南(nan)京惠(hui)言達(da)電氣(qi)有(you)限公(gong)司為(wei)您竭(jie)誠服務，產(chan)品(pin)主(zhu)要有(you)編碼器(qi)、傳感器(qi)、電子(zi)尺(chi)、控(kong)制板、測(ce)速(su)電機(ji)、直流(liu)電機(ji)、檢(jian)測(ce)器(qi)、控(kong)制器(qi)、電路板(ban)、模(mo)塊(kuai)、開關、氣(qi)缸、電容、安全(quan)繼(ji)電(dian)器(qi)、閥門(men)定位器(qi)、比例(li)放(fang)大板(ban)、高(gao)壓(ya)發生(sheng)器(qi)、馬達(da)、軸承(cheng)，移(yi)位計，電(dian)磁(ci)閥，流(liu)量(liang)計，流(liu)量(liang)開關，支(zhi)架，插(cha)頭，壓(ya)力變(bian)送器(qi)，，模(mo)塊(kuai)，熱繼電器(qi)，電力(li)電(dian)纜等(deng)等(deng)都(dou)有(you)非常好的優(you)勢 1為(wei)您提(ti)供原(yuan)裝品(pin)！ 2.只要是(shi)歐(ou)盟國家的產(chan)品(pin)，我(wo)們(men)都(dou)為(wei)您詢價並采購！

現(xian)貨庫(ku)存(cun)SIKO編碼器(qi)AP04-0045 

 SCHMERSAL AZM1SK-12/12RKA-024 備 件(jian) B&R 8LSA45.EA045D000-0 泵(beng)                    
SSB 02 KW:/BS I:1/54.6,Nr.422749 SCHUNK MPG 20 Nr 0340009 工件(jian)夾(jia)具              KOBOLD-0012 KSM 1005-1-P15-RO-DN15-1/2” MOOG-6280 伺服閥                          
72-1202-10(72-559A) 000B000X01000XA KOBOLD KFF-1003 TST 接(jie)頭                    

213 DGB 48 VB BEDIA 油箱液(ye)位計                                                     

SIKO編(bian)碼器(qi)AP04-0045

　　公(gong)司歷(li)史(shi)：我(wo)公(gong)司勵誌成為(wei)國內(nei)“零出錯率"歐(ou)洲(zhou)工業(ye)備(bei)品(pin)備件(jian)供應(ying)商

　　公(gong)司模(mo)式：德國本(ben)土(tu)采購，德國倉(cang)庫(ku)拼(pin)單操(cao)作，為(wei)客(ke)戶(hu)節約(yue)了(le)成本(ben)，提(ti)高(gao)了(le)采購(gou)效率。提供原(yuan)裝。
 

　　航(hang)班周(zhou)期(qi)：每(mei)天(tian)安排(pai)航(hang)班，保(bao)證貨物(wu)時效。
 

　　售(shou)後服務：客(ke)服，返修(xiu)集中操(cao)作，完(wan)善的(de)售(shou)後系統
現(xian)貨庫(ku)存(cun)SIKO編碼器(qi)AP04-0045             
600316 BETE SRWM11180-7 SENSTRONICSREP6550055SC28 HYDAC 電磁(ci)換向(xiang)閥(fa) WSM 06020 W-01-C-V-24DG PRG 52-90-HT 39303674 esband 381326610102TF0610(51AD30F-2.101) 20 意大利(li)GEFRAN傳感器(qi)                                      F039528TC5-N-1-J-5-Q-I-Q-1 REXROTH 壓(ya)力變(bian)送器(qi)                                      
28/38 92 shA ferrum AG 200-009 HBM 1-AED9201B DADCO 備件(jian)                         90.310.143 M6 MTS 傳(chuan)感器(qi)                                                      
RHV0300MD701S1G1100 MAUS Order number：246089 TWK 傳感器(qi)                         IWN250/25-0.25-T-C2-N07 TWK IW153/5-0 Gemue R690 32D 471521FDN HYDAC HDA3705-A-250-187 壓(ya)力檢(jian)測(ce)器(qi)

