劉義， 王霄英

·影像信息學專題·

大數(shù)據(jù)概念在醫(yī)學影像中的應用探索

劉義， 王霄英

大數(shù)據(jù)(big data)概念的興起是隨著信息技術(shù)和統(tǒng)計技術(shù)的發(fā)展而來的，在商業(yè)和社會科學領(lǐng)域展現(xiàn)了一定的應用價值，在健康領(lǐng)域的應用也初步得到認可。但由于醫(yī)學影像專業(yè)的特點，大數(shù)據(jù)的應用仍處于初步探索階段。本文對大數(shù)據(jù)在醫(yī)學影像學領(lǐng)域的應用進展作一綜述。

大數(shù)據(jù)； 影像信息學； 醫(yī)學影像學

“大數(shù)據(jù)(big data)”是近十年來被信息、商業(yè)領(lǐng)域廣泛提及的一個概念，是近年來數(shù)據(jù)存儲和計算能力、統(tǒng)計分析能力顯著提高而衍生出的數(shù)據(jù)處理、獲得利益的能力。大數(shù)據(jù)概念的興起是隨著信息技術(shù)和統(tǒng)計技術(shù)的發(fā)展而來的，在商業(yè)和社會科學領(lǐng)域展現(xiàn)了一定的應用價值，在健康領(lǐng)域的應用也初步受到認可。但由于醫(yī)學影像專業(yè)的特點，大數(shù)據(jù)的應用仍處于初步探索階段。

大數(shù)據(jù)基本概念

通常認為大數(shù)據(jù)是具有以下特征的數(shù)據(jù)集：體量大(volume)、種類多(variety)、生成速度快(velocity)、有潛在挖掘價值(veracity)。處理大數(shù)據(jù)超過傳統(tǒng)數(shù)據(jù)分析技術(shù)的能力，需很強的存儲、計算能力，數(shù)據(jù)統(tǒng)計和結(jié)果呈現(xiàn)也異于傳統(tǒng)方法。實際上，現(xiàn)階段對大數(shù)據(jù)的定義尚未得到公認，這個概念有很強的商業(yè)意味，在不同的應用場景下、對不同的人有不同的含義，大數(shù)據(jù)通常被用來描述和定義信息爆炸時代產(chǎn)生的海量數(shù)據(jù)，并命名與之相關(guān)的技術(shù)發(fā)展與創(chuàng)新。在大數(shù)據(jù)理念中，數(shù)據(jù)被認為是有價值(價格)的資源，大數(shù)據(jù)的關(guān)鍵價值是新的應用，技術(shù)的關(guān)鍵要素是云技術(shù)和開源性分析工具(如人工智能、Hadoop[1]和數(shù)據(jù)挖掘工具)等。

與傳統(tǒng)科學研究的"數(shù)據(jù)"概念不同，大數(shù)據(jù)不追求精確度和因果關(guān)系，而是承認混雜性，探索相關(guān)關(guān)系，使用數(shù)據(jù)的直接目的是開發(fā)新產(chǎn)品和新服務。隨著計算效率的指數(shù)級提升、數(shù)據(jù)的數(shù)量、深度和廣度的增加、數(shù)據(jù)分析理論的進步以及現(xiàn)代社會對于個性化的追求，新的產(chǎn)業(yè)應運而生，全社會及每個人的決策等都會受到影響。無形的數(shù)據(jù)與有形的礦產(chǎn)、石油等資源一樣，在合理利用的情況下，具有成為巨大經(jīng)濟資產(chǎn)的可能，帶來全新的創(chuàng)業(yè)方向、商業(yè)模式和投資機會。

