醫療領域中大數據技術分析范文

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【摘要】針對大數據分析技術在醫療領域中的應用現狀，進行全面有效的分析，并簡要介紹醫療領域中妥善應用大數據分析技術的現實意義、大數據分析技術特點，如數據挖掘算法、可視化分析、預測性分析等等，提出大數據分析技術在醫療領域中的具體應用，希望能夠給相關人員提供一定的借鑒與幫助。

【關鍵詞】醫療；大數據分析技術；數據管理；醫藥研發；臨床醫療

大數據分析技術，主要利用計算機的各項功能，將各項數據進行并行化與堆疊化處理，保證醫療領域數據處理難問題得到全面解決。在大數據信息時代背景之下，大數據分析技術的應用范圍越來越廣泛，將其應用到醫療行業中，不但能夠提高醫療領域數據挖掘與利用效果，而且有效減少錯誤數據的傳播。鑒于此，本文主要分析大數據分析技術在醫療領域中的具體運用。

1醫療領域中妥善應用大數據分析技術的現實意義

由于科學技術的持續進步，各領域的數據呈現爆炸式增長趨勢，在一定程度上推動了大數據分析技術的應用。伴隨我國醫療行業的快速發展，大數據分析技術的出現，能夠幫助醫療軟件設計人員更好的挖掘相關數據，有效提高了醫療數據的利用率。將大數據分析技術應用到醫療領域當中，能夠保證該領域中的各項數據分類更加精準、儲存更加安全、處理更加快速。除此之外，在醫療領域中，通過妥善運用大數據分析技術，能夠保證醫學影像更加清晰可靠，幫助醫生更好的了解患者病情。由于醫療行業中的組織邏輯關系比較復雜，使得醫療領域中的數據越來越多，將先進的大數據分析技術應用到醫療領域當中，能夠真正達到醫療數據自動化采集的目的，減少醫療數據存儲不安全現象的出現。例如，軟件設計人員通過合理應用該項技術，能夠將醫療領域中的各項數據進行數字化采集，經過標準化處理之后，輸入到檢測平臺，能夠幫助醫療工作人員全方面了解各項醫學指標，提高了醫療診斷結果的準確性。

2大數據分析技術

2.1數據挖掘算法

大數據分析的本質是機器學習，為了從雜亂無章的大數據當中挖掘出更具價值的數據信息，計算機要模擬人類學習行為。現階段，醫療領域中采用最多的機器學習系統主要為神經網絡系統，這一系統的應用，有效減少了數據語言識別錯誤現象的發生。大數據分析技術具有良好的挖掘潛能，設計人員以數據為基礎，建立良好的大數據挖掘模型，將各項數據信息進行分類處理，并準確找到最具價值的信息數據，減輕數據分析人員的工作壓力。

2.2可視化分析

大數據分析技術具有良好的查詢功能與可視化功能，設計人員通過準確獲取各項數據信息，并將各項數據信息直觀、形象的展示，能夠在短時間內找到數據之間的規律，保證價值信息數據得到更好挖掘。由于該技術的操作流程越來越簡單，部分非專業人士也能夠應用，通過對各項數據信息進行可視化分析，將錯誤數據及時排除，保證各項數據更加可靠、安全，提高數據的整體利用效果。2.3預測性分析設計人員通過建立大數據模型，并將各項數據準確輸入到該軟件平臺，對未來進行合理預測，獲取相應的結果，當然，獲取的結果為概率。另外，該項技術具有良好的知識計算功能，從海量的數據中檢索出最具價值的線索，并建立成數據查詢、分析與計算知識庫，對各項數據實施高效管理，保證預測結果更加準確。

3大數據分析技術在醫療領域中的具體應用

3.1在數據統計與分析方面的具體應用

與其他領域不同，醫療領域中的數據統計與分析難度特別大，設計人員通過合理運用大數據分析技術，能夠保證醫療企業的管理水平與效率得到高效提升，減少錯誤醫療數據的傳播。將該大數據分析技術應用到數據統計與分析當中，能夠在海量的大數據中挖掘出最具價值的數據信息，并加以利用，保證醫療企業中的各項管理工作得以順利展開。例如，在某大型醫療企業當中，管理人員結合大數據分析平臺提供的各項數據，能夠全方面了解企業經營管理情況，對原有的經營管理制度進行優化。在我國醫療事業蓬勃發展的今天，各大醫院的信息管理系統越來越完善，各層管理人員對數據的依賴性越來越強，為了保證大數據分析技術得到高效運用，軟件設計人員需要結合大數據的波動規律與特征，挖掘出各項數據的潛在價值，并結合各項數據的利用情況，進行全面統計，對醫療行業中的各項大數據進行綜合處理，保證醫療行業中的各項數據得到高效利用[1]。在醫療數據統計與分析過程當中，軟件設計人員還要根據數據的利用情況，對原有的數據分析軟件進行改進，在提高醫療數據利用效果的同時，杜絕錯誤醫療數據的傳播。對于軟件設計人員來說，要根據數據挖掘情況，將各項數據合理輸入到分析軟件中，經過綜合分析之后，確定最終的分析結果，進一步提升醫療數據統計結果的精確性。