隨著(zhe)大(da)數據技(ji)術(shu)的(de)不斷(duan)發展(zhan)，大(da)數(shu)據技(ji)術(shu)在(zai)醫(yi)療衛生(sheng)行業(ye)的(de)應(ying)用(yong)日(ri)益(yi)廣泛，通過醫療大數(shu)據技(ji)術(shu)可(ke)以(yi)有(you)效地處理(li)醫(yi)療衛生(sheng)行業(ye)不斷(duan)增(zeng)長的醫療數據，提高(gao)醫(yi)療數據利用(yong)率。在分(fen)析醫療大數(shu)據基本特征(zheng)的(de)基礎上，闡述(shu)了(le)醫療大數(shu)據應用(yong)體(ti)系架構，包(bao)括(kuo)數(shu)據采集、數據存儲(chu)、數(shu)據分析、數據交換共(gong)享(xiang)、數據應用(yong)五(wu)個(ge)層(ceng)次以(yi)及標(biao)準規範、數據治理(li)、運維(wei)管(guan)理(li)和(he)信息(xi)安全(quan)四(si)個(ge)體(ti)系，探討了(le)醫療大數(shu)據的具(ju)體(ti)應用(yong)場(chang)景，從(cong)機(ji)制標(biao)準、關鍵(jian)技(ji)術(shu)、數(shu)據質量(liang)、安全(quan)隱(yin)私(si)和(he)復(fu)合(he)性人(ren)才五(wu)個(ge)方(fang)面討論了(le)目(mu)前大(da)數(shu)據技(ji)術(shu)在(zai)醫(yi)療衛生(sheng)行業(ye)應(ying)用(yong)中(zhong)面臨(lin)的(de)挑(tiao)戰(zhan)。

關鍵(jian)詞:大數據；體(ti)系架構；醫(yi)療衛生(sheng)

1引言

隨(sui)著(zhe)“互聯網(wang)”+、大(da)數(shu)據、雲計算(suan)和(he)物(wu)聯網(wang)等(deng)新興技(ji)術(shu)的(de)不斷(duan)發展(zhan)和(he)應(ying)用(yong)，醫(yi)療衛生(sheng)領域的(de)信息(xi)化程度和(he)水(shui)平(ping)不斷(duan)提(ti)升(sheng)，隨(sui)之產(chan)生(sheng)的(de)相(xiang)關醫療數據也呈(cheng)現(xian)爆炸式增長。醫療行業(ye)作(zuo)為(wei)國家(jia)和(he)社(she)會發展(zhan)的(de)基礎行業(ye)，其(qi)醫(yi)療數據蘊含(han)著(zhe)著(zhe)巨大(da)的價值(zhi)。通過大數據技(ji)術(shu)可(ke)以(yi)有(you)效地處理(li)醫(yi)療衛生(sheng)行業(ye)日(ri)益(yi)增長的各(ge)種(zhong)數(shu)據，為(wei)整個(ge)醫(yi)療衛生(sheng)行業(ye)的(de)發展(zhan)提(ti)供有(you)效地決策支(zhi)持。

2醫療大數(shu)據概述(shu)

