大数据分析在智慧医疗辅助诊断中的应用与发展趋势

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大数据分析在智慧医疗辅助诊断中的应用与发展趋势

作者：朱少东

来源：《健康必读·下旬刊》2020年第05期

【摘 要】智慧医疗是近年才兴起的专有医疗名词，主要是以物联网、云计算、人工智能等技术为手段，以患者数据为中心的医疗服务模式。本文主要是对当前的智慧医疗和大数据进行概括，分析当前大数据分析在智慧医疗辅助诊断中的应用，包括在医学检验、医学图像分析、临床决策支持系统以及远程诊疗中的应用，并对大数据分析在智慧医疗诊断中的挑战及未来发展趋势进行了展望。

【关键词】大数据分析;智慧医疗;辅助诊断;发展趋势 1 前言

随着互联网时代的高速发展，物联网、云计算以及人工智能等信息技术不断深入到传统分医疗以及健康服务模式当中。目前，随着智慧医疗的不断完善，对改变传统诊疗模式起到了至关重要的作用。智慧医疗简称WIT120，主要是通过云计算和大数据进行支撑，对早期筛选和诊断这几个方面能起到十分重要的作用，可以提高医疗的精准度，同时还能有效的提高医疗的服务范围以及服务水平。因此，在医疗行业运用信息化系统进行分析，已迫在眉睫。 2 在医学检验领域方面的应用

随着大数据时代的到来，医疗行业的信息化也迎来自己的大数据时代。无论是循证医学、转化医学、精准医学还是智慧医疗或大数据医疗，医学发展的核心驱动力始终是科学研究，即揭示生命本质的基础医学研究和解决人类健康问题的临床研究。必须建立基础与临床研究相互对应的组织框架，以创新的思路，不断突破，开创医学研究的新局面[1]。目前，我国的临床检验主要是通过有限的检验数据诊断疾病，虽然很多的临床检验数据指标都没有明显超过正常阈值，但大部分的指标在某个区间内还存在着上升或者下降的趋势，传统的诊断方式很难对这类数据进行诊断，且诊断结果的准确率不高。生物标志物的检测是筛选、诊断大部分疾病的重要手段，通过大数据分析以及云计算的方式，可以分析检验数据与疾病症状的逻辑关系，这种方式可以轻易将数据中隐藏的疾病标志物挖掘出来。除此之外，还能对比不同疾病的数据以及常规指标，并进行计算分析，通过这种方式，可以明显的发现数据层面的对应关系，随后再使用病理学进行验证，可以有效的发现新的疾病预警指标。

近年来，通过智慧医疗的大数据分析显示，红细胞体积分布宽度（RDW）的临床价值在非血液系统疾病中十分重要，专家学者通过多年的跟踪调查，对多例的重大心血管事件以及患