人工智能在醫(yī)療方面的挑戰(zhàn)精選(九篇)

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第1篇：人工智能在醫(yī)療方面的挑戰(zhàn)范文

其一是信息不流通的問(wèn)題，患者在不同的醫(yī)院，需要那辦理不同的就診卡；任何一家醫(yī)院的醫(yī)生看不到患者多次就診的完整臨床診療過(guò)程，無(wú)法準(zhǔn)確掌握患者完整診療過(guò)程和健康狀況。騰訊先后通過(guò)微信公眾號(hào)等產(chǎn)品，建立信息共享的醫(yī)療電子檔案，以解決“信息孤島”的問(wèn)題。

其二是“看病難”的問(wèn)題，名醫(yī)的需求量很大，但是能診斷的病人有限。馬化騰認(rèn)為根源在于“醫(yī)生怎么樣才能夠釋放自己的能力”，希望通過(guò)信息化的手段，打造一個(gè)醫(yī)療團(tuán)隊(duì)，實(shí)行科學(xué)化的分層、分級(jí)，將一些簡(jiǎn)單的診斷交由助理、護(hù)士來(lái)處理，最后由名醫(yī)診斷。這樣可以成倍擴(kuò)大醫(yī)療產(chǎn)能。

騰訊的“醫(yī)療能力超市”

這幾年，在投資的同時(shí)，騰訊嘗試做微信智慧醫(yī)院、糖大夫、騰愛(ài)醫(yī)生、覓影等，涉及了支付模式創(chuàng)新、慢病管理、人工智能等多個(gè)領(lǐng)域。

1. 智慧醫(yī)院

早在2013、2014年，騰訊便提出微信智慧醫(yī)院的概念，做的事情也很簡(jiǎn)單，依托于微信公眾號(hào)的線(xiàn)上能力，幫助醫(yī)院做掛號(hào)、信息流轉(zhuǎn)等基礎(chǔ)醫(yī)療服務(wù)；2015年——2016年，微信智慧醫(yī)院的2.0版本提出以醫(yī)院作為核心體系，挖掘醫(yī)院流程里線(xiàn)上信息化、數(shù)字化以及互聯(lián)網(wǎng)化能力；從2017年開(kāi)始，以小程序、公眾號(hào)作為整體服務(wù)入口，醫(yī)保、商保、區(qū)塊鏈技術(shù)、AI、人工智能在醫(yī)院落地，這是智慧醫(yī)院3.0版本。

2. 慢病管理

2015年，騰訊推出了一款檢測(cè)血糖的智能硬件產(chǎn)品“糖大夫”，這算是騰訊第一次直接出手，那一年也是騰訊投資的高峰期。2016年3月25日，在“互聯(lián)網(wǎng)+慢病管理”貴州模式會(huì)上，騰訊正式公布騰愛(ài)醫(yī)療戰(zhàn)略布局，計(jì)劃用智能終端、醫(yī)生平臺(tái)、“健康基金＋醫(yī)?！钡幕ヂ?lián)網(wǎng)金融、大數(shù)據(jù)這“四駕馬車(chē)”連接醫(yī)療。但鈦媒體注意到，近兩年騰愛(ài)醫(yī)生的相關(guān)動(dòng)態(tài)逐漸變少。

3. 人工智能

2017年8月，推出AI產(chǎn)品“覓影”，同年11月科技部公布了“首批國(guó)家人工智能開(kāi)放創(chuàng)新平臺(tái)名單”，在AI+醫(yī)療方向上，將依靠騰訊公司建設(shè)醫(yī)療影像國(guó)家新一代人工智能開(kāi)放創(chuàng)新平臺(tái)。

“我們沒(méi)辦法改變供需矛盾、沒(méi)辦理控制需求，我們只能用科技的手段，用互聯(lián)網(wǎng)的能力來(lái)緩解供求之間的矛盾，提升醫(yī)院的效率。怎樣幫醫(yī)院做到這樣的事情？這一定是醫(yī)院主導(dǎo)，騰訊助力。”騰訊副總裁陳廣域坦言，騰訊不應(yīng)該做的是包辦、代辦，“我們希望合作方把我們當(dāng)做一個(gè)超市，可以選擇需要的能力，我們不能強(qiáng)迫你們選擇不喜歡的東西?！?/p>

目前，騰訊醫(yī)療布局分為投資和自建兩種方式。在自建中，騰訊分為兩個(gè)團(tuán)隊(duì)，一個(gè)是騰訊醫(yī)療團(tuán)隊(duì)，負(fù)責(zé)的業(yè)務(wù)包括糖大夫、騰愛(ài)醫(yī)生、企鵝醫(yī)典、醫(yī)療云等，主要聚焦于醫(yī)療業(yè)務(wù)本身。另一個(gè)團(tuán)隊(duì)是“互聯(lián)網(wǎng)+醫(yī)療”業(yè)務(wù)，該業(yè)務(wù)又分為兩大板塊：一個(gè)是微信智慧醫(yī)院，包括掛號(hào)、處方流轉(zhuǎn)、醫(yī)療咨詢(xún)，利用互聯(lián)網(wǎng)工具提升醫(yī)院、醫(yī)生效率；另一個(gè)方向是騰訊覓影，包括AI醫(yī)療影像、AI輔助診斷，探索AI如何進(jìn)入到醫(yī)療比較核心的領(lǐng)域。

AI醫(yī)療的決心——騰訊覓影

精英團(tuán)隊(duì)打造精品應(yīng)用

目前，國(guó)內(nèi)醫(yī)療AI創(chuàng)業(yè)公司也多以影像識(shí)別為主，據(jù)統(tǒng)計(jì)，AI醫(yī)學(xué)影像的創(chuàng)業(yè)公司多達(dá)幾十家，醫(yī)學(xué)影像識(shí)別成為醫(yī)療AI領(lǐng)域里較為成熟的垂直細(xì)分領(lǐng)域。醫(yī)學(xué)影像成為“一枝獨(dú)秀”的原因在于，影像數(shù)據(jù)獲取相對(duì)容易，三甲醫(yī)院設(shè)備都是GPS設(shè)備、全球頂尖設(shè)備。原始數(shù)據(jù)是電子化的，對(duì)于初創(chuàng)公司來(lái)說(shuō)，一個(gè)是圖像的質(zhì)量，一個(gè)是電子化獲取程度，都相對(duì)容易。”

