醫(yī)療行業(yè)大數(shù)據(jù)應(yīng)用實(shí)例

大數(shù)據(jù)

醫(yī)療領(lǐng)域應(yīng)用

演講人：崔浩博時(shí)間：.10.13ppt制作：崔浩博醫(yī)療行業(yè)大數(shù)據(jù)應(yīng)用實(shí)例第1頁(yè)outline一、

醫(yī)療與大數(shù)據(jù)趨勢(shì)二

、醫(yī)療大數(shù)據(jù)應(yīng)用場(chǎng)景三、

案例分析醫(yī)療行業(yè)大數(shù)據(jù)應(yīng)用實(shí)例第2頁(yè)一、

醫(yī)療與大數(shù)據(jù)趨勢(shì)二、醫(yī)療大數(shù)據(jù)應(yīng)用場(chǎng)景三、

案例分析醫(yī)療行業(yè)大數(shù)據(jù)應(yīng)用實(shí)例第3頁(yè)醫(yī)療費(fèi)用在不停上升

GDP占比非常高10-19%0-9%趨勢(shì)分析:我們正處于醫(yī)療行業(yè)一個(gè)主要轉(zhuǎn)折點(diǎn)

%

of

population

over

age

60

30+

%

25-29%

20-24%

2050

WW

Average

Age

60+:

21%Source:

United

Nations

“Population

Aging

”

全球老齡化

平均年紀(jì)60+人:當(dāng)前10%,到2050年將抵達(dá)20%

以美國(guó)為例:醫(yī)療大數(shù)據(jù)價(jià)值3千億美元/年,相當(dāng)于每年生成總

值增加0.7%醫(yī)療行業(yè)大數(shù)據(jù)應(yīng)用實(shí)例第4頁(yè)到年，醫(yī)療數(shù)據(jù)將會(huì)急劇增加到35ZB,相當(dāng)于年數(shù)據(jù)量44倍增加。01500010000

5000

趨勢(shì)分析:我們正處于醫(yī)療行業(yè)一個(gè)主要轉(zhuǎn)折點(diǎn)

存放增加

醫(yī)療服務(wù)產(chǎn)生數(shù)據(jù)總量(PB)AdminImagingEMREmailFileNon

Clin

ImgResearch

一個(gè)CT圖像含有大約150MB數(shù)據(jù)，而一個(gè)基因組序列文件大小約750MB，一個(gè)標(biāo)準(zhǔn)病理圖則大得多，靠近5GB。

假如將這些數(shù)據(jù)量乘以人口數(shù)量和平均壽命，僅一個(gè)小區(qū)醫(yī)院或一個(gè)中等規(guī)模制藥企業(yè)就能夠生成和累積達(dá)數(shù)個(gè)TB甚至數(shù)個(gè)PB級(jí)結(jié)構(gòu)化和非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)。醫(yī)療行業(yè)大數(shù)據(jù)應(yīng)用實(shí)例第5頁(yè)一、

醫(yī)療與大數(shù)據(jù)趨勢(shì)二、醫(yī)療大數(shù)據(jù)應(yīng)用場(chǎng)景三、

案例分析醫(yī)療行業(yè)大數(shù)據(jù)應(yīng)用實(shí)例第6頁(yè)醫(yī)療大數(shù)據(jù)應(yīng)用場(chǎng)景醫(yī)療行業(yè)產(chǎn)生數(shù)據(jù)量主要來(lái)自于PACS影像、B超、病理分析等業(yè)務(wù)所產(chǎn)生非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)。人體不一樣部位、不一樣專(zhuān)科影像數(shù)據(jù)文件大小不一，PACS網(wǎng)絡(luò)存放和傳輸要采取不一樣策略。面對(duì)大數(shù)據(jù)，醫(yī)療行業(yè)碰到前所未有挑戰(zhàn)和機(jī)遇。醫(yī)療行業(yè)大數(shù)據(jù)應(yīng)用場(chǎng)景非常多，右圖僅以臨床操作和研發(fā)為例，展示醫(yī)療行業(yè)大數(shù)據(jù)應(yīng)用場(chǎng)景。對(duì)于公共衛(wèi)生部門(mén)，能夠經(jīng)過(guò)過(guò)覆蓋全國(guó)患者電子病歷數(shù)據(jù)庫(kù)，快速檢測(cè)傳染病，進(jìn)行全方面疫情監(jiān)測(cè)，并經(jīng)過(guò)集成疾病監(jiān)測(cè)和響應(yīng)程序，快速進(jìn)行響應(yīng)。比較效果研究臨床操作臨床決議支持系統(tǒng)醫(yī)療數(shù)據(jù)透明度遠(yuǎn)程病人監(jiān)控研發(fā)預(yù)測(cè)建模提升臨床試驗(yàn)設(shè)計(jì)統(tǒng)計(jì)工具和算法疾病模式分析7醫(yī)療行業(yè)大數(shù)據(jù)應(yīng)用實(shí)例第7頁(yè)一、