大數(shù)據(jù)在健康領(lǐng)域的應用

大數(shù)據(jù)在健康領(lǐng)域應用的第一個著名案例是2009年Google成功預測了甲型H1N1流感病毒的爆發(fā)[2]，在流感爆發(fā)前幾周，研究論文已發(fā)表在《Nature》雜志上。研究論文不僅預測了全美國范圍內(nèi)將要傳播的冬季流感，而且具體到特定的地區(qū)和州。這項研究使用的預測依據(jù)與傳統(tǒng)流行病學檢測疾病的方式完全不同，并未使用任何醫(yī)學檢測手段(如血清化驗檢查、病原學檢查等)，而是分析了大眾在網(wǎng)上搜索的詞條。Google把數(shù)千萬條美國人最頻繁檢索的詞條與近年來流感傳播時期的數(shù)據(jù)進行了對比，處理了上億個模型，挖掘出了特定檢索詞條的頻繁使用與流感之間的聯(lián)系。由于其龐大的數(shù)據(jù)資源、處理能力和統(tǒng)計技術(shù)，預測流感的結(jié)果與疾控中心數(shù)據(jù)的相關(guān)性達97%。更重要的是，與傳統(tǒng)流行病學數(shù)據(jù)的發(fā)布不同，這篇文章是在流感爆發(fā)前預測了疫情的發(fā)生，而傳統(tǒng)的疾控數(shù)據(jù)是在疫情爆發(fā)之后一兩周才能得到。由于Google保存了多年來所有的搜索記錄，而且每天都會收到來自全球超過30億條的搜索指令，正是由于龐大的數(shù)據(jù)資源以及相應的處理能力才能支撐它完成這項工作[3]。這個大數(shù)據(jù)應用的案例引起了公共衛(wèi)生專家的極大關(guān)注，此后，大數(shù)據(jù)在健康領(lǐng)域的應用逐漸增多，其優(yōu)勢逐漸被認識。

隨著醫(yī)學技術(shù)的進步，不同尺度的生物和臨床數(shù)據(jù)以前所未有的速度和規(guī)模產(chǎn)生并被收集起來，用于健康管理[4]。在微觀領(lǐng)域，新一代基因測序技術(shù)每天可以處理數(shù)十億的DNA序列數(shù)據(jù)；在宏觀領(lǐng)域，廣泛應用的電子健康病歷(electric health record，EHR)可記錄大量患者個體及人群的數(shù)據(jù)。面對迅速產(chǎn)生的海量數(shù)據(jù)，傳統(tǒng)的方法不具備處理能力，而大數(shù)據(jù)為生命科學領(lǐng)域的研究者提供了從中挖掘規(guī)律的工具[5]。以IBM Watson為代表的健康大數(shù)據(jù)分析工具已應用于藥物研發(fā)和輔助制訂臨床決策[6]。在患者就診過程中，大數(shù)據(jù)分析可以幫助臨床醫(yī)師做出治療決策[7]。在住院過程中，大數(shù)據(jù)分析工具可以實時記錄監(jiān)護患者(如新生兒)的大量生命體征數(shù)據(jù)進行分析，及時發(fā)現(xiàn)患者的異常，以便針對性地采取措施，能明顯改善患者的預后[8]。出院后，大數(shù)據(jù)管理工具可以幫助患者監(jiān)測健康狀態(tài)，將患者健康信息反饋給管理中心，對患者的服藥、就診等進行提示[9]?？傊?，在實際應用方面，大數(shù)據(jù)在健康領(lǐng)域快速滲透，在過去的幾年里有許多新的發(fā)現(xiàn)和方法獲得推廣；在學科方面，大數(shù)據(jù)對以下幾個生物醫(yī)學領(lǐng)域的發(fā)展有重要促進作用：生物信息學、臨床信息學、影像信息學和公共衛(wèi)生信息學。

大數(shù)據(jù)在醫(yī)學影像領(lǐng)域的應用探索

大數(shù)據(jù)可用于醫(yī)學影像專業(yè)問題的解決和流程優(yōu)化。醫(yī)學影像大數(shù)據(jù)主要分兩類：物理世界測量的數(shù)據(jù)(如圖像和檢查過程信息)和人類活動產(chǎn)生的影像解讀數(shù)據(jù)(如報告)。與其它領(lǐng)域的大數(shù)據(jù)比較，醫(yī)學影像大數(shù)據(jù)的特點是客觀性強、內(nèi)容復雜、體量大、獲取成本高和復用性強等。大數(shù)據(jù)分析方法的主要應用方向：1)實現(xiàn)個性化圖像解讀；2)促進研發(fā)新的成像技術(shù)；3)量化影像服務的價值；4)優(yōu)化影像工作流程。

