陳金娥

（安徽醫(yī)學(xué)高等專科學(xué)校，安徽合肥 230601）

0 引言

當(dāng)前，病患就診的過程一般需要到醫(yī)院進(jìn)行指定的檢查，檢查需要填寫相關(guān)醫(yī)療信息以及繳納費(fèi)用。同時，不同醫(yī)院之間的數(shù)據(jù)信息交流難以實(shí)現(xiàn)，時常需要等待將近一周以上才能拿到檢查結(jié)果，增加患者的治療時間和經(jīng)濟(jì)成本，也對醫(yī)療資源造成了浪費(fèi)[1]。考慮到醫(yī)療設(shè)備是醫(yī)療過程中的重要組成部分，而數(shù)據(jù)信息的共享和交流在當(dāng)前醫(yī)療行業(yè)中是一項(xiàng)重要的任務(wù)。大數(shù)據(jù)技術(shù)的引入可以優(yōu)化醫(yī)療設(shè)備信息管理，促進(jìn)醫(yī)療機(jī)構(gòu)之間的協(xié)作和信息共享，從而解決病患就診過程中存在的一系列問題[2]。

首先，大數(shù)據(jù)技術(shù)可以增強(qiáng)醫(yī)療設(shè)備信息管理的效率。現(xiàn)在醫(yī)療機(jī)構(gòu)的醫(yī)療設(shè)備數(shù)量龐大，而且不同機(jī)構(gòu)所使用的設(shè)備型號和廠家也不盡相同，導(dǎo)致醫(yī)療設(shè)備信息管理成為一項(xiàng)非常繁瑣的任務(wù)[3]。大數(shù)據(jù)技術(shù)可以將各自的數(shù)據(jù)信息集中到云端，通過標(biāo)準(zhǔn)化數(shù)據(jù)格式、數(shù)據(jù)分類等技術(shù)，在系統(tǒng)內(nèi)對所有數(shù)據(jù)進(jìn)行歸類和整理，從而減少人工管理數(shù)據(jù)時的繁瑣工作。其次，基于大數(shù)據(jù)的醫(yī)療設(shè)備信息管理平臺可以優(yōu)化醫(yī)療資源的使用，提升醫(yī)療效率。在醫(yī)療過程中，醫(yī)生需要不斷地根據(jù)患者情況進(jìn)行檢測和診斷，檢測結(jié)果存儲在多個醫(yī)療設(shè)備中，這些設(shè)備數(shù)據(jù)之間缺乏統(tǒng)一的管理[4]。通過大數(shù)據(jù)技術(shù)的引入，可以集中搜集和管理醫(yī)療設(shè)備數(shù)據(jù)，優(yōu)化資源的使用，避免多次檢測同樣病癥減少醫(yī)療過程中的經(jīng)濟(jì)和資源成本，提高醫(yī)療效率。最后，大數(shù)據(jù)技術(shù)可以優(yōu)化醫(yī)療過程的效果。

在現(xiàn)代醫(yī)療系統(tǒng)中，人工智能可以開展很多體現(xiàn)智能化思想的工作，其中自動問診是其中一項(xiàng)。通過自動問診，患者可以通過人工智能與醫(yī)療系統(tǒng)進(jìn)行交互，提供詳細(xì)的癥狀和醫(yī)療設(shè)備檢測結(jié)果等信息，系統(tǒng)可以依據(jù)這些信息提供先進(jìn)的醫(yī)療解決方案，解決病患在不同醫(yī)院反復(fù)檢查的問題。例如，有些機(jī)器學(xué)習(xí)算法可在幾千億種可能的病例中，選擇最匹配患者提供的癥狀信息和醫(yī)療設(shè)備檢測結(jié)果，進(jìn)行特定病癥的自動辨識和建議。

1 基于大數(shù)據(jù)的醫(yī)療設(shè)備信息管理平臺架構(gòu)

搭建一款醫(yī)療設(shè)備信息管理平臺（圖1），可以將不同醫(yī)院中的所有醫(yī)療設(shè)備納入其中，實(shí)現(xiàn)患者的所有醫(yī)療設(shè)備的檢測結(jié)果都可以上傳到云端這一功能，隨后利用大數(shù)據(jù)技術(shù)，基于人工智能自動問診技術(shù)，提升醫(yī)療資源的利用效率，加快病患診療和康復(fù)的速度，使得治療更加智能、精準(zhǔn)。

圖1 醫(yī)療設(shè)備信息管理平臺架構(gòu)