2.1醫(yi)療大數(shu)據的概(gai)念。大數(shu)據(BigData)，通常是指(zhi)多源(yuan)異構、跨(kua)域關(guan)聯的(de)海(hai)量(liang)數據集合(he)，其(qi)數(shu)據量(liang)特別大(da)、數據形態(tai)眾(zhong)多、數(shu)據結構(gou)復(fu)雜(za)，使(shi)用(yong)傳(chuan)統的(de)軟硬(ying)件(jian)及算(suan)法(fa)難以(yi)進(jin)行數(shu)據的存(cun)儲(chu)、處理(li)和(he)分(fen)析。醫療大數(shu)據是傳(chuan)統(tong)大數據的衍(yan)生(sheng)，指(zhi)在醫(yi)療行業(ye)所(suo)產(chan)生(sheng)的(de)海(hai)量(liang)數據，包(bao)括(kuo)患者就醫、醫(yi)療服務、衛生(sheng)管(guan)理(li)和(he)醫(yi)學(xue)研究過程中(zhong)產(chan)生(sheng)的(de)以(yi)患者為(wei)中心(xin)的眾多(duo)數(shu)據[1]。2.2醫療大數(shu)據的特征(zheng)。醫(yi)療大數(shu)據不僅(jin)具有(you)傳統大數據的5V特征(zheng)，即Vol-ume（大(da)量(liang)）、Velocity（高(gao)速(su)）、Variety（多樣(yang)）、Value（低價值(zhi)密(mi)度）、Veracity（真(zhen)實(shi)性(xing)），還(hai)具(ju)有(you)以(yi)下六(liu)點*的(de)特征(zheng)[2-4]：（1）醫(yi)學(xue)術語的(de)復(fu)雜(za)性(xing)。在(zai)醫學(xue)領域中(zhong)，醫學(xue)術語涉(she)及國(guo)外(wai)和(he)國(guo)內醫(yi)學(xue)術語以(yi)及外(wai)文與(yu)中文(wen)表達(da)表述方(fang)式(shi)，存在(zai)術語標(biao)準不統(tong)壹不、更新速(su)度快(kuai)等(deng)問(wen)題(ti)，使得(de)醫(yi)學(xue)術語和(he)醫(yi)療數據在文(wen)字(zi)表達(da)和(he)語義(yi)方面復(fu)雜(za)繁(fan)瑣(suo)，尤其(qi)體(ti)現(xian)在(zai)我(wo)國(guo)的中(zhong)醫藥領(ling)域的(de)醫學(xue)術語的(de)復(fu)雜(za)性(xing)。（2）醫(yi)療數據的多(duo)維(wei)性。患者在醫(yi)院(yuan)就醫過(guo)程(cheng)中(zhong)，圍(wei)繞著(zhe)患者為(wei)中心(xin)，醫療數據會從(cong)多(duo)個(ge)維(wei)度產(chan)生(sheng)，如(ru)醫(yi)生從診斷(duan)治療維度產(chan)生(sheng)數(shu)據、醫技(ji)從(cong)檢(jian)查(zha)檢(jian)驗(yan)維(wei)度產(chan)生(sheng)數(shu)據、護士(shi)從(cong)護理維(wei)度產(chan)生(sheng)數(shu)據，數據的產(chan)生(sheng)格(ge)式(shi)和(he)要(yao)求不同(tong)，使得(de)同(tong)壹醫療行為(wei)存在(zai)多(duo)重(zhong)維度的(de)數據展示(shi)。（3）醫(yi)療數據不完(wan)整性。不管(guan)是(shi)手(shou)工記錄(lu)還在(zai)借(jie)助(zhu)於(yu)電子(zi)化(hua)方(fang)式記錄(lu)醫療數據，均會由(you)於(yu)各(ge)種(zhong)原(yuan)因(yin)導(dao)致數(shu)據記錄(lu)不全(quan)或(huo)記錄(lu)中出現(xian)紕(pi)漏(lou)缺(que)失(shi)的(de)情況(kuang)存在(zai)，使(shi)得(de)醫(yi)療數據不完(wan)整。（4）醫療數據的時(shi)序(xu)性(xing)。患者的就診和(he)治療行為(wei)往(wang)往(wang)是(shi)多次的，不同(tong)的時間產(chan)生(sheng)的(de)不同(tong)醫療數據具有(you)壹定的(de)時序(xu)性(xing)。此外(wai)，患者的檢(jian)查(zha)數(shu)據如心(xin)電圖(tu)數(shu)據等(deng)也(ye)都與(yu)時間有(you)關。（5）醫療數據的隱(yin)私(si)性(xing)。醫療數據中往(wang)往(wang)包(bao)括(kuo)患者的隱(yin)私(si)，如(ru)基本信息(xi)、健(jian)康(kang)狀況(kuang)等(deng)，這(zhe)些隱(yin)私(si)數(shu)據分布(bu)或(huo)隱藏(zang)在(zai)不同(tong)的地方，醫療大數(shu)據通過數據分析和(he)挖(wa)掘(jue)，可(ke)能獲(huo)得(de)比(bi)較(jiao)完(wan)整的患者隱私(si)情況(kuang)，使得(de)醫(yi)療數據的隱(yin)私(si)性(xing)呈現(xian)暴(bao)露(lu)化(hua)狀態(tai)。（6）醫療數據的冗(rong)余(yu)性。醫(yi)院在(zai)信息(xi)化建(jian)設過(guo)程中(zhong)，由(you)於(yu)廠(chang)家(jia)的(de)不同(tong)、上線時間各(ge)異，信息(xi)孤島普遍(bian)存在(zai)，同(tong)壹(yi)患者在不同(tong)的信息(xi)系統中會產(chan)生(sheng)重(zhong)復(fu)的(de)數(shu)據，這些(xie)數(shu)據分散(san)存(cun)儲在不同(tong)的系統中，使(shi)得(de)醫(yi)療數據具有(you)冗(rong)余(yu)性。

