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近年來(lái),各級(jí)各類醫(yī)院大多數(shù)由信息化技術(shù)提升了醫(yī)療質(zhì)量和效率,隨著醫(yī)療電子化方向的不斷深入,醫(yī)療健康數(shù)據(jù)大量積累,“數(shù)據(jù)豐富,知識(shí)貧乏”這樣的現(xiàn)象出現(xiàn)在人們的日常生產(chǎn)生活當(dāng)中?;谶@種現(xiàn)象,怎么樣才能把我們收集到的很多的數(shù)據(jù)信息轉(zhuǎn)化為人們?nèi)粘Ia(chǎn)生活中有用的信息,這樣就可以提高醫(yī)院的診斷水平。目前這一問(wèn)題已經(jīng)成為很多研究學(xué)者研究的熱門話題。機(jī)器學(xué)習(xí)在醫(yī)療健康數(shù)據(jù)分析中的應(yīng)用非常廣泛,能夠有效提升醫(yī)療健康數(shù)據(jù)分析的效率和質(zhì)量,提高醫(yī)學(xué)數(shù)據(jù)的存儲(chǔ)、傳輸穩(wěn)定性與可靠性,進(jìn)一步提高醫(yī)院的診斷水平,為診療工作的開(kāi)展提供有效的支持。隨著健康在各類人群的中越來(lái)越受到重視,以及現(xiàn)在出現(xiàn)了各種現(xiàn)代化醫(yī)療設(shè)備:移動(dòng)醫(yī)療、可穿戴設(shè)備、自動(dòng)化分析檢測(cè)儀,這些現(xiàn)代化醫(yī)療設(shè)備工作過(guò)程先進(jìn),最終結(jié)果都會(huì)以數(shù)字化形式出來(lái),這樣使患者、醫(yī)院看病的醫(yī)生和醫(yī)院都成為了海量數(shù)據(jù)的直接或間接的創(chuàng)造者,這樣的情況下,患者、醫(yī)院看病的醫(yī)生和醫(yī)院每天這樣的情況就有非常多的醫(yī)療健康數(shù)據(jù)。通過(guò)將許多的各級(jí)醫(yī)療機(jī)構(gòu)的醫(yī)療健康信息和數(shù)據(jù)收集,收集完之后利用互聯(lián)網(wǎng)以及大數(shù)據(jù)技術(shù)進(jìn)行研究分析,醫(yī)生可以越來(lái)越便捷地預(yù)測(cè)療效,越來(lái)越快速的確診疾病類型。
1當(dāng)前醫(yī)療健康數(shù)據(jù)分析中存在的一些應(yīng)用難題
從我國(guó)目前的情況來(lái)看,計(jì)算機(jī)網(wǎng)絡(luò)技術(shù)、信息技術(shù)、大數(shù)據(jù)技術(shù)等,這些現(xiàn)代技術(shù)的發(fā)展,還有這樣的情況下,越來(lái)越多的人們更看重健康的生活,所以越來(lái)越重視醫(yī)療健康,大數(shù)據(jù)技術(shù)在醫(yī)療行業(yè)的應(yīng)用已越來(lái)越受到社會(huì)各界研究學(xué)者的關(guān)注,醫(yī)療健康大數(shù)據(jù)服務(wù)被發(fā)展起來(lái)的越來(lái)越多的企業(yè)開(kāi)始應(yīng)用。2018年4月,國(guó)務(wù)院辦公廳印發(fā)《關(guān)于促進(jìn)“互聯(lián)網(wǎng)+醫(yī)療健康”發(fā)展的意見(jiàn)》,明確要求推進(jìn)“互聯(lián)網(wǎng)+人工智能”應(yīng)用服務(wù)?;趪?guó)務(wù)院辦公廳印發(fā)的這個(gè)意見(jiàn),這個(gè)意見(jiàn)充分說(shuō)明人工智能應(yīng)用、大數(shù)據(jù)技術(shù)這些先進(jìn)的信息技術(shù)應(yīng)用會(huì)越來(lái)越廣泛,這綜合癥將在提高我國(guó)的醫(yī)療資源分配不均勻方面、提高醫(yī)療效率方面和服務(wù)質(zhì)量方面發(fā)揮不可替代的作用,這對(duì)我國(guó)不太發(fā)達(dá)的地區(qū)表現(xiàn)尤為明顯,在這些欠發(fā)達(dá)地區(qū)應(yīng)用人工智能、大數(shù)據(jù)技術(shù),可以緩解這些欠發(fā)達(dá)地區(qū)醫(yī)療資源的不足,為推進(jìn)健康中國(guó)建設(shè)做準(zhǔn)備。
