龙思哲 张瑞霖 林琳

摘要：在“互联网+”模式推广下，越来越多的医疗机构正逐步实施医疗信息化、智能化。医学大数据相较于其他领域具有独特的性质，即每个实体涵盖上百个临床或诊断变量。基于这类庞大数据与非结构化数据处理的挑战，研究可视化技术对临床数据服务新模式变得尤为关键。本文分析了临床数据服务的现状与需求，介绍了可视化技术的相关概念，阐述现阶段可视化技术在临床数据服务中的应用场景，探讨了可视化技术应用的延伸方向，旨在为可视化技术提升临床数据服务新模式的研究提供参考。

关键词：临床数据;可视化技术;应用场景

中图分类号：TN94                                   文献标识码：B                                 DOI：10.3969/j.issn.1006-1959.2020.15.007

文章编号：1006-1959（2020）15-0017-02

Abstract：Under the promotion of the "Internet +" model， more and more medical institutions are gradually implementing medical information and intelligence. Compared with other fields， medical big data has unique properties， that is， each entity covers hundreds of clinical or diagnostic variables. Based on the challenges of such huge data and unstructured data processing， research on visualization technology has become particularly critical for new models of clinical data services. This article analyzes the current situation and needs of clinical data services， introduces the related concepts of visualization technology， expounds the application scenarios of visualization technology in clinical data services at this stage， and discusses the extension direction of visualization technology applications， aiming to improve clinical data for visualization technology provide reference for research on new service models.

Key words：Clinical data;Visualization technology;Application scenarios

創造数据的最高价值是发掘其潜在知识，发掘的这一过程被称为数据分析[1]。医学大数据相较于其他类型的数据具有独特的特性，即每个实体涵盖上百个临床或诊断变量。基于这类庞大数据与非结构化数据处理的挑战，近年来医疗信息化发展备受关注，在临床数据的分析和应用方面发挥了重要作用，对于提高医疗效率和诊疗效果具有极大价值。传统就医模式是患者生病后治疗，而现阶段倡导疾病重在预防，强调医生重视对“健康人”实行健康管理，将疾病治疗、预防的关口前移。由此可见临床数据的重要性和有效性的价值，研究可视化技术对临床数据服务新模式变得尤为关键。本文将通过探讨临床数据服务的现状与需求，分析可视化技术在临床数据服务中的应用场景，旨在为提升临床数据服务提供参考。

1临床数据服务的现状与需求

在“互联网+”模式推广鼓励下，基于信息化的医疗平台建设在提高医疗机构的服务水平的同时还有助于提升医院的核心竞争力，因此我国越来越多的省、市、县以及乡镇医疗单位正逐步实施医疗信息化、智能化。临床数据服务是通过围绕患者展开，将患者的临床信息进行组织、整合与储存，如患者就诊记录、处方开具、住院医嘱、化验报告、电子病历等，以标准、统一、完整的方式进行整合存储，数据类型包括数值型资料、定性资料、半定量资料以及文本资料等。利用信息平台的作用实现临床数据的共享，达到建成医院信息化的目的。大部分医院信息化建设已经完成电子化处理和存储，但有关于流程电子化建立仍不成熟。传统的信息化建设思路以自下而上形式出发，缺乏统一的规划。使得大量宝贵的临床数据难以有机整合导致医疗资源浪费，我国大部分医院临床数据服务目前仍处于信息化建设完善中[2]。

如何将信息集成与整合已成为现阶段建设临床信息化的基本需求，有效集成各临床部门的业务系统和高度共享数据是取得医院信息化成功的保证。临床信息系统通常由多个厂家基于不同的技术建立，导致信息交换缺乏统一标准，不仅影响系统集成整合，还成为制约医院建设信息化发展的主要障碍。因此，临床数据服务的建设必须建立医院信息集成平台，通过信息集成平台将门户、流程、数据以及资源进行整合，达到共享异构数据、无侵入式集成的目的，同时集中临床数据还可便于临床诊疗活动和科研项目等进行。所以如何保证系统间数据一致性、可靠性和系统可扩展性对于是否能够满足未来医疗需求具有重要作用。有学者表示直观的数据图形有利于分析人员洞察数据背后隐藏的信息[3]。因此人机交互的模式—可视化技术由此逐步应用于医学数据分析当中。

2可视化技术概述

可视化技术是指通过分析数据和开发工具发现大数据中的潜在信息与规律，并最终以图形图像形式将结果进行表达的处理过程[4]。该项技术通过结合可视化界面与理论分析将复杂数据进行解释和推理，达到协助用户的作用。可视分析技术融合了多领域的研究，包括信息可视化、数据挖掘与处理、人机交互、图像、统计等。该项技术利用了人眼感知对数据进行交互可视表达[5]，是将隐藏或不可见的数据转换为可感知的图像、符号等，以增强认知的一门学科，通过提高数据识别效率实现有效信息 高效传递。可视化分析技术包括数据集成、呈现和交互。

