场患者与门诊/住院的指标分析，病人类别与是否门诊转住院的关联，门诊病人类别与住院总费用的关联，病人类别与年龄的关联，普通、专家、特需门诊的费用指标分析，患者年龄与费用的关联分析，每日门诊预测模型等。

健康医疗大数据在数据惠民服务方面的典型应用：（1）通过互联网模式，不断增强“自主健康”服务体验，让健康数据“多跑路”，让人民群众“少跑腿”，在互联网健康咨询、预约就诊、预约挂号、诊间结算、医保联网异地结算、移动支付等方面，给百姓带来更加便捷的应用服务。（2）随着大数据技术与健康医疗服务的深度融合，能够使优势资源“下得去”，更好地推动分级诊疗落地，加快远程医疗普及，推动精准医疗发展；（3）通过大数据分析的应用，推动覆盖全生命周期的预防、治疗、康复和健康管理一体化的健康服务。

大数据在疾病预测中的作用。2009年H1N1甲型流感造成全球20万人死亡。谷歌的“流行感冒预测”把5000万条美国人最频繁检索的词条和美国疾控中心在2003年—2008年间季节性流感传播时期的数据进行了比较，通过数学模型，构成了预测系统，在2009年发布了冬季流行感冒预测结果，与官方数据的相关性高达97%，但提早两周。

在中文电子病历文本信息处理方面，电子病历文本包含大量医疗信息，属于高度非结构化数据。非结构化数据，如患者昨日有低热，今早暂无发热，无明显头痛、头晕，左侧胸痛较前好转，活动后稍感气促，偶感腹痛不适，伴双膝关节肿痛，双下肢及臀部可见红色皮疹，无瘙痒。(www.chuimin.cn)

大数据在临床业务、付款和定价、研发、大数据基因等方面的应用。在临床业务方面，开展比较效果研究，如临床决策支持系统、医疗数据透明度、远程病人监控、对病人档案的分析。在付款和定价方面，开展药品定价、检测医疗欺诈。在研发方面，建立预测建模，提高临床试验设计的统计工具和算法、临床实验数据的分析、个性化治疗、疾病模式分析的水平。在新的商业模式方面，汇总患者的临床记录和医疗保险数据集，扩展网络平台和社区。在大数据基因方面，人类可以将自身和生物体基因分析的结果进行记录和存储，建立基于大数据技术的基因数据库。人类蛋白质组计划的主要目标是以我国重大疾病的防治需求为牵引，发展蛋白质组研究相关设备及关键技术，绘制人类蛋白质组生理和病理精细图谱、构建人类蛋白质组“百科全书”，全景式揭示生命奥秘，为提高重大疾病预防诊治水平提供有效手段，为我国生物医药产业发展提供原动力。

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图1-7　中文病历文本数据的结构化

大数据挖掘技术在医药领域中的应用成果

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