醫(yī)療健康數(shù)據(jù)分析機器學習應用

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近年來，各級各類醫(yī)院大多數(shù)由信息化技術提升了醫(yī)療質量和效率，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)在人們的日常生產生活當中。基于這種現(xiàn)象，怎么樣才能把我們收集到的很多的數(shù)據(jù)信息轉化為人們日常生產生活中有用的信息，這樣就可以提高醫(yī)院的診斷水平。目前這一問題已經(jīng)成為很多研究學者研究的熱門話題。機器學習在醫(yī)療健康數(shù)據(jù)分析中的應用非常廣泛，能夠有效提升醫(yī)療健康數(shù)據(jù)分析的效率和質量，提高醫(yī)學數(shù)據(jù)的存儲、傳輸穩(wěn)定性與可靠性，進一步提高醫(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)療設備：移動醫(yī)療、可穿戴設備、自動化分析檢測儀，這些現(xiàn)代化醫(yī)療設備工作過程先進，最終結果都會以數(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)技術進行研究分析，醫(yī)生可以越來越便捷地預測療效，越來越快速的確診疾病類型。

1當前醫(yī)療健康數(shù)據(jù)分析中存在的一些應用難題

從我國目前的情況來看，計算機網(wǎng)絡技術、信息技術、大數(shù)據(jù)技術等，這些現(xiàn)代技術的發(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)技術在醫(yī)療行業(yè)的應用已越來越受到社會各界研究學者的關注，醫(yī)療健康大數(shù)據(jù)服務被發(fā)展起來的越來越多的企業(yè)開始應用。2018年4月，國務院辦公廳印發(fā)《關于促進“互聯(lián)網(wǎng)+醫(yī)療健康”發(fā)展的意見》，明確要求推進“互聯(lián)網(wǎng)+人工智能”應用服務?；趪鴦赵恨k公廳印發(fā)的這個意見，這個意見充分說明人工智能應用、大數(shù)據(jù)技術這些先進的信息技術應用會越來越廣泛，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)療效率方面和服務質量方面發(fā)揮不可替代的作用，這對我國不太發(fā)達的地區(qū)表現(xiàn)尤為明顯，在這些欠發(fā)達地區(qū)應用人工智能、大數(shù)據(jù)技術，可以緩解這些欠發(fā)達地區(qū)醫(yī)療資源的不足，為推進健康中國建設做準備。

1.1醫(yī)療健康大數(shù)據(jù)

醫(yī)療健康大數(shù)據(jù)的應用主要指的是利用互聯(lián)網(wǎng)技術和大數(shù)據(jù)技術進行數(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，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)服務更好。醫(yī)療健康大數(shù)據(jù)的應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。

1.2機器學習

機器學習最早出現(xiàn)在上個世紀，機器學習中所說的學習實際上想表達的是從數(shù)據(jù)當中學習，它由三部分組成：無監(jiān)督學習，半監(jiān)督學習以及有監(jiān)督學習這三種類別，機器學習利用計算機模擬人類的學習活動?，F(xiàn)今，機器學習是處理大數(shù)據(jù)的主要方式。機器學習作為一個多學科的領域，它所應用的面非常的廣。機器學習有時也叫做模擬學習，用通俗的話來講就是計算機學習人類的思維，它通過模擬人類學習的過程，這樣來實現(xiàn)學習，機器學習利用計算機模擬人類的學習活動。計算機通過學習的過程后，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，隨著信息技術的發(fā)展，在語音識別方面機器學習算法展示出了比較強的作用。機器學習在醫(yī)療健康數(shù)據(jù)分析這一領域也是有著不可替代的作用，機器學習可以從眾多醫(yī)療記錄、健康監(jiān)測數(shù)據(jù)中發(fā)現(xiàn)有價值的信息，進而提供更好的醫(yī)療服務。機器學習的算法有很多，第一大類是回歸算法；第二大類是聚類分析，在機器學習的算法當中，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，在機器學習的算法當中，通過聚類分析，可總結出這些有用的數(shù)據(jù)信息的特點；最后一類是人工神經(jīng)網(wǎng)絡，機器學習利用計算機模擬人類的學習活動。在機器學習的算法當中，人工神經(jīng)網(wǎng)絡是數(shù)學模型，這種數(shù)學模型能夠在一定程度上模仿大腦神經(jīng)元，在機器學習的算法當中，人工神經(jīng)網(wǎng)絡就是這樣進行數(shù)據(jù)處理，人工神經(jīng)網(wǎng)絡的應用也非常的多。

