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    數(shù)據(jù)挖掘在大健康共享經(jīng)濟云平臺中的應(yīng)用設(shè)計

    2019-04-28 05:58:10陳琪鋒
    電子技術(shù)與軟件工程 2019年3期
    關(guān)鍵詞:醫(yī)療衛(wèi)生數(shù)據(jù)挖掘管理系統(tǒng)

    文/陳琪鋒

    1 引言

    隨著我國經(jīng)濟文化的繁榮發(fā)展,人們對自身健康的要求越來越高,政府機構(gòu)對公眾健康的預(yù)防、治療也愈加重視,因此采集日常的疾病信息,分析這些疾病爆發(fā)的原因、診斷治療措施,預(yù)防疾病發(fā)生,保護(hù)人類健康具有重要的作用。云計算、大數(shù)據(jù)、數(shù)據(jù)挖掘等技術(shù)的快速發(fā)展和改進(jìn),有力的促進(jìn)了人們對健康信息知識管理和使用,加強健康信息數(shù)據(jù)的自動化采集、智能化預(yù)警、共享化治療具有重要的作用,也是當(dāng)前共享經(jīng)濟發(fā)展的重要方向,有力的提高提高醫(yī)療衛(wèi)生機構(gòu)的信息化水平,幫助醫(yī)療衛(wèi)生機構(gòu)做出準(zhǔn)確的決策,實現(xiàn)醫(yī)療衛(wèi)生診斷、治療和科學(xué)研究。

    2 大健康共享經(jīng)濟云平臺建模分析

    大健康共享經(jīng)濟云平臺包括的功能很多,主要功能包括健康數(shù)據(jù)采集、健康數(shù)據(jù)分析和健康知識發(fā)布等功能,為人們提供疾病的診斷方法,從經(jīng)濟學(xué)領(lǐng)域?qū)崿F(xiàn)健康知識管理和加工,進(jìn)一步構(gòu)建強大的大健康管理主題。

    2.1 健康數(shù)據(jù)采集

    目前,人類社會健康信息覆蓋領(lǐng)域非常多,不僅包括傳統(tǒng)的疾病信息、診斷信息、藥物信息,同時還包括醫(yī)療科研成果、衛(wèi)生防御政策、人口健康檔案等,這些健康數(shù)據(jù)來源于很多個軟件,比如醫(yī)療診斷系統(tǒng)、藥物管理系統(tǒng)、醫(yī)療科研管理系統(tǒng)、人口健康檔案管理系統(tǒng)、醫(yī)學(xué)影像管理系統(tǒng)等,因此云平臺可以提供這些軟件的接口,進(jìn)一步提高大健康知識的采集覆蓋面。

    2.2 健康數(shù)據(jù)分析

    健康數(shù)據(jù)分析可以使用先進(jìn)的數(shù)據(jù)挖掘技術(shù),構(gòu)建一個大健康主題挖掘模式,比如合理用藥模式、專家醫(yī)生診斷模式、人口健康預(yù)防模式等,這些模式可以實現(xiàn)數(shù)據(jù)的自動化加工,提高健康數(shù)據(jù)分析性能。

    2.3 健康知識發(fā)布

    大健康共享經(jīng)濟云平臺可以定期或不定期發(fā)布健康知識,從云平臺的交互界面推送知識,也可以通過微信訂閱號、微信公眾號、微博、新聞門戶網(wǎng)等推送數(shù)據(jù)知識,提高公眾對健康知識的利用性。

    3 數(shù)據(jù)挖掘在大健康共享經(jīng)濟云平臺中的應(yīng)用設(shè)計

    大健康共享經(jīng)濟云平臺利用BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、支持向量機、遺傳算法、K均值算法等挖掘潛在的、有價值的人口健康信息,進(jìn)一步提高醫(yī)療衛(wèi)生的人工智能化水平。數(shù)據(jù)挖掘在大健康共享經(jīng)濟云平臺知識加工處理模型如圖1所示。

    基于數(shù)據(jù)挖掘的大健康共享經(jīng)濟云平臺可以針對采集的數(shù)據(jù)可以進(jìn)行整合預(yù)處理,整合預(yù)處理使用的工具包括MapReduce、Hadoop等,針對不同的數(shù)據(jù)庫實現(xiàn)數(shù)據(jù)采集抽取、清洗轉(zhuǎn)換、加載存儲、提供應(yīng)用,能夠?qū)崿F(xiàn)數(shù)據(jù)可視化顯示、標(biāo)準(zhǔn)化體系建設(shè),實現(xiàn)信息加工和服務(wù)。加載存儲由兩個關(guān)鍵程序組成,數(shù)據(jù)中心設(shè)計和建設(shè)完成之后,可以將數(shù)據(jù)裝載到中心存儲器,數(shù)據(jù)加載存儲需要大量的時間進(jìn)行裝載操作,能夠為用戶提供一個強大的數(shù)據(jù)加載引擎,按照變動的操作實現(xiàn)信息加工。大健康共享經(jīng)濟云平臺可以使用各類型數(shù)據(jù)挖掘算法進(jìn)行知識加工,數(shù)據(jù)挖掘算法包括BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、支持向量機、遺傳算法和K均值等,這些算法能夠構(gòu)建一個數(shù)據(jù)挖掘模型,經(jīng)過多層次的學(xué)習(xí)和訓(xùn)練,提高數(shù)據(jù)挖掘的準(zhǔn)確度,然后將每一個數(shù)據(jù)挖掘模型保存起來,利用圖形化模式展現(xiàn)給醫(yī)生、患者或管理部門的人員。醫(yī)療衛(wèi)生機構(gòu)的人員可以利用這些數(shù)據(jù)挖掘主題獲取各類型知識,比如進(jìn)行疾病預(yù)防時,可以查看使用的藥物、預(yù)防時間等,合理安排用藥。

    圖1:大健康共享經(jīng)濟云平臺業(yè)務(wù)處理模型

    4 結(jié)束語

    大健康共享經(jīng)濟云平臺可以從經(jīng)濟學(xué)、信息學(xué)和衛(wèi)生預(yù)防等角度出發(fā),整合各類型健康知識,從各類型軟件中提取的有價值的信息,能夠重點實現(xiàn)對季節(jié)性疫情、重大疫情的提前預(yù)防,保證人類社會的健康發(fā)展。大健康共享經(jīng)濟云平臺可以輔助醫(yī)療科研的發(fā)展,從歷史數(shù)據(jù)中預(yù)測病毒的發(fā)展走勢,更好地預(yù)測未來病毒的爆發(fā)時間,及時地進(jìn)行預(yù)防和診斷治療,具有重要的作用。

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