1.1醫(yī)療健康大數(shù)據(jù)
醫(yī)療健康大數(shù)據(jù)的應(yīng)用主要指的是利用互聯(lián)網(wǎng)技術(shù)和大數(shù)據(jù)技術(shù)進(jìn)行數(shù)據(jù)挖掘和分析,將各層次的健康信息和數(shù)據(jù)分析并整合,提升醫(yī)療健康服務(wù),使各級(jí)各類的醫(yī)療行業(yè)運(yùn)營(yíng)更高效,使我國(guó)醫(yī)療信息化背景下的各級(jí)各類的醫(yī)療行業(yè)服務(wù)更好。醫(yī)療健康大數(shù)據(jù)的應(yīng)用大致分為三個(gè)方面:第一方面,對(duì)傳統(tǒng)醫(yī)療的優(yōu)化;第二方面,對(duì)傳統(tǒng)醫(yī)療的補(bǔ)充;第三方面,個(gè)人健康的監(jiān)測(cè)和管理。
機(jī)器學(xué)習(xí)最早出現(xiàn)在上個(gè)世紀(jì),機(jī)器學(xué)習(xí)中所說(shuō)的學(xué)習(xí)實(shí)際上想表達(dá)的是從數(shù)據(jù)當(dāng)中學(xué)習(xí),它由三部分組成:無(wú)監(jiān)督學(xué)習(xí),半監(jiān)督學(xué)習(xí)以及有監(jiān)督學(xué)習(xí)這三種類別,機(jī)器學(xué)習(xí)利用計(jì)算機(jī)模擬人類的學(xué)習(xí)活動(dòng)?,F(xiàn)今,機(jī)器學(xué)習(xí)是處理大數(shù)據(jù)的主要方式。機(jī)器學(xué)習(xí)作為一個(gè)多學(xué)科的領(lǐng)域,它所應(yīng)用的面非常的廣。機(jī)器學(xué)習(xí)有時(shí)也叫做模擬學(xué)習(xí),用通俗的話來(lái)講就是計(jì)算機(jī)學(xué)習(xí)人類的思維,它通過(guò)模擬人類學(xué)習(xí)的過(guò)程,這樣來(lái)實(shí)現(xiàn)學(xué)習(xí),機(jī)器學(xué)習(xí)利用計(jì)算機(jī)模擬人類的學(xué)習(xí)活動(dòng)。計(jì)算機(jī)通過(guò)學(xué)習(xí)的過(guò)程后,會(huì)獲取數(shù)據(jù)信息和積累新的知識(shí),這樣之后就可以不斷越來(lái)越好的改造自身的性能。近些年來(lái),隨著信息技術(shù)的發(fā)展,在語(yǔ)音識(shí)別方面機(jī)器學(xué)習(xí)算法展示出了比較強(qiáng)的作用。機(jī)器學(xué)習(xí)在醫(yī)療健康數(shù)據(jù)分析這一領(lǐng)域也是有著不可替代的作用,機(jī)器學(xué)習(xí)可以從眾多醫(yī)療記錄、健康監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)中發(fā)現(xiàn)有價(jià)值的信息,進(jìn)而提供更好的醫(yī)療服務(wù)。機(jī)器學(xué)習(xí)的算法有很多,第一大類是回歸算法;第二大類是聚類分析,在機(jī)器學(xué)習(xí)的算法當(dāng)中,聚類分析是比較靈活的一種算法,把一些相似的數(shù)據(jù)聚在一起可以簡(jiǎn)單的概括它,在機(jī)器學(xué)習(xí)的算法當(dāng)中,通過(guò)聚類分析,可總結(jié)出這些有用的數(shù)據(jù)信息的特點(diǎn);最后一類是人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò),機(jī)器學(xué)習(xí)利用計(jì)算機(jī)模擬人類的學(xué)習(xí)活動(dòng)。