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南京惠言達(dá)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(xiāo)售積累，公司主要經(jīng)營(yíng)歐、美等國(guó)的閥門(mén)、過(guò)濾設(shè)備、編碼器、傳感器、儀器儀表、及各種自動(dòng)化產(chǎn)品，公司全力貫徹“以質(zhì)優(yōu)價(jià)廉的產(chǎn)品和完善到位的技術(shù)服務(wù)客戶”的經(jīng)營(yíng)宗旨，服務(wù)于國(guó)內(nèi)的流體控制和自動(dòng)化控制領(lǐng)域。節(jié)省了中間環(huán)節(jié)的流轉(zhuǎn)費(fèi)用，能夠把更優(yōu)惠的價(jià)格提供給用戶。通過(guò)發(fā)展我司已經(jīng)自動(dòng)化設(shè)備和備件供應(yīng)商，主營(yíng)產(chǎn)品廣泛應(yīng)用于冶金、造紙、礦山、石化、能源、集裝箱碼頭、汽車(chē)、水利、市政工程及環(huán)保以及各類(lèi)軍事、航空航天、科研等領(lǐng)域。
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隨著“互聯(lián)網(wǎng)”+、大數(shù)據(jù)、云計(jì)算和物聯(lián)網(wǎng)等新興技術(shù)的不斷發(fā)展和應(yīng)用，醫(yī)療衛(wèi)生領(lǐng)域的信息化程度和水平不斷提升，隨之產(chǎn)生的相關(guān)醫(yī)療數(shù)據(jù)也呈現(xiàn)爆炸式增長(zhǎng)。醫(yī)療行業(yè)作為國(guó)家和社會(huì)發(fā)展的基礎(chǔ)行業(yè)，其醫(yī)療數(shù)據(jù)蘊(yùn)含著著巨大的價(jià)值。通過(guò)大數(shù)據(jù)技術(shù)可以有效地處理醫(yī)療衛(wèi)生行業(yè)日益增長(zhǎng)的各種數(shù)據(jù)，為整個(gè)醫(yī)療衛(wèi)生行業(yè)的發(fā)展提供有效地決策支持。

2醫(yī)療大數(shù)據(jù)概述

2.1醫(yī)療大數(shù)據(jù)的概念。大數(shù)據(jù)(BigData)，通常是指多源異構(gòu)、跨域關(guān)聯(lián)的海量數(shù)據(jù)集合，其數(shù)據(jù)量特別大、數(shù)據(jù)形態(tài)眾多、數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)復(fù)雜，使用傳統(tǒng)的軟硬件及算法難以進(jìn)行數(shù)據(jù)的存儲(chǔ)、處理和分析。醫(yī)療大數(shù)據(jù)是傳統(tǒng)大數(shù)據(jù)的衍生，指在醫(yī)療行業(yè)所產(chǎn)生的海量數(shù)據(jù)，包括患者就醫(yī)、醫(yī)療服務(wù)、衛(wèi)生管理和醫(yī)學(xué)研究過(guò)程中產(chǎn)生的以患者為中心的眾多數(shù)據(jù)[1]。2.2醫(yī)療大數(shù)據(jù)的特征。醫(yī)療大數(shù)據(jù)不僅具有傳統(tǒng)大數(shù)據(jù)的5V特征，即Vol-ume（大量）、Velocity（高速）、Variety（多樣）、Value（低價(jià)值密度）、Veracity（真實(shí)性），還具有以下六點(diǎn)*的特征[2-4]：（1）醫(yī)學(xué)術(shù)語(yǔ)的復(fù)雜性。