3醫(yi)療大數(shu)據應用(yong)體(ti)系架構

大(da)數(shu)據技(ji)術(shu)已(yi)經應用(yong)在(zai)很(hen)多(duo)行業(ye)和(he)領(ling)域中(zhong)，通過分析和(he)借(jie)鑒其(qi)他(ta)行(xing)業(ye)的(de)大(da)數(shu)據應用(yong)情況(kuang)認為(wei)，醫療大數(shu)據應用(yong)體(ti)系架構應(ying)主(zhu)要包(bao)括(kuo)數(shu)據采集、數據存儲(chu)、數(shu)據分析、數據交換共(gong)享(xiang)和(he)數(shu)據應用(yong)五(wu)個(ge)層(ceng)次，以(yi)及標(biao)準規範體(ti)系、數據治理(li)體(ti)系、運維管(guan)理(li)體(ti)系和(he)信息(xi)安全(quan)體(ti)系四個體(ti)系[5-7]。醫療大數(shu)據應用(yong)體(ti)系架構如(ru)圖(tu)1所(suo)示。3.1體(ti)系架構的(de)五(wu)個(ge)層(ceng)次。3.1.1數據采集。數據采集的目(mu)的是(shi)采(cai)集醫療衛生(sheng)機構所(suo)產(chan)生(sheng)的(de)數(shu)據，主(zhu)要從各(ge)級(ji)醫(yi)療機構(gou)、公(gong)共衛生(sheng)機構、醫療保險(xian)機構、全(quan)員(yuan)人口(kou)信息(xi)庫(ku)、居(ju)民(min)健(jian)康(kang)檔案、電(dian)子(zi)病歷(li)信息(xi)庫(ku)和(he)其(qi)他(ta)數(shu)據來(lai)源處采(cai)集醫療數據。醫療大數(shu)據的采(cai)集通常分為(wei)集中式采集和(he)分(fen)布(bu)式采集，其(qi)中(zhong)關(guan)鍵(jian)的就是數(shu)據的采(cai)集、清洗、轉換、裝載，獲(huo)取高(gao)質(zhi)量(liang)符合(he)需求的(de)數(shu)據。3.1.2數據存儲(chu)。數(shu)據存儲(chu)是(shi)大數據技(ji)術(shu)的(de)重(zhong)要(yao)環節(jie)，醫(yi)療大數(shu)據量(liang)通常為(wei)TBPB，存儲(chu)方(fang)式(shi)包(bao)括(kuo)結(jie)構化(hua)存儲(chu)方式、非機(ji)構(gou)化存儲(chu)方(fang)式(shi)以(yi)及分(fen)布(bu)式文件(jian)存(cun)儲方式，其(qi)中(zhong)結(jie)構(gou)化數據通常存儲在(zai)關系型數據庫(ku)（RDBMS）中(zhong)，常見的關系型數據庫(ku)包(bao)括(kuo)ORACLE、SQLSERVER、DB2等(deng)，非(fei)機構(gou)化存(cun)儲(chu)方式需要用(yong)到NoSQL等(deng)技(ji)術(shu)，分(fen)布(bu)式文件(jian)存(cun)儲方式可(ke)以(yi)通過Hadoop等(deng)技(ji)術(shu)實(shi)現(xian)。在(zai)醫療領域，PACS數(shu)據、電子(zi)病歷(li)、隨訪數(shu)據等(deng)主(zhu)要以(yi)圖(tu)像(xiang)或(huo)文本(ben)形式(shi)存(cun)在。3.1.3數(shu)據分析。數據的分(fen)析方法是大(da)數(shu)據技(ji)術(shu)的(de)關(guan)鍵(jian)核心(xin)，主(zhu)要包(bao)括(kuo)三(san)種(zhong)方(fang)式：壹(yi)是(shi)以(yi)分類、聚類、特征(zheng)分(fen)析、關聯規則、多(duo)維(wei)分析、回(hui)歸(gui)分析為(wei)主(zhu)的傳統分析方法，二是(shi)以(yi)機器(qi)學(xue)習、數據挖掘(jue)、語義(yi)搜(sou)索、自(zi)然(ran)語言處理(li)的(de)智能分析方法，三是(shi)以(yi)自(zi)定義(yi)分析為(wei)主(zhu)的分析方法。大數(shu)據分析由於(yu)數據海量(liang)，傳統(tong)的分(fen)析方式效率低下，因(yin)此智能(neng)分析方式是目(mu)前的(de)主(zhu)流(liu)數據分析方法。在醫(yi)療領域針(zhen)對(dui)電子(zi)病歷(li)的自(zi)然(ran)語言處理(li)技(ji)術(shu)和(he)面向(xiang)PACS圖(tu)像(xiang)的(de)語義(yi)分析技(ji)術(shu)日(ri)益(yi)成熟。3.1.4數據交換共(gong)享(xiang)。數據交換共(gong)享(xiang)不僅(jin)要滿(man)足數據共享(xiang)集成功(gong)能，實(shi)現(xian)數(shu)據的集中采集、分揀(jian)下推(tui)等(deng)，還(hai)需要很(hen)好的支持面向(xiang)分(fen)布(bu)式的SOA架構，支(zhi)持(chi)基於(yu)WebService、文檔、DB等(deng)多(duo)種(zhong)模(mo)式的(de)更具有(you)廣泛意義(yi)的數據交換。