該平臺具備數(shù)據(jù)采集和處理、數(shù)據(jù)存儲、數(shù)據(jù)分析和服務(wù)接口等模塊。為保障患者信息的保密性和私密性，平臺配置了安全認(rèn)證和權(quán)限控制模塊，確保只有經(jīng)過授權(quán)的醫(yī)生和員工可以查看和操作相關(guān)數(shù)據(jù)。其系統(tǒng)架構(gòu)如下：

（1）數(shù)據(jù)來源模塊。數(shù)據(jù)來源模塊負(fù)責(zé)從不同醫(yī)院中采集醫(yī)療設(shè)備的檢測數(shù)據(jù)。例如，從某醫(yī)院的心電圖設(shè)備中實(shí)時采集患者的心電圖數(shù)據(jù)。該模塊可以使用各個醫(yī)院設(shè)備的API，將數(shù)據(jù)獲取到本地存儲。

（2）數(shù)據(jù)處理模塊。數(shù)據(jù)處理模塊可以對上傳到平臺云端的數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)處理和清洗。與不同醫(yī)院的設(shè)備相關(guān)的數(shù)據(jù)可能具有不同的格式和標(biāo)準(zhǔn)，因此需要進(jìn)行數(shù)據(jù)格式轉(zhuǎn)換和數(shù)據(jù)規(guī)范化。例如，對于來自不同設(shè)備的心電圖數(shù)據(jù)，需要提供一種統(tǒng)一的格式，將信號時間，振幅，采樣率等處理為標(biāo)準(zhǔn)數(shù)據(jù)。此外，還需要進(jìn)行數(shù)據(jù)清理，以保證數(shù)據(jù)的質(zhì)量。

（3）數(shù)據(jù)存儲模塊。平臺使用可擴(kuò)展的數(shù)據(jù)存儲方案，以適應(yīng)不斷增長的數(shù)據(jù)量。選擇采用Hadoop/HBase 實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)存儲，該模塊通過數(shù)據(jù)整合、編碼和索引存儲數(shù)據(jù)，同時應(yīng)用一些數(shù)據(jù)增強(qiáng)技術(shù)，如降噪、濾波和壓縮等。

（4）數(shù)據(jù)分析和診斷模塊。該模塊需要應(yīng)用人工智能和大數(shù)據(jù)分析技術(shù)，對數(shù)據(jù)進(jìn)行分析，并為醫(yī)生提供詳細(xì)的診斷報(bào)告和治療建議。例如，考慮基于時間序列的數(shù)據(jù)分析，從而更好地預(yù)測患者狀態(tài)。此外，還可以考慮使用深度學(xué)習(xí)算法，對不同癥狀和不同類型的設(shè)備數(shù)據(jù)進(jìn)行分類和識別。

（5）安全認(rèn)證和權(quán)限控制模塊。該模塊負(fù)責(zé)對訪問平臺相關(guān)數(shù)據(jù)的用戶進(jìn)行身份認(rèn)證和授權(quán)操作。平臺可以采用多種數(shù)據(jù)加密、數(shù)據(jù)備份和數(shù)據(jù)安全策略，對患者信息的保密性和私密性進(jìn)行保護(hù)。此外，平臺需要對數(shù)據(jù)處理流程中涉及到的人員進(jìn)行基本的IT 安全培訓(xùn)，建立相應(yīng)的安全策略和管理制度。

（6）服務(wù)接口模塊。該模塊提供API 接口，供醫(yī)生、患者和其他系統(tǒng)訪問平臺數(shù)據(jù)。平臺可以根據(jù)實(shí)際需要提供不同類型的服務(wù)，如智能診斷服務(wù)、健康跟蹤服務(wù)、藥物推薦服務(wù)等。

該平臺可以實(shí)現(xiàn)不同醫(yī)院之間的數(shù)據(jù)交流，不同設(shè)備和不同數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)之間的互操作性，以及診斷和治療結(jié)果的自動化輸出，從而提高醫(yī)療效率，最終實(shí)現(xiàn)患者的康復(fù)。

2 邊緣云計(jì)算和中心云架構(gòu)的選擇

在不同的醫(yī)院中，由于數(shù)據(jù)管理系統(tǒng)的差異，導(dǎo)致醫(yī)療設(shè)備的信息難以傳輸和交換，造成了信息孤島?？紤]到數(shù)據(jù)交換和共享的需求，可以使用云計(jì)算技術(shù)，將不同醫(yī)院的醫(yī)療設(shè)備數(shù)據(jù)上傳到云端，并通過相應(yīng)的技術(shù)手段實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)的管理，還可以實(shí)時對采集到的醫(yī)療設(shè)備數(shù)據(jù)進(jìn)行處理和分析，為醫(yī)生提供更準(zhǔn)確、更全面的輔助診斷信息，使診斷效率得以提高。