3可视化技术在临床数据服务中的应用场景

建立基于临床信息模型实现临床医疗数据的可视化，围绕患者展开数据组织模式进行可视化分析技术，以更为直观的方式展示患者临床信息数据。做好临床数据的组织规划，实现可定制、可扩展、统一管理的临床数据中心。通过建设临床信息集成平台，借助大数据环境作用使医疗质量逐步进入精细化管理。

3.1可视化技术在临床统计描述中的应用  大多数临床数据集成通过Python、SPSS、R语言、Matlab、Spotfire等统计学软件实现。这些数据通常为类型单一的结构化数据，利用数据集成计算操作较为简便[7]。将临床数据通过可视化方式呈现，其形式包括热点图、线图、直方图、心电图、脑电图等。临床医生在基于这些动态交互式界面中可以分类患者，以直观方式观测患者体征和病情发展情况。但医生关于对患者病情的描述通常以文本数据为主，不属于结构化数据类型。数据集成可采用Python中的NLTK“自然语言处理”包，以标签云的形式呈现数据。标签云技术是根据关键词出现频率或其他规则，用不同颜色、大小等形式将多个关键词呈现表达的一种可视化效果。尤适用于临床病历病情描述之中。

3.2可视化技术在医疗质量监控中的应用  通过医院评审的有关指标与医务科的要求，将关键性指标的同比与环比以可视化的形式展示于网页端，可精准地发现并获取医療短板，通过这一举措有利于进行医疗质量的管理。按照指标数据的要求从医院、诊疗科室、临床小组、患者的顺序层层追溯各个临床数据，方便各级质量管理人员对临床工作所在问题进行实时追踪并采取有效措施干预解决。利用这一可视化技术对关键医院运营管理指标实行管理和监控，有效对医疗资源进行整合及合理配置，达到实时监控医院运营的目的，有利于运营质量和效率提高。

3.3可视化技术在临床决策辅助支持的应用  可视化技术在临床决策应用上主要体现在对临床数据进行重新分析组建后，可挖掘出对临床具有指导意义的诊疗方案，并且这些数据提炼于真实的临床活动中，具有较高的实际诊疗价值。利用该项技术将临床数据通过可视化形式展现至临床工作者，使传统的临床知识范围扩大，提高诊断率。为降低人为疏忽制定有效的诊疗方案具有较高的临床决策辅助作用，可提高临床工作者的诊疗质量和业务水平的。

4可视化技术的应用

可视化技术突破了传统统计图的形式，没有固定模式，以一事一图、多事一图、一事多图等花样繁多的形式灵活呈现，能够将复杂的数据最终以直观性结果呈现，在传递丰富的知识同时帮助读者分析数据的来龙去脉。同时数据可视化具有更好的表现力，能在多维空间立体层面呈现数据结果，并且能体现多个变量间的交互作用，减小了用户理解问题难度。可视化技术适应了医学大数据时代要求，不仅在临床数据上应用广泛，同样也适用于卫生经济学数据（如诊疗费用、医疗纠纷费用）、卫生科研数据、医患关系的行为和情感数据等，这其中包括了结构化和非结构化的医学数据类型。如此复杂、庞大的数据结构，经数据挖掘的基础上结合可视化技术进行深入的解读分析可解决。另外有研究者对大量、变化性强、即时性高、多维的移动医疗数据如健身运动计数类软件、机体健康指标检测等数据进行可视化设计分析，不但能够精准表达、清晰呈现信息结果，还能提升用户体验感。

综上所述，计算机技术的日益发展带动了临床数据服务可视化的新模式，利用可视化技术将大量、复杂的数字或非数字的信息整合转换成直观形式呈现结果，也是对知识的一种压缩与优化。可视化技术将整合数据管理、挖掘、展示各学科知识联系，实现对临床数据的挖掘、整合、存储、检索与决策生成，发掘医学领域潜在的规律性，进一步突破传统的数据处理，推动精准医学、精准管理的运作。

参考文献：

[1]孙敏，王琳.大数据时代下的数据可视化方法分析[J].软件，2019，40（9）：182-184，191.

[2]郑西川.实践临床数据可视化[J].中国医院院长，2014（19）：72-73.

[3]任磊，杜一，马帅，等.大数据可视分析综述[J].软件学报，2014，25（9）：1909-1936.

[4]王艺，任淑霞.医疗大数据可视化研究综述[J].计算机科学与探索，2017，11（5）：681-699.

[5]Munzne RT.Wiley Interdisciplinary Reviews Computational Statistics[J].Visualization Analysis and Design，2015，2（4）：387-403.

收稿日期：2020-04-03;修回日期：2020-05-18

编辑/成森