3.2在醫藥研發方面的具體應用

由于大數據分析技術能夠全面、專業的處理各項醫療數據，醫生通過準確測量就診人員的生理變化，在最短的時間內了解就診人員的患病特征，確定最終的診斷結果。在醫藥研發方面，大數據分析技術的妥善運用，能夠全面體現出藥物的治療效果，通過綜合分析并跟蹤藥物作用，幫助醫生更好的判斷患者病情，并調整治療藥物等。為了保證大數據分析技術在醫藥研發方面得到高效運用，相關設計人員要不斷學習先進的軟件設計知識，進一步提升大數據分析技術的應用效果。與傳統的醫療藥物作用跟蹤相比較而言，大數據分析技術的應用，能夠為醫生提供更多的診斷樣本，例如，體感設備的出現，能夠將各項數據準確傳輸到數據統計中心，不但提高了樣本數據的儲量，而且簡化了藥物作用跟蹤流程。對于軟件設計人員來說，要根據醫療領域的發展現狀，創建更加先進的數據分析平臺，將各項數據進行自動化處理，保證醫療領域中的各項數據更加準確[2]。

3.3在臨床醫療方面的具體應用

在常規的臨床醫療業務當中，醫生需要結合自身的工作經驗進行診斷，但是，由于醫療業務水平的不斷提升，大數據分析技術的廣泛應用，EMR、LIS、與PACS等數據信息系統的出現，為醫生提供了更多的診斷幫助，有效簡化了醫療診斷流程，保證醫療臨床診斷結果更加準確。對于醫生來講，通過合理應用EMR、LIS、與PACS等數據信息系統，能夠保證醫療數據得到全面利用[3]。與EMR、LIS、與PACS等數據信息系統相比，大數據分析技術能夠將各項醫療數據進行有效收集與分析，并提出相應的治療路徑，保證治療指標更加合理，真正實現智能化治療。在醫療領域當中，利用大數據分析技術能夠更好地提升醫療臨床系統決策的合理性，保證醫療臨床觀察數據更加科學，為醫生提供更加準確的決策數據，保證醫療臨床診斷水平與效率得到有效提升。將大數據分析技術應用到臨床醫療方面，不僅能夠緩解醫生的工作壓力，而且有效提高了醫療診斷數據的利用效率。

4大數據分析

大數據分析，主要指的是對規模特別大的數據進行全面分析，大數據主要包括五個V，分別是數量巨大、速度快、類型多、價值高、真實性等等。目前，大數據已經成為IT行業的熱門詞匯，數據的安全性與數據挖掘工作逐漸引起人們關注。伴隨醫療領域競爭壓力的不斷加劇，數據分析人員要結合客戶的實際需求，以提升客戶滿意度為目的，對各項數據進行有效分析，形成良好互動。由于大數據分析技術具有良好的檢測作用，能夠將多維度數據進行綜合分析，保證醫療領域中的各項數據得到更好傳播與利用。將大數據分析技術科學應用到醫藥研發當中，能夠進一步提升各項醫療數據的精確性，減少錯誤醫療數據的出現與傳播。當然，軟件設計人員也要結合醫藥研發過程中出現的問題，提前制定相應的解決方案。

5結束語

綜上所述，通過詳細介紹大數據分析技術在醫療領域中的具體應用，如在數據統計與分析方面、醫藥研發方面、臨床醫療方面的應用要點等，能夠推動大數據分析技術的快速發展。對于軟件設計人員而言，在應用大數據分析技術的過程當中，要根據醫療領域的發展現狀，對原有的醫療數據軟件進行改進與優化，為醫護人員提供更多便利，減少誤診現象的發生。

參考文獻

[1]潘長玲.大數據分析在健康管理領域中的應用及挑戰[J].現代醫學與健康研究電子雜志，2018，2（09）：135~136.

[2]趙俊，孫亞丹.基于Hadoop的醫療健康非結構化大數據分析研究[J].科技視界，2017，（36）：1~2+74.

[3]段雯瓊，任亞麗，薛然.基于“互聯網+”和大數據分析的社區老人智能醫療服務系統[J].中國新通信，2017，19（08）：157.

作者：周立廣 單位：南寧市第二人民醫院五象醫院