而中心云架構(gòu)和邊緣云架構(gòu)是兩種不同的云計(jì)算架構(gòu)，分別適用于不同的場景和應(yīng)用。在構(gòu)建基于大數(shù)據(jù)的醫(yī)療設(shè)備信息管理平臺時，應(yīng)該根據(jù)平臺的功能和特點(diǎn)選擇合適的云計(jì)算架構(gòu)。

2.1 中心云架構(gòu)

中心云架構(gòu)是最常見的云計(jì)算架構(gòu)，它將所有的信息處理、存儲、管理都集中在云端。在醫(yī)療設(shè)備信息管理平臺中，中心云架構(gòu)可以采用數(shù)據(jù)采集和上傳、數(shù)據(jù)存儲、數(shù)據(jù)處理和分析等模塊，將所有的醫(yī)療設(shè)備信息、病患信息集中存儲在云端。醫(yī)院可以通過互聯(lián)網(wǎng)訪問這些信息，進(jìn)行診斷和治療，從而實(shí)現(xiàn)不同醫(yī)院之間信息共享的目標(biāo)。但是，中心云架構(gòu)也存在一些缺點(diǎn)。首先，中心云架構(gòu)的集中式結(jié)構(gòu)可能會導(dǎo)致信息處理速度較慢，數(shù)據(jù)傳輸時需要消耗大量的帶寬和網(wǎng)絡(luò)資源，并可能出現(xiàn)數(shù)據(jù)傳輸錯誤或數(shù)據(jù)丟失。其次，數(shù)據(jù)的集中存儲可能受到網(wǎng)絡(luò)攻擊或數(shù)據(jù)泄漏等威脅，這對于醫(yī)療信息的安全和隱私保護(hù)是一個很大的挑戰(zhàn)。

2.2 邊緣云架構(gòu)

邊緣云架構(gòu)是一種比較新的云計(jì)算架構(gòu)。它將一部分處理和存儲任務(wù)從云端移動到設(shè)備邊緣。邊緣云架構(gòu)的主要目的是增加網(wǎng)絡(luò)帶寬的利用效率和降低數(shù)據(jù)處理延遲，同時也可以提高數(shù)據(jù)的隱私保護(hù)和安全性。在醫(yī)療設(shè)備信息管理平臺中，邊緣云架構(gòu)可以使用一些智能設(shè)備，如智能手機(jī)、智能手表、心電圖儀、血糖儀等，將醫(yī)療設(shè)備數(shù)據(jù)先進(jìn)行本地處理，再將有價值的數(shù)據(jù)上傳到云端進(jìn)行分析。通過這種方式可以有效地減少網(wǎng)絡(luò)帶寬的消耗，同時也可以降低數(shù)據(jù)處理延遲，使平臺的運(yùn)行更加高效。不過，邊緣云架構(gòu)也有一些不足之處。首先，因?yàn)樗性O(shè)備都是分布在不同的位置，這可能會給設(shè)備的管理和維護(hù)帶來困難。同時，移動設(shè)備的存儲和處理能力受到限制，可能無法進(jìn)行龐大的數(shù)據(jù)處理和分析，而這些任務(wù)可能需要一些更為強(qiáng)大的服務(wù)器或云端處理。

選擇中心云架構(gòu)或者邊緣云架構(gòu)應(yīng)該根據(jù)具體的應(yīng)用場景進(jìn)行選擇。對于醫(yī)療設(shè)備信息管理平臺來說，中心云架構(gòu)可以更好的滿足不同醫(yī)院之間信息共享的需求，但是隱私保護(hù)和安全方面的要求則需要做出更多的努力。而采用邊緣云架構(gòu)可以更好的減少帶寬消耗和提高數(shù)據(jù)處理效率，但是設(shè)備管理和維護(hù)可能更具有挑戰(zhàn)性，同時處理數(shù)據(jù)的能力也可能受到限制。

3 數(shù)據(jù)分析和診斷模塊的兩條實(shí)現(xiàn)路徑

為了實(shí)現(xiàn)醫(yī)療設(shè)備信息管理平臺的自動問診功能，提供了知識庫和數(shù)據(jù)驅(qū)動兩條實(shí)現(xiàn)路徑，其各具特色。

