★-基于hadoop大數(shù)據(jù)技術(shù)的腦卒中智能診療平臺(tái)研發(fā)資料-wenkub
2024-10-06 02 本頁面
【正文】 72年生。該中心還擁有西門子PET/CT、西門子回旋加速器、瓦里安直線加速器、多排螺旋CT、三維腦血管DSA系統(tǒng)、手術(shù)顯微鏡、術(shù)中多普勒超聲儀、超聲手術(shù)刀、四合一YAG激光、神經(jīng)內(nèi)鏡、面神經(jīng)監(jiān)護(hù)儀、神經(jīng)刺激儀、術(shù)中腦電圖監(jiān)測系統(tǒng)、開顱高速氣鉆及微型磨鉆等一系列先進(jìn)設(shè)備?，F(xiàn)在已有的電子病歷系統(tǒng)、PACS系統(tǒng)、住院病人隨訪系統(tǒng)都可以移植到腦卒中智能診療平臺(tái)中，為平臺(tái)的成功構(gòu)建提供了良好的技術(shù)基礎(chǔ)。（二） 現(xiàn)有基礎(chǔ)條件項(xiàng)目團(tuán)隊(duì)由浙江愛達(dá)公司、浙江工業(yè)大學(xué)、浙江大學(xué)醫(yī)學(xué)院附屬第一醫(yī)院聯(lián)合組成?；谝陨洗嬖诘膯栴}，腦卒中智能診療平臺(tái)研發(fā)已經(jīng)迫在眉睫。以往的醫(yī)療系統(tǒng)，存在著幾大問題：一、只是對腦卒中病人數(shù)據(jù)單純的記錄，無法將這些記錄的數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)化為有用的信息，為醫(yī)院治療腦卒中病人提供必要的數(shù)據(jù)基礎(chǔ)。腦卒中發(fā)病急，病死率高，是世界上最重要的致死性疾病之一。據(jù)世界衛(wèi)生組織（WHO）公布的數(shù)據(jù)，全世界每年有1600萬人死于心腦血管疾病，%。醫(yī)院對于數(shù)據(jù)的處理，僅限于錄入、修改、刪除、統(tǒng)計(jì)和查詢等數(shù)據(jù)庫的低層次應(yīng)用，缺乏對數(shù)據(jù)的集成和分析，更談不上在這大量的數(shù)據(jù)資源中挖掘深層次的、隱含的、有價(jià)值的知識(shí)；二、各大醫(yī)院使用各自的醫(yī)療系統(tǒng)，同樣的病人數(shù)據(jù)采用不同的記錄規(guī)則，導(dǎo)致了腦卒中病人信息無法集成，例如浙一醫(yī)院和它的各個(gè)附屬醫(yī)院，因?yàn)槭褂玫碾娮硬v系統(tǒng)的差異，各個(gè)附屬醫(yī)院的腦卒中病人數(shù)據(jù)無法被浙一醫(yī)院使用，大量的病人數(shù)據(jù)只是成了擺設(shè)，出現(xiàn)了“數(shù)據(jù)豐富，無法統(tǒng)一”的現(xiàn)象。首先，診療平臺(tái)運(yùn)用人工智能領(lǐng)域的知識(shí)，將案例推理、數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)等應(yīng)用到腦卒中診療中，設(shè)計(jì)腦卒中臨床路徑，協(xié)助醫(yī)生治療，提高診斷的效率和準(zhǔn)確度。在醫(yī)療信息系統(tǒng)的理論和應(yīng)用研究上已有一定積累。浙江工業(yè)大學(xué)在數(shù)據(jù)庫技術(shù)、數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)、信息安全技術(shù)、圖論與Petri網(wǎng)技術(shù)等領(lǐng)域發(fā)表論文100余篇，其中SCI收錄28篇，EI收錄50余篇。開展重癥監(jiān)護(hù)、顱腦創(chuàng)傷、腦血管疾病、小兒神經(jīng)外科、腦腫瘤及脊髓脊柱等神經(jīng)外科疾病的診治，并積極籌建功能神經(jīng)外科與伽瑪?shù)吨行?。他主要從事信息系統(tǒng)和控制工程的研究。項(xiàng)目主要成員：潘劍威，男，浙江大學(xué)醫(yī)學(xué)院附屬第一醫(yī)院神經(jīng)外科副主任醫(yī)師，從事神經(jīng)外科工作10年，主攻腦血管外科，擅長腦動(dòng)脈瘤、動(dòng)靜脈畸形、腦動(dòng)脈狹窄等腦血管疾病的介入手術(shù)治療。