大數據的關鍵技術及面臨的挑戰

2016-06-28 19:53:07 來源:

醫療大數據的關鍵技術及其發展趨勢

由于醫療大數據涉及到電子病歷、醫學影像、醫院視頻等多種類型的數據,下面針對不同類型的數據對象,簡要介紹醫療大數據分析的關 鍵技術。

1. 面向醫療電子病歷的結構化信息抽取

電子病歷(Electronic Medical Record,EMR)是指醫務人員在醫療 活動過程中,利用電子設備生成的文字、符號、圖表、圖形、數據、影 像等不同種類的數字化醫療信息,實現存儲、管理、傳輸和重現的醫療 記錄,并蘊含著富有價值的信息。自由文本形式是電子病歷數據的主要格式,沒有嚴格的語法和句法結構,且包含大量名詞縮寫和名詞短語, 甚至還存在醫生書寫記錄時的拼寫錯誤,是典型的非(半)結構化數據。 面向電子病歷的結構化信息抽取,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面。

醫療命名實體識別的主要任務包括:①疾病、癥狀、手術、醫療檢 查等醫療命名實體的識別;②相關命名實體的屬性識別,核心在于否定觸發詞的探測(Negation Detection)與識別,例如某疾病史的有無、某癥狀的程度等;③命名實體之間的關聯分析,利用不同命名實體或概念之間的共現關系,建立命名實體之間的聯系。目前,醫療命名實體識別主要利用自然語言處理、信息抽取等技術對電子病歷文本進行分析,命名實體抽取一般采用基于詞典和規則的方法,基于隱馬爾科夫模型、SVM 等機器學習方法。

醫療知識圖譜構建,是指在醫療命名 實體及其屬性信息抽取的基礎上,構建不同命名實體之間的關聯模型,現有的主要方法包括馬爾可夫隨機場、貝葉斯網絡等 概率圖模型方法。

醫療知識圖譜應用,則是利用醫療知識圖譜,面向醫療的實際應用需求,建立掛號咨詢、醫療輔助診斷、疾病治療預案 等實際應用系統。

2. 面向醫學影像的數據分析

隨著信息技術及醫學影像技術的發展,醫學圖像處理在臨床中發揮著越來越重要的作用,對推動醫學科學研究和臨床的進 步發揮了重要作用。

面向醫學影像的數據分析研究重點在于如何利用圖像分析理論和方法成果,結合臨床醫學的實際需求,探索面向醫學影 像分析的新方法、新技術,進而實現高效定量分析與可視化,降低疾病診斷與治療 的盲目性和不可靠性,為臨床醫生準確診斷,快速地制定治療方案和有效地評估治 療效果提供重要支持。

目前的研究主要集中在兩個方面: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,這些 技術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,并根據圖像的特征及標簽為圖像建立索引,以實現后期用戶的圖像檢索任務。

3. 面向醫院監控視頻的智能分析

隨著視頻監控技術和物聯網技術的發展,目前各個醫院安裝了大量攝像頭,尤 其在住院病房,通過視頻監控可以對病人 的異常行為、醫護人員的日常工作等進行實時監控。

傳統的視頻監控系統主要用于日常調 度和事后取證,需要專人監控并分析監控 畫面,成本高昂且效率低下。

近年來,面向醫院的智能視頻監控系統的研究、設計和實現已經引起了學術界和工業界的廣泛關注。2013 年,美國 CMU 的 CAREMEDIA 項目,將智能視頻 監控系統應用于監護中心,該系統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、肢體沖突等),并對異常行為實時預警。

4. 醫療大數據的數據治理體系

醫療大數據涉及的數據類型多樣,數據覆蓋面廣,服務用戶多樣,如何構建以病人、醫生、醫院和政府等多中心的數據治理體系,進而面向不同的用戶提供不同的數據視圖和分析結果,也是醫療大數據 研究中的重要問題。

在現有醫院各類信息系統(HIS、 PACS 等)的基礎上,構建面向分析的數 據環境是實現大數據分析的前提。一方面, 從數據驅動出發,在數據層面上,實現面 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;另一方面,從平臺層面出發,需要利用云技術,構建新的運行環境,滿足海量數據的存儲要求。目前,國內在該方面的研究亟待加強。

5. 醫療大數據的隱私保護技術

醫療數據中包含大量的患者個人的隱 私信息,該數據的擴散性使用非常容易導 致隱私信息的泄露,一旦發生數據隱私泄 露,將損害患者人格和尊嚴,甚至給患者 的健康或者生活帶來不良的影響。 國內外針對醫療數據的隱私保護研究 主要從法律和技術兩個方面展開。 技術層面上,常用的有基于訪問控制的技術、基于匿名化的技術和基于數據加密的技術等。

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,成為面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。

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責任編輯:張燕

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