医疗领域中大数据技术分析范文

【摘要】针对大数据分析技术在医疗领域中的应用现状，进行全面有效的分析，并简要介绍医疗领域中妥善应用大数据分析技术的现实意义、大数据分析技术特点，如数据挖掘算法、可视化分析、预测性分析等等，提出大数据分析技术在医疗领域中的具体应用，希望能够给相关人员提供一定的借鉴与帮助。

【关键词】医疗；大数据分析技术；数据管理；医药研发；临床医疗

大数据分析技术，主要利用计算机的各项功能，将各项数据进行并行化与堆叠化处理，保证医疗领域数据处理难问题得到全面解决。在大数据信息时代背景之下，大数据分析技术的应用范围越来越广泛，将其应用到医疗行业中，不但能够提高医疗领域数据挖掘与利用效果，而且有效减少错误数据的传播。鉴于此，本文主要分析大数据分析技术在医疗领域中的具体运用。

1医疗领域中妥善应用大数据分析技术的现实意义

由于科学技术的持续进步，各领域的数据呈现爆炸式增长趋势，在一定程度上推动了大数据分析技术的应用。伴随我国医疗行业的快速发展，大数据分析技术的出现，能够帮助医疗软件设计人员更好的挖掘相关数据，有效提高了医疗数据的利用率。将大数据分析技术应用到医疗领域当中，能够保证该领域中的各项数据分类更加精准、储存更加安全、处理更加快速。除此之外，在医疗领域中，通过妥善运用大数据分析技术，能够保证医学影像更加清晰可靠，帮助医生更好的了解患者病情。由于医疗行业中的组织逻辑关系比较复杂，使得医疗领域中的数据越来越多，将先进的大数据分析技术应用到医疗领域当中，能够真正达到医疗数据自动化采集的目的，减少医疗数据存储不安全现象的出现。例如，软件设计人员通过合理应用该项技术，能够将医疗领域中的各项数据进行数字化采集，经过标准化处理之后，输入到检测平台，能够帮助医疗工作人员全方面了解各项医学指标，提高了医疗诊断结果的准确性。

2大数据分析技术

2.1数据挖掘算法

大数据分析的本质是机器学习，为了从杂乱无章的大数据当中挖掘出更具价值的数据信息，计算机要模拟人类学习行为。现阶段，医疗领域中采用最多的机器学习系统主要为神经网络系统，这一系统的应用，有效减少了数据语言识别错误现象的发生。大数据分析技术具有良好的挖掘潜能，设计人员以数据为基础，建立良好的大数据挖掘模型，将各项数据信息进行分类处理，并准确找到最具价值的信息数据，减轻数据分析人员的工作压力。

2.2可视化分析

大数据分析技术具有良好的查询功能与可视化功能，设计人员通过准确获取各项数据信息，并将各项数据信息直观、形象的展示，能够在短时间内找到数据之间的规律，保证价值信息数据得到更好挖掘。由于该技术的操作流程越来越简单，部分非专业人士也能够应用，通过对各项数据信息进行可视化分析，将错误数据及时排除，保证各项数据更加可靠、安全，提高数据的整体利用效果。2.3预测性分析设计人员通过建立大数据模型，并将各项数据准确输入到该软件平台，对未来进行合理预测，获取相应的结果，当然，获取的结果为概率。另外，该项技术具有良好的知识计算功能，从海量的数据中检索出最具价值的线索，并建立成数据查询、分析与计算知识库，对各项数据实施高效管理，保证预测结果更加准确。

3大数据分析技术在医疗领域中的具体应用

3.1在数据统计与分析方面的具体应用

与其他领域不同，医疗领域中的数据统计与分析难度特别大，设计人员通过合理运用大数据分析技术，能够保证医疗企业的管理水平与效率得到高效提升，减少错误医疗数据的传播。将该大数据分析技术应用到数据统计与分析当中，能够在海量的大数据中挖掘出最具价值的数据信息，并加以利用，保证医疗企业中的各项管理工作得以顺利展开。例如，在某大型医疗企业当中，管理人员结合大数据分析平台提供的各项数据，能够全方面了解企业经营管理情况，对原有的经营管理制度进行优化。在我国医疗事业蓬勃发展的今天，各大医院的信息管理系统越来越完善，各层管理人员对数据的依赖性越来越强，为了保证大数据分析技术得到高效运用，软件设计人员需要结合大数据的波动规律与特征，挖掘出各项数据的潜在价值，并结合各项数据的利用情况，进行全面统计，对医疗行业中的各项大数据进行综合处理，保证医疗行业中的各项数据得到高效利用[1]。在医疗数据统计与分析过程当中，软件设计人员还要根据数据的利用情况，对原有的数据分析软件进行改进，在提高医疗数据利用效果的同时，杜绝错误医疗数据的传播。对于软件设计人员来说，要根据数据挖掘情况，将各项数据合理输入到分析软件中，经过综合分析之后，确定最终的分析结果，进一步提升医疗数据统计结果的精确性。

