20xx年醫(yī)學(xué)專題—★-基于hadoop大數(shù)據(jù)技術(shù)的腦卒中智能診療平臺研發(fā)資料(已改無錯字)
2024-11-19 04 本頁面
【正文】 修改臨床路徑內(nèi)容，形成文檔保存。圖34有向圖臨床路徑設(shè)計模式在柔性臨床路徑的每個診療過程都包含假設(shè)干個診療行為，這些診療行為之間存在著順序、并發(fā)、選擇等不同的關(guān)系，我們對病種的業(yè)務(wù)流程進行詳盡的調(diào)研分析和優(yōu)化，設(shè)計一個工作流引擎來控制這些診療行為的觸發(fā)流轉(zhuǎn)〔如圖35〕。柔性臨床路徑依賴于單病種電子病歷。它在單病種電子病歷中被觸發(fā)啟動，讀取腦卒中病人診斷信息，然后醫(yī)生手動選擇路徑或自動進入推薦路徑進行治療。圖35基于工作流的診療行為控件 關(guān)鍵技術(shù)以上研究將涉及到以下關(guān)鍵技術(shù)：（1） 云集群的搭建。選用假設(shè)干臺效勞器，將每臺效勞器裝上Linux操作系統(tǒng)和Hadoop平臺，并進行相應(yīng)的配置，組成一個云計算效勞器集群。然后再進行Hive的安裝和部署，作為醫(yī)療數(shù)據(jù)倉庫。（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。（3） 將傳統(tǒng)的串行算法進行改良，實現(xiàn)基于Map/Reduce的分布式和并行算法，用于對海量腦卒中數(shù)據(jù)的分析。 （4） 使用最新的WCF效勞技術(shù)實現(xiàn)數(shù)據(jù)通信，解決腦卒中電子病歷中包括平安、可信賴、互操作、跨平臺通信等等需求。（5） 腦卒中病種單獨采用基于XML描述病歷結(jié)構(gòu)。實現(xiàn)XML描述病歷內(nèi)容，定義病歷內(nèi)容的結(jié)構(gòu)(DTD)。使用XML結(jié)構(gòu)使得平臺能夠集成來自各個系統(tǒng)的腦卒中病歷信息，實現(xiàn)業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)庫中病人信息到病歷結(jié)構(gòu)的轉(zhuǎn)換、從而實現(xiàn)由以類型為中心的數(shù)據(jù)庫描述到以人為中動的描述。（6） 柔性臨床路徑采用有向圖方式顯示路徑信息，與單病種電子病歷、HIS、LIS和PACS做接口，實現(xiàn)病人信息交互。 主要創(chuàng)新點該研究的主要創(chuàng)新點是：〔1〕提出基于Hadoop大數(shù)據(jù)技術(shù)的腦卒中智能診療平臺，集中腦卒中病人數(shù)據(jù)建立腦卒中區(qū)域醫(yī)療數(shù)據(jù)倉庫，并對這些病人數(shù)據(jù)進行檢測和挖掘?！?〕在數(shù)據(jù)存儲方面，本研究采用了Hadoop的分布式文件系統(tǒng)技術(shù)，將數(shù)據(jù)存儲在集群中的各個DataNode中，并由NameNode對這些數(shù)據(jù)進行統(tǒng)一的管理。在算法方面，使用了Map/Reduce的編程模型，將傳統(tǒng)的數(shù)據(jù)挖掘算法并行化，大大提高了數(shù)據(jù)處理的速度，處理大數(shù)據(jù)時，該優(yōu)點更加顯著?！?〕數(shù)據(jù)挖掘算法上的改良。為了能最大限度發(fā)揮Hadoop的分布式并行的優(yōu)勢，需要對原先的數(shù)據(jù)挖掘算法進行改良，從而實現(xiàn)對腦卒中數(shù)據(jù)的高效處理和分析，得出有價值的決策和關(guān)聯(lián)信息?！?