医疗健康大数据分析.pptx

医疗健康大数据分析 技术创新，变革未来 提纲 背景简介 医疗健康大数据国际发展现状与挑战 机器学习方法分析医疗大数据：四个应用 医疗大数据方面的研究进展 医疗大数据分析面临的挑战 收集 清理 存储 保护 管理 检索 报告 可视化 更新 共享 收集：医疗数据(EHR等)中存在 大量不匹配甚至错误的数据，数 据提供者应确保重要数据的正确 性，建立规范的信息管理流程并 对相关医疗工作者进行培训以提 高数据文档质量 清理：应该注意确保数据的准 确性，一致性和完整性。尽管大 多数数据仍然需要人工清理，但 已有一些自动化的工具可以使用， 可以大大提高清理的效率 收集与清理 /solutions/technology-solutions/change-data-capture/ 存储：医疗健康行业产生的数据呈指数增 长，这导致存储成本进一步提高，因而云存 储渐渐成为潮流。部分医疗机构考虑到数据 的安全问题，采用了云端和本地的混合存储 方案，可以更加灵活地存取数据。 保护：数据安全是医疗机构需要注意的首 要事宜，HIPPA安全法案对此有一系列规章 要求。除此之外，医疗机构仍需加强数据的 管理并对相关管理人员进行培训以避免泄露。 存储与保护 /cloud-storage-and-data-encryption-how-businesses-can- protect-information-in-the-cloud 医疗数据需要长时间存储以便查询和其 他用途(研究，质控等)，因此理解数据的 来源，存取过程和用途至关重要。 开发完备的，准确的，实时的元数据 (metadata)是保障成功的数据管理的关键。 医疗机构需要一个数据管理员对元数据 进行开发和维护，确保所有的元素均符合 标准定义和格式。 数据管理 http://sito.entecra.it/portale/cra_atis.php?lingua=ENopz_menu=4access_flag=0 数据检索 数据检索是报告和分析的基础，良好的元 数据结果和有效的管理维护可以方便医疗机 构对数据的检索。 “数据孤岛”和数据的不同编码标准阻碍检 索工具对完整数据和正确数据的查询，是急 需解决的问题。 http://sito.entecra.it/portale/cra_atis.php?lingua=ENopz_menu=4 access_flag=0 报告与可视化 报告：数据的报告应当准确，清晰和简 洁。数据报告通常是数据分析的前提， 对于不同的使用场景应该有不同的侧重 点。 可视化：简洁扼要的可视化可以方便医 师获取重要的信息。一些常用的技术包 括色彩的设置，不同对象的对比布局和 展示形式(文字，图片，表格等)。 /track-roi-seo-201744 更新与共享 更新：大多数医疗数据需要及时更新，例 如病人生命体征数据等。数据管理者需要了 解数据更新频率，更新方式和更新程度，并 且更新不能损害现有数据的质量和完整性。 共享：医疗机构之间的数据共享是必要的 也是未来的趋势，但是数据结构，系统设计 方式之间的差别等阻碍了机构之间的数据共 享。开发可靠的，连接所有医疗机构的，有 价值的数据共享生态环境仍需长时间的努力。 /2016/05/cara-sharing-data-menggunakan-kabel-lan.html 机器学习在医疗中的四个应用 图像分析与病理 诊断 自然语言处理与 自由文本 临床辅助诊断与 预测分析 网络安全与勒索 软件 机器学习 图像分析和病理诊断 相对于人类医师来说，机器学习技术可以更 加快速，高效地发现图像中的细微的病理变 化，从而实现早期诊断。谷歌，微软，IBM 等公司在影像诊断方面进行了大量探索。 /digital-innovation-needed-for-uk-pathology-services-philips-says/ 图像分析和病理诊断 谷歌使用机器学习技术 帮助病理学家发现转移 的乳腺癌 IBM的人工智能Watson 使用认知计算技术帮助 放射医师更加高效工作 并降低管理成本 /2017/01/will-rise-machines-imperil-radiologists/?rf=1 /deep-learning-system-improves-breast-cancer-detection/ 自然语言处理和自由文本 医疗文本属于无结构的自由文本，包括电子 健康档案，影像报告等，难以用传统的机器 学习技术处理。自然语言处理技术可以抓取 这些文本中的语义信息，帮助医生进行快速 的关键信息提取，实现人机之间的基本交流， 大大提高了医疗工作的效率。 /natural-language-processing/ 自然语言处理和自由文本 美国安妮

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