摘要：近年来，随着医疗技术的快速发展和信息技术的广泛应用，医疗信息化已经成为现代医疗服务的必然趋势。然而，医疗信息化中数据量巨大、数据类型多样等问题仍然存在。大数据技术作为信息技术的重要分支，具有处理海量、复杂、异构数据的能力，已经开始在医疗信息化中发挥重要作用。本文旨在研究大数据技术在医疗信息化中的应用及其关键技术和面临的挑战，包括医疗资源管理、医疗决策支持、疾病预测与预防、个性化医疗等方面。通过研究，可以更全面、深入地了解大数据技术在医疗信息化中的应用，为医疗服务提供更为精准、高效的支持。

关键词：医疗信息化；大数据技术；医疗资源管理

引言

随着信息技术的快速发展和普及，医疗信息化已经成为现代医疗服务的必然趋势。医疗信息化可以提高医疗服务的效率和质量，促进医疗资源的合理配置和利用，同时也能够更好地满足患者的健康需求和个性化医疗服务。而在医疗信息化中，大数据技术的应用则是一大亮点。大数据技术可以处理海量、复杂、异构的医疗数据，发掘其中的知识和规律，为医疗决策和服务提供更为准确、可靠的支持。因此，本文旨在研究大数据技术在医疗信息化中的应用及其关键技术和面临的挑战。

1. 大数据技术在医疗信息化中的意义

首先，大数据技术可以帮助医疗机构更好地管理和利用医疗数据。传统的医疗服务往往存在信息孤岛、数据分散、数据难以共享等问题，而大数据技术可以通过数据整合、数据共享等方式，提高数据的利用效率和质量，从而更好地支持医疗决策和服务。

其次，大数据技术可以帮助医疗机构更加精准地开展个性化医疗。通过对大量医疗数据进行分析和挖掘，可以发现潜在的疾病风险因素、疾病发展趋势等，为医生提供更为准确的诊断和治疗建议，同时也能够帮助患者更好地了解自己的健康状况和健康管理方案。

再次，大数据技术可以加速药物研发和临床试验的进程。通过对大量的医疗数据进行分析和挖掘，可以发现新的疾病机理、药物靶点等，为药物研发提供更为精准的方向和支持，同时也能够帮助临床试验更快地筛选出合适的受试者，提高试验的成功率。

最后，大数据技术可以帮助医疗机构更好地应对公共卫生事件。在公共卫生事件的发生和应对过程中，大数据技术可以通過数据分析和挖掘，发现疾病的传播规律、疫情的趋势等，为政府和医疗机构提供及时、准确的决策支持和服务。

2. 大数据技术在医疗信息化中的应用场景

2.1 医疗资源管理

医疗资源管理是医疗信息化的核心应用之一，涉及医疗机构、医生、护士、药品、医疗设备等多方面的资源。传统的医疗资源管理方式主要依靠人工经验和规划，但是随着医疗数据量的增加和医疗需求的多样化，传统管理方式已经难以满足实际需求[1]。大数据技术的出现为医疗资源管理带来了新的机遇和挑战。大数据技术通过对医疗数据进行采集、存储、清洗、分析和挖掘，可以为医疗资源管理提供更加精细化和科学化的支持，进而提高医疗服务的效率和质量。

例如，我国的健康医疗大数据平台是一项旨在实现全国医疗数据共享和应用的国家级重点项目。该平台通过将来自医院、医保、监管部门等多个数据源的医疗数据进行整合和加工，为政府、医疗机构、医生和患者等多方提供了全面的医疗数据支持。其中，医疗资源管理是该平台的重要应用之一。通过对医疗机构的就诊数据、病历数据、医疗费用数据等进行分析和挖掘，该平台可以实现医疗资源的优化配置和利用。当某一地区的某种疾病突然暴发时，该平台可以通过分析就诊数据和病历数据，预测患者数量和分布，从而及时调度医生、床位、药品等医疗资源，为患者提供及时有效的医疗服务。该平台的成功应用，为全国医疗信息化和医疗资源管理的发展提供了宝贵的经验和借鉴。

2.2 医疗决策支持

医疗决策支持是指利用大数据技术对医疗数据进行分析和挖掘，为医生提供决策支持和参考。医疗决策支持旨在帮助医生更加科学地制定治疗方案和医疗决策，为医疗机构提供数据支持、明确发展路线，从而提高医疗服务的效果和质量。医疗决策支持需要借助大数据技术对数据进行采集、存储、清洗、分析和挖掘，从而更全面、准确地分析医疗数据，帮助医生和医疗机构做出更加准确和科学的决策。

