基于医疗大数据处理的医疗云关键技术研究

伍毅强

江门市新会区中医院

基于医疗大数据处理的医疗云关键技术研究

伍毅强

江门市新会区中医院

医疗数据具有数量庞大、隐私性强、参考价值高等特征，所以在医疗事业快速发展的过程中，推动医疗数据信息化建设具有必要性，现阶段人们尝试利用云计算在速度、可靠性、扩展性、按需服务性等方面的优势，进行医疗大数据处理，在此背景下，本文针对以医疗大数据处理为基础的医疗云关键技术展开研究，为现代医疗领域进行针对医疗数据的信息化建设提供参考。

医疗大数据处理 医疗云 关键技术

1 前言

考虑到不同医院的医疗特征存在差异，而医疗数据以具体的患者为描述对象，所以在进行医疗数据信息化建设的过程中，必须保证访问模式具有可控服务、按需服务、快速弹性等特征，而以网络为渠道访问相应资源池的云计算模式，恰好具备相应的功能，而且可靠性、通用性、经济性也十分突出，所以在医疗大数据处理的过程中，应用医疗云具有可行性。

2 医疗大数据处理分析

医疗行业的特殊性决定，其在发展的过程中必然面临海量数据和非结构化数据的难题，如单个CT扫描图像、基因组序列文件、标准病理图的网络占用空间分别为150MB、750MB、5GB，预计2020年医疗数据储量将超过35ZB，达到2009年医疗数据存储总量的99倍以上，所以，近年来部分国家对医疗信息化建设进行和积极探索，使医疗大数据分析的资金供给大幅提升，推动医疗行业进入大数据处理时代。医疗数据处理经历了较漫长的发展过程，如BI概念、高级分析等均是过去较成功的技术，大数据处理在数据处理规模、实时、多样方面相比过去技术更具优势，而且商业价值更加突出，对提升医疗效率和医疗效果具有重要作用，现阶段我国在临床业务、药用研发、公众健康、运营模式、付款定价等医疗服务领域均进行了大数据处理，可见大数据处理已经成为医疗行业发展的必然选择。

3 基于医疗大数据处理的医疗云关键技术

3.1 虚拟化技术

虚拟化技术是重新配置和划分已有固定资源，使资源的利用率达到尽可能高的技术，其在运行的过程中，先要将真实存在的计算机系统虚拟成逻辑领域的计算机，然后在虚拟的环境中，结合实际需要运行计算机系统，达到计算机运行效率大幅提升的效果，可见此项技术抽象性特征显著，在医疗云中应用可以使原本复杂的资源配置程序简单化和流畅化，特别是在其虚拟特征的作用下，可以使其在运行的过程中，维护、配置的难度大幅缩减，在保证资源管理效果的同时，降低成本投入。目前，应用比较广泛的虚拟化技术有桌面虚拟化、网络虚拟化、服务器虚拟化等多种，目前在医疗云建设的过程中，主要应用服务器虚拟化和网络虚拟化技术，在提升医疗网络拓扑结构安全性的同时实现对医疗大数据资源的动态分配、对医疗大数据资源处理结果的有机整合、对医疗大数据的分配存储等。可见医疗云中虚拟化技术的应用，一方面可以使计算机服务器的计算资源管理能力提升，另一方面可以实现医疗服务各项业务的连续开展。

3.2 大数据技术

大数据即数据容量、种类、价值均十分大，而且增长变化速度也非常快的，难以用传统手段收集、存储管理和处理的信息，在目前医疗云大数据处理过程中，主要应用的大数据处理平台包括处理离线、复杂数据能力突出的Hadoop；处理离线、快速变化数据能力突出的Spark；处理在线实时数据能力突出的Storm三种。大数据技术的按照需求又可以分为以下几种：一种是数据采集技术，即获取结构特征不同的海量数据的技术，由于医疗云要求对海量医疗数据进行实时、可靠处理，所以大数据采集技术要基于分布式平台，实现对数据全映像的高速可靠抓取、解析、转换和装载，使海量数据结构一致、整体安全。一种是数据存储与管理技术，此技术要实现对物理计算机数据与虚拟化技术所产生的逻辑层面数据的存储和管理，目前通常情况下，前者要采用HDFS等分布式文件系统，后者要运用具有分布式非关系型数据管理性能的大数据建模技术，达到异构数据融合和组织的效果。一种是数据分析技术，此项技术是通过对海量数据进行分析，挖掘数据潜在价值的过程，所以此项技术的应用效果，直接关系到医疗云的实际应用水平，在此项技术应用的过程中，应认识到分析的数据是全体数据，具有显著的混杂性特征，数据之间具有相关关系，现阶段较常用的分析技术是并行处理的计算技术，如MapReduce等。除此之外，还包括大数据应用技术，即将大数据分析结果向用户呈现的技术，由于大数据规模庞大、分析结果复杂，所以现阶段用大数据可视化技术取代了原有的数据显示技术，以达到强化大数据分析结果可视化水平。

基于医疗大数据处理的医疗云，在合理的运用以上技术的情况下，可以取得较好的数据处理效果，例如，上海市在2013年通过建设“上海健康信息网云计算”项目，进行医疗数据大处理，运行一年数据清洗的数量就超过43亿条，可以实现数据I/O层5000并发和1秒内应对所有，极大的提升了医疗大数据处理的水平。

4 结论

通过上述分析可以发现，现阶段人们已经认识到医疗大数据处理在医疗卫生领域发展中的重要性，并结合医疗大数据处理的需要引入云计算技术，形成满足具有不同医疗特征的医疗机构大数据处理实际需要的医疗云，这是医疗卫生领域信息化水平提升的具体体现，应对相关的技术不断的完善。

[1]李曌勋．浅谈面向医疗大数据处理的医疗云关键技术[J]．数码世界，2016，03：56

伍毅强 (1981年生)，男，广东江门人，汉族，现职称：工程师，学历：本科，研究方向：计算机技术。