在醫(yī)學(xué)領(lǐng)域中，醫(yī)學(xué)術(shù)語(yǔ)涉及國(guó)外和國(guó)內(nèi)醫(yī)學(xué)術(shù)語(yǔ)以及外文與中文表達(dá)表述方式，存在術(shù)語(yǔ)標(biāo)準(zhǔn)不統(tǒng)一不、更新速度快等問(wèn)題，使得醫(yī)學(xué)術(shù)語(yǔ)和醫(yī)療數(shù)據(jù)在文字表達(dá)和語(yǔ)義方面復(fù)雜繁瑣，尤其體現(xiàn)在我國(guó)的中醫(yī)藥領(lǐng)域的醫(yī)學(xué)術(shù)語(yǔ)的復(fù)雜性。（2）醫(yī)療數(shù)據(jù)的多維性?；颊咴卺t(yī)院就醫(yī)過(guò)程中，圍繞著患者為中心，醫(yī)療數(shù)據(jù)會(huì)從多個(gè)維度產(chǎn)生，如醫(yī)生從診斷治療維度產(chǎn)生數(shù)據(jù)、醫(yī)技從檢查檢驗(yàn)維度產(chǎn)生數(shù)據(jù)、護(hù)士從護(hù)理維度產(chǎn)生數(shù)據(jù)，數(shù)據(jù)的產(chǎn)生格式和要求不同，使得同一醫(yī)療行為存在多重維度的數(shù)據(jù)展示。（3）醫(yī)療數(shù)據(jù)不完整性。不管是手工記錄還在借助于電子化方式記錄醫(yī)療數(shù)據(jù)，均會(huì)由于各種原因?qū)е聰?shù)據(jù)記錄不全或記錄中出現(xiàn)紕漏缺失的情況存在，使得醫(yī)療數(shù)據(jù)不完整。（4）醫(yī)療數(shù)據(jù)的時(shí)序性?；颊叩木驮\和治療行為往往是多次的，不同的時(shí)間產(chǎn)生的不同醫(yī)療數(shù)據(jù)具有一定的時(shí)序性。此外，患者的檢查數(shù)據(jù)如心電圖數(shù)據(jù)等也都與時(shí)間有關(guān)。（5）醫(yī)療數(shù)據(jù)的隱私性。醫(yī)療數(shù)據(jù)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(shù)據(jù)分布或隱藏在不同的地方，醫(yī)療大數(shù)據(jù)通過(guò)數(shù)據(jù)分析和挖掘，可能獲得比較完整的患者隱私情況，使得醫(yī)療數(shù)據(jù)的隱私性呈現(xiàn)暴露化狀態(tài)。（6）醫(yī)療數(shù)據(jù)的冗余性。醫(yī)院在信息化建設(shè)過(guò)程中，由于廠家的不同、上線時(shí)間各異，信息孤島普遍存在，同一患者在不同的信息系統(tǒng)中會(huì)產(chǎn)生重復(fù)的數(shù)據(jù)，這些數(shù)據(jù)分散存儲(chǔ)在不同的系統(tǒng)中，使得醫(yī)療數(shù)據(jù)具有冗余性。

3醫(yī)療大數(shù)據(jù)應(yīng)用體系架構(gòu)

大數(shù)據(jù)技術(shù)已經(jīng)應(yīng)用在很多行業(yè)和領(lǐng)域中，通過(guò)分析和借鑒其他行業(yè)的大數(shù)據(jù)應(yīng)用情況認(rèn)為，醫(yī)療大數(shù)據(jù)應(yīng)用體系架構(gòu)應(yīng)主要包括數(shù)據(jù)采集、數(shù)據(jù)存儲(chǔ)、數(shù)據(jù)分析、數(shù)據(jù)交換共享和數(shù)據(jù)應(yīng)用五個(gè)層次，以及標(biāo)準(zhǔn)規(guī)范體系、數(shù)據(jù)治理體系、運(yùn)維管理體系和信息安全體系四個(gè)體系[5-7]。醫(yī)療大數(shù)據(jù)應(yīng)用體系架構(gòu)如圖1所示。3.1體系架構(gòu)的五個(gè)層次。3.1.1數(shù)據(jù)采集。數(shù)據(jù)采集的目的是采集醫(yī)療衛(wèi)生機(jī)構(gòu)所產(chǎn)生的數(shù)據(jù)，主要從各級(jí)醫(yī)療機(jī)構(gòu)、公共衛(wèi)生機(jī)構(gòu)、醫(yī)療保險(xiǎn)機(jī)構(gòu)、全員人口信息庫(kù)、居民健康檔案、電子病歷信息庫(kù)和其他數(shù)據(jù)來(lái)源處采集醫(yī)療數(shù)據(jù)。