醫(yī)療與大數(shù)據(jù)趨勢(shì)三、

案例分析二、醫(yī)療大數(shù)據(jù)應(yīng)用場(chǎng)景醫(yī)療行業(yè)大數(shù)據(jù)應(yīng)用實(shí)例第8頁(yè)臨床醫(yī)生知識(shí)更新無(wú)法與急劇增加醫(yī)學(xué)知識(shí)同時(shí)。對(duì)大批量常規(guī)決議工作，自動(dòng)化決議效率更高(如大量常規(guī)試驗(yàn)室檢測(cè)和數(shù)據(jù)分析等)。人有時(shí)會(huì)犯錯(cuò)誤或失誤，當(dāng)然醫(yī)生也不例外(復(fù)雜病例和常見(jiàn)病例都會(huì)犯錯(cuò)),使用臨床決議支持系統(tǒng)，能夠提醒教授沒(méi)在意或沒(méi)有發(fā)覺(jué)到病人信息，從而提升診療準(zhǔn)確性對(duì)醫(yī)學(xué)院學(xué)生，成熟專(zhuān)業(yè)臨床支持系統(tǒng)可能是他們學(xué)習(xí)專(zhuān)業(yè)知識(shí)和教授經(jīng)驗(yàn)方便可得廉價(jià)老師，同時(shí)也是他們初入醫(yī)院實(shí)習(xí)工作非常好助手。臨床決議支持系統(tǒng)功效和作用醫(yī)療行業(yè)大數(shù)據(jù)應(yīng)用實(shí)例第9頁(yè)案例分析醫(yī)療行業(yè)大數(shù)據(jù)應(yīng)用實(shí)例第10頁(yè)基于知識(shí)庫(kù)CDSS

大部分CDSS屬于這類(lèi)，它由三大模塊組成：知識(shí)庫(kù)、推理機(jī)和通訊模塊。知識(shí)庫(kù)存放著編譯好醫(yī)學(xué)知識(shí)，推理機(jī)則依據(jù)知識(shí)庫(kù)里規(guī)則，以及患者資料進(jìn)行自動(dòng)分析。分析結(jié)果經(jīng)過(guò)通訊模塊反饋給用戶(hù)。比如：MYCIN非基于知識(shí)庫(kù)CDSS主要是經(jīng)過(guò)機(jī)器學(xué)習(xí)從已經(jīng)有經(jīng)驗(yàn)中自動(dòng)攫取規(guī)則。醫(yī)療行業(yè)大數(shù)據(jù)應(yīng)用實(shí)例第11頁(yè)MYCIN系統(tǒng)