實(shi)現(xian)業(ye)務內部的(de)緊(jin)耦(ou)合(he)、業(ye)務之間的松(song)耦(ou)合(he)，支持(chi)各(ge)種(zhong)標(biao)準和(he)接(jie)口(kou)規範，實(shi)現(xian)核心(xin)基礎服務平(ping)臺(tai)、各(ge)應用(yong)系統的集成和(he)數(shu)據交換共(gong)享(xiang)。3.1.5數據應用(yong)。數(shu)據的應(ying)用(yong)主(zhu)要包(bao)括(kuo)政府(fu)部門(men)應(ying)用(yong)、醫(yi)療機構(gou)應用(yong)、社(she)會公(gong)眾應用(yong)和(he)行(xing)業(ye)企(qi)業(ye)應(ying)用(yong)四(si)個方(fang)面的應用(yong)。政府(fu)部門(men)應(ying)用(yong)主(zhu)要包(bao)括(kuo)智(zhi)能監(jian)管(guan)、決策支(zhi)持、輿(yu)情監(jian)控(kong)等(deng)，醫(yi)療機構(gou)應用(yong)主(zhu)要包(bao)括(kuo)輔(fu)助(zhu)診療、精準醫療、臨(lin)床(chuang)科(ke)研，社會公(gong)眾應用(yong)主(zhu)要包(bao)括(kuo)個(ge)性化(hua)診療、慢(man)病助(zhu)治，行(xing)業(ye)企(qi)業(ye)應(ying)用(yong)主(zhu)要包(bao)括(kuo)藥品(pin)研發和(he)健(jian)康(kang)保險(xian)等(deng)。3.2體(ti)系架構的(de)四(si)個體(ti)系。3.2.1標(biao)準規範體(ti)系。醫療大數(shu)據應用(yong)體(ti)系架構的(de)設計以(yi)數據處理(li)為(wei)核心(xin)，在國家(jia)標(biao)準、行業(ye)標(biao)準、管(guan)理(li)規範、技(ji)術(shu)標(biao)準和(he)信息(xi)標(biao)準的基礎上制定並(bing)完(wan)數據接(jie)口(kou)標(biao)準規範、數據交換標(biao)準、元(yuan)數(shu)據信息(xi)標(biao)準、數據采集規範、數據管(guan)理(li)制度、數(shu)據質量(liang)規範等(deng)，建(jian)立(li)醫(yi)療大數(shu)據應用(yong)體(ti)系的標(biao)準規範集。3.2.2數據治理(li)體(ti)系。數據治理(li)是對(dui)數據的全(quan)生(sheng)命(ming)周(zhou)期(qi)管(guan)理(li)，主(zhu)要包(bao)括(kuo)兩個方(fang)面：壹個是數據質量(liang)核心(xin)領域，二(er)是數據質量(liang)保障(zhang)機制。其(qi)中(zhong)，數(shu)據質量(liang)核心(xin)領域的(de)內容包(bao)括(kuo)數(shu)據服務、數據質量(liang)、主(zhu)數據、元(yuan)數(shu)據、數據全(quan)生(sheng)命(ming)周(zhou)期(qi)、數(shu)據模(mo)型、數據標(biao)準和(he)數(shu)據安全(quan)等(deng)，數(shu)據質量(liang)保障(zhang)機制包(bao)括(kuo)章(zhang)程制度、組(zu)織、流(liu)程和(he)IT技(ji)術(shu)應(ying)用(yong)等(deng)。3.2.3運(yun)維管(guan)理(li)體(ti)系。運維管(guan)理(li)體(ti)系是保障(zhang)整個(ge)應用(yong)持(chi)續正(zheng)常運(yun)行(xing)的(de)基礎，主(zhu)要包(bao)括(kuo)管(guan)理(li)對(dui)象、組(zu)織(zhi)結構、服務流(liu)程、服務內容、響(xiang)應(ying)措施(shi)和(he)制度規範等(deng)。針(zhen)對(dui)網絡、主(zhu)機、存儲、數據庫(ku)系統、中間件(jian)、終(zhong)端外(wai)設運(yun)維等(deng)多(duo)個方(fang)面，建(jian)立(li)持(chi)續改(gai)進(jin)的運(yun)維(wei)管(guan)理(li)體(ti)系。3.2.4信息(xi)安全(quan)體(ti)系。信息(xi)安全(quan)管(guan)理(li)體(ti)系涵蓋安全(quan)策略、訪問(wen)控(kong)制、信息(xi)安全(quan)組(zu)織(zhi)、物(wu)理和(he)環境(jing)安全(quan)、通信和(he)操(cao)作安全(quan)、信息(xi)安全(quan)事(shi)件(jian)管(guan)理(li)和(he)業(ye)務連續性(xing)管(guan)理(li)等(deng)，從(cong)規章(zhang)管(guan)理(li)制度和(he)信息(xi)安全(quan)技(ji)術(shu)等(deng)方(fang)面構建(jian)全(quan)面的信息(xi)安全(quan)體(ti)系。