在機(jī)器學(xué)習(xí)的算法當(dāng)中,人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是數(shù)學(xué)模型,這種數(shù)學(xué)模型能夠在一定程度上模仿大腦神經(jīng)元,在機(jī)器學(xué)習(xí)的算法當(dāng)中,人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)就是這樣進(jìn)行數(shù)據(jù)處理,人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的應(yīng)用也非常的多。
2機(jī)器學(xué)習(xí)在醫(yī)療健康數(shù)據(jù)分析中的應(yīng)用
通過(guò)以上分析,在機(jī)器學(xué)習(xí)的算法當(dāng)中,機(jī)器學(xué)習(xí)不是簡(jiǎn)單的有幾種算法,機(jī)器學(xué)習(xí)在醫(yī)療健康數(shù)據(jù)分析中的應(yīng)用也是很廣,機(jī)器學(xué)習(xí)為各級(jí)診療工作的開(kāi)展提供有很好的支持,能夠有效提升醫(yī)療健康數(shù)據(jù)分析的效率和質(zhì)量,對(duì)機(jī)器學(xué)習(xí)了解了之后,我們就從4個(gè)方面簡(jiǎn)要介紹機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)在其中的具體應(yīng)用。
2.1輔助診斷
在輔助診斷方面,機(jī)器學(xué)習(xí)算法通過(guò)聚類分析,可以發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)集中呈現(xiàn)的特點(diǎn),就是對(duì)大量在各級(jí)醫(yī)療機(jī)構(gòu)當(dāng)中的具有住院經(jīng)歷的患者臨床診斷數(shù)據(jù)做研究,對(duì)這些數(shù)據(jù)進(jìn)行一個(gè)系統(tǒng)分析和整理,在分析和整理的基礎(chǔ)上來(lái)發(fā)現(xiàn)對(duì)一種疾病的診療方法,匯總成針對(duì)這種疾病的診斷模型。在這樣的情況下,當(dāng)這個(gè)醫(yī)療機(jī)構(gòu)出現(xiàn)一個(gè)新的患者時(shí),機(jī)器學(xué)習(xí)算法通過(guò)聚類分析,可以發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)集中呈現(xiàn)的特點(diǎn),系統(tǒng)就可以將他的通過(guò)檢查得到的復(fù)雜的各種數(shù)據(jù)信息輸入到具有機(jī)器學(xué)習(xí)算法的診斷模型當(dāng)中來(lái)研究分析,最后計(jì)算得到輔助診斷結(jié)論??陀^性是比較強(qiáng)的,這樣分析的情況就可以減小人為因素在診斷過(guò)程中帶來(lái)的干擾。
2.2疾病預(yù)測(cè)
研究表明,當(dāng)前多數(shù)神經(jīng)精神性疾病的診斷僅依據(jù)其臨床癥狀,缺少客觀的神經(jīng)影像生物學(xué)標(biāo)志物。傳統(tǒng)的基于組間比較的單變量分析僅能在組間水平進(jìn)行推斷,無(wú)法提供個(gè)體水平的診斷和預(yù)測(cè),臨床應(yīng)用價(jià)值非常有限。機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)可在不同水平對(duì)神經(jīng)影像進(jìn)行計(jì)算分析和研究,發(fā)現(xiàn)其中規(guī)律從而有效預(yù)測(cè)和分類未知數(shù)據(jù),找出與腦疾病高度相關(guān)的腦區(qū)特征,提供個(gè)體水平的診斷并探測(cè)腦疾病的病理生理機(jī)制。