醫(yī)療健康數(shù)據(jù)分析機器學(xué)習(xí)應(yīng)用
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近年來，各級各類醫(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。目前這一問題已經(jīng)成為很多研究學(xué)者研究的熱門話題。機器學(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、傳輸穩(wěn)定性與可靠性，進(jìn)一步提高醫(yī)院的診斷水平，為診療工作的開展提供有效的支持。隨著健康在各類人群的中越來越受到重視，以及現(xiàn)在出現(xiàn)了各種現(xiàn)代化醫(yī)療設(shè)備：移動醫(yī)療、可穿戴設(shè)備、自動化分析檢測儀，這些現(xiàn)代化醫(yī)療設(shè)備工作過程先進(jìn)，最終結(jié)果都會以數(shù)字化形式出來，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)。通過將許多的各級醫(yī)療機構(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)生可以越來越便捷地預(yù)測療效，越來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
從我國目前的情況來看，計算機網(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，越來越多的人們更看重健康的生活，所以越來越重視醫(yī)療健康，大數(shù)據(jù)技術(shù)在醫(yī)療行業(yè)的應(yīng)用已越來越受到社會各界研究學(xué)者的關(guān)注，醫(yī)療健康大數(shù)據(jù)服務(wù)被發(fā)展起來的越來越多的企業(yè)開始應(yīng)用。2018年4月，國務(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》，明確要求推進(jìn)“互聯(lián)網(wǎng)+人工智能”應(yīng)用服務(wù)?；趪鴦?wù)院辦公廳印發(fā)的這個意見，這個意見充分說明人工智能應(yīng)用、大數(shù)據(jù)技術(shù)這些先進(jìn)的信息技術(shù)應(yīng)用會越來越廣泛，這綜合癥將在提高我國的醫(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，這對我國不太發(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)，使各級各類的醫(yī)療行業(yè)運營更高效，使我國醫(yī)療信息化背景下的各級各類的醫(yī)療行業(yè)服務(wù)更好。醫(yī)療健康大數(shù)據(jù)的應(yīng)用大致分為三個方面：第一方面，對傳統(tǒng)醫(yī)療的優(yōu)化；第二方面，對傳統(tǒng)醫(yī)療的補充；第三方面，個人健康的監(jiān)測和管理。
機器學(xué)習(xí)最早出現(xiàn)在上個世紀(jì)，機器學(xué)習(xí)中所說的學(xué)習(xí)實際上想表達(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，機器學(xué)習(xí)利用計算機模擬人類的學(xué)習(xí)活動。現(xiàn)今，機器學(xué)習(xí)是處理大數(shù)據(jù)的主要方式。機器學(xué)習(xí)作為一個多學(xué)科的領(lǐng)域，它所應(yīng)用的面非常的廣。機器學(xué)習(xí)有時也叫做模擬學(xué)習(xí)，用通俗的話來講就是計算機學(xué)習(xí)人類的思維，它通過模擬人類學(xué)習(xí)的過程，這樣來實現(xiàn)學(xué)習(xí)，機器學(xué)習(xí)利用計算機模擬人類的學(xué)習(xí)活動。計算機通過學(xué)習(xí)的過程后，會獲取數(shù)據(jù)信息和積累新的知識，這樣之后就可以不斷越來越好的改造自身的性能。近些年來，隨著信息技術(shù)的發(fā)展，在語音識別方面機器學(xué)習(xí)算法展示出了比較強的作用。機器學(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，機器學(xué)習(xí)可以從眾多醫(yī)療記錄、健康監(jiān)測數(shù)據(jù)中發(fā)現(xiàn)有價值的信息，進(jìn)而提供更好的醫(yī)療服務(wù)。機器學(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)聚在一起可以簡單的概括它，在機器學(xué)習(xí)的算法當(dāng)中，通過聚類分析，可總結(jié)出這些有用的數(shù)據(jù)信息的特點；最后一類是人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，機器學(xué)習(xí)利用計算機模擬人類的學(xué)習(xí)活動。在機器學(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機器學(xué)習(xí)在醫(yī)療健康數(shù)據(jù)分析中的應(yīng)用
通過以上分析，在機器學(xué)習(xí)的算法當(dāng)中，機器學(xué)習(xí)不是簡單的有幾種算法，機器學(xué)習(xí)在醫(yī)療健康數(shù)據(jù)分析中的應(yīng)用也是很廣，機器學(xué)習(xí)為各級診療工作的開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，對機器學(xué)習(xí)了解了之后，我們就從4個方面簡要介紹機器學(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，機器學(xué)習(xí)算法通過聚類分析，可以發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)集中呈現(xiàn)的特點，就是對大量在各級醫(yī)療機構(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，對這些數(shù)據(jù)進(jìn)行一個系統(tǒng)分析和整理，在分析和整理的基礎(chǔ)上來發(fā)現(xiàn)對一種疾病的診療方法，匯總成針對這種疾病的診斷模型。在這樣的情況下，當(dāng)這個醫(yī)療機構(gòu)出現(xiàn)一個新的患者時，機器學(xué)習(xí)算法通過聚類分析，可以發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)集中呈現(xiàn)的特點，系統(tǒng)就可以將他的通過檢查得到的復(fù)雜的各種數(shù)據(jù)信息輸入到具有機器學(xué)習(xí)算法的診斷模型當(dāng)中來研究分析，最后計算得到輔助診斷結(jié)論。客觀性是比較強的，這樣分析的情況就可以減小人為因素在診斷過程中帶來的干擾。