2017年8月，騰訊了AI醫(yī)學(xué)影像產(chǎn)品“騰訊覓影”，利用人工智能醫(yī)學(xué)影像技術(shù)輔助醫(yī)生實(shí)現(xiàn)早期食管癌篩查，憑借“覓影”騰訊正式進(jìn)軍醫(yī)療人工智能，加上早前的“百度醫(yī)療大腦”、阿里“ET醫(yī)療大腦”，BAT已經(jīng)全部入局醫(yī)療人工智能。

騰訊在醫(yī)療領(lǐng)域有三個(gè)方面的積累：用戶(hù)服務(wù)、數(shù)據(jù)能力、資源整合。而醫(yī)療AI以及影像識(shí)別是在學(xué)術(shù)科研上的應(yīng)用；此外，在用戶(hù)服務(wù)上，騰訊也涉及了預(yù)約掛號(hào)、在線(xiàn)問(wèn)診等業(yè)務(wù)。

騰訊覓影整合了騰訊內(nèi)部幾個(gè)頂尖的AI的團(tuán)隊(duì)，包括我們的互聯(lián)網(wǎng)+部門(mén)，包括騰訊的AILab、騰訊優(yōu)圖實(shí)驗(yàn)室和架構(gòu)平臺(tái)部，可以說(shuō)是匯集了騰訊最精英的人工智能技術(shù)團(tuán)隊(duì)。

從覓影產(chǎn)品的后端來(lái)看，是有一個(gè)AI醫(yī)學(xué)實(shí)驗(yàn)室，除了頂級(jí)的人工智能算法專(zhuān)家之外，醫(yī)學(xué)實(shí)驗(yàn)室也聘請(qǐng)了全國(guó)頂級(jí)的一些醫(yī)療影像科的醫(yī)生和很多的全科醫(yī)生，同時(shí)也會(huì)跟很多的醫(yī)療機(jī)構(gòu)和醫(yī)學(xué)院校以及各個(gè)地方政府共同去合作。

產(chǎn)品技術(shù)的應(yīng)用

當(dāng)前，覓影可以去輔助于這幾項(xiàng)癌癥：食道癌、肺癌、宮頸癌、乳腺癌和糖尿病引起的視網(wǎng)膜病變。

騰訊覓影可以把醫(yī)生或PET系統(tǒng)（正電子發(fā)射計(jì)算機(jī)斷層顯像技術(shù)）里面的影像傳到騰訊搭建的系統(tǒng)當(dāng)中，再利用人工智能技術(shù)和算法判斷這個(gè)片子是不是高風(fēng)險(xiǎn)的早期病癥，診斷準(zhǔn)確率達(dá)到90%以上。

騰訊覓影是怎么做到呢？在訓(xùn)練數(shù)據(jù)的采集方面，騰訊團(tuán)隊(duì)集中采集了幾十萬(wàn)張中國(guó)人的同一病癥片子。雖然全球有很多公司在做AI醫(yī)療影像，甚至有一些片子可能都有一些開(kāi)源的，從網(wǎng)上可以下載到，但很多片子都是外國(guó)病人的，外國(guó)的數(shù)據(jù)去訓(xùn)練中國(guó)人的模型，準(zhǔn)確率還是比較低的。

因?yàn)槊糠N病灶只有一小塊，大多數(shù)的區(qū)域是一個(gè)正常的，騰訊團(tuán)隊(duì)會(huì)把這個(gè)醫(yī)療原始的圖片切成很小很多小的塊，分別去估計(jì)每一個(gè)小塊患病的概率，最后得出一個(gè)診斷結(jié)論。

從覓影的實(shí)際應(yīng)用場(chǎng)景來(lái)看，一方面，騰訊在與三甲醫(yī)院合作，提高三甲醫(yī)院醫(yī)生看病的效果；另一方面，團(tuán)隊(duì)希望更多地與基層醫(yī)院進(jìn)行合作，提高基層醫(yī)院整個(gè)的診療水平。同時(shí)，覓影產(chǎn)品也會(huì)跟騰訊基金會(huì)合作，通過(guò)一些公益基金的項(xiàng)目，利用技術(shù)給國(guó)家和人民造福。

騰訊智慧醫(yī)院3.0的創(chuàng)新解決方案

微信智慧醫(yī)院3.0亮點(diǎn)頗多：不僅實(shí)現(xiàn)了連接、支付、安全保障和生態(tài)合作的四大升級(jí)，同時(shí)還加入了AI、區(qū)塊鏈等全新技術(shù)，全面開(kāi)放騰訊核心能力。

1. 連接升級(jí)

通過(guò)整合人社、醫(yī)院、藥企、保險(xiǎn)等資源共同聯(lián)動(dòng)，提供在線(xiàn)咨詢(xún)、處方流轉(zhuǎn)、商保直賠等服務(wù)。以處方流轉(zhuǎn)為例，在藥品零加成政策背景下，基于騰訊支付、AI人臉識(shí)別、區(qū)塊鏈等核心技術(shù)能力，連接醫(yī)院、流通藥企及用戶(hù)，實(shí)現(xiàn)電子處方安全流轉(zhuǎn)、全流程可追溯，助力醫(yī)藥分離。用戶(hù)可選擇藥店取藥、藥店配送到家等多種購(gòu)藥方式。

2. 支付升級(jí)