2機器學習在醫(yī)療健康數(shù)據(jù)分析中的應用

通過以上分析，在機器學習的算法當中，機器學習不是簡單的有幾種算法，機器學習在醫(yī)療健康數(shù)據(jù)分析中的應用也是很廣，機器學習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)分析的效率和質量，對機器學習了解了之后，我們就從4個方面簡要介紹機器學習技術在其中的具體應用。

2.1輔助診斷

在輔助診斷方面，機器學習算法通過聚類分析，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)療機構當中的具有住院經(jīng)歷的患者臨床診斷數(shù)據(jù)做研究，對這些數(shù)據(jù)進行一個系統(tǒng)分析和整理，在分析和整理的基礎上來發(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，當這個醫(yī)療機構出現(xiàn)一個新的患者時，機器學習算法通過聚類分析，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雜的各種數(shù)據(jù)信息輸入到具有機器學習算法的診斷模型當中來研究分析，最后計算得到輔助診斷結論?？陀^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疾病預測

研究表明，當前多數(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)影像生物學標志物。傳統(tǒng)的基于組間比較的單變量分析僅能在組間水平進行推斷，無法提供個體水平的診斷和預測，臨床應用價值非常有限。機器學習技術可在不同水平對神經(jīng)影像進行計算分析和研究，發(fā)現(xiàn)其中規(guī)律從而有效預測和分類未知數(shù)據(jù)，找出與腦疾病高度相關的腦區(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。本文對基于機器學習的神經(jīng)影像分析步驟及機器學習在神經(jīng)精神疾病智能診斷及預測研究中的應用進行綜述，并對未來研究發(fā)展進行展望?？梢詫膊×餍泻凸残l(wèi)生事件的預測預警，干預主要開展個性化、泛在化的健康管理服務，可以為醫(yī)養(yǎng)結合、慢病管理、營養(yǎng)膳食規(guī)劃提供服務?；谌斯ぶ悄芘c大數(shù)據(jù)技術，建立和整合大型人群基因組及功能組學數(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)學數(shù)據(jù)庫等，從基因組學到臨床表型，從循證醫(yī)學到中國傳統(tǒng)醫(yī)學理論多維度進行疾病智能預測將成為可能，從而大大提高疾病早期預測、預警的準確性。

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)處理這個方向對技術和結果的要求也是比較高的。近些年來，人工智能技術日漸成熟，許多機器學習模型慢慢地被改造為圖像處理中的工具，在機器學習訓練中所要求的大數(shù)據(jù)量與圖像處理完美的契合。深度學習的效果越來越好，深度學習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，而在機器學習的介紹中我們提到，機器學習算法被廣泛的應用于各種特征提取、圖像的生成、校準、三維重構、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)學影像系統(tǒng)可以輔助醫(yī)生進行病灶區(qū)域定位，機器讀片可以做到更加客觀、高效，機器學習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。機器學習在肺結節(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域的應用將日益增多。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。通過讓機器學習海量的醫(yī)學數(shù)據(jù)和專業(yè)知識，可以讓人工智能產品具備醫(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提供出高效、精準的診斷結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，能夠極大地提高醫(yī)療服務質量。

2.4基因組學

基因組學主要研究特定生物體內的全套基因，機器學習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進行測序的能力，研究人員就可指導有機體活動的基因藍圖。基因組學是分子生物學的一個分支，人類有大約30億個堿基和2萬個基因。機器學習在醫(yī)療健康數(shù)據(jù)分析中的應用中，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利用機器學習的方法研發(fā)，機器學習在醫(yī)療健康數(shù)據(jù)分析中的應用。用基因的突變去預測細胞層面的改變。結語：本文介紹了機器學習在醫(yī)療健康數(shù)據(jù)分析中的應用，重點是機器學習在四個方面的應用。醫(yī)療數(shù)據(jù)多而復雜，通過機器學習技術的分析和處理，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)進行管理使用。在醫(yī)療機構的運轉過程中，醫(yī)療信息系統(tǒng)會積累大量數(shù)據(jù)，機器學習技術可幫醫(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。此外，還簡單介紹了機器學習在醫(yī)療健康數(shù)據(jù)分析中的幾個應用。隨著人工智能技術的不斷進步，機器學習技術的發(fā)展，醫(yī)療信息化的深入，機器學習所適用的應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、先進的人工智能技術與數(shù)據(jù)醫(yī)療深度融合是機器學習技術發(fā)展這股浪潮帶動全國醫(yī)療行業(yè)變革的重要因素。機器學習這樣一種先進的技術會為醫(yī)療健康服務輸入新的血液，推動醫(yī)療健康行業(yè)走向更高層次，人工智能在醫(yī)療領域的應用和準入，將全面開啟智能醫(yī)療新時代。

作者：趙顯鵬 單位：南陽醫(yī)學高等?？茖W校西安恒品電子科技有限公司