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医疗健康非结构化大数据分析研究
2023/04/17
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海量的医疗健康非结构化数据包含着巨大的医学价值,通过对其有效处理,辅助临床医师进行诊断和用药决策,基于大数据技术,挖掘医疗信息数据之间价值, 帮助临床医生在患者治疗过程中提供制定个性化服务, 也为医护工作者提供强有力的支撑,是目前医疗领域探讨的主要问题。
医疗健康领域是非结构化数据应用的一个典型领域，医疗健康数据非常丰富，包括病历、医学影像、医学检验数据、基因数据等等。这些非结构化数据可以通过大数据分析技术挖掘出更多的信息和知识，为医疗健康领域提供更好的服务和支持。
在医疗健康领域，非结构化数据的分析研究主要集中在以下几个方面：
- 电子病历分析：利用自然语言处理技术对电子病历进行分析和挖掘，从中提取出疾病诊断、症状描述、治疗方案等关键信息，为医生提供更好的临床决策支持。
- 医学影像分析：通过计算机视觉和图像分析技术，对医学影像数据进行分析和处理，提取出病变区域、病变特征、病理信息等关键信息，为医生提供更准确的诊断和治疗建议。
- 基因数据分析：利用大数据分析技术对基因序列数据进行挖掘和分析，发现基因之间的关联性和遗传变异对疾病的影响，为个体化治疗提供科学依据。
- 医药研发分析：利用大数据分析技术对大量医药研发数据进行挖掘和分析，发现新的治疗方案和药物研发线索，为医药企业提供更好的研发支持。
很多医院在医疗大数据治理收集和使用的标准不统一,从而导致在数据共享和患者隐私保护存在一定问题。患者隐私保护是数据收集和使用过程中的具有挑战性的难题,也将是未来医院信息系统使用过程中的重点建设内容。为保证医院非结构化大数据的分析与决策过程科学性和高效性,医院应以患者为中心,以“数据驱动”作为医疗非结构化健康大数据分析和决策依据,不断加强医疗非结构化健康大数据在采集、噪音过滤、价值提取和存储中的可用性与可控性管理, 努力提升非结构化数据的实时分析、人机互动、科学评估和反馈优化水平,才能有效提升大数据决策的科学性和可用性水平。
标签：
非结构化数据管理