支付場(chǎng)景升級(jí)，包括醫(yī)院、藥店、社康、保險(xiǎn)更多場(chǎng)景均支持微信支付。比如，在醫(yī)院可以使用微信公眾號(hào)實(shí)現(xiàn)在線(xiàn)支付、處方單掃碼付、終端機(jī)快捷支付等;在保險(xiǎn)場(chǎng)景，可在線(xiàn)使用社保個(gè)賬購(gòu)買(mǎi)健康保險(xiǎn);在藥店、社康場(chǎng)景下，可實(shí)現(xiàn)在線(xiàn)刷碼支付，免帶卡便捷購(gòu)藥等。同時(shí)，支付方式將醫(yī)保、商保、自費(fèi)等全部納入，讓消費(fèi)者實(shí)現(xiàn)無(wú)縫支付。

3. 安全升級(jí)

微信智慧醫(yī)院3.0能夠全面保障實(shí)名安全、支付安全、數(shù)據(jù)安全和風(fēng)控安全。比如，一直以來(lái)，醫(yī)療數(shù)據(jù)安全和患者隱私保障是醫(yī)療行業(yè)的核心問(wèn)題。而區(qū)塊鏈所擁有的多方共識(shí)、不可篡改、多方存證、隨時(shí)可查等優(yōu)勢(shì)，使其成為醫(yī)療數(shù)據(jù)保管的最佳方案。智慧醫(yī)院3.0就將運(yùn)用區(qū)塊鏈技術(shù)，為監(jiān)管方、醫(yī)院、流通藥企搭建了一條聯(lián)盟鏈，保障數(shù)據(jù)、隱私安全的同時(shí)，實(shí)現(xiàn)鏈上數(shù)據(jù)防篡改。

4. 生態(tài)合作升級(jí)

除了在自身能力方面，微信智慧醫(yī)院3.0更加注重整個(gè)生態(tài)的合作共贏。從資金、資源、技術(shù)、產(chǎn)品四大維度，與合作伙伴聯(lián)手，實(shí)現(xiàn)合作升級(jí)，推動(dòng)業(yè)務(wù)有效落地，合力打造互聯(lián)網(wǎng)+智慧醫(yī)院的建設(shè)。

尾聲與展望

騰訊的高管們?cè)啻喂_(kāi)強(qiáng)調(diào)：“互聯(lián)網(wǎng)+醫(yī)療”是為醫(yī)者賦能，需要發(fā)揮“連接、信任、融合”三大核心要素的作用，提升醫(yī)療服務(wù)效率，建立“醫(yī)患”信任感，真正解決醫(yī)療行業(yè)的“痛點(diǎn)”，共建融合的醫(yī)療生態(tài)體系。

第2篇：人工智能在醫(yī)療方面的挑戰(zhàn)范文

關(guān)鍵詞：數(shù)據(jù)挖掘；醫(yī)學(xué)數(shù)據(jù)；神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)；關(guān)聯(lián)規(guī)則

中圖分類(lèi)號(hào)：TP274文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼：A文章編號(hào)：1009-3044(2011)15-3495-03

Summary of Medical Data Mining

WANG Ju-qin

(Department of Computer Technology, Wuxi Institute of Technology, Wuxi 214121, China)

Abstract: Medical data mining is necessary for improving the management level of medical information, providing scientific decision-making for the diagnosis and treatment of disease, and promoting the development of medicine. This paper mainly introduces the characters of mining medical data, the application and methods used in medicine, and also the application prospect medical field is outlined.

Key words: data mining; medical data; neural network; association rules

1 數(shù)據(jù)挖掘的產(chǎn)生

1.1 產(chǎn)生背景

在當(dāng)今信息化和網(wǎng)絡(luò)化的社會(huì)條件下，隨著計(jì)算機(jī)、數(shù)據(jù)庫(kù)技術(shù)的迅速發(fā)展以及數(shù)據(jù)庫(kù)管理系統(tǒng)的廣泛應(yīng)用，各行各業(yè)都開(kāi)始采用計(jì)算機(jī)以及相應(yīng)的信息技術(shù)進(jìn)行管理和運(yùn)營(yíng)，由此積累了大量的數(shù)據(jù)資料；另外，互聯(lián)網(wǎng)的發(fā)展更是為我們帶來(lái)了海量的數(shù)據(jù)和信息。但是，這些存儲(chǔ)在各種數(shù)據(jù)媒介中的數(shù)據(jù)在缺乏強(qiáng)有力的工具的情況下，已經(jīng)超出了人的理解和概括能力，導(dǎo)致收集在大型數(shù)據(jù)庫(kù)中的數(shù)據(jù)變成了“數(shù)據(jù)墳?zāi)埂保?lái)了一大堆問(wèn)題：比如信息過(guò)量，難以消化；信息真假難以辨識(shí)；信息安全難以保證；信息形式不一致，難以統(tǒng)一處理，等等[1]。而激增的數(shù)據(jù)背后隱藏著許多重要的信息，決策者的決定往往不是基于數(shù)據(jù)庫(kù)中的有用信息，而是憑直覺(jué)，因?yàn)闆Q策者缺乏從海量數(shù)據(jù)中提取有價(jià)值知識(shí)的工具。數(shù)據(jù)和所需信息之間的鴻溝要求系統(tǒng)地開(kāi)發(fā)數(shù)據(jù)挖掘工具，將數(shù)據(jù)墳?zāi)罐D(zhuǎn)化成知識(shí)的“金塊”，人們迫切需要新一代的計(jì)算技術(shù)和工具來(lái)挖掘數(shù)據(jù)堆中的有用信息。

1.2 可行性

近十余年來(lái)，計(jì)算機(jī)和信息技術(shù)有了長(zhǎng)足發(fā)展，產(chǎn)生了許多新概念和新技術(shù)，如更高性能的計(jì)算機(jī)和操作系統(tǒng)，因特網(wǎng)，數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)等等。這使得數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)在具備了市場(chǎng)需求的條件下，同時(shí)也具備了技術(shù)基礎(chǔ)。在這樣的背景下，數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)就應(yīng)運(yùn)而生了。