MYCIN系統(tǒng)是由斯坦福(Stanford)大學(xué)建立對(duì)細(xì)菌感染疾病診療和治療提供咨詢(xún)計(jì)算機(jī)咨詢(xún)教授系統(tǒng)。醫(yī)生向系統(tǒng)輸入病人信息，MYCIN系統(tǒng)對(duì)之進(jìn)行診療，并提出處方。細(xì)菌傳感疾病教授在對(duì)病情診療和提出處方時(shí)，大致遵照以下4個(gè)步驟：確定病人是否有主要病菌感染需要治療。為此，首先要判斷所發(fā)覺(jué)細(xì)菌是否引發(fā)了疾病。(2)確定疾病可能是由哪種病菌引發(fā)。(3)判斷哪些藥品對(duì)抑制這種病菌可能有效。(4)依據(jù)病人情況，選擇最適合藥品。醫(yī)療行業(yè)大數(shù)據(jù)應(yīng)用實(shí)例第12頁(yè)咨詢(xún)開(kāi)始時(shí)，先開(kāi)啟咨詢(xún)系統(tǒng)，進(jìn)入人機(jī)對(duì)話(huà)狀態(tài)。在對(duì)話(huà)過(guò)程中，系統(tǒng)向用戶(hù)提出必要問(wèn)題，進(jìn)行推理。當(dāng)結(jié)束咨詢(xún)時(shí)，系統(tǒng)自動(dòng)地轉(zhuǎn)入解釋子系統(tǒng)。解釋子系統(tǒng)回答用戶(hù)問(wèn)題，并解釋推理過(guò)程。解釋時(shí)，系統(tǒng)顯示說(shuō)明為何需要某種信息，以及怎樣得到某個(gè)結(jié)論。這么做主要目標(biāo)是為了使醫(yī)生輕易接收系統(tǒng)結(jié)論。醫(yī)療行業(yè)大數(shù)據(jù)應(yīng)用實(shí)例第13頁(yè)動(dòng)態(tài)數(shù)據(jù)庫(kù)中數(shù)據(jù)表示數(shù)據(jù)庫(kù)中數(shù)據(jù)都用以下形式三元組描述：(對(duì)象屬性值）1.“對(duì)象”又稱(chēng)為上下文，它是系統(tǒng)要處理實(shí)體，比如：PERSON(病人）2.“屬性”又稱(chēng)臨床參數(shù),用于描述對(duì)應(yīng)對(duì)象特征，比如“病人”姓名、年紀(jì)、性別。3.“值”是指對(duì)應(yīng)屬性值，依據(jù)屬性不一樣類(lèi)別，其值能夠是一個(gè)或多個(gè)。對(duì)象屬性值病人-1性別((男1.0))病人-1藥品過(guò)敏((青霉素1.0)(氣芐青霉素1.0))病原體-1判別名<(鏈球菌0.6)(葡萄球菌0.4))醫(yī)療行業(yè)大數(shù)據(jù)應(yīng)用實(shí)例第14頁(yè)MYCIN采取上下文樹(shù)(Contexttree)來(lái)表示問(wèn)題,一棵上下文樹(shù)組成了對(duì)一個(gè)病人完整描述。醫(yī)療行業(yè)大數(shù)據(jù)應(yīng)用實(shí)例第15頁(yè)知識(shí)庫(kù)知識(shí)表示領(lǐng)域知識(shí)表示領(lǐng)域知識(shí)用規(guī)則表示,其普通形式為：RULE***IF<前提>THEN<行為>

比如對(duì)以下規(guī)則：RULE047假如：（1）病原體判別名不確定，且（2）病原體來(lái)自血液，且（3）病原體染色是革蘭氏陰性，且（4）病原體形態(tài)是桿狀，且（5）病原體呈赭色那么：該病原體判別名是假單胞細(xì)菌，可信度為0.4。醫(yī)療行業(yè)大數(shù)據(jù)應(yīng)用實(shí)例第16頁(yè)靜態(tài)知識(shí)表示（屬性特征表示）

從臨床參數(shù)（屬性）角度來(lái)看，可認(rèn)為每個(gè)臨床參數(shù)都具很各種特征。主要特征有：MEMBEROF:按所描述對(duì)象不一樣迸行分類(lèi)時(shí)，臨床參數(shù)所屬類(lèi)型名，比如:PRO-PToVALUTYPE:臨床參數(shù)是單值、二值還是多值。PROMPT:用于向用戶(hù)提問(wèn)一個(gè)單值或二值參數(shù)值。LABDATA：用于指出對(duì)應(yīng)參數(shù)值是否可從用戶(hù)那里取得。對(duì)象屬性值BURNMEMBEROFPRO-PTBURNVALUTYPEBINARYBURNPROMPTIs*aburnpatient?BURNLABDATA1醫(yī)療行業(yè)大數(shù)據(jù)應(yīng)用實(shí)例第17頁(yè)

推理策略：

MYCIN咨詢(xún)系統(tǒng)采取逆向推理（目標(biāo)驅(qū)動(dòng)）過(guò)程。在咨詢(xún)開(kāi)始時(shí)，首先例示上下文樹(shù)中根節(jié)點(diǎn)。根節(jié)點(diǎn)屬于PERSON類(lèi)型上下文。例示包含以下3步：