醫(yī)療大數(shù)據(jù)的采集通常分為集中式采集和分布式采集，其中關(guān)鍵的就是數(shù)據(jù)的采集、清洗、轉(zhuǎn)換、裝載，獲取高質(zhì)量符合需求的數(shù)據(jù)。3.1.2數(shù)據(jù)存儲(chǔ)。數(shù)據(jù)存儲(chǔ)是大數(shù)據(jù)技術(shù)的重要環(huán)節(jié)，醫(yī)療大數(shù)據(jù)量通常為T(mén)BPB，存儲(chǔ)方式包括結(jié)構(gòu)化存儲(chǔ)方式、非機(jī)構(gòu)化存儲(chǔ)方式以及分布式文件存儲(chǔ)方式，其中結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)通常存儲(chǔ)在關(guān)系型數(shù)據(jù)庫(kù)（RDBMS）中，常見(jiàn)的關(guān)系型數(shù)據(jù)庫(kù)包括ORACLE、SQLSERVER、DB2等，非機(jī)構(gòu)化存儲(chǔ)方式需要用到NoSQL等技術(shù)，分布式文件存儲(chǔ)方式可以通過(guò)Hadoop等技術(shù)實(shí)現(xiàn)。在醫(yī)療領(lǐng)域，PACS數(shù)據(jù)、電子病歷、隨訪數(shù)據(jù)等主要以圖像或文本形式存在。3.1.3數(shù)據(jù)分析。數(shù)據(jù)的分析方法是大數(shù)據(jù)技術(shù)的關(guān)鍵核心，主要包括三種方式：一是以分類(lèi)、聚類(lèi)、特征分析、關(guān)聯(lián)規(guī)則、多維分析、回歸分析為主的傳統(tǒng)分析方法，二是以機(jī)器學(xué)習(xí)、數(shù)據(jù)挖掘、語(yǔ)義搜索、自然語(yǔ)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(shù)據(jù)分析由于數(shù)據(jù)海量，傳統(tǒng)的分析方式效率低下，因此智能分析方式是目前的主流數(shù)據(jù)分析方法。在醫(yī)療領(lǐng)域針對(duì)電子病歷的自然語(yǔ)言處理技術(shù)和面向PACS圖像的語(yǔ)義分析技術(shù)日益成熟。3.1.4數(shù)據(jù)交換共享。數(shù)據(jù)交換共享不僅要滿足數(shù)據(jù)共享集成功能，實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)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(gòu)，支持基于WebService、文檔、DB等多種模式的更具有廣泛意義的數(shù)據(jù)交換。實(shí)現(xiàn)業(yè)務(wù)內(nèi)部的緊耦合、業(yè)務(wù)之間的松耦合，支持各種標(biāo)準(zhǔn)和接口規(guī)范，實(shí)現(xiàn)核心基礎(chǔ)服務(wù)平臺(tái)、各應(yīng)用系統(tǒng)的集成和數(shù)據(jù)交換共享。3.1.5數(shù)據(jù)應(yīng)用。數(shù)據(jù)的應(yīng)用主要包括政府部門(mén)應(yīng)用、醫(yī)療機(jī)構(gòu)應(yīng)用、社會(huì)公眾應(yīng)用和行業(yè)企業(yè)應(yīng)用四個(gè)方面的應(yīng)用。政府部門(mén)應(yīng)用主要包括智能監(jiān)管、決策支持、輿情監(jiān)控等，醫(yī)療機(jī)構(gòu)應(yīng)用主要包括輔助診療、精準(zhǔn)醫(yī)療、臨床科研，社會(huì)公眾應(yīng)用主要包括個(gè)性化診療、慢病助治，行業(yè)企業(yè)應(yīng)用主要包括藥品研發(fā)和健康保險(xiǎn)等。