医疗大数据分析挖掘技术综述

医疗大数据分析挖掘技术综述医疗大数据是指从医疗领域进行收集、整合以及存储的大量数

据信息。而医疗大数据分析挖掘技术，就是将这些数据进行挖掘、分析、处理等工作，从而为人类健康提供更好的保障和科研数据

支撑。本文将从医疗大数据的产生背景、医疗大数据在医疗领域

的应用、医疗大数据分析挖掘技术的特点和未来发展方向等方面，进行详细探讨。

一、医疗大数据的产生背景

目前，各个国家在医疗领域大力推行信息化与智能化管理，其

实也是为了满足人们越来越高的医疗需求，医疗健康需求不断增长，医疗大数据也随之而来。而对于大量淳杂的医疗数据，如何

进行有效整合、管理和应用，将成为医疗领域发展的重要问题。

二、医疗大数据在医疗领域的应用

1、生命科学研究

生命科学研究包括基因组学、微生物组学、免疫学、蛋白质组学、药物研究等多个方面，这些方面需要大量的数据作为支撑。

通过医疗大数据的分析挖掘，可以更好地了解人体健康和疾病产

生的原因及治疗方法。比如，目前常用的基因组数据分析技术如

全基因组关联分析（GWAS）、基因家族分析（GFA）、多重生

物标志物算法等都伴随着大数据的支持，这些方法可通过研究基

因数据与疾病之间的关系，探讨其致病机理，为疾病诊断及治疗

提供更加准确的科学依据。

2、卫生资源分配

医疗大数据可以为卫生资源的分配提供科学依据，目前很多国

家正在推行基于医疗大数据的卫生资源分配，比如新西兰通过建

立疾病预测模型，可以有针对性地投放医疗资源，从而更好地应

对疾病的爆发。此外，在疫情时期，依据医疗大数据分析挖掘技术，政府部门可以根据疾病和病例的时间、地域信息制定措施和

预测模型，开展针对性地疫情防控措施，更好地保护人民的生命

安全。

3、医疗安全风险管理

医疗领域安全风险管理是医疗管理的重要方面，医疗大数据可

以帮助医疗机构及政府机构对数据进行监控分析、协调索赔、识

别医疗系统中的漏洞，并提供个性化的医疗服务等。例如，一些

美国的保险公司已使用声学挖掘技术，对电话录音数据进行分析，以识别医疗公司中存在的安全风险问题。

三、医疗大数据分析挖掘技术的特点

1、多源、多类型数据处理技术

医疗大数据来源十分丰富，涉及多种类型异构数据，如生命信

号数据、临床数据、基因数据、影像数据等。而何唯统一统一战

一个平台上进行管理分析，是医疗大数据分析挖掘的重要技术之一。此外，数据质量的保证、数据规模的压缩、数据可视化的处

理等技术问题，也是医疗大数据分析挖掘技术的重要研究方向，

涉及到统计学、图论、机器学习、推荐算法等多个领域。

2、数据安全性的保证

随着数据源的增多和数据传输的便捷化，医疗大数据在应用过

程中面临着数据泄露、数据隐私保护等风险难题。因此，在医疗

大数据的分析挖掘技术研究中，数据安全性保证是一个必需的前

提问题。

3、智能化技术应用

医疗大数据分析挖掘技术需要融合人工智能、深度学习等智能

化技术，以提高数据分析挖掘水平和成果价值。例如，AI技术已

经在医学图像诊断、患者预后预测、药物研究、人体感知和移动

医疗等方面得到广泛应用。

四、未来发展方向

1、医疗人工智能

未来，医疗领域也将以智能化管理、以人工智能为代表的技术

革新为引领，医疗大数据分析挖掘技术也将向AI化发展。通过更

好地利用医疗大数据，建立人工智能模型、进一步深化算法研究，实现开发新型医疗设备和治疗方法等目标。

2、云计算应用

云计算技术已经成为医疗大数据分析的重要支撑之一，未来如果医疗大数据能够充分发挥云计算的优势，如高速、高存储、高安全等方面，将极大加速医疗大数据的分析挖掘技术向前发展。

3、分布式存储技术

未来发展方向中还有一项重要技术就是分布式存储技术，大量的医疗数据存在于多个医疗机构和研究机构之中，如何高效地传输、分享和使这些数据成为联合研究的主要难点。而分布式存储技术可以有效地解决这个问题，将大数据分布在多个地方，提高数据的可靠性和安全性，并且具有更高的性能和处理能力。

由此可见，医疗大数据分析挖掘技术的发展将会极大推进医疗领域的发展，解决一系列医疗领域中的问题，所以，未来医疗大数据分析挖掘技术还有很大的发展空间，值得我们关注和期待。