（青岛科技大学 青岛 266061）

1 引言

心脑血管疾病患者伴发症较多，起因复杂，免疫力、耐受力较低，复发几率较高，治疗以控制为主，极难治愈。所以心脑血管疾病一直为慢性病主要研究的对象之一［1］。《中国循环杂志》一篇报告的调研数据表明，当前中国心脑血管疾病患病率及死亡率仍处于上升阶段，且患病率与年龄成正比。截止于2018年，心脑血管患病人数为2.9亿人，其中患者年龄构成中老年人占比约为60%［2］。

将大数据技术应用于医疗领域，给心脑血管疾病的诊疗提供了新的突破契机。伴随生命科学、信息化和大数据的高速发展，医学数据出现了爆炸式增长，为疾病研究、个性化诊疗、医疗卫生统计决策、流行病预警和趋势预测等提供数据支撑［3］。但数据增长过快的同时，出现了数据关联性强、周期性长、隐私性敏感和冗余度大等问题，导致数据计算强度增大。基于传统医疗大数据的分析处理方式将迎来巨大挑战。

医疗大数据是一种对大量数据运用数据挖掘、云计算、人工智能等方式，找寻其中隐藏的、具有应用价值的、解决实际相关问题的技术。数据主要来源于临床试验、医药分析、诊断治疗、健康体检等医疗业务所产生的大量的、模糊的、不规范的、有噪声的、不可预测的数据。其中以心脑血管疾病的诊疗为目的产生的数据，为心脑血管疾病大数据。

文章分析了医疗大数据的相关概念，总结心脑血管疾病大数据所具有的特征。阐述了目前心脑血管疾病大数据的应用方向，分析并提出其研究所面临的问题和展望。……