3.2體系架構(gòu)的四個(gè)體系。3.2.1標(biāo)準(zhǔn)規(guī)范體系。醫(yī)療大數(shù)據(jù)應(yīng)用體系架構(gòu)的設(shè)計(jì)以數(shù)據(jù)處理為核心，在國(guó)家標(biāo)準(zhǔn)、行業(yè)標(biāo)準(zhǔn)、管理規(guī)范、技術(shù)標(biāo)準(zhǔn)和信息標(biāo)準(zhǔn)的基礎(chǔ)上制定并完數(shù)據(jù)接口標(biāo)準(zhǔn)規(guī)范、數(shù)據(jù)交換標(biāo)準(zhǔn)、元數(shù)據(jù)信息標(biāo)準(zhǔn)、數(shù)據(jù)采集規(guī)范、數(shù)據(jù)管理制度、數(shù)據(jù)質(zhì)量規(guī)范等，建立醫(yī)療大數(shù)據(jù)應(yīng)用體系的標(biāo)準(zhǔn)規(guī)范集。3.2.2數(shù)據(jù)治理體系。數(shù)據(jù)治理是對(duì)數(shù)據(jù)的全生命周期管理，主要包括兩個(gè)方面：一個(gè)是數(shù)據(jù)質(zhì)量核心領(lǐng)域，二是數(shù)據(jù)質(zhì)量保障機(jī)制。其中，數(shù)據(jù)質(zhì)量核心領(lǐng)域的內(nèi)容包括數(shù)據(jù)服務(wù)、數(shù)據(jù)質(zhì)量、主數(shù)據(jù)、元數(shù)據(jù)、數(shù)據(jù)全生命周期、數(shù)據(jù)模型、數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)和數(shù)據(jù)安全等，數(shù)據(jù)質(zhì)量保障機(jī)制包括章程制度、組織、流程和IT技術(shù)應(yīng)用等。3.2.3運(yùn)維管理體系。運(yùn)維管理體系是保障整個(gè)應(yīng)用持續(xù)正常運(yùn)行的基礎(chǔ)，主要包括管理對(duì)象、組織結(jié)構(gòu)、服務(wù)流程、服務(wù)內(nèi)容、響應(yīng)措施和制度規(guī)范等。針對(duì)網(wǎng)絡(luò)、主機(jī)、存儲(chǔ)、數(shù)據(jù)庫(kù)系統(tǒng)、中間件、終端外設(shè)運(yùn)維等多個(gè)方面，建立持續(xù)改進(jìn)的運(yùn)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(wèn)控制、信息安全組織、物理和環(huán)境安全、通信和操作安全、信息安全事件管理和業(yè)務(wù)連續(xù)性管理等，從規(guī)章管理制度和信息安全技術(shù)等方面構(gòu)建全面的信息安全體系。

4醫(yī)療大數(shù)據(jù)的應(yīng)用場(chǎng)景

4.1政府部門(mén)應(yīng)用。在決策支持方面，傳統(tǒng)的決策支持容易受主觀因素影響，醫(yī)療大數(shù)據(jù)技術(shù)以數(shù)據(jù)為基礎(chǔ)，以挖掘和分析為手段，能夠客觀全面地綜合決策。政府部門(mén)主導(dǎo)的各級(jí)醫(yī)療大數(shù)據(jù)中心的建設(shè)匯集了海量的醫(yī)療數(shù)據(jù)，通過(guò)大數(shù)據(jù)技術(shù)宏觀調(diào)控，調(diào)整各地醫(yī)療資源分配，同時(shí)為政府部門(mén)制定有關(guān)政策提供客觀的依據(jù)。在智能監(jiān)管方面，通過(guò)事前數(shù)據(jù)提示控制、事中數(shù)據(jù)監(jiān)控管理、事后數(shù)據(jù)分析評(píng)價(jià)，全流程智能監(jiān)管整個(gè)醫(yī)療行為的各個(gè)環(huán)節(jié)，對(duì)各醫(yī)療機(jī)構(gòu)進(jìn)行宏觀評(píng)價(jià)和智能監(jiān)管。