2 醫(yī)學(xué)數(shù)據(jù)概述

2.1 醫(yī)學(xué)數(shù)據(jù)的內(nèi)容

計(jì)算機(jī)信息管理系統(tǒng)在醫(yī)療機(jī)構(gòu)的廣泛應(yīng)用促進(jìn)了醫(yī)學(xué)信息的數(shù)字化, 同時(shí)電子病歷和病案的大量應(yīng)用、醫(yī)療設(shè)備和儀器的數(shù)字化，使得醫(yī)學(xué)領(lǐng)域數(shù)據(jù)的內(nèi)容不斷擴(kuò)大，涵蓋了醫(yī)療過(guò)程和醫(yī)學(xué)活動(dòng)的全部數(shù)據(jù)資源。醫(yī)學(xué)數(shù)據(jù)資料主要來(lái)源于統(tǒng)計(jì)報(bào)表、醫(yī)療衛(wèi)生工作記錄、專(zhuān)題實(shí)驗(yàn)或者調(diào)查記錄、專(zhuān)題性的資料等三個(gè)方面[2]，其中主要包括完整的人類(lèi)遺傳密碼信息，大量關(guān)于病人的病史、診斷、檢驗(yàn)和治療的臨床信息，藥品管理信息、醫(yī)院管理信息等。

2.2 醫(yī)學(xué)數(shù)據(jù)的特點(diǎn)

1）模式的多態(tài)性。首先表現(xiàn)為表達(dá)格式的多樣性。醫(yī)學(xué)信息包括純數(shù)據(jù)（體征參數(shù)，化驗(yàn)結(jié)果），信號(hào)（腦電信號(hào)，機(jī)電信號(hào)），圖像（B超，CT等醫(yī)學(xué)成像設(shè)備的檢驗(yàn)結(jié)果），文字（病人的身份記錄，癥狀描述），以及動(dòng)畫(huà)、語(yǔ)音和視頻信息。其次，數(shù)據(jù)表達(dá)很難標(biāo)準(zhǔn)化，對(duì)各種病例狀態(tài)的描述也比較模糊，沒(méi)有統(tǒng)一的標(biāo)準(zhǔn)和要求，不使用完全相同的專(zhuān)有名詞，甚至對(duì)臨床數(shù)據(jù)的解釋都是用非結(jié)構(gòu)化的語(yǔ)言，等等[3]。模式多態(tài)性是醫(yī)學(xué)數(shù)據(jù)區(qū)別于其他領(lǐng)域數(shù)據(jù)的最根本和最顯著的特性，同時(shí)這種特性也在一定程度上加大了數(shù)據(jù)挖掘的難度和速度。

2）不完整性。醫(yī)學(xué)數(shù)據(jù)不可能全面地反映任何一種疾病的全部信息，因此也不可能通過(guò)挖掘，針對(duì)某一種疾病獲取完整可靠的治療和解決方案。這首先是因?yàn)獒t(yī)學(xué)數(shù)據(jù)相關(guān)信息（例如病例等）的記錄存儲(chǔ)還不是很完備和充分，還不能夠達(dá)到完全總結(jié)出待挖掘規(guī)律的數(shù)量[3]。同時(shí)，即使記錄在案的信息，其本身的表達(dá)方式就比較模糊，不可能通過(guò)精確值等方法來(lái)呈現(xiàn)，因此這些原因形成了醫(yī)學(xué)數(shù)據(jù)的不完整性。

3）時(shí)間性[3]。一般情況下針對(duì)病人醫(yī)療活動(dòng)的記錄信息都具有一定的時(shí)間特性，并且會(huì)隨著時(shí)序環(huán)境的變化而產(chǎn)生不同的表達(dá)效果；另外諸如醫(yī)學(xué)檢測(cè)的波形圖像等信息也都是以時(shí)間函數(shù)為基礎(chǔ)進(jìn)行表達(dá)的。

4）冗余性。醫(yī)學(xué)數(shù)據(jù)信息中有大量的相同部分被重復(fù)記錄下來(lái)，比說(shuō)一些常見(jiàn)疾病，病人的癥狀表現(xiàn)一般都比較相似，檢查和化驗(yàn)的結(jié)果以及最后的治療措施等絕大部分也因此而相同。因此即使病人的個(gè)人信息等存在較小差異，其記錄的大部分醫(yī)學(xué)數(shù)據(jù)都表現(xiàn)為完全相同或者大部分相同，這就體現(xiàn)為冗余性[3]。這種數(shù)據(jù)特點(diǎn)不但迅速增加了此類(lèi)數(shù)據(jù)本身的數(shù)量，同時(shí)也給挖掘操作帶來(lái)了更大的困難，應(yīng)該在此之前就對(duì)這些冗余信息進(jìn)行清理和過(guò)濾，去除不必要的重復(fù)部分，以簡(jiǎn)化挖掘操作的實(shí)現(xiàn)過(guò)程。

5）隱私性[8]。顯然，記錄的醫(yī)學(xué)信息中，許多有關(guān)病人個(gè)體的信息涉及到社會(huì)倫理，法律以及個(gè)人所有權(quán)等，具有一定的隱私性，從社會(huì)，醫(yī)學(xué)以及病人本身等方面來(lái)說(shuō)都必須進(jìn)行保護(hù)，不能外泄。但是當(dāng)數(shù)據(jù)存儲(chǔ)系統(tǒng)受到一些不可預(yù)料的侵入時(shí)，或者當(dāng)其隱私保護(hù)的要求和挖掘操作的開(kāi)放共享要求等產(chǎn)生矛盾時(shí)，勢(shì)必會(huì)帶來(lái)隱私性、安全性和機(jī)密性方面的問(wèn)題。這就要求在進(jìn)行醫(yī)學(xué)數(shù)據(jù)挖掘時(shí)，必須嚴(yán)格以保護(hù)數(shù)據(jù)隱私為基礎(chǔ)，