例如，2020年，中国医学装备协会对国内放疗人员及放疗设备现状进行了为期两个月的调研，利用大数据技术为“十四五”期间全国放疗设备的合理配置提供决策依据。根据调研数据，若将单台直线加速器日治疗量超30人设为基准，在被调研的二级医院中，加速器每日治疗患者人数超基准线的共95家，占比为27%。利用大数据技术可分析出二级医院放疗设备利用率偏低，医疗相关管理部门应加强基层放疗中心建设，提升放疗中心资源辐射作用，提高区域医疗水平[2]。

2.3 疾病预测与预防

疾病预测与预防是大数据技术在医疗信息化中的重要应用场景之一。大数据技术可以为疾病的预测和预防提供科学依据和参考，可以对病历数据、就诊数据、医保数据、环境数据等进行分析和比对，以便及早发现疾病的发生规律和趋势，从而及时采取预防和控制措施，降低疾病的发病率和死亡率。

例如，新冠疫情时期，大数据技术在疾病预测和预防中的应用得到了广泛的关注。我国新冠疫情暴发初期，利用大数据技术分析了病毒的传播规律和特点，结合医院、社区和居民等多个数据源，制定了包括隔离、流调、溯源在内的一系列疫情防控措施。同时，还利用大数据技术对疫情的发展趋势和规律进行分析和预测，为政府和医疗机构提供了决策支持和参考。这些措施和预测分析对于控制疫情的发展和传播起到了至关重要的作用，为全球范围抗击新冠疫情提供了宝贵的经验和借鉴。

2.4 个性化医疗

个性化医疗旨在通过大数据技术的应用，为患者提供更为精准、个性化的医疗服务[3]。个性化医疗需要借助大数据技术对患者的病历数据、基因数据、影像数据等进行分析和比对，以便更好地诊断和治疗患者的疾病。个性化医疗可以提高治疗效果和患者满意度，从而提高医疗服务的效率和质量。

例如，美国史隆凯特琳癌症研究中心在2019年利用大数据对随机森林模型进行训练，用于预测类型或来源不明的肿瘤，从而为不同类型的肿瘤患者提供区别化的治疗方法。该项研究，以7791名患者的性别以及包括突变、缺陷、大片段拷贝数在内的多种基因组数据作为训练集，训练其构建的随机森林模型，同时提供了11644名患者作为独立验证集。经大数据训练后的模型分类器预测出了73.8%的训练集患者和74.1%的验证集患者的肿瘤类型，其中约50%患者的预测准确率超过95%[4]。通过大数据技术不仅提高了肿瘤预测和诊断的精度和准确性，还能够帮助医生制定更为科学合理的治疗方案，提高治疗效果和患者生存率。

此外，大数据技术还可支持患者康复和生活方式的管理。患者可以通过院方诊后健康管理平台上传自己的生理数据、生活习惯等信息，平台可以利用大数据技术分析这些数据，为患者制定个性化的康复方案和生活方式管理计划。通过定期收集和分析患者的数据，平台可以不断优化康复方案和管理计划，提高患者的康复效果和生活质量。

3. 大数据技术在医疗信息化中的关键技术和面临的挑战

3.1 数据采集与存储

数据采集与存储是大数据技术在医疗信息化中的关键技术之一，也是面临的挑战之一。医疗信息化涉及的数据类型复杂多样，包括患者的病历数据、医疗影像数据、医生的诊断数据等，这些数据往往是异构的、结构复杂的，需要通过多种方式进行采集和存储[5]。

数据采集方面，医疗机构需要采用多种手段来收集患者的医疗数据，例如电子病历系统、医学影像系统、医疗设备、患者自述等。其中，医疗设备如医疗仪器、传感器等可以直接采集到患者的生理数据，例如心电图、血压、血糖等，医学影像系统可以采集到患者的影像数据。但是，这些数据的格式和结构可能不同，需要在采集前进行标准化和整合，以便后续的存储和分析。

数据存储方面，医疗数据通常是海量的、异构的，需要采用高效、安全的存储方式。传统的存储方式往往是将数据存储在本地的数据库中，但是这种方式在面对大规模数据的情况下存在不足。因此，现在医疗机构更倾向于采用云计算、分布式存储等技术来存储医疗数据。这些技术能够有效解决数据存储的扩展性和安全性问题，同时也能够支持数据的快速检索和分析。

3.2 数据清洗与处理

数据清洗与处理是大数据技术在医疗信息化中的一个必要过程。医疗数据往往是复杂、庞大、异构的，需要进行清洗和处理，以便为后续的数据分析和挖掘提供准确、可靠的数据源。

数据清洗方面，主要是对数据的去重、缺失值填充、异常值处理等。在医疗数据中，常常存在数据重复的问题，需要进行去重处理，以便减少数据冗余和提高数据质量。同时，由于医疗数据的采集方式多样，往往會出现数据缺失的情况，需要进行缺失值填充。此外，医疗数据中也可能存在异常值，需要进行异常值处理，以保证数据的准确性和可靠性。