(1)賦于這個(gè)上下文一個(gè)名稱(chēng)；

(2)把這個(gè)上下文加到上下文樹(shù)上去；

(3)馬上跟蹤這類(lèi)上下文MAINPROPS表中參數(shù)。

實(shí)例示范：

系統(tǒng)首先在數(shù)據(jù)庫(kù)中建立一棵上下文樹(shù)根節(jié)點(diǎn),并為該根節(jié)點(diǎn)指定一個(gè)名字PATIENT-1(病人-1)，其類(lèi)型為PERSON。

PERSON屬性為(NAMEAGESEXREGIMEN),其中前三項(xiàng)都具LABDATA特征，即可經(jīng)過(guò)向用戶(hù)問(wèn)詢(xún)得到其值。于是系統(tǒng)向用戶(hù)提出問(wèn)詢(xún)。

用戶(hù)輸人病人姓名、年紀(jì)及性別，并以三元組形式存入數(shù)據(jù)中。REGIMEN不是LABDATA屬性，必須由系統(tǒng)推出。

醫(yī)療行業(yè)大數(shù)據(jù)應(yīng)用實(shí)例第18頁(yè)為了得到REGIMEN,系統(tǒng)將開(kāi)始推理過(guò)程。推理時(shí)首先利用一條規(guī)則是RULE092。規(guī)則092

IF存在一個(gè)病菌需要處理

一些病菌即使沒(méi)有出現(xiàn)在當(dāng)前培養(yǎng)物中，但已經(jīng)注意到它們需要處理

THEN依據(jù)病菌對(duì)藥品敏感情況，編制一個(gè)可能抑制該病菌處方表

從處方表中選擇最正確處方

ELSE病人無(wú)須治療規(guī)則092前提部分包括到臨床參數(shù)TREATFOR，它是一個(gè)NONLABDATA,因而系統(tǒng)調(diào)用TREATFORUPDATEI-BY特征所指出第一條規(guī)則090。

醫(yī)療行業(yè)大數(shù)據(jù)應(yīng)用實(shí)例第19頁(yè)規(guī)則090：

IF已知細(xì)菌類(lèi)別

存在和這種細(xì)菌出現(xiàn)相關(guān)顯著病癥

THEN必定存在一個(gè)需要處理細(xì)菌(可信度1.0)檢驗(yàn)它前提是否為真，此時(shí)假如該前提所包括到值是可向用戶(hù)問(wèn)詢(xún)，就直接問(wèn)詢(xún)用戶(hù),不然再找出可推出該值規(guī)則。如此重復(fù)進(jìn)行，直到最終推出PATIENT-1主要臨床參數(shù)REGIMEN為止。醫(yī)療行業(yè)大數(shù)據(jù)應(yīng)用實(shí)例第20頁(yè)發(fā)展障礙

醫(yī)學(xué)知識(shí)復(fù)雜性造成了系統(tǒng)設(shè)計(jì)時(shí)需要考慮非常多原因，如患者癥狀、體征、試驗(yàn)室檢驗(yàn)數(shù)據(jù)、家族史、基因、流行病學(xué)資料、現(xiàn)有醫(yī)學(xué)文件等等。而且，每年發(fā)表臨床研究數(shù)以千計(jì)，而且不少研究彼此矛盾，大量數(shù)據(jù)造成了系統(tǒng)維護(hù)上存在困難。當(dāng)前成功用于診療步驟CDSS經(jīng)常局限于某個(gè)領(lǐng)域，比如，1971年上線(xiàn)使用Leeds腹痛診療系統(tǒng)，其診療正確率高達(dá)91.8%，而醫(yī)生診療正確率在79.6%。但這套系統(tǒng)僅能用于腹痛診療。臨床工作復(fù)雜性也增加了系統(tǒng)整合難度。當(dāng)前大多數(shù)系統(tǒng)仍獨(dú)立于臨床工作流程，這造成了醫(yī)生需要獨(dú)立打開(kāi)CDSS，然后花費(fèi)時(shí)間錄入患者資料，降低了工作效率。當(dāng)前整合比較成功案例是藥房系統(tǒng)和賬單系統(tǒng)。因?yàn)樗幏抗ぷ飨鄬?duì)簡(jiǎn)單，CDSS主要處理藥品