2.3 醫(yī)學(xué)數(shù)據(jù)挖掘的可行性和必要性

2.3.1 必要性

眾所周知，龐大的醫(yī)學(xué)數(shù)據(jù)中蘊(yùn)含著許多非常有價(jià)值的信息資源，這些資源對(duì)于相關(guān)病例的診斷治療以及醫(yī)學(xué)方面的研究發(fā)展都具有非常重要的意義。但是從目前的狀況來(lái)看，大多數(shù)醫(yī)學(xué)機(jī)構(gòu)和人員對(duì)這些存儲(chǔ)數(shù)據(jù)的利用還遠(yuǎn)遠(yuǎn)沒(méi)有達(dá)到預(yù)期的目標(biāo)和效果，僅局限于一些低端的操作和使用，比如簡(jiǎn)單的數(shù)據(jù)錄入，數(shù)據(jù)的查詢(xún)、修改、刪除等，而并沒(méi)有對(duì)收集的數(shù)據(jù)進(jìn)行系統(tǒng)的分析研究，以從中得出適用于一般的規(guī)律特點(diǎn)，所以無(wú)法對(duì)相關(guān)病例的后繼診斷提供科學(xué)的決策輔助，對(duì)醫(yī)學(xué)學(xué)科的研究工作也沒(méi)有起到相應(yīng)的促進(jìn)作用[4]。針對(duì)這些情況，在數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)已經(jīng)日漸成熟的背景下，將數(shù)據(jù)挖掘理論應(yīng)用于醫(yī)學(xué)，通過(guò)對(duì)海量的醫(yī)學(xué)數(shù)據(jù)進(jìn)行分析，總結(jié)各種醫(yī)治方案的療效，提取隱含在其中的有價(jià)值有意義的信息，更好地為醫(yī)院的決策管理、醫(yī)療、科研和教學(xué)服務(wù)，對(duì)于醫(yī)生明確診斷、治療病人及促進(jìn)疾病和健康的研究都具有極其重要的意義。

另一方面， 隨著人們生活水平的提高，保健意識(shí)的增強(qiáng)以及我國(guó)醫(yī)療體制改革的深入，基于計(jì)算機(jī)技術(shù)、通信技術(shù)的遠(yuǎn)程醫(yī)療和社區(qū)醫(yī)療，已經(jīng)逐漸成為各大醫(yī)院的另一個(gè)潛在市場(chǎng)。如何對(duì)醫(yī)學(xué)數(shù)據(jù)庫(kù)進(jìn)行自動(dòng)提升和處理， 使其更好地為遠(yuǎn)程醫(yī)療和社區(qū)醫(yī)療提供全面的、準(zhǔn)確的診斷決策和保健措施，已成為促進(jìn)醫(yī)院發(fā)展、提高服務(wù)質(zhì)量而必須解決的新問(wèn)題。而這顯然也是和數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)有著密不可分的聯(lián)系。

2.3.2 可行性

數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)在經(jīng)過(guò)多年的發(fā)展之后已經(jīng)形成相對(duì)成熟的技術(shù)體系，比如在數(shù)據(jù)挖掘設(shè)計(jì)、數(shù)據(jù)抽取以及聯(lián)機(jī)分析處理技術(shù)等方面都有一定的進(jìn)展[4]。同時(shí)，數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)已經(jīng)在各個(gè)國(guó)家的電信、制造、零售、金融等各個(gè)領(lǐng)域得到了較為深入的應(yīng)用。這些成功的應(yīng)用也提供了可借鑒的寶貴經(jīng)驗(yàn)。

同時(shí)國(guó)家對(duì)醫(yī)院信息化發(fā)展也給予了高度重視，提供政策、經(jīng)濟(jì)和技術(shù)上的大力支持，為醫(yī)學(xué)數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)的發(fā)展應(yīng)用奠定了物質(zhì)基礎(chǔ)和技術(shù)保障。

3 醫(yī)學(xué)數(shù)據(jù)挖掘的發(fā)展?fàn)顩r

3.1 發(fā)展現(xiàn)狀

自20世紀(jì)80年代開(kāi)始至今，數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)產(chǎn)生至今有十幾年的時(shí)間，在商業(yè)以及工業(yè)生產(chǎn)中已經(jīng)得到了較為廣泛的應(yīng)用，也取得了比較顯著的經(jīng)濟(jì)效益和社會(huì)效益，但是數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)在醫(yī)學(xué)領(lǐng)域的應(yīng)用還處在起步階段[5]。同時(shí)，醫(yī)學(xué)數(shù)據(jù)挖掘也是一門(mén)涉及面廣、技術(shù)難度大的新興交叉學(xué)科，不但需要具有相關(guān)信息處理能力的技術(shù)科研人員，還需要相關(guān)的醫(yī)務(wù)工作者和醫(yī)療機(jī)構(gòu)提供醫(yī)學(xué)數(shù)據(jù)信息和專(zhuān)業(yè)醫(yī)療活動(dòng)支持，并且要在此基礎(chǔ)之上實(shí)現(xiàn)醫(yī)學(xué)信息資源和挖掘技術(shù)的整合，實(shí)現(xiàn)技術(shù)上的突破。

3.2 應(yīng)用領(lǐng)域

1）醫(yī)療活動(dòng)輔助診斷。通過(guò)對(duì)歷史數(shù)據(jù)的處理和挖掘，能夠發(fā)現(xiàn)出針對(duì)特定病例的典型規(guī)律。一方面數(shù)據(jù)量?jī)?nèi)容龐大，范圍廣泛，所以這些規(guī)律具有較好的普遍性；另一方面，根據(jù)患者全面的指標(biāo)記錄和數(shù)據(jù)信息可以得到比較客觀的診斷結(jié)論，排除了人為因素的干擾，能夠更加有利于提高醫(yī)學(xué)治療活動(dòng)的有效性。比如將粗糙集理論和算法應(yīng)用于中醫(yī)類(lèi)風(fēng)濕和實(shí)體性肺病的診斷，基于人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)理論以及模糊邏輯開(kāi)發(fā)的心血管疾病診斷工具[6]，都大大提高了診斷的正確率。