大數(shù)據(jù)在醫(yī)學影像領(lǐng)域的最早應用是衛(wèi)生經(jīng)濟學分析。醫(yī)學影像檢查在整體醫(yī)療費用里占了很大比例[10-11]，所以從降低費用、提升價值的角度引起了廣泛的關(guān)注[12-13]，業(yè)界提出了“Value-based radiology”的概念[14]，影像的收費不應基于檢查數(shù)量，而是基于影像信息對患者診治的作用，且對患者和付費者公開透明[15]。大數(shù)據(jù)研究分析了人群中大量影像檢查的項目、費用和結(jié)果，提出影像檢查對患者整體診治結(jié)局、整體花費的影響，為影像檢查適應證的制訂提供幫助：在申請過程中，可基于數(shù)據(jù)分析提示申請者應選擇何種檢查方法及相關(guān)的費用情況[16]，對中風、腫瘤患者的合理化檢查建議已獲得較好的評價[17-18]。市場中已有不少相關(guān)產(chǎn)品，典型的如美國放射學會(ACR)發(fā)布的Appropriateness Criteria，根據(jù)大量循證醫(yī)學證據(jù)和專家意見，對影像診斷、介入治療的適應證給出了較全面的建議[19-20]。

大數(shù)據(jù)在醫(yī)學影像業(yè)務領(lǐng)域的應用也在廣泛探索中。因影像檢查已基本數(shù)字化，所以天然具有能進行大數(shù)據(jù)處理的可能。但在醫(yī)學影像大數(shù)據(jù)的探索過程中，要解決三類問題。第一，影像檢查的數(shù)據(jù)量極大，要求極高的存儲、處理和分析能力，進行大數(shù)據(jù)研究的前提是有功能足夠強大的硬件和軟件的支撐，更需要有IT和統(tǒng)計專業(yè)人士的參與[21]。第二，在數(shù)據(jù)利用過程中，簡單的數(shù)據(jù)堆積不能進行有效的處理，需要按一定邏輯，從微觀到宏觀進行數(shù)據(jù)加工后方可挖掘其內(nèi)在規(guī)律。在數(shù)據(jù)加工過程中，首先應從單個病例的影像中提取出關(guān)鍵信息(如美國國立衛(wèi)生研究院的common data element,CDE)，實現(xiàn)圖像中數(shù)據(jù)元素的標準化、結(jié)構(gòu)化[22]，其次應開展高質(zhì)量、大范圍和長期的注冊研究和臨床試驗[23]，并且將影像數(shù)據(jù)與臨床數(shù)據(jù)、實驗室檢查、病理和基因組信息等整合在一起[17]，基于特定的假設(shè)和目標[24-25]進行大數(shù)據(jù)分析，才能得到有意義的結(jié)果。第三，醫(yī)學影像研究的思路應改變，傳統(tǒng)的醫(yī)學研究是先提出研究假設(shè)(如假設(shè)某種因果關(guān)系的存在)，以臨床觀察或?qū)φ张R床試驗的形式驗證假設(shè)或拒絕假設(shè)，研究數(shù)據(jù)通常是有目的收集，數(shù)據(jù)質(zhì)量很高。但在大數(shù)據(jù)研究中，應允許數(shù)據(jù)有瑕疵，在不能確知因果關(guān)系之前，接受以相關(guān)關(guān)系來替代因果關(guān)系輔助決策，以整體數(shù)據(jù)預測個體結(jié)局[26-27]。只有逐步適應這些研究思路的改變，醫(yī)學影像研究者才能更好地利用大數(shù)據(jù)理念，并使其逐步完善。在完成實際任務的過程中，上述三類問題常常是互相疊加的，尚沒有很簡單的應對措施。所以總體上講，大數(shù)據(jù)在醫(yī)學影像業(yè)務領(lǐng)域的探索還是非常初步的，理論意義大于實際意義。