在輿情監(jiān)控方面，通過(guò)大數(shù)據(jù)技術(shù)自動(dòng)采集和分析相關(guān)醫(yī)療數(shù)據(jù)，通過(guò)自動(dòng)分類(lèi)聚類(lèi)以及提前預(yù)警，為合理處理醫(yī)患關(guān)系，引導(dǎo)正確論提供支持。4.2醫(yī)療機(jī)構(gòu)應(yīng)用。在輔助診療方面，通過(guò)醫(yī)療大數(shù)據(jù)技術(shù)全面收集病人的在院體征、影像、隨訪等數(shù)據(jù)，綜合多學(xué)科數(shù)據(jù)輔助診斷和治療，建立臨床大數(shù)據(jù)知識(shí)庫(kù)，輔助臨床工作者診斷、治療和用藥。在精準(zhǔn)醫(yī)療方面，大數(shù)據(jù)技術(shù)在精準(zhǔn)診斷、精準(zhǔn)治療、精準(zhǔn)用藥、精準(zhǔn)預(yù)防環(huán)節(jié)中，通過(guò)基因測(cè)序存在問(wèn)題的基因片段，使用靶向用藥精準(zhǔn)治療，實(shí)現(xiàn)佳診療方式。在臨床科研方面，臨床科研工作者常常面臨數(shù)據(jù)獲取難、數(shù)據(jù)量小、數(shù)據(jù)不全的問(wèn)題，通過(guò)醫(yī)療大數(shù)據(jù)技術(shù)使用大數(shù)據(jù)搜索引擎可以一站式獲取相關(guān)數(shù)據(jù)，利用大數(shù)據(jù)的分析方法和計(jì)算能力，探索新的醫(yī)療科研領(lǐng)域。4.3社會(huì)公眾應(yīng)用。在個(gè)性化診療方面，醫(yī)療大數(shù)據(jù)技術(shù)與移動(dòng)互聯(lián)網(wǎng)技術(shù)相結(jié)合，通過(guò)手機(jī)應(yīng)用程序和可接入網(wǎng)絡(luò)的可穿戴移動(dòng)設(shè)備等，可以實(shí)時(shí)獲取個(gè)體的各項(xiàng)體征數(shù)據(jù)和指標(biāo)，使用大數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)和分析技術(shù)給個(gè)體予以提醒和指導(dǎo)，使個(gè)體實(shí)時(shí)了解自己的健康狀況，及時(shí)就醫(yī)診療。在慢病助治方面，尤其針對(duì)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(zhǎng)，需要長(zhǎng)時(shí)間監(jiān)控各項(xiàng)指標(biāo)，利用醫(yī)療大數(shù)據(jù)技術(shù)可以從歷史數(shù)據(jù)、實(shí)時(shí)監(jiān)控和預(yù)測(cè)數(shù)據(jù)等多個(gè)方面輔助慢性病治療。4.4行業(yè)企業(yè)應(yīng)用。在藥品研發(fā)方面，通過(guò)醫(yī)療大數(shù)據(jù)技術(shù)在藥品研發(fā)前期可以通過(guò)對(duì)受眾進(jìn)行大數(shù)據(jù)的需求調(diào)研、指標(biāo)采集等以決定研發(fā)方向和投入，在藥品研發(fā)過(guò)程中可以通過(guò)大樣本和大量數(shù)據(jù)臨床試驗(yàn)數(shù)據(jù)以確定藥品的效果，在藥品臨床使用階段可以通過(guò)臨床大量患者的使用反饋效果不斷改進(jìn)藥品，在藥品上市階段可以通過(guò)大數(shù)據(jù)技術(shù)做好市場(chǎng)規(guī)劃和預(yù)測(cè)。在健康保險(xiǎn)方面，通過(guò)醫(yī)療大數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)和分析可以獲取特定疾病的總體情況以及患者對(duì)于各類(lèi)保險(xiǎn)的需求，有針對(duì)地開(kāi)展健康保險(xiǎn)業(yè)務(wù)。