2）醫(yī)學(xué)信息處理。醫(yī)院信息主要包括醫(yī)院等醫(yī)療機(jī)構(gòu)的內(nèi)部管理信息（設(shè)備，藥械，財(cái)務(wù)）以及以患者為中心的信息（臨床病例、診斷、治療過(guò)程）。在初級(jí)操作階段的基礎(chǔ)上，通過(guò)對(duì)信息的數(shù)據(jù)關(guān)聯(lián)性分析，能夠預(yù)測(cè)未來(lái)發(fā)生發(fā)展趨勢(shì)和輔助診斷信息，比如藥品的使用頻率，某種疾病的發(fā)生和治療規(guī)律等。例如應(yīng)用粗糙集理論預(yù)測(cè)早產(chǎn)，可以將準(zhǔn)確率從人工預(yù)測(cè)的17~38%提高到68~90%[6]。

3）醫(yī)療質(zhì)量管理。醫(yī)療機(jī)構(gòu)的服務(wù)要求在不斷提高，質(zhì)量效率問(wèn)題也越來(lái)越被重視。醫(yī)療質(zhì)量的核心是數(shù)據(jù)、標(biāo)準(zhǔn)、計(jì)劃，這些都可以用不同的數(shù)據(jù)指標(biāo)來(lái)衡量。通過(guò)數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)，可以發(fā)現(xiàn)新的指數(shù)規(guī)律，檢驗(yàn)其有效性，并提煉調(diào)整質(zhì)量方案。例如年齡因素和治療方法的關(guān)系延長(zhǎng)了標(biāo)準(zhǔn)住院時(shí)間，可以考慮修改治療方案等。可以很明顯地發(fā)現(xiàn)，數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)可以幫助發(fā)現(xiàn)有關(guān)提高臨床服務(wù)效率以及質(zhì)量潛力的證據(jù)。

4）醫(yī)藥研發(fā)技術(shù)支持。在新藥的研究開(kāi)發(fā)過(guò)程中，關(guān)鍵環(huán)節(jié)是先導(dǎo)化合物的發(fā)掘，其中一種基本途徑就是隨機(jī)篩選與意外發(fā)現(xiàn)。但是很顯然這種技術(shù)實(shí)現(xiàn)的周期比較漫長(zhǎng)，肯定提高時(shí)間成本和經(jīng)濟(jì)成本。而在數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)的支持下，可以通過(guò)數(shù)據(jù)信息的歸納總結(jié)，確定藥效信息，大大縮短新藥的研發(fā)周期[6]。

5）生物醫(yī)學(xué)（DNA）。人類(lèi)24對(duì)染色體的基因測(cè)序已經(jīng)全部完成，標(biāo)志著人類(lèi)基因研究已經(jīng)進(jìn)入新的發(fā)展階段。接下來(lái)要完成的重要任務(wù)就是對(duì)分析DNA序列模式。比如，遺傳疾病的發(fā)生和人體基因密不可分，要掌握基因代碼的微觀結(jié)構(gòu)，就需要對(duì)DN段進(jìn)行細(xì)致的了解和測(cè)序，也就是要從大量的DNA數(shù)據(jù)中找到具有一般規(guī)律的組合序列。目前,使用數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)已經(jīng)在很多方面對(duì)DNA的分析作出了很多貢獻(xiàn)，例如，DNA序列間相似搜索和頻度統(tǒng)計(jì)，可以識(shí)別帶病樣本和健康樣本中基因序列的差異[6]；關(guān)聯(lián)分析可以幫助確定在樣本中同時(shí)出現(xiàn)的基因種類(lèi)，有利于更全面地發(fā)現(xiàn)基因間的交叉聯(lián)系和致病規(guī)律；路徑分析能夠發(fā)現(xiàn)不同階段致病基因的作用規(guī)律，從而提高藥物治療的效率。

6）醫(yī)學(xué)圖像應(yīng)用。主要應(yīng)用于目組織的特征表達(dá)，即圖像特征自動(dòng)提取和模式識(shí)別。例如，CT，PET，SPECT等診斷工具在醫(yī)學(xué)領(lǐng)域應(yīng)用越來(lái)越廣泛，而在數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)的幫助下，醫(yī)學(xué)圖像分析的功能也越來(lái)越強(qiáng)大[6]。運(yùn)用基于貝葉斯分類(lèi)的數(shù)據(jù)挖掘模式對(duì)心肌SPECT圖像能夠進(jìn)行高質(zhì)量的分析和分類(lèi)診斷。

7）其他方面的應(yīng)用。數(shù)據(jù)挖掘還應(yīng)用于毒理學(xué)方面以及藥物副作用研究方面。

4 醫(yī)學(xué)數(shù)據(jù)挖掘的方法技術(shù)

4.1 關(guān)鍵問(wèn)題

1）數(shù)據(jù)預(yù)處理。如前所述，海量的醫(yī)學(xué)原始數(shù)據(jù)中包含大量的冗余、模糊以及不完整信息，必須首先進(jìn)習(xí)慣清理和過(guò)濾，以確保數(shù)據(jù)的一致性和完整性。

2）信息融合技術(shù)。因?yàn)獒t(yī)學(xué)信息的格式繁多，包括文字，數(shù)據(jù)，圖像，語(yǔ)音，視頻等等，因此需要針對(duì)不同類(lèi)型的信息采用不用的處理技術(shù)，并且在需要的時(shí)候可以對(duì)結(jié)果進(jìn)行綜合和分析。