1998年赴新加坡南洋理工大學(xué)電氣工程學(xué)院，2000年獲碩士學(xué)位。2009年至2011年, 新加坡南洋理工大學(xué)電氣工程學(xué)院衛(wèi)星研發(fā)中心擔(dān)任研究員(research associate) 。因此，需要對這些數(shù)據(jù)進(jìn)行整合，以Hadoop的分布式數(shù)據(jù)倉庫Hive為技術(shù)平臺(tái)建立一個(gè)完整的醫(yī)療數(shù)據(jù)倉庫，以備數(shù)據(jù)挖掘之需。2） 數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換由于各家醫(yī)院的電子病歷系統(tǒng)建立方式不同，所以其數(shù)據(jù)存儲(chǔ)的模式也有差距，這就導(dǎo)致了格式上的差異。本研究需要對這些數(shù)據(jù)進(jìn)行格式的轉(zhuǎn)換和統(tǒng)一。然后對這些數(shù)據(jù)進(jìn)行重組，再建立一個(gè)新的Hive數(shù)據(jù)庫，保存重組信息。尋求對腦卒中作早期分類診斷的正確適用方法，一直成為醫(yī)學(xué)研究中的重要課題。因此，本研究將會(huì)利用關(guān)聯(lián)規(guī)則算法Apriori對腦卒中病歷數(shù)據(jù)中各種癥狀和治療手段以及用藥之間的分析，導(dǎo)出一系列的關(guān)聯(lián)規(guī)則作為醫(yī)生制定治療方案以及用藥的參考標(biāo)準(zhǔn)。這樣可以大大縮短算法執(zhí)行的時(shí)間。圖33是客戶端和服務(wù)端的分層架構(gòu)示意圖：圖33 框架圖（2）系統(tǒng)主要功能l 針對腦卒中病人數(shù)據(jù)的查看頁面（包括病案首頁、病程記錄、檢查檢驗(yàn)結(jié)果、醫(yī)囑、手術(shù)記錄、護(hù)理記錄等等），其中既有結(jié)構(gòu)化信息，也有非結(jié)構(gòu)化的自由文本，還有圖形圖像信息。l 系統(tǒng)常規(guī)功能，包括公告維護(hù)，用戶信息維護(hù)等功能；l 隨訪功能（3）腦卒中醫(yī)療數(shù)據(jù)倉庫與腦卒中單病種電子病歷的交互腦卒中單病種電子病歷可以從醫(yī)療數(shù)據(jù)倉庫中查詢提取病人的各種醫(yī)療數(shù)據(jù)，或者編輯這些病人數(shù)據(jù)并傳回。在腦卒中發(fā)病時(shí)，常會(huì)并發(fā)身體其他臟器的疾病，常見的有急性消化道出血、鬧心綜合癥、肺部感染和急性肺水腫、褥瘡、中樞性呼吸性呃逆等。柔性臨床路徑系統(tǒng)是真正的學(xué)習(xí)型路徑，我們采用有向圖的思想控制病種的診療過程，如圖34。醫(yī)生可以根據(jù)自己的行醫(yī)經(jīng)驗(yàn)通過有向孤上的判別條件手動(dòng)選擇下一步的診療節(jié)點(diǎn)，也可以利用柔性臨床路徑數(shù)據(jù)分析功能，根據(jù)病人現(xiàn)在的診療狀況自行選擇最佳的下一步診療節(jié)點(diǎn)，如果現(xiàn)在的病人狀況不符合所有下一個(gè)節(jié)點(diǎn)的判別條件時(shí)就變異終止路徑。它在單病種電子病歷中被觸發(fā)啟動(dòng)，讀取腦卒中病人診斷信息，然后醫(yī)生手動(dòng)選擇路徑或自動(dòng)進(jìn)入推薦路徑進(jìn)行治療。（2） 數(shù)據(jù)倉庫的構(gòu)建，將分散在浙一醫(yī)院及其附屬醫(yī)院的腦卒中電子病歷數(shù)據(jù)抽取出來，進(jìn)行相應(yīng)的清理和轉(zhuǎn)換，存入基于Hive的醫(yī)療數(shù)據(jù)倉庫。實(shí)現(xiàn)XML描述病歷內(nèi)容，定義病歷內(nèi)容的結(jié)構(gòu)(DTD)。（2）在數(shù)據(jù)存儲(chǔ)方面，本研究采用了Hadoop的分布式文件系統(tǒng)技術(shù)，將數(shù)據(jù)存儲(chǔ)在集群中的各個(gè)DataNode中，并由NameNode對這些數(shù)據(jù)進(jìn)行統(tǒng)一的管理。（4）率先應(yīng)用智能化模擬到腦卒中電子病
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