3.1 知識庫

知識庫的實(shí)現(xiàn)，需要收集專家的疾病診斷經(jīng)驗(yàn)和知識，并將其存儲在知識庫中，最終形成一個具有良好查詢和檢索性的知識庫。當(dāng)用戶輸入癥狀和檢測指標(biāo)后，醫(yī)療設(shè)備信息管理平臺將通過內(nèi)置的規(guī)則和算法實(shí)時查詢知識庫，以查詢到與癥狀和檢測指標(biāo)相匹配的疾病信息，從而可快速提供答案。其具體實(shí)現(xiàn)時，需要考慮以下3 個問題：①知識庫的構(gòu)建：需要招募專業(yè)醫(yī)師，收集其經(jīng)驗(yàn)和知識點(diǎn)，通過專家系統(tǒng)來整理分類和存儲，形成扁平化結(jié)構(gòu)的知識庫；②疾病診斷的策略：簡化疾病診斷策略，減少復(fù)雜的預(yù)測算法?？梢雴l(fā)式規(guī)則和文本匹配算法，實(shí)現(xiàn)癥狀和疾病、檢查結(jié)果和可能的疾病之間的對應(yīng)關(guān)系；③知識庫和算法的更新：疾病信息會隨著時間推移而變化，以及新疾病的出現(xiàn)，因此需要進(jìn)行知識庫和算法的持續(xù)更新和維護(hù)。

3.2 數(shù)據(jù)驅(qū)動

對于數(shù)據(jù)驅(qū)動的實(shí)現(xiàn)，需要進(jìn)行大量的數(shù)據(jù)準(zhǔn)備，包括醫(yī)院的實(shí)際醫(yī)療數(shù)據(jù)（包括病歷、體檢、檢測等）。利用深度學(xué)習(xí)技術(shù)，可實(shí)現(xiàn)自動地從數(shù)據(jù)集中提取特征，并實(shí)現(xiàn)對于疾病的診斷。在具體實(shí)現(xiàn)方面，需要考慮以下3 個問題：①數(shù)據(jù)預(yù)處理：需要對數(shù)據(jù)進(jìn)行清洗、去重、格式化等處理，確保數(shù)據(jù)質(zhì)量的高度一致性；②特征提取和學(xué)習(xí)：基于深度學(xué)習(xí)算法，并利用數(shù)據(jù)集對于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行訓(xùn)練，最終實(shí)現(xiàn)特征提取和疾病分析的功能；③模型優(yōu)化和更新：持續(xù)監(jiān)控模型的表現(xiàn)，對算法和模型的參數(shù)進(jìn)行更新和優(yōu)化，確保模型及時適應(yīng)病種和病況的變化。

在實(shí)際場景設(shè)計(jì)中，需要結(jié)合具體醫(yī)院的數(shù)據(jù)、技術(shù)和資源水平等進(jìn)行綜合考慮，選擇適合的方案。知識庫對于常見疾病的癥狀診斷較為適用，并在實(shí)際應(yīng)用中體現(xiàn)了優(yōu)良的表現(xiàn)，但無法處理未知病種；數(shù)據(jù)驅(qū)動則能夠發(fā)掘更深層的數(shù)據(jù)信息，并可以支持未知病種和病情的分析和診斷。因此，需要根據(jù)不同醫(yī)院的情況，結(jié)合自身實(shí)際需求，選擇最為適宜的方案。

4 結(jié)束語

搭建了一款醫(yī)療設(shè)備信息管理平臺，完成其系統(tǒng)架構(gòu)?？紤]到不同醫(yī)院醫(yī)療設(shè)備的情況與實(shí)際需求不同，針對不同的應(yīng)用場景，提供了中心云架構(gòu)和邊緣云架構(gòu)兩種云計(jì)算架構(gòu)，其中中心云架構(gòu)可以更好的滿足不同醫(yī)院之間信息共享的需求，邊緣云架構(gòu)可以更好的減少帶寬消耗和提高數(shù)據(jù)處理效率。最后為了實(shí)現(xiàn)平臺的自動問診功能，提供了知識庫和數(shù)據(jù)驅(qū)動兩種實(shí)現(xiàn)路徑，其中知識庫對于常見疾病的癥狀診斷較為適用，數(shù)據(jù)驅(qū)動則能夠發(fā)掘更深層的數(shù)據(jù)信息，并可以支持未知病種和病情的分析和診斷。該平臺可以大大提升醫(yī)療資源的利用效率，加快病患診療和康復(fù)的速度，使得治療更加智能、精準(zhǔn)和科技。