¿Cuáles son las tecnologías de análisis de big data en salud?
La tecnología de análisis de big data incluye principalmente las últimas matemáticas aplicadas, ciencia informática de vanguardia e ingeniería de la información como núcleo, y utiliza tecnologías de información inteligentes como la minería de datos, el almacén de datos y la inteligencia empresarial como medios. No sólo puede mejorar en gran medida la tecnología de investigación médica tradicional, sino que también desempeña un papel clave en el desarrollo de la última biotecnología molecular.
La adopción de una nueva tecnología a menudo significa una nueva dirección. Así como la aplicación de los rayos Roentgen en medicina creó una nueva perspectiva médica, la posterior adopción de nuevas tecnologías como la tomografía computarizada, la resonancia magnética, la ecografía B y la PET han promovido el desarrollo de la medicina y ampliado los horizontes de los médicos. Ahora, las imágenes se han convertido en una parte integral. El objetivo de la informática es integrar todos los indicadores observables (como edad, dirección, sexo, pruebas de laboratorio, tratamientos, imágenes y todos los datos que pueden observarse por los medios existentes) y luego combinar las matemáticas aplicadas y la ingeniería de sistemas para reconstruir el análisis y tratamiento.
Un pequeño número de casos a menudo no es suficiente para revelar patrones y conocimientos. Cuando el número es lo suficientemente grande, se pueden revelar patrones. Por eso también es necesario integrarlo en el almacén de datos. Las leyes no sólo flotan en la superficie de los datos, por lo que las estadísticas y la extracción de datos se han convertido en medios necesarios para aumentar la velocidad, y la estructura de orientación basada en la ingeniería de sistemas favorece la estabilización de la calidad del análisis de big data.
Cuando los rayos roentgen se introdujeron en la medicina, nunca hubiéramos imaginado dónde nos encontramos hoy. Cuando el KDD se introdujo en el campo de la medicina, dado el vasto territorio de China y su enorme base poblacional, una gran cantidad de conocimiento médico valioso solo se podía encontrar a través de métodos tradicionales en línea, combinando minería de datos, almacenes de datos e ingeniería de sistemas, fue posible descubrir nuevos. el conocimiento aumentó mucho.
Tecnología de análisis de big data en salud
La tecnología de análisis de big data incluye principalmente:
Tecnología de descubrimiento de conocimientos con minería de datos como núcleo,
Tecnología de integración de datos con almacén de datos como núcleo y tecnología de toma de decisiones inteligente con inteligencia empresarial como núcleo.
1. Tecnología de descubrimiento de conocimientos con minería de datos como núcleo
La tecnología de descubrimiento de conocimientos con minería de datos como núcleo puede extraer directamente nuevos conocimientos médicos, ayudar a los investigadores a acelerar los resultados de la investigación científica e incluso Es un importante descubrimiento de la investigación científica.
Utilice una variedad de tecnologías de minería de datos para explorar patrones de datos, proporcionar una base científica para el diseño de la investigación científica, señalar la dirección de las propuestas de investigación científica y garantizar la tasa de éxito de la investigación científica.
La minería de datos es un gran avance en los métodos de análisis tradicionales, ya que proporciona nuevos métodos técnicos para diversas tecnologías de investigación científica, acorta en gran medida el ciclo de análisis de la investigación científica y revela profundamente las leyes potenciales de la medicina.
La minería de datos, también conocida como descubrimiento de conocimiento (KDD), es el proceso de extraer conocimiento potencial y valioso a partir de grandes cantidades de datos. El patrón explorado por la minería de datos es un conocimiento no descubierto que existe objetivamente pero que está oculto en los datos. Por ejemplo, KDD puede explorar directamente grupos de alto riesgo de enfermedades, relaciones desconocidas entre enfermedades y síntomas, la relación de impacto entre indicadores de laboratorio y el impacto potencial entre indicadores de laboratorio y enfermedades, y predecir elementos de prueba desconocidos. Inferir indicadores no observables a partir de indicadores observables, o inferir indicadores costosos o intrusivos a partir de indicadores simples y fácilmente observables. De lo simple a lo complejo, de lo fácil a lo difícil. Por otro ejemplo, el análisis de conglomerados y el análisis de ponderación de factores se pueden utilizar en el diseño de investigaciones científicas para agrupar científicamente datos, examinar las diferentes ponderaciones de múltiples factores y ayudar a determinar diferentes diseños de investigación científica, como el análisis factorial o el análisis anidado.
KDD se utiliza ampliamente en medicina y proporciona medios técnicos de vanguardia para la investigación médica que no tienen comparación con los métodos tradicionales, como:
Análisis de conglomerados, análisis de reglas de asociación, análisis de ponderación de factores, análisis de predicción de regresión y análisis de características. análisis de extracción
El segundo es la tecnología de integración de datos con el almacén de datos como núcleo
El sistema de integración de datos médicos con la tecnología de almacén de datos como núcleo es independiente del sistema comercial existente de las instituciones médicas. y utiliza un nuevo diseño para organizar, transformar e integrar datos inconsistentes generados por sistemas comerciales dispersos para obtener información integral, eficiente y consistente.
La tecnología de almacenamiento de datos también hace posible y sencillo analizar todos los datos históricos masivos en línea, en tiempo real y en profundidad.
El uso directo de los datos médicos existentes acumulados puede reducir en gran medida los costos de la investigación científica y lograr más resultados de investigación científica con los mismos fondos de investigación científica.
La aplicación de la tecnología de integración del almacén de datos facilita la obtención de datos de muestra de investigación científica de big data.
Combinando la enorme base demográfica de China y su vasto territorio en las zonas frías y templadas, se puede construir el almacén de datos de información sanitaria más grande del mundo. La exhaustividad de su información es el sueño de todo personal médico. Si podemos cooperar con países de todo el mundo, lo disfrutaremos e integraremos, lo que se convertirá en una hazaña tan famosa como el Proyecto Genoma Humano.
En tercer lugar, tecnología de toma de decisiones inteligente con inteligencia empresarial como núcleo
La aplicación de sistemas de análisis profesionales maduros proporciona un análisis de datos en tiempo real consistente y preciso para todos los niveles y todos los aspectos. Proporcionar una base fiable para la toma de decisiones en materia de salud, optimizar los recursos y la eficiencia, y obtener beneficios económicos y sociales de la toma de decisiones y la gestión empresarial.
La aplicación de la tecnología de inteligencia empresarial (BI) en el análisis de la toma de decisiones sanitarias permite a los responsables de la toma de decisiones deshacerse de las limitaciones de los informes tradicionales y utilizar métodos de análisis nuevos y avanzados para obtener una visión multidimensional e integrada. -La comprensión profunda de los datos necesarios para un análisis amplio y profundo proporciona herramientas nuevas y poderosas.
Informes de análisis profesionales, como análisis de contribución acumulativa, análisis de porcentaje de distribución, análisis de clasificación anidada, etc. , para que los tomadores de decisiones puedan comprender claramente la historia y la situación actual, y las relaciones de causa y efecto de diversos desempeños comerciales de un vistazo.
Aplicación del análisis de big data en salud
La tecnología de análisis de big data en salud se ha aplicado en los siguientes cuatro aspectos:
Investigación de enfermedades y salud
Investigación en Medio Ambiente y Salud
Investigación en Biotecnología Médica
Apoyo a Macro Decisiones de Salud
La tecnología de análisis de big data jugará un papel especial en los aspectos anteriores.