3.2在医药研发方面的具体应用

由于大数据分析技术能够全面、专业的处理各项医疗数据，医生通过准确测量就诊人员的生理变化，在最短的时间内了解就诊人员的患病特征，确定最终的诊断结果。在医药研发方面，大数据分析技术的妥善运用，能够全面体现出药物的治疗效果，通过综合分析并跟踪药物作用，帮助医生更好的判断患者病情，并调整治疗药物等。为了保证大数据分析技术在医药研发方面得到高效运用，相关设计人员要不断学习先进的软件设计知识，进一步提升大数据分析技术的应用效果。与传统的医疗药物作用跟踪相比较而言，大数据分析技术的应用，能够为医生提供更多的诊断样本，例如，体感设备的出现，能够将各项数据准确传输到数据统计中心，不但提高了样本数据的储量，而且简化了药物作用跟踪流程。对于软件设计人员来说，要根据医疗领域的发展现状，创建更加先进的数据分析平台，将各项数据进行自动化处理，保证医疗领域中的各项数据更加准确[2]。

3.3在临床医疗方面的具体应用

在常规的临床医疗业务当中，医生需要结合自身的工作经验进行诊断，但是，由于医疗业务水平的不断提升，大数据分析技术的广泛应用，EMR、LIS、与PACS等数据信息系统的出现，为医生提供了更多的诊断帮助，有效简化了医疗诊断流程，保证医疗临床诊断结果更加准确。对于医生来讲，通过合理应用EMR、LIS、与PACS等数据信息系统，能够保证医疗数据得到全面利用[3]。与EMR、LIS、与PACS等数据信息系统相比，大数据分析技术能够将各项医疗数据进行有效收集与分析，并提出相应的治疗路径，保证治疗指标更加合理，真正实现智能化治疗。在医疗领域当中，利用大数据分析技术能够更好地提升医疗临床系统决策的合理性，保证医疗临床观察数据更加科学，为医生提供更加准确的决策数据，保证医疗临床诊断水平与效率得到有效提升。将大数据分析技术应用到临床医疗方面，不仅能够缓解医生的工作压力，而且有效提高了医疗诊断数据的利用效率。

4大数据分析

大数据分析，主要指的是对规模特别大的数据进行全面分析，大数据主要包括五个V，分别是数量巨大、速度快、类型多、价值高、真实性等等。目前，大数据已经成为IT行业的热门词汇，数据的安全性与数据挖掘工作逐渐引起人们关注。伴随医疗领域竞争压力的不断加剧，数据分析人员要结合客户的实际需求，以提升客户满意度为目的，对各项数据进行有效分析，形成良好互动。由于大数据分析技术具有良好的检测作用，能够将多维度数据进行综合分析，保证医疗领域中的各项数据得到更好传播与利用。将大数据分析技术科学应用到医药研发当中，能够进一步提升各项医疗数据的精确性，减少错误医疗数据的出现与传播。当然，软件设计人员也要结合医药研发过程中出现的问题，提前制定相应的解决方案。

5结束语

综上所述，通过详细介绍大数据分析技术在医疗领域中的具体应用，如在数据统计与分析方面、医药研发方面、临床医疗方面的应用要点等，能够推动大数据分析技术的快速发展。对于软件设计人员而言，在应用大数据分析技术的过程当中，要根据医疗领域的发展现状，对原有的医疗数据软件进行改进与优化，为医护人员提供更多便利，减少误诊现象的发生。

参考文献

[1]潘长玲.大数据分析在健康管理领域中的应用及挑战[J].现代医学与健康研究电子杂志，2018，2（09）：135~136.

[2]赵俊，孙亚丹.基于Hadoop的医疗健康非结构化大数据分析研究[J].科技视界，2017，（36）：1~2+74.

[3]段雯琼，任亚丽，薛然.基于“互联网+”和大数据分析的社区老人智能医疗服务系统[J].中国新通信，2017，19（08）：157.

作者：周立广 单位：南宁市第二人民医院五象医院