数据处理方面，主要是对数据进行预处理、特征选择和建模等。在医疗数据中，预处理是一个非常重要的环节，需要对数据进行标准化、归一化、降维等处理，以便为后续的数据分析和挖掘提供良好的数据基础。特征选择是指从数据中挑选出对于预测模型有意义的特征变量，以提高预测模型的准确性和稳定性。建模则是根据预处理和特征选择后的数据进行模型的构建和验证，以便为医疗决策提供更为准确、可靠的参考。

3.3 数据分析与挖掘

数据分析与挖掘是大数据技术在医疗信息化中的另一项关键技术。医疗数据具有复杂多样性和海量性的特点，需要通过数据分析和挖掘，提取其中的知识和规律，以便更好地支持医疗决策和服务。

数据分析方面，主要是对医疗数据进行可视化分析、统计分析和机器学习等。可视化分析是通过图表、仪表盘等方式，将数据呈现出来，以便医生和决策者更直观地了解医疗数据的趋势和规律。统计分析则是基于数据的概率模型，对医疗数据进行分析和推断，以便了解数据的特征和规律。机器学习则是利用机器学习算法，对医疗数据进行分类、预测、聚类等，以便为医疗决策和服务提供更为准确、可靠的支持。

数据挖掘方面，主要是利用数据挖掘算法，对医疗数据进行挖掘和发现，以便提取其中的知识和规律。数据挖掘可以应用于疾病预测、个性化医疗、药物研发等多个领域。例如，在疾病预测方面，数据挖掘可以通过对大量的病历数据、医疗影像数据等进行分析和挖掘，预测疾病的发生趋势和规律。

3.4 数据隐私保护

随着社会对隐私保护的呼声越来越高，大数据的隐私保护在医疗信息化中的重要性与要求也与日俱增。医疗数据涉及患者的隐私和个人信息，因此需要采取多种措施保护数据的隐私性和安全性[6]。

首先，数据隐私保护需要制定相关政策和法规，以保障患者的隐私和权益。医疗机构需要建立完善的隐私保护机制，制定数据隐私保护政策，明确数据收集、存储和使用的范围和规定，并严格执行。

其次，数据隐私保护需要采取数据脱敏、加密等技术，以保护数据的隐私性和安全性。数据脱敏是指对医疗数据进行去标识化处理，去除个人信息和敏感信息，从而降低数据泄露的风险。数据加密则是采用密码学技术对医疗数据进行加密处理，保护数据的机密性和完整性。

此外，数据隐私保护还需要采取访问控制、审计跟踪等措施，以确保数据的访问和使用符合相关规定和权限。访问控制是指对医疗数据进行访问权限的管理，确保只有被授权人员才能访问和使用医疗数据。审计跟踪则是指对医疗数据的访问和使用进行监控和跟踪，以便发现和防止不当访问和使用的行为。

结语

本文分析了大数据技术在医疗信息化中的应用及其关键技术和面临的挑战，大数据技术在医疗信息化中的应用非常广泛，可帮助医疗机构更好地管理和利用医疗数据，加速药物研发和临床试验的进程，更好地应对公共卫生事件等挑战。同时，大数据技术在医疗信息化中也面临着数据采集与存储、数据清洗与处理、数据分析与挖掘、数据隐私保护等方面的挑战。只有通过科学合理的技术手段和政策措施，才能更好地发挥大数据技术在医疗信息化中的作用，为医疗服务提供更为精准、高效的支持。

参考文献：

[1]徐艳萍.试谈大数据技术在医疗信息化中的应用[J].信息记录材料，2020，21（12）： 167-168.

[2]袁琛.浅谈大数据技术在医疗信息化中的应用[J].医疗装备，2016，29（2）：12-13.

[3]谢森.大数据技术在医疗信息化中的应用探索——评《区域医疗信息化建设及其示范工程研究》[J].现代雷达，2021，43（9）：120.

[4]Penson A，Camacho N，Zheng Y，et al.Development of Genome-Derived Tumor Type Prediction to Inform Clinical Cancer Care[J].JAMA Oncology，2020，6（1）：84-91.

[5]李昌容.医疗信息化中的大数据思想[J].科技与创新，2018，（4）：89-90.

[6]刘艳丽，俞莉，龙建成.医疗大数据的应用[J].医疗装备，2017，30（16）：63-64.

作者简介：凌之晞，硕士研究生，助理工程师，研究方向：医院大数据治理。