醫療健康數據分析機器學習應用
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近年來，各級各類醫院大多數由信息化技術提升了醫療質量和效率，隨著醫療電子化方向的不斷深入，醫療健康數據大量積累，“數據豐富，知識貧乏”這樣的現象出現在人們的日常生產生活當中。基于這種現象，怎么樣才能把我們收集到的很多的數據信息轉化為人們日常生產生活中有用的信息，這樣就可以提高醫院的診斷水平。目前這一問題已經成為很多研究學者研究的熱門話題。機器學習在醫療健康數據分析中的應用非常廣泛，能夠有效提升醫療健康數據分析的效率和質量，提高醫學數據的存儲、傳輸穩定性與可靠性，進一步提高醫院的診斷水平，為診療工作的開展提供有效的支持。隨著健康在各類人群的中越來越受到重視，以及現在出現了各種現代化醫療設備：移動醫療、可穿戴設備、自動化分析檢測儀，這些現代化醫療設備工作過程先進，最終結果都會以數字化形式出來，這樣使患者、醫院看病的醫生和醫院都成為了海量數據的直接或間接的創造者，這樣的情況下，患者、醫院看病的醫生和醫院每天這樣的情況就有非常多的醫療健康數據。通過將許多的各級醫療機構的醫療健康信息和數據收集，收集完之后利用互聯網以及大數據技術進行研究分析，醫生可以越來越便捷地預測療效，越來越快速的確診疾病類型。
1當前醫療健康數據分析中存在的一些應用難題
從我國目前的情況來看，計算機網絡技術、信息技術、大數據技術等，這些現代技術的發展，還有這樣的情況下，越來越多的人們更看重健康的生活，所以越來越重視醫療健康，大數據技術在醫療行業的應用已越來越受到社會各界研究學者的關注，醫療健康大數據服務被發展起來的越來越多的企業開始應用。2018年4月，國務院辦公廳印發《關于促進“互聯網+醫療健康”發展的意見》，明確要求推進“互聯網+人工智能”應用服務。基于國務院辦公廳印發的這個意見，這個意見充分說明人工智能應用、大數據技術這些先進的信息技術應用會越來越廣泛，這綜合癥將在提高我國的醫療資源分配不均勻方面、提高醫療效率方面和服務質量方面發揮不可替代的作用，這對我國不太發達的地區表現尤為明顯，在這些欠發達地區應用人工智能、大數據技術，可以緩解這些欠發達地區醫療資源的不足，為推進健康中國建設做準備。
1.1醫療健康大數據
醫療健康大數據的應用主要指的是利用互聯網技術和大數據技術進行數據挖掘和分析，將各層次的健康信息和數據分析并整合，提升醫療健康服務，使各級各類的醫療行業運營更高效，使我國醫療信息化背景下的各級各類的醫療行業服務更好。醫療健康大數據的應用大致分為三個方面：第一方面，對傳統醫療的優化；第二方面，對傳統醫療的補充；第三方面，個人健康的監測和管理。
1.2機器學習
機器學習最早出現在上個世紀，機器學習中所說的學習實際上想表達的是從數據當中學習，它由三部分組成：無監督學習，半監督學習以及有監督學習這三種類別，機器學習利用計算機模擬人類的學習活動。現今，機器學習是處理大數據的主要方式。機器學習作為一個多學科的領域，它所應用的面非常的廣。機器學習有時也叫做模擬學習，用通俗的話來講就是計算機學習人類的思維，它通過模擬人類學習的過程，這樣來實現學習，機器學習利用計算機模擬人類的學習活動。計算機通過學習的過程后，會獲取數據信息和積累新的知識，這樣之后就可以不斷越來越好的改造自身的性能。近些年來，隨著信息技術的發展，在語音識別方面機器學習算法展示出了比較強的作用。機器學習在醫療健康數據分析這一領域也是有著不可替代的作用，機器學習可以從眾多醫療記錄、健康監測數據中發現有價值的信息，進而提供更好的醫療服務。機器學習的算法有很多，第一大類是回歸算法；第二大類是聚類分析，在機器學習的算法當中，聚類分析是比較靈活的一種算法，把一些相似的數據聚在一起可以簡單的概括它，在機器學習的算法當中，通過聚類分析，可總結出這些有用的數據信息的特點；最后一類是人工神經網絡，機器學習利用計算機模擬人類的學習活動。在機器學習的算法當中，人工神經網絡是數學模型，這種數學模型能夠在一定程度上模仿大腦神經元，在機器學習的算法當中，人工神經網絡就是這樣進行數據處理，人工神經網絡的應用也非常的多。
2機器學習在醫療健康數據分析中的應用
通過以上分析，在機器學習的算法當中，機器學習不是簡單的有幾種算法，機器學習在醫療健康數據分析中的應用也是很廣，機器學習為各級診療工作的開展提供有很好的支持，能夠有效提升醫療健康數據分析的效率和質量，對機器學習了解了之后，我們就從4個方面簡要介紹機器學習技術在其中的具體應用。
2.1輔助診斷
