醫(yī)療行業(yè)大數(shù)據(jù)應(yīng)用實例-全文預(yù)覽
【正文】 如， 1971年上線使用的 Leeds腹痛診斷系統(tǒng)，其診斷的正確率高達(dá) %，而醫(yī)生的診斷正確率在 %。目前整合比較成功的案例是藥房系統(tǒng)和賬單系統(tǒng)。規(guī)則的結(jié)論作為新的事實存儲，然后用更新過的事實再與其他規(guī)則的前提匹配，直到不再有可匹配的規(guī)則 。 CDSS經(jīng)常產(chǎn)生大量的警告信息，很容易導(dǎo)致醫(yī)護人員疲勞應(yīng)付。 臨床 工作的復(fù)雜性也增加了系統(tǒng)整合的難度。 發(fā)展障礙 醫(yī)學(xué) 知識的復(fù)雜性導(dǎo)致了系統(tǒng)設(shè)計時需要考慮非常多的因素，如患者的癥狀、體征、實驗室檢查數(shù)據(jù)、家族史、基因、流行病學(xué)資料、現(xiàn)有的醫(yī)學(xué)文獻(xiàn)等等。推理時首先運用的一條規(guī)則是 RULE 092 。于是系統(tǒng)向用戶提出詢問。根節(jié)點屬于 PERSON類型的上下文。 PROMPT:用于向用戶提問一個單值或二值參數(shù)的值 。 對象 屬性 值 病人 1 性別 ((男 )) 病人 1 藥物過敏 ((青霉素 )(氣芐青霉素 )) 病原體 1 鑒別名 (鏈球菌 )(葡萄球菌 )) MYCIN采用上下文樹 (Context tree)來表示問題 ,一棵 上下文 樹構(gòu)成了對一個病人的完整描述。解釋時，系統(tǒng)顯示說明為什么需要某種信息，以及如何得到某個結(jié)論。 ? 咨詢開始時，先啟動咨詢系統(tǒng)，進入人機對話狀態(tài)。為此，首先要判斷所發(fā)現(xiàn)的細(xì)菌是否引起了疾病 。例如： MYCIN 非 基于知識庫的 CDSS 主要 是通過機器學(xué)習(xí)從已有的經(jīng)驗中自動攫取規(guī)則。 ? 人有時會犯錯誤或失誤，當(dāng)然醫(yī)生也不例外 (復(fù)雜病例和常見病例都會出錯 ),使用臨床決策支持系統(tǒng) ，可以提醒專家沒在意的或沒有發(fā)現(xiàn)到的病人信息，從而提高診斷準(zhǔn)確性 ? 對醫(yī)學(xué)院學(xué)生，成熟專業(yè) 的臨床支持 系統(tǒng)可能是他們學(xué)習(xí)專業(yè)知識和專家經(jīng)驗的方便可得的廉價的老師，同時也是他們初入醫(yī)院實習(xí)工作的非常好的助手。 ?醫(yī)療行業(yè)大數(shù)據(jù)應(yīng)用場景非常多，右圖僅以臨床操作和研發(fā)為例，展示醫(yī)療行業(yè)大數(shù)據(jù)應(yīng)用場景。 如果 將這些數(shù)據(jù)量乘以人口數(shù)量和平均壽命，僅一個社區(qū)醫(yī)院或一個 中等規(guī)模制藥企業(yè)就可以生成和累積達(dá)數(shù) 個 TB甚至 數(shù) 個 PB級 的結(jié)構(gòu)化和非 結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)。 0 15000
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