医疗保健大数据 - 个人健康记录的发展和挑战

医疗行业长期以来一直面临海量数据和非结构化数据的挑战,近年来,许多国家正在积极推动医疗信息的发展,这使得很多医疗机构有资金进行大量数据分析。因此,医疗行业和银行,电信,保险等行业一起进入了第一个大规模数据时代。

医疗大数据

医学信息在现代信息技术发展中,有一个非常独特和重要的地方。如果在过去几十年中电子医疗记录的发展,将所有多维信息中的医疗机构中的个人联系起来,包括疾病诊断,治疗,药物治疗,X射线图像的放射检查,超声图像,核磁共振数据,以及各种生化测试,组织培养,细菌培养分析的结果和如此多的数据来源,使医疗信息领域早在人们普遍的大数据之前,已经非常良好的异构数据链接和检索。

个人健康数据

然而,在大数据时代的时代,依靠自动化和高通量技术的发展,使医疗信息领域有大量异质材料,并开发电子病历,进一步整合从过去医疗信息,演变为个人日常健康信息,基因调控数据,生理活动数据和跨医疗机构的信息整合。医疗信息的目标是从记录中找到关联规则和决策规则,并从历史数据检索到异构数据集成。从个人记录管理到数百万患者数据与异质数据分析的相互作用,进一步建设在临床诊断或个人健康管理决策支持系统中。

医疗大数据架构

医疗数据的发展是关键因素和挑战,是医疗数据的类型往往是非结构化的,异构多样性(如疾病摘要,视频数据),以及获取大量数据是医疗数据的实施面临的最大挑战。过去,学术研究的分析和检索方法不再是瓶颈,因为可以使用许多成熟的工具。相反,如何解释,集成,关联和访问非结构化异构数据是大数据时代的技术难题。

医疗大数据来源

他说:“最大的挑战是如何将健康信息转换为具有价值和意义的格式,并将其整合到医疗保健系统中,”他在一篇题为“大数据,更好的健康”的文章中说。如何将个人健康状况,运动日数据,个人遗传测试数据与个人疾病的医疗,用药史,整合和有意义的解释的相关性和差异;最终,是将信息的多维特征进行整合分析后,通过设计和实现算法构建临床意义的评价法则,预测引擎未来事件的发展,除了提供医疗决策对诊断的参考,更通过个人健康评估分析,发现,可为每个独立的患者提供更好的护理质量和医疗质量。

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