- · 《临床医学研究与实践》[06/30]
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嵌入医疗业务的知识服务
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摘要:大数据时代已经来临,临床医学与健康数据(电子病历、检验检查数据、图像视频数据、医疗保险)、分子及生物信息(基因序列、DNA、蛋白质数据)、药物研发数据(临床试验、用药
大数据时代已经来临,临床医学与健康数据(电子病历、检验检查数据、图像视频数据、医疗保险)、分子及生物信息(基因序列、DNA、蛋白质数据)、药物研发数据(临床试验、用药途径、药品不良反应数据)、环境数据(重金属、空气质量)、生活习惯数据、医学科研数据、虚拟健康社区数据等在迅速积累。疾病诊断、治疗方案选取、效果评价不再仅依据专家的行医经验,更多建立在数据模型与数据分析基础上的量化指标,需要高精度分析、复杂关联深层挖掘、建立疾病早期预测模型、治疗方案风险评估,以便在恰当的时间给患者以恰当的治疗。医疗大数据的形成必将促进医疗模式颠覆式变化。 医疗数据的异构性、数据源的多样性、数据的缺失性、数据的利益相关性使医生疲于应付,难以整合、挖掘和利用数据资源。因此,需要将分散在网络、社交媒体以及各种医学、药学、生物信息数据库的异构海量数据进行抽取,经过筛选、清洗、结构化及模型化,赋予数据语义关联,帮助临床医生了解、分析临床方面的各种特殊问题,制定检查、诊断、治疗等策略,帮助医生评估诊疗效果,发挥大数据在临床诊疗中的价值。即完成数据(Data)、信息(Information)、知识(Knowledge)、决策(Decision)的转换,获得不断成长的知识体;再经过医疗专家的验证形成知识库,循环嵌入诊疗知识服务过程中用于诊疗决策,进而形成一个流动往复、不断积累的知识流转循环。 嵌入临床诊疗的知识服务贯穿临床全过程,提供各种信息组织、数据挖掘与知识发现手段,完善临床知识体系,构建医疗人员知识环境,从提出临床问题、查找临床研究证据、评价临床研究证据、合理选取研究证据到评估临床实践成果,以临床问题(诊断、检查方案、治疗方案、治疗方案对比、风险评估)为起点,利用文献检索、病例查询、信息分析和数据挖掘等技术,对所检索对象进行遴选、分类、标注、识别和计算,在显性知识的基础上挖掘隐性知识,赋予知识预测性,挑选最优研究证据,提供辅助医疗决策支持的智慧,继而验证具有临床意义的最佳证据,评估实施效果。 毋庸讳言,与临床业务相融合的嵌入式知识服务将推动医学模式再次演进,支撑精准医疗,无疑将是未来医疗领域的一场革命,也将成为数字图书馆服务的新使命。
文章来源:《临床医学研究与实践》 网址: http://www.lcyxyjysj.cn/qikandaodu/2020/1121/668.html
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