3）快速的、魯棒的挖掘算法[7]。醫(yī)學(xué)數(shù)據(jù)的挖掘面向海量的存儲(chǔ)信息，處理的時(shí)間和技術(shù)要求都比較高，因此如何提高效率非常重要。同時(shí)基于數(shù)據(jù)類(lèi)型動(dòng)態(tài)變化，要求挖掘算法具有一定的容錯(cuò)性和魯棒性。

4）提供知識(shí)的準(zhǔn)確性和可靠性。在保證挖掘算法的處理結(jié)果具有較高準(zhǔn)確率和可靠性的前提下，所得到的信息才能夠?yàn)獒t(yī)療活動(dòng)和管理提供科學(xué)客觀的決策幫助，在實(shí)際中得到很好的應(yīng)用。

4.2 主要技術(shù)實(shí)現(xiàn)

1）自動(dòng)疾病預(yù)測(cè)趨勢(shì)和行為。通過(guò)數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)，對(duì)有關(guān)人體病例的體征數(shù)據(jù)進(jìn)行分析對(duì)比，并從中分析出相應(yīng)的關(guān)系和規(guī)律，從而對(duì)疾病的預(yù)防、發(fā)生等進(jìn)行預(yù)測(cè)。采用的主要技術(shù)有線(xiàn)性、非線(xiàn)性和廣義的回歸模型，以及神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和模糊控制技術(shù)[8]。其中，人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)技術(shù)是一種模仿生物神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的、以人工神經(jīng)元為基本運(yùn)算單位的互聯(lián)分布式存儲(chǔ)信息的智能信息處理系統(tǒng)，具有很強(qiáng)的自組織性、魯棒性和容錯(cuò)性。利用相關(guān)理論技術(shù)，能夠找出服用抗精神藥物與心肌炎發(fā)作的關(guān)系，對(duì)危及生命的心律失常進(jìn)行歸類(lèi)，動(dòng)態(tài)檢測(cè)病人的麻醉深度和控制劑用量等；而模糊系統(tǒng)是建立在模糊數(shù)學(xué)基礎(chǔ)上的一種推理方式，經(jīng)常與神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)或最近鄰技術(shù)聯(lián)合起來(lái)應(yīng)用，可以實(shí)現(xiàn)從心跳中鑒別心室過(guò)早收縮，分析肝臟超聲圖像等功能。

2）關(guān)聯(lián)分析。簡(jiǎn)單地說(shuō)，關(guān)鍵就是兩個(gè)或者多個(gè)變量的取值之間存在的某種規(guī)律性。關(guān)聯(lián)技術(shù)的目的是通過(guò)多維數(shù)據(jù)分析技術(shù)找出其中隱藏的關(guān)聯(lián)規(guī)則。有時(shí)并不知道或者不確定數(shù)據(jù)中的關(guān)聯(lián)函數(shù)，因此關(guān)聯(lián)分析生成的規(guī)則帶有可信度[8]。最著名的APRIORI關(guān)聯(lián)規(guī)則發(fā)現(xiàn)算法中，首先就是識(shí)別所有的頻繁項(xiàng)目集，也就是不低于用戶(hù)最低支持度的項(xiàng)目集，然后再?gòu)念l繁集中構(gòu)造不低于用戶(hù)最低信任度的規(guī)則。在此基礎(chǔ)之上，又出現(xiàn)了動(dòng)態(tài)項(xiàng)目集技術(shù)DIC算法，發(fā)現(xiàn)頻繁項(xiàng)目集的劃分算法―分治法等。在實(shí)際情況下，關(guān)聯(lián)規(guī)則還需要進(jìn)一步泛化，以發(fā)現(xiàn)更有用的價(jià)值。目前在醫(yī)學(xué)上，關(guān)聯(lián)分析是糖尿病數(shù)據(jù)庫(kù)分析課題中應(yīng)用最廣泛和有效的工具。

3）聚類(lèi)分析。把數(shù)據(jù)庫(kù)中中的記錄劃分為一系列有意義的子集成為聚類(lèi)，包括統(tǒng)計(jì)方法，機(jī)器學(xué)習(xí)方法，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)方法，面向數(shù)據(jù)庫(kù)的方法，對(duì)于采集到的醫(yī)學(xué)信息進(jìn)行處理的一個(gè)重要步驟就是聚類(lèi)分析。聚類(lèi)技術(shù)主要包括傳統(tǒng)的模式識(shí)別方法和數(shù)學(xué)分類(lèi)學(xué)，例如決策樹(shù)歸納，貝葉斯分類(lèi)，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)技術(shù)，基于知識(shí)的案例推理，遺傳算法，粗糙集等[8]。其中，粗糙集理論的出發(fā)點(diǎn)是根據(jù)目前已有的對(duì)給定問(wèn)題的知識(shí)將問(wèn)題的論域進(jìn)行劃分，然后對(duì)劃分的每一組成部分確定其對(duì)某一概念的支持程度，用“肯定支持此概念”，“肯定不支持此概念”，“可能支持此概念”進(jìn)行描述，并表示為正域、負(fù)域和邊界三個(gè)近似集合，同時(shí)用二維的決策表來(lái)描述論域中的對(duì)象。目前在中醫(yī)類(lèi)風(fēng)濕證候的診斷、肺部良性和惡性腫瘤診斷等領(lǐng)域發(fā)揮了重大作用，被認(rèn)為可能是最理想的動(dòng)態(tài)工具。

4）偏差檢錯(cuò)與控制。數(shù)據(jù)庫(kù)中的數(shù)據(jù)存在一些異常記錄，需要我們將其檢測(cè)出來(lái)。偏差包括很多潛在的知識(shí)，例如分類(lèi)中的反常實(shí)例，不滿(mǎn)足規(guī)則的特例，觀測(cè)結(jié)果與模型預(yù)測(cè)值的偏差，量值歲時(shí)間的變化等。偏差檢測(cè)的基本方法是，尋找觀測(cè)結(jié)果與參照值之間有意義的差別[8]。目前在人工輔助儀器研究和藥物療效的生理實(shí)驗(yàn)研究方面都有相關(guān)研究報(bào)道。