在輔助診斷方面，機器學習算法通過聚類分析，可以發現數據集中呈現的特點，就是對大量在各級醫療機構當中的具有住院經歷的患者臨床診斷數據做研究，對這些數據進行一個系統分析和整理，在分析和整理的基礎上來發現對一種疾病的診療方法，匯總成針對這種疾病的診斷模型。在這樣的情況下，當這個醫療機構出現一個新的患者時，機器學習算法通過聚類分析，可以發現數據集中呈現的特點，系統就可以將他的通過檢查得到的復雜的各種數據信息輸入到具有機器學習算法的診斷模型當中來研究分析，最后計算得到輔助診斷結論。客觀性是比較強的，這樣分析的情況就可以減小人為因素在診斷過程中帶來的干擾。
2.2疾病預測
研究表明，當前多數神經精神性疾病的診斷僅依據其臨床癥狀，缺少客觀的神經影像生物學標志物。傳統的基于組間比較的單變量分析僅能在組間水平進行推斷，無法提供個體水平的診斷和預測，臨床應用價值非常有限。機器學習技術可在不同水平對神經影像進行計算分析和研究，發現其中規律從而有效預測和分類未知數據，找出與腦疾病高度相關的腦區特征，提供個體水平的診斷并探測腦疾病的病理生理機制。本文對基于機器學習的神經影像分析步驟及機器學習在神經精神疾病智能診斷及預測研究中的應用進行綜述，并對未來研究發展進行展望。可以對疾病流行和公共衛生事件的預測預警，干預主要開展個性化、泛在化的健康管理服務，可以為醫養結合、慢病管理、營養膳食規劃提供服務。基于人工智能與大數據技術，建立和整合大型人群基因組及功能組學數據庫、日常健康行為數據庫、生理與臨床數據庫、傳統醫學數據庫等，從基因組學到臨床表型，從循證醫學到中國傳統醫學理論多維度進行疾病智能預測將成為可能，從而大大提高疾病早期預測、預警的準確性。
2.3圖像處理
在圖像處理方面，圖像數據在大數據時代中所占的比例越來越高，越來越多的用戶更偏向于和視頻以及圖像交互。因為圖像數據處理這個方向需求面廣，還有圖像數據處理這個方向對技術和結果的要求也是比較高的。近些年來，人工智能技術日漸成熟，許多機器學習模型慢慢地被改造為圖像處理中的工具，在機器學習訓練中所要求的大數據量與圖像處理完美的契合。深度學習的效果越來越好，深度學習將圖像處理的效果提升到了一個更高的水平。另外，我們都知道醫療過程中會產生X光、超聲、MRI、CT等大量的攜帶數據信息的圖片，而在機器學習的介紹中我們提到，機器學習算法被廣泛的應用于各種特征提取、圖像的生成、校準、三維重構、分割、等方面。醫療數據中有超過90%的數據來自于醫學影像，人工分析憑借經驗去判斷，容易發生漏判誤判。人工智能醫學影像系統可以輔助醫生進行病灶區域定位，機器讀片可以做到更加客觀、高效，機器學習一定程度上緩解漏診誤診問題，能夠作為輔助工具節約醫生大量的時間。機器學習在肺結節影像檢測、甲狀腺超聲影像診斷、眼科圖像識別和乳腺癌篩查等影像識別領域的應用將日益增多。此外，在影像科、病理科方面存在醫生資源缺口問題，利用人工智能對于彌補影像科醫生不足、提高診斷效率具有重要作用。通過讓機器學習海量的醫學數據和專業知識，可以讓人工智能產品具備醫生的診斷能力，模擬醫生的思維的診斷方式，這樣就可以在有限的范圍內提供出高效、精準的診斷結果和個性化的治療方案，提高醫生的診斷效率。從基因序列到影像圖片分析，通過人工智能分析技術，能夠極大地提高醫療服務質量。
2.4基因組學
基因組學主要研究特定生物體內的全套基因，機器學習在全套基因分析中有不可低估的作用，研究人員如果擁有了對DNA進行測序的能力，研究人員就可指導有機體活動的基因藍圖。基因組學是分子生物學的一個分支，人類有大約30億個堿基和2萬個基因。機器學習在醫療健康數據分析中的應用中，每一個有機體它所有基因的總和被稱為基因組，基因組就像一個管理者，人類的生命過程都是在基因組上發展。生物大數據公司DeepGenomics利用機器學習的方法研發，機器學習在醫療健康數據分析中的應用。用基因的突變去預測細胞層面的改變。結語：本文介紹了機器學習在醫療健康數據分析中的應用，重點是機器學習在四個方面的應用。醫療數據多而復雜，通過機器學習技術的分析和處理，提取出有用的數據信息，就可以對醫療健康大數據進行管理使用。在醫療機構的運轉過程中，醫療信息系統會積累大量數據，機器學習技術可幫醫生分析這些數據，對這些數據分析之后，提取出有用的數據信息，更好地為醫療過程提供服務。此外，還簡單介紹了機器學習在醫療健康數據分析中的幾個應用。隨著人工智能技術的不斷進步，機器學習技術的發展，醫療信息化的深入，機器學習所適用的應用場景將會越來越多。但是，我們還將迎接一些挑戰，比如說醫療數據信息的獲取、數據信息的安全、數據信息是否合乎法規等。在我國，全國人民的醫療健康信息化發展、先進的人工智能技術與數據醫療深度融合是機器學習技術發展這股浪潮帶動全國醫療行業變革的重要因素。機器學習這樣一種先進的技術會為醫療健康服務輸入新的血液，推動醫療健康行業走向更高層次，人工智能在醫療領域的應用和準入，將全面開啟智能醫療新時代。
作者：趙顯鵬 單位：南陽醫學高等專科學校西安恒品電子科技有限公司