本文對(duì)基于機(jī)器學(xué)習(xí)的神經(jīng)影像分析步驟及機(jī)器學(xué)習(xí)在神經(jīng)精神疾病智能診斷及預(yù)測(cè)研究中的應(yīng)用進(jìn)行綜述,并對(duì)未來(lái)研究發(fā)展進(jìn)行展望??梢詫?duì)疾病流行和公共衛(wèi)生事件的預(yù)測(cè)預(yù)警,干預(yù)主要開(kāi)展個(gè)性化、泛在化的健康管理服務(wù),可以為醫(yī)養(yǎng)結(jié)合、慢病管理、營(yíng)養(yǎng)膳食規(guī)劃提供服務(wù)。基于人工智能與大數(shù)據(jù)技術(shù),建立和整合大型人群基因組及功能組學(xué)數(shù)據(jù)庫(kù)、日常健康行為數(shù)據(jù)庫(kù)、生理與臨床數(shù)據(jù)庫(kù)、傳統(tǒng)醫(yī)學(xué)數(shù)據(jù)庫(kù)等,從基因組學(xué)到臨床表型,從循證醫(yī)學(xué)到中國(guó)傳統(tǒng)醫(yī)學(xué)理論多維度進(jìn)行疾病智能預(yù)測(cè)將成為可能,從而大大提高疾病早期預(yù)測(cè)、預(yù)警的準(zhǔn)確性。
2.3圖像處理
在圖像處理方面,圖像數(shù)據(jù)在大數(shù)據(jù)時(shí)代中所占的比例越來(lái)越高,越來(lái)越多的用戶更偏向于和視頻以及圖像交互。因?yàn)閳D像數(shù)據(jù)處理這個(gè)方向需求面廣,還有圖像數(shù)據(jù)處理這個(gè)方向?qū)夹g(shù)和結(jié)果的要求也是比較高的。近些年來(lái),人工智能技術(shù)日漸成熟,許多機(jī)器學(xué)習(xí)模型慢慢地被改造為圖像處理中的工具,在機(jī)器學(xué)習(xí)訓(xùn)練中所要求的大數(shù)據(jù)量與圖像處理完美的契合。深度學(xué)習(xí)的效果越來(lái)越好,深度學(xué)習(xí)將圖像處理的效果提升到了一個(gè)更高的水平。另外,我們都知道醫(yī)療過(guò)程中會(huì)產(chǎn)生X光、超聲、MRI、CT等大量的攜帶數(shù)據(jù)信息的圖片,而在機(jī)器學(xué)習(xí)的介紹中我們提到,機(jī)器學(xué)習(xí)算法被廣泛的應(yīng)用于各種特征提取、圖像的生成、校準(zhǔn)、三維重構(gòu)、分割、等方面。醫(yī)療數(shù)據(jù)中有超過(guò)90%的數(shù)據(jù)來(lái)自于醫(yī)學(xué)影像,人工分析憑借經(jīng)驗(yàn)去判斷,容易發(fā)生漏判誤判。人工智能醫(yī)學(xué)影像系統(tǒng)可以輔助醫(yī)生進(jìn)行病灶區(qū)域定位,機(jī)器讀片可以做到更加客觀、高效,機(jī)器學(xué)習(xí)一定程度上緩解漏診誤診問(wèn)題,能夠作為輔助工具節(jié)約醫(yī)生大量的時(shí)間。機(jī)器學(xué)習(xí)在肺結(jié)節(jié)影像檢測(cè)、甲狀腺超聲影像診斷、眼科圖像識(shí)別和乳腺癌篩查等影像識(shí)別領(lǐng)域的應(yīng)用將日益增多。此外,在影像科、病理科方面存在醫(yī)生資源缺口問(wèn)題,利用人工智能對(duì)于彌補(bǔ)影像科醫(yī)生不足、提高診斷效率具有重要作用。通過(guò)讓機(jī)器學(xué)習(xí)海量的醫(yī)學(xué)數(shù)據(jù)和專業(yè)知識(shí),可以讓人工智能產(chǎn)品具備醫(yī)生的診斷能力,模擬醫(yī)生的思維的診斷方式,這樣就可以在有限的范圍內(nèi)提供出高效、精準(zhǔn)的診斷結(jié)果和個(gè)性化的治療方案,提高醫(yī)生的診斷效率。從基因序列到影像圖片分析,通過(guò)人工智能分析技術(shù),能夠極大地提高醫(yī)療服務(wù)質(zhì)量。
