大数据开放型的个性化健康医疗公共服务平台  广东省科学技术厅

大数据开放型的个性化健康医疗公共服务平台

陈达灿、吕玉波、李坚强、李国正、邹旭、杨志敏、陈剑勇、朱安民、胡延滨、傅昊阳、傅向华、卢亚辉、欧爱华、翁衡、何泽慧、刘旭生、范冠杰、蔡业峰、李慧、蔡树彬、周赫、赵继业、张戈

2015-01-01~2017-12-31

一、课题来源与背景 本项目为广东省科技厅“2015年广东省科技重大专项”，经费投入额为1000万元，其中专项经费500万元，自筹经费500万元。广东省中医院利用医院中医药健康医疗优势服务资源，联合深圳大学围绕基础研究、应用服务、平台推广，依托国际交流合作基地、中医标准化研究推广基地，与广东外语外贸大学、同济大学、郑州大学、美国南密西西比大学等国内外相关知名机构，在大数据基础云平台建设、健康医疗大数据知识发现、健康医疗大数据智能应用、培育健康医疗服务标准化质量保障的虚拟社区等方面开展了相关研究工作。 二、技术原理及性能指标 （一）技术原理 1.构建健康医疗大数据知识显性化与智能处理系统 健康医疗大数据知识显性化与智能处理系统包含了：古今医学文献自然语言理解与信息抽取方法与技术；基于RNN 的中医药理法方药知识图谱表示学习；结合PageRank、AP 聚类、多标记算法相结合的知识元链接预测方法；；面向个性化知识问答的针对医学问题目标特征的识别和分类（ATICM）方法技术；情景式名医诊疗辅助决策技术研究等。 2.培育服务标准化质量保障的虚拟社区 开展线上线下基础设施与健康慢病管理云平台建设和健康医疗服务标准化建设，将物联网、大数据知识图谱、智能代理技术应用于智能专家推荐、预约挂号、智慧药房等方面，建立了院前、院中、院后多专科一体化标准服务管理模式的中医药优势资源的虚拟社区。 3.构建大数据基础云平台 在基础平台方面建设了高可用、易扩展、支持弹性伸缩的拥有100个计算节点、PB级存储的健康医疗大数据容器基础云平台和微服务架构；面向10万用户的个性化健康医疗服务虚拟社区，实现个人健康档案管理、个性化导医便利就医、区域健康医疗服务协作等现实安全需求，提出适用于微服务架构的安全体系。个性化健康医疗大数据云基础平台总体架构设计主要包含容器云（CaaS）、数据采集层、存储计算层、分析挖掘层、大数据/容器管理系统。 （二）性能指标 1.平台支持1000个用户同时在线。 2.平台文献知识库已存有2600万篇生物医学文献、1600万医学文献摘要中英对照（30亿词，1亿3千万翻译对）、2000万结构化FREEBASE词条、800万行业常用术语、3000万份门诊住院电子病历、1100万部中医古籍知识库（23万篇文献，22万理法方药知识）、名医验案库（5万份）的情况下，全文检索小于2s、知识元聚合统计小于3s。 3.平台文件安全加密、解密速度>1Gb/s。 4.平台知识地图构建时间<5s。 5.平台知识图谱动态呈现时间<5s。 6.平台理法方药知识推理时间<2s。 7.测试平台名医验案推荐时间<3s。 8.平台个性化中医药知识服务平台页面的响应时间<2s。 9.基础平台存有100个计算节点，并存储有1PB的数据量。 三、技术创造性与先进性 1.健康医疗大数据知识显性化与智能处理 提出结合深度学习的中医药知识图谱智能构建与应用框架，实现了古今医学文献自动化分类整理、语义标注、知识点挖掘归纳，并综合中医药知识图谱构建、融合知识图谱的多维可视化分析挖掘、智能问答以及情景式辅助决策等方法技术的创新。 2.个性化健康医疗云平台建设 打造适应个性化健康医疗业务特点的混合云微服务架构，整合物联网+智能终端的健康监测、室内定位以及智能助理等技术的健康医疗大数据云平台；研发基于CP-ABE属性加密算法的健康档案云存储与共享技术与差异化安全策略；提出并形成有中西医结合特色的院前、院中、院后多专科一体化标准化健康慢病管理服务模式；形成中医药优势资源的虚拟社区。 四、技术的成熟程度，适用范围和安全性 个性化健康服务云平台建设技术成熟度自评估8级，大数据智能处理与知识显性化系统技术成熟度自评估7级，研究成果已在广州中医药大学附属顺德医院、广州市黄埔区红山街社区卫生服务中心等单位应用。研发了基于CP-ABE属性加密算法的健康档案云存储与共享技术与差异化安全策略，平台安全性高。 五、应用情况及存在的问题 （一）应用情况 健康管理软件已交付广州中医药大学顺德医院、黄埔区红山街社区卫生服务中心使用，已为7万患者建立健康档案。此外，已与佛山市顺德区卫计委签署合作协议，软件以广州中医药大学顺德医院为中心，逐步部署到该区11家医疗机构，软件销售收入76.3万元。 （二）存在的问题 1.基础平台建设方面 容器技术发展非常的迅速，很多先进的思路和解决方案也在逐步的完善中，微服务架构的最佳载体是容器，但是本平台对微服务架构的整合目前还有待进一步的研究和实践，需要对微服务架构的应用部署提供足够的架构支撑，为健康医疗服务云化更加快速扩展，更好地为满足广大公众和医务工作者的需求。 2.大数据智能处理与知识发现方面 健康医疗大数据和公共服务涉及的研究领域包括了信息采集、信息处理、数据挖掘、知识发现、知识工程、机器学习、人工智能等诸多领域，由于研究经费有限，项目仅在大数据智能处理、知识发现、知识图谱、智能问答、辅助决策、导医推荐等方面开展了基础和应用基础研究，取得一些标志性的成果，还有待进一步整合“互联网+”、物联网等技术实现更广泛的医疗健康大数据的智能处理，进一步推动人工智能与医疗的深度融合。

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