醫(yī)學影像大數(shù)據(jù)工作的困難和解決方向

雖然當今醫(yī)學影像的數(shù)據(jù)總量很大，但只有極小的一部分能被整合、理解和分析，面對海量數(shù)據(jù)研究的困難在于數(shù)據(jù)量極大、數(shù)據(jù)源過多、數(shù)據(jù)格式不統(tǒng)一以及瑕疵數(shù)據(jù)充斥數(shù)據(jù)庫。在大數(shù)據(jù)處理過程中，統(tǒng)計理論和機器學習的技術(shù)非常重要，但醫(yī)學影像專家對IT技術(shù)所知有限，而IT技術(shù)專家則不易理解醫(yī)學問題的實質(zhì)，跨學科人才稀缺。

為了克服醫(yī)學影像大數(shù)據(jù)工作的困難，應研發(fā)適應影像信息存儲、處理和挖掘的規(guī)范、技術(shù)和工具。為了更好地利用醫(yī)學影像大數(shù)據(jù)，應提高數(shù)據(jù)對使用者的透明度和方便性，提高數(shù)據(jù)使用效率和數(shù)據(jù)質(zhì)量，對影像數(shù)據(jù)進行定量化、結(jié)構(gòu)化地分析和挖掘[28-29]。具體地說，應在保障患者隱私和數(shù)據(jù)安全的基礎(chǔ)上，建立不依賴于廠家的存儲和分析平臺，使用統(tǒng)一的術(shù)語，發(fā)展定量的影像組學、影像共享、數(shù)據(jù)挖掘和人工智能工具等[30]。

為了克服醫(yī)學影像大數(shù)據(jù)工作的困難，應盡快培養(yǎng)跨學科人才，特別是領(lǐng)軍人才。大數(shù)據(jù)工作是系統(tǒng)工程，從確定任務、采集數(shù)據(jù)、計算分析到?jīng)Q策應用，是一個很長的流水線。在這個流水線上的每一個環(huán)節(jié)，都存在嚴重的人才空缺。領(lǐng)導大數(shù)據(jù)工作的醫(yī)學影像專家則應當努力成為理解、掌控整個流水線的綜合性人才，并在醫(yī)學影像工作團隊中推廣大數(shù)據(jù)的概念和方法。在商業(yè)環(huán)境中，大數(shù)據(jù)的推廣應用有一個明確的過程，包括四個階段：教育、探索、參與和執(zhí)行[31]。我們可以參考這個過程，在本部門中宣傳大數(shù)據(jù)的相關(guān)理念，與IT技術(shù)人員合作，從解決單項明確任務起始，鼓勵大數(shù)據(jù)的研究、開發(fā)和利用，進而廣泛推廣，使醫(yī)學影像學科整體借助大數(shù)據(jù)技術(shù)得到充分的發(fā)展。

總之，醫(yī)學影像大數(shù)據(jù)是資源，與實體物資(自然資源、人力資源)一樣，具有價值和價格，大數(shù)據(jù)研究和應用將帶來醫(yī)學實踐的改變。在醫(yī)學影像發(fā)展歷史上的多次技術(shù)躍進中，我們都是跟隨者。此次以提升影像價值為導向的技術(shù)革新中，中國與世界前沿的距離并不大，我們完全有創(chuàng)新甚至局部領(lǐng)先的可能性。中國醫(yī)學影像從業(yè)者應積極參與到技術(shù)革新中，有勇氣去接受挑戰(zhàn)，引領(lǐng)行業(yè)的發(fā)展。

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100034 北京，北京大學第一醫(yī)院醫(yī)學影像科

劉義(1989-)，女，河北石家莊人，博士研究生，主要從事影像診斷研究工作。

王霄英，E-mail: cjr.wangxiaoying@vip.163.com

R814.4

A

1000-0313(2016)12-1124-03

10.13609/j.cnki.1000-0313.2016.12.003

??回日期：2016-11-22)