4醫療大數(shu)據的應(ying)用(yong)場(chang)景

4.1政府(fu)部門(men)應(ying)用(yong)。在(zai)決策支(zhi)持方面，傳統的決策支(zhi)持容易受主(zhu)觀因素(su)影(ying)響，醫療大數(shu)據技(ji)術(shu)以(yi)數據為(wei)基礎，以(yi)挖掘(jue)和(he)分(fen)析為(wei)手(shou)段(duan)，能夠客(ke)觀全(quan)面地綜合(he)決策。政府(fu)部門(men)主(zhu)導(dao)的各(ge)級(ji)醫(yi)療大數(shu)據中心(xin)的建(jian)設匯(hui)集了(le)海量(liang)的醫(yi)療數據，通過大數據技(ji)術(shu)宏(hong)觀(guan)調控(kong)，調整各(ge)地醫療資源(yuan)分配，同時(shi)為(wei)政府(fu)部門(men)制定有(you)關政策提(ti)供客(ke)觀的依據。在智(zhi)能(neng)監(jian)管(guan)方(fang)面，通過事前數(shu)據提示(shi)控(kong)制、事中數據監(jian)控(kong)管(guan)理(li)、事(shi)後數據分析評價，全(quan)流(liu)程智(zhi)能(neng)監(jian)管(guan)整(zheng)個(ge)醫(yi)療行為(wei)的各(ge)個環節(jie)，對(dui)各(ge)醫療機構(gou)進(jin)行宏(hong)觀(guan)評價和(he)智(zhi)能監(jian)管(guan)。在(zai)輿(yu)情監(jian)控(kong)方面，通過大數據技(ji)術(shu)自(zi)動(dong)采(cai)集和(he)分(fen)析相關醫療數據，通過自(zi)動(dong)分(fen)類(lei)聚類以(yi)及提(ti)前預(yu)警(jing)，為(wei)合(he)理處理(li)醫(yi)患關系，引導(dao)正(zheng)確提(ti)供支(zhi)持(chi)。4.2醫療機構(gou)應用(yong)。在(zai)輔助(zhu)診療方面，通過醫療大數(shu)據技(ji)術(shu)全(quan)面收集病人(ren)的(de)在院(yuan)體(ti)征、影(ying)像、隨訪等(deng)數(shu)據，綜合(he)多學(xue)科(ke)數(shu)據輔助(zhu)診斷(duan)和(he)治療，建(jian)立(li)臨(lin)床(chuang)大數據知識庫(ku)，輔(fu)助(zhu)臨(lin)床(chuang)工作者(zhe)診(zhen)斷(duan)、治療和(he)用(yong)藥。在(zai)精準醫療方面，大數據技(ji)術(shu)在(zai)精(jing)準診斷(duan)、精(jing)準治療、精準用(yong)藥、精(jing)準預(yu)防環節(jie)中(zhong)，通過基因測(ce)序(xu)存(cun)在問題(ti)的基因片段，使(shi)用(yong)靶向(xiang)用(yong)藥精(jing)準治療，實(shi)現(xian)佳診(zhen)療方式(shi)。在臨(lin)床(chuang)科(ke)研方面，臨(lin)床(chuang)科(ke)研工作者(zhe)常(chang)常(chang)面臨(lin)數(shu)據獲取難、數據量(liang)小、數據不全(quan)的(de)問(wen)題(ti)，通過醫療大數(shu)據技(ji)術(shu)使(shi)用(yong)大(da)數據搜(sou)索引擎可(ke)以(yi)壹站式(shi)獲取相關數據，利用(yong)大(da)數據的分(fen)析方法和(he)計算(suan)能(neng)力，探索新的醫(yi)療科(ke)研領域。