5）進(jìn)化計(jì)算。進(jìn)化計(jì)算法是由生物進(jìn)化規(guī)律而演化出的一種搜索和優(yōu)化的計(jì)算方法，包括遺傳算法，進(jìn)化規(guī)劃，計(jì)劃策略和遺傳編程[8]。可以通過(guò)從任意一個(gè) 出示的群體出發(fā)，通過(guò)隨機(jī)選擇、交叉和變異等過(guò)程，使群體進(jìn)化到搜索空間中越來(lái)越好的區(qū)域。

4.3 醫(yī)學(xué)數(shù)據(jù)挖掘過(guò)程

因?yàn)獒t(yī)學(xué)數(shù)據(jù)挖掘和普通的數(shù)據(jù)挖掘之間差異較大，所以其過(guò)程是很難定義的。一些研究者定義了一系列的步驟，從而為此提供了一個(gè)框架，目的在于為各種數(shù)據(jù)挖掘方法在不同領(lǐng)域的應(yīng)用提供指導(dǎo)，這些框架可能在步驟上略有不同，但同樣適用于醫(yī)學(xué)數(shù)據(jù)挖掘。一般都涉及下列6個(gè)應(yīng)用領(lǐng)域[9]：

1）理解數(shù)據(jù)。初步理解需要挖掘的數(shù)據(jù)屬性，從原始數(shù)據(jù)庫(kù)中小規(guī)模采樣，進(jìn)行初步挖掘?qū)嶒?yàn)，將結(jié)果與挖掘目標(biāo)進(jìn)行對(duì)照，必要時(shí)更新數(shù)據(jù)屬性。

2）準(zhǔn)備數(shù)據(jù)。由于醫(yī)學(xué)數(shù)據(jù)的冗余性和多樣性，使得我們需要對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行采樣以消減數(shù)據(jù)量，同時(shí)要針對(duì)各種類(lèi)型的數(shù)據(jù)采取相應(yīng)的數(shù)據(jù)預(yù)處理方法。通過(guò)數(shù)據(jù)的準(zhǔn)備，可以將原始數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換為特定數(shù)據(jù)挖掘方法所需要的數(shù)據(jù)形式。

3）數(shù)據(jù)挖掘。這一步包括建模技術(shù)的選擇，訓(xùn)練與檢測(cè)程序的確定，模型的建立與評(píng)估。實(shí)現(xiàn)的方法包括前面講到過(guò)的粗糙集理論，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，進(jìn)化計(jì)算，決策樹(shù)等。挖掘方法與研究目標(biāo)的匹配程度很大程度上決定了挖掘結(jié)果的精確度。

4）評(píng)估知識(shí)。對(duì)挖掘結(jié)論進(jìn)行醫(yī)學(xué)解釋?zhuān)⒃俅瓮畛跄繕?biāo)進(jìn)行比對(duì)。如果需要，尋找挖掘過(guò)程中存在的錯(cuò)誤和不合理步驟并加以解決，或者對(duì)挖掘算法進(jìn)行優(yōu)化，提高運(yùn)行效率。

5）應(yīng)用知識(shí)。在應(yīng)用的過(guò)程中要注意有計(jì)劃地實(shí)施和控制，及時(shí)發(fā)現(xiàn)應(yīng)用過(guò)程中的問(wèn)題，并對(duì)實(shí)際情況進(jìn)行階段性的總結(jié)分析，使得挖掘成果能夠更加完善。

5 醫(yī)學(xué)數(shù)據(jù)挖掘的發(fā)展展望

醫(yī)學(xué)數(shù)據(jù)挖掘是計(jì)算機(jī)技術(shù)、人工智能、統(tǒng)計(jì)學(xué)等和現(xiàn)代醫(yī)學(xué)信息資源相結(jié)合的一門(mén)交叉學(xué)科，涉及面廣，技術(shù)難度大。隨著數(shù)據(jù)庫(kù)、人工智能等數(shù)據(jù)挖掘工具的不斷進(jìn)步，關(guān)聯(lián)規(guī)則等理論研究德不斷發(fā)展，以及大型數(shù)據(jù)庫(kù)和網(wǎng)絡(luò)技術(shù)的普及應(yīng)用，必然還會(huì)有更加多的各種格式的醫(yī)學(xué)數(shù)據(jù)出現(xiàn)。同時(shí)，醫(yī)學(xué)數(shù)據(jù)庫(kù)包括電子病歷、醫(yī)學(xué)影像、病理參數(shù)、化驗(yàn)結(jié)果等，而目前數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)主要應(yīng)用于以結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)為主的關(guān)系數(shù)據(jù)庫(kù)、事務(wù)數(shù)據(jù)庫(kù)和數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)，對(duì)復(fù)雜類(lèi)型數(shù)據(jù)的挖掘尚處在起步階段[9]。這些情況說(shuō)明了醫(yī)學(xué)數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)的發(fā)展，充滿(mǎn)著機(jī)遇和挑戰(zhàn)，需要廣大計(jì)算機(jī)、信息技術(shù)人員和醫(yī)務(wù)工作者通力合作，結(jié)合醫(yī)學(xué)信息自身具有的特殊性和復(fù)雜性，選擇適合醫(yī)學(xué)數(shù)據(jù)類(lèi)型的數(shù)據(jù)挖掘工具，并解決好數(shù)據(jù)挖掘過(guò)程中的關(guān)鍵技術(shù)，盡可能大的發(fā)揮數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)在醫(yī)學(xué)信息獲取中的價(jià)值。更好的服務(wù)于醫(yī)學(xué)、受惠于患者。隨著理論研究的深入和今年亦不的實(shí)踐摸索，數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)在疾病的診斷和治療、醫(yī)學(xué)科研與教學(xué)以及醫(yī)院的管理等方面必將會(huì)發(fā)揮越來(lái)越大的作用。

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