2.4基因組學(xué)
基因組學(xué)主要研究特定生物體內(nèi)的全套基因,機(jī)器學(xué)習(xí)在全套基因分析中有不可低估的作用,研究人員如果擁有了對(duì)DNA進(jìn)行測(cè)序的能力,研究人員就可指導(dǎo)有機(jī)體活動(dòng)的基因藍(lán)圖?;蚪M學(xué)是分子生物學(xué)的一個(gè)分支,人類有大約30億個(gè)堿基和2萬(wàn)個(gè)基因。機(jī)器學(xué)習(xí)在醫(yī)療健康數(shù)據(jù)分析中的應(yīng)用中,每一個(gè)有機(jī)體它所有基因的總和被稱為基因組,基因組就像一個(gè)管理者,人類的生命過(guò)程都是在基因組上發(fā)展。生物大數(shù)據(jù)公司DeepGenomics利用機(jī)器學(xué)習(xí)的方法研發(fā),機(jī)器學(xué)習(xí)在醫(yī)療健康數(shù)據(jù)分析中的應(yīng)用。用基因的突變?nèi)ヮA(yù)測(cè)細(xì)胞層面的改變。結(jié)語(yǔ):本文介紹了機(jī)器學(xué)習(xí)在醫(yī)療健康數(shù)據(jù)分析中的應(yīng)用,重點(diǎn)是機(jī)器學(xué)習(xí)在四個(gè)方面的應(yīng)用。醫(yī)療數(shù)據(jù)多而復(fù)雜,通過(guò)機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)的分析和處理,提取出有用的數(shù)據(jù)信息,就可以對(duì)醫(yī)療健康大數(shù)據(jù)進(jìn)行管理使用。在醫(yī)療機(jī)構(gòu)的運(yùn)轉(zhuǎn)過(guò)程中,醫(yī)療信息系統(tǒng)會(huì)積累大量數(shù)據(jù),機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)可幫醫(yī)生分析這些數(shù)據(jù),對(duì)這些數(shù)據(jù)分析之后,提取出有用的數(shù)據(jù)信息,更好地為醫(yī)療過(guò)程提供服務(wù)。此外,還簡(jiǎn)單介紹了機(jī)器學(xué)習(xí)在醫(yī)療健康數(shù)據(jù)分析中的幾個(gè)應(yīng)用。隨著人工智能技術(shù)的不斷進(jìn)步,機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)的發(fā)展,醫(yī)療信息化的深入,機(jī)器學(xué)習(xí)所適用的應(yīng)用場(chǎng)景將會(huì)越來(lái)越多。但是,我們還將迎接一些挑戰(zhàn),比如說(shuō)醫(yī)療數(shù)據(jù)信息的獲取、數(shù)據(jù)信息的安全、數(shù)據(jù)信息是否合乎法規(guī)等。在我國(guó),全國(guó)人民的醫(yī)療健康信息化發(fā)展、先進(jìn)的人工智能技術(shù)與數(shù)據(jù)醫(yī)療深度融合是機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)發(fā)展這股浪潮帶動(dòng)全國(guó)醫(yī)療行業(yè)變革的重要因素。機(jī)器學(xué)習(xí)這樣一種先進(jìn)的技術(shù)會(huì)為醫(yī)療健康服務(wù)輸入新的血液,推動(dòng)醫(yī)療健康行業(yè)走向更高層次,人工智能在醫(yī)療領(lǐng)域的應(yīng)用和準(zhǔn)入,將全面開(kāi)啟智能醫(yī)療新時(shí)代。
作者:趙顯鵬 單位:南陽(yáng)醫(yī)學(xué)高等專科學(xué)校西安恒品電子科技有限公司
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