〕率先應(yīng)用智能化模擬到腦卒中電子病歷中，智能模擬臨床醫(yī)師臨診思路，集腦卒中醫(yī)療數(shù)據(jù)倉庫應(yīng)用于腦卒中病人的治療當(dāng)中?！?〕使用基于WCF效勞的C/S電子病歷框架，在系統(tǒng)效率和功能上比起以往的醫(yī)療系統(tǒng)有質(zhì)的飛躍?！?〕有別于傳統(tǒng)的直線型臨床路徑，柔性臨床路徑以有向圖的形式控制診療過程流轉(zhuǎn)，以工作流的形式控制腦卒中診療過程中所包含的診療行為的執(zhí)行。柔性臨床路徑對腦卒中診療過程中的并發(fā)癥有很強的適應(yīng)性。與電子病歷的無縫連接，標準并簡化診療工作，而且有助于醫(yī)生不斷總結(jié)醫(yī)療經(jīng)驗、積累和驗證醫(yī)療知識，提高醫(yī)生的專業(yè)水平。（四） 工程實施目標和市場分析 主要技術(shù)指標1) 申請創(chuàng)造專利2項，軟件著作權(quán)3項；發(fā)表論文3篇以上；2) 掌握醫(yī)療信息化的相關(guān)知識，對醫(yī)療過程中產(chǎn)生的數(shù)據(jù)和信息做出全面的了解；3) 掌握Hadoop云平臺的搭建和維護，結(jié)合現(xiàn)有腦卒中病歷數(shù)據(jù)，并設(shè)計出基于Hive的腦卒中專用數(shù)據(jù)倉庫；4) 結(jié)合相關(guān)的算法和Hadoop平臺，設(shè)計分布式并行計算的醫(yī)療信息數(shù)據(jù)挖掘模式的具體實現(xiàn)方案；5) 完成腦卒中單病種電子病歷主要功能的設(shè)計與開發(fā)，并實現(xiàn)與醫(yī)療數(shù)據(jù)倉庫的交互；6) 實現(xiàn)柔性臨床系統(tǒng)與單病種電子病歷、當(dāng)前醫(yī)院HIS、LIS、RIS、PACS等第三方系統(tǒng)的無縫對接，開發(fā)完備的報表系統(tǒng)如住院費用統(tǒng)計、臨床路徑完成率統(tǒng)計、病種費用統(tǒng)計、臨床路徑變異統(tǒng)計、住院天數(shù)統(tǒng)計等等。 主要經(jīng)濟指標由于中風(fēng)病治療時間很短，要求臨床醫(yī)生、專家具有豐富的臨床經(jīng)驗，能迅速對疾病做出診斷和治療。運用人工智能領(lǐng)域的知識，將案例推理、數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)等應(yīng)用到中風(fēng)診療中，設(shè)計出腦卒中智能診療系統(tǒng)，協(xié)助醫(yī)生診斷治療，對提高診斷的效率、準確度將會有積極意義。因此，該系統(tǒng)可以在治療腦卒中上給醫(yī)生提供強大的決策支持，使病人能夠接受最適宜有效的治療，這樣不僅可以減輕病人的痛苦，也可以降低醫(yī)院的醫(yī)療本錢和支出。國內(nèi)還幾乎沒有集成腦中風(fēng)病人數(shù)據(jù)的平臺，本平臺研發(fā)成功后將以浙江大學(xué)醫(yī)學(xué)院附屬第一醫(yī)院為中心，在各個浙一醫(yī)院的附屬醫(yī)院上部署腦中風(fēng)智能診療平臺。由于浙一醫(yī)院為合作單位，將減少或者減免平臺應(yīng)用費用。目前浙一醫(yī)院已擁有1家托管醫(yī)院，3家合作醫(yī)院，89家協(xié)作醫(yī)院及網(wǎng)絡(luò)效勞單位，1家對口基層醫(yī)院，按照平均一家醫(yī)院5萬的平臺應(yīng)用費用以及每年10%的效勞費用5000元，以浙一醫(yī)院為平臺中心，兩年內(nèi)推廣到30家與浙一醫(yī)院的合作和協(xié)作醫(yī)院，診療平臺收益將近
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