5醫(yī)療大數(shù)據(jù)應(yīng)用面臨的挑戰(zhàn)

目前，醫(yī)療大數(shù)據(jù)的應(yīng)用仍然處于初級(jí)起步階段，面臨很多問(wèn)題和挑戰(zhàn)，主要包括：（1）機(jī)制和標(biāo)準(zhǔn)不完善，國(guó)家關(guān)于大數(shù)據(jù)已經(jīng)出臺(tái)了很多指導(dǎo)性意見(jiàn)，但是涉及到具體的建設(shè)標(biāo)準(zhǔn)和技術(shù)規(guī)范還需要進(jìn)一步細(xì)化完善，此外由于信息化建設(shè)過(guò)程中廠家各異，標(biāo)準(zhǔn)規(guī)范也各不相同；（2）關(guān)鍵技術(shù)需要突破，一是大數(shù)據(jù)的整合技術(shù)，尤其是針對(duì)醫(yī)療行業(yè)中的大量非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)，二是大數(shù)據(jù)的存儲(chǔ)技術(shù)，主要是分布式存儲(chǔ)架構(gòu)的建設(shè)，三是大數(shù)據(jù)的分析技術(shù)，對(duì)文本、圖像等醫(yī)療數(shù)據(jù)的分析方法和能力需要?jiǎng)?chuàng)新；（3）數(shù)據(jù)的整體質(zhì)量不高，由于我國(guó)的信息化建設(shè)的逐步進(jìn)行的，在實(shí)際的建設(shè)過(guò)程中，基礎(chǔ)數(shù)據(jù)缺失、數(shù)據(jù)錯(cuò)誤等問(wèn)題廣泛存在，利用大數(shù)據(jù)技術(shù)采集匯總后的整體數(shù)據(jù)質(zhì)量不高；（4）數(shù)據(jù)安全和隱私有待加強(qiáng)，醫(yī)療數(shù)據(jù)具有很強(qiáng)的隱私屬性，是一類(lèi)比較特殊的數(shù)據(jù)，如何從管理和技術(shù)層面保障大數(shù)據(jù)的安全隱私是現(xiàn)實(shí)面臨的問(wèn)題之一；（5）復(fù)合型人才的缺失，醫(yī)療大數(shù)據(jù)的建設(shè)和應(yīng)用，不僅僅需要計(jì)算機(jī)與信息領(lǐng)域的專(zhuān)業(yè)人才，還需要對(duì)衛(wèi)生管理、臨床醫(yī)療、統(tǒng)計(jì)分析等方面有深入的了解，復(fù)合型人才的培養(yǎng)是大數(shù)據(jù)技術(shù)在醫(yī)療衛(wèi)生行業(yè)應(yīng)用過(guò)程中重要的環(huán)節(jié)[8-9]。

6結(jié)束語(yǔ)

大數(shù)據(jù)技術(shù)在醫(yī)療衛(wèi)生行業(yè)的應(yīng)用日益廣泛，本文在分析醫(yī)療大數(shù)據(jù)特征的基礎(chǔ)上，構(gòu)建了醫(yī)療大數(shù)據(jù)應(yīng)用體系架構(gòu)，從數(shù)據(jù)的采集、存儲(chǔ)、分析、交換共享和應(yīng)用五個(gè)層次詳細(xì)闡述了大數(shù)據(jù)技術(shù)在醫(yī)療衛(wèi)生行業(yè)應(yīng)用的體系架構(gòu)。醫(yī)療大數(shù)據(jù)通過(guò)在政府部門(mén)、醫(yī)療機(jī)構(gòu)、社會(huì)公眾和行業(yè)企業(yè)等方面的應(yīng)用可以發(fā)揮醫(yī)療大數(shù)據(jù)的巨大價(jià)值。大數(shù)據(jù)技術(shù)提高了醫(yī)療衛(wèi)生行業(yè)數(shù)據(jù)利用，為醫(yī)療衛(wèi)生行業(yè)的發(fā)展帶來(lái)了新的方向，具有重要的研究意義。