2.2疾病預(yù)測
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，無法提供個體水平的診斷和預(yù)測，臨床應(yīng)用價值非常有限。機器學(xué)習(xí)技術(shù)可在不同水平對神經(jīng)影像進(jìn)行計算分析和研究，發(fā)現(xiàn)其中規(guī)律從而有效預(yù)測和分類未知數(shù)據(jù)，找出與腦疾病高度相關(guān)的腦區(qū)特征，提供個體水平的診斷并探測腦疾病的病理生理機制。本文對基于機器學(xué)習(xí)的神經(jīng)影像分析步驟及機器學(xué)習(xí)在神經(jīng)精神疾病智能診斷及預(yù)測研究中的應(yīng)用進(jìn)行綜述，并對未來研究發(fā)展進(jìn)行展望。可以對疾病流行和公共衛(wèi)生事件的預(yù)測預(yù)警，干預(yù)主要開展個性化、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、日常健康行為數(shù)據(jù)庫、生理與臨床數(shù)據(jù)庫、傳統(tǒng)醫(yī)學(xué)數(shù)據(jù)庫等，從基因組學(xué)到臨床表型，從循證醫(yī)學(xué)到中國傳統(tǒng)醫(yī)學(xué)理論多維度進(jìn)行疾病智能預(yù)測將成為可能，從而大大提高疾病早期預(yù)測、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)時代中所占的比例越來越高，越來越多的用戶更偏向于和視頻以及圖像交互。因為圖像數(shù)據(jù)處理這個方向需求面廣，還有圖像數(shù)據(jù)處理這個方向?qū)夹g(shù)和結(jié)果的要求也是比較高的。近些年來，人工智能技術(shù)日漸成熟，許多機器學(xué)習(xí)模型慢慢地被改造為圖像處理中的工具，在機器學(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)的效果越來越好，深度學(xué)習(xí)將圖像處理的效果提升到了一個更高的水平。另外，我們都知道醫(yī)療過程中會產(chǎn)生X光、超聲、MRI、CT等大量的攜帶數(shù)據(jù)信息的圖片，而在機器學(xué)習(xí)的介紹中我們提到，機器學(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90%的數(shù)據(jù)來自于醫(yī)學(xué)影像，人工分析憑借經(jīng)驗去判斷，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，機器讀片可以做到更加客觀、高效，機器學(xué)習(xí)一定程度上緩解漏診誤診問題，能夠作為輔助工具節(jié)約醫(yī)生大量的時間。機器學(xué)習(xí)在肺結(jié)節(jié)影像檢測、甲狀腺超聲影像診斷、眼科圖像識別和乳腺癌篩查等影像識別領(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)生資源缺口問題，利用人工智能對于彌補影像科醫(yī)生不足、提高診斷效率具有重要作用。通過讓機器學(xué)習(xí)海量的醫(yī)學(xué)數(shù)據(jù)和專業(yè)知識，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DNA進(jìn)行測序的能力，研究人員就可指導(dǎo)有機體活動的基因藍(lán)圖?；蚪M學(xué)是分子生物學(xué)的一個分支，人類有大約30億個堿基和2萬個基因。機器學(xué)習(xí)在醫(yī)療健康數(shù)據(jù)分析中的應(yīng)用中，每一個有機體它所有基因的總和被稱為基因組，基因組就像一個管理者，人類的生命過程都是在基因組上發(fā)展。生物大數(shù)據(jù)公司DeepGenomics利用機器學(xué)習(xí)的方法研發(fā)，機器學(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)測細(xì)胞層面的改變。結(jié)語：本文介紹了機器學(xué)習(xí)在醫(yī)療健康數(shù)據(jù)分析中的應(yīng)用，重點是機器學(xué)習(xí)在四個方面的應(yīng)用。醫(yī)療數(shù)據(jù)多而復(fù)雜，通過機器學(xué)習(xí)技術(shù)的分析和處理，提取出有用的數(shù)據(jù)信息，就可以對醫(yī)療健康大數(shù)據(jù)進(jìn)行管理使用。在醫(yī)療機構(gòu)的運轉(zhuǎn)過程中，醫(yī)療信息系統(tǒng)會積累大量數(shù)據(jù)，機器學(xué)習(xí)技術(shù)可幫醫(yī)生分析這些數(shù)據(jù)，對這些數(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)療過程提供服務(wù)。此外，還簡單介紹了機器學(xué)習(xí)在醫(yī)療健康數(shù)據(jù)分析中的幾個應(yīng)用。隨著人工智能技術(shù)的不斷進(jìn)步，機器學(xué)習(xí)技術(shù)的發(fā)展，醫(yī)療信息化的深入，機器學(xué)習(xí)所適用的應(yīng)用場景將會越來越多。但是，我們還將迎接一些挑戰(zhàn)，比如說醫(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，全國人民的醫(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)療深度融合是機器學(xué)習(xí)技術(shù)發(fā)展這股浪潮帶動全國醫(yī)療行業(yè)變革的重要因素。機器學(xué)習(xí)這樣一種先進(jìn)的技術(shù)會為醫(yī)療健康服務(wù)輸入新的血液，推動醫(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，將全面開啟智能醫(yī)療新時代。
作者：趙顯鵬 單位：南陽醫(yī)學(xué)高等專科學(xué)校西安恒品電子科技有限公司