4.3社(she)會公(gong)眾應用(yong)。在(zai)個性(xing)化(hua)診(zhen)療方面，醫療大數(shu)據技(ji)術(shu)與(yu)移(yi)動互聯網(wang)技(ji)術(shu)相(xiang)結(jie)合(he)，通過手(shou)機(ji)應用(yong)程(cheng)序(xu)和(he)可(ke)接(jie)入(ru)網絡的(de)可(ke)穿戴(dai)移(yi)動設備(bei)等(deng)，可(ke)以(yi)實(shi)時(shi)獲(huo)取個體(ti)的各(ge)項(xiang)體(ti)征數(shu)據和(he)指(zhi)標(biao)，使(shi)用(yong)大(da)數據統計和(he)分(fen)析技(ji)術(shu)給個體(ti)予以(yi)提醒(xing)和(he)指(zhi)導(dao)，使個(ge)體(ti)實(shi)時(shi)了(le)解自(zi)己(ji)的(de)健(jian)康(kang)狀況(kuang)，及時(shi)就醫診(zhen)療。在慢(man)病助(zhu)治方(fang)面，尤其(qi)針(zhen)對(dui)腫瘤(liu)患者、高(gao)血(xue)壓(ya)患者、糖尿病患者等(deng)受(shou)眾診(zhen)療和(he)用(yong)藥周(zhou)期(qi)長，需要長時間監(jian)控(kong)各(ge)項(xiang)指(zhi)標(biao)，利(li)用(yong)醫(yi)療大數(shu)據技(ji)術(shu)可(ke)以(yi)從歷(li)史(shi)數(shu)據、實(shi)時(shi)監(jian)控(kong)和(he)預(yu)測(ce)數(shu)據等(deng)多(duo)個方(fang)面輔助(zhu)慢(man)性病治療。4.4行業(ye)企(qi)業(ye)應(ying)用(yong)。在(zai)藥品(pin)研發方(fang)面，通過醫療大數(shu)據技(ji)術(shu)在(zai)藥品(pin)研發前期(qi)可(ke)以(yi)通過對(dui)受眾(zhong)進(jin)行大(da)數(shu)據的需求調研、指(zhi)標(biao)采(cai)集等(deng)以(yi)決定研發方(fang)向(xiang)和(he)投(tou)入(ru)，在藥品(pin)研發過(guo)程(cheng)中(zhong)可(ke)以(yi)通過大樣本(ben)和(he)大(da)量(liang)數據臨(lin)床(chuang)試驗(yan)數(shu)據以(yi)確定藥品(pin)的效果(guo)，在藥品(pin)臨(lin)床(chuang)使用(yong)階段(duan)可(ke)以(yi)通過臨(lin)床(chuang)大量(liang)患者的使(shi)用(yong)反(fan)饋效果(guo)不斷(duan)改(gai)進(jin)藥品(pin)，在藥品(pin)上市階段(duan)可(ke)以(yi)通過大數據技(ji)術(shu)做好市場(chang)規劃和(he)預(yu)測(ce)。在(zai)健(jian)康(kang)保險(xian)方面，通過醫療大數(shu)據統計和(he)分(fen)析可(ke)以(yi)獲取特定疾(ji)病的(de)總體(ti)情況(kuang)以(yi)及患者對(dui)於(yu)各(ge)類保險的(de)需求，有(you)針(zhen)對(dui)地開展健(jian)康(kang)保險(xian)業(ye)務。

5醫療大數(shu)據應用(yong)面臨(lin)的(de)挑(tiao)戰(zhan)

目(mu)前，醫(yi)療大數(shu)據的應(ying)用(yong)仍然(ran)處於(yu)初(chu)級(ji)起(qi)步階段(duan)，面臨(lin)很(hen)多(duo)問題(ti)和(he)挑(tiao)戰(zhan)，主(zhu)要包(bao)括(kuo)：（1）機(ji)制和(he)標(biao)準不完(wan)善，國(guo)家(jia)關於(yu)大數(shu)據已經出臺了(le)很(hen)多(duo)指(zhi)導(dao)性意見，但(dan)是(shi)涉(she)及到具(ju)體(ti)的建(jian)設標(biao)準和(he)技(ji)術(shu)規範還需要進(jin)壹步細(xi)化(hua)完(wan)善，此(ci)外(wai)由於(yu)信息(xi)化建(jian)設過(guo)程中(zhong)廠(chang)家(jia)各(ge)異，標(biao)準規範也各(ge)不相(xiang)同；（2）關鍵(jian)技(ji)術(shu)需要突(tu)破(po)，壹是(shi)大(da)數據的整(zheng)合(he)技(ji)術(shu)，尤其(qi)是(shi)針(zhen)對(dui)醫療行業(ye)中(zhong)的(de)大(da)量(liang)非結(jie)構化(hua)數據，二是(shi)大(da)數據的存(cun)儲(chu)技(ji)術(shu)，主(zhu)要是分布(bu)式存儲(chu)架構的(de)建(jian)設，三(san)是大(da)數(shu)據的分(fen)析技(ji)術(shu)，對(dui)文本(ben)、圖(tu)像(xiang)等(deng)醫(yi)療數據的分(fen)析方法和(he)能(neng)力需要創(chuang)新；（3）數據的整(zheng)體(ti)質量(liang)不高(gao)，由(you)於(yu)我(wo)國(guo)的信息(xi)化建(jian)設的(de)逐(zhu)步進(jin)行的(de)，在(zai)實(shi)際(ji)的(de)建(jian)設過(guo)程中(zhong)，基礎數據缺失(shi)、數(shu)據錯誤等(deng)問(wen)題(ti)廣泛存在(zai)，利用(yong)大(da)數據技(ji)術(shu)采(cai)集匯總後的整(zheng)體(ti)數據質量(liang)不高(gao)；（4）數(shu)據安全(quan)和(he)隱(yin)私(si)有(you)待加強(qiang)，醫療數據具有(you)很(hen)強(qiang)的隱(yin)私(si)屬(shu)性，是(shi)壹類(lei)比較(jiao)特殊的數(shu)據，如何(he)從(cong)管(guan)理(li)和(he)技(ji)術(shu)層(ceng)面保障大數據的安全(quan)隱(yin)私(si)是(shi)現(xian)實(shi)面臨(lin)的(de)問(wen)題(ti)之壹(yi)；（5）復(fu)合(he)型人才的缺失(shi)，醫(yi)療大數(shu)據的建(jian)設和(he)應(ying)用(yong)，不僅(jin)僅需要計算(suan)機(ji)與(yu)信息(xi)領域的(de)專業(ye)人(ren)才，還需要對(dui)衛生(sheng)管(guan)理(li)、臨(lin)床(chuang)醫療、統計分(fen)析等(deng)方(fang)面有(you)深入(ru)的了(le)解，復(fu)合(he)型人才的培養(yang)是(shi)大(da)數據技(ji)術(shu)在(zai)醫(yi)療衛生(sheng)行業(ye)應(ying)用(yong)過(guo)程中(zhong)重(zhong)要(yao)的(de)環節(jie)[8-9]。

6結(jie)束語

大(da)數據技(ji)術(shu)在(zai)醫(yi)療衛生(sheng)行業(ye)的(de)應(ying)用(yong)日(ri)益(yi)廣泛，本文(wen)在分(fen)析醫療大數(shu)據特征(zheng)的(de)基礎上，構建(jian)了(le)醫療大數(shu)據應用(yong)體(ti)系架構，從(cong)數(shu)據的采(cai)集、存儲、分析、交換共(gong)享(xiang)和(he)應(ying)用(yong)五(wu)個(ge)層(ceng)次詳細(xi)闡(chan)述(shu)了(le)大數(shu)據技(ji)術(shu)在(zai)醫(yi)療衛生(sheng)行業(ye)應(ying)用(yong)的(de)體(ti)系架構。醫(yi)療大數(shu)據通過在政府(fu)部門(men)、醫(yi)療機構(gou)、社會公(gong)眾和(he)行(xing)業(ye)企(qi)業(ye)等(deng)方(fang)面的應用(yong)可(ke)以(yi)發揮(hui)醫(yi)療大數(shu)據的巨大(da)價值(zhi)。大數(shu)據技(ji)術(shu)提(ti)高(gao)了(le)醫療衛生(sheng)行業(ye)數(shu)據利用(yong)，為(wei)醫療衛生(sheng)行業(ye)的(de)發展(zhan)帶來(lai)了(le)新的方(fang)向(xiang)，具(ju)有(you)重要的研究意義(yi)。