大数据视域下的医疗设备信息管理平台研究

陈金娥

（安徽医学高等专科学校，安徽合肥 230601）

0 引言

当前，病患就诊的过程一般需要到医院进行指定的检查，检查需要填写相关医疗信息以及缴纳费用。同时，不同医院之间的数据信息交流难以实现，时常需要等待将近一周以上才能拿到检查结果，增加患者的治疗时间和经济成本，也对医疗资源造成了浪费[1]。考虑到医疗设备是医疗过程中的重要组成部分，而数据信息的共享和交流在当前医疗行业中是一项重要的任务。大数据技术的引入可以优化医疗设备信息管理，促进医疗机构之间的协作和信息共享，从而解决病患就诊过程中存在的一系列问题[2]。

首先，大数据技术可以增强医疗设备信息管理的效率。现在医疗机构的医疗设备数量庞大，而且不同机构所使用的设备型号和厂家也不尽相同，导致医疗设备信息管理成为一项非常繁琐的任务[3]。大数据技术可以将各自的数据信息集中到云端，通过标准化数据格式、数据分类等技术，在系统内对所有数据进行归类和整理，从而减少人工管理数据时的繁琐工作。其次，基于大数据的医疗设备信息管理平台可以优化医疗资源的使用，提升医疗效率。在医疗过程中，医生需要不断地根据患者情况进行检测和诊断，检测结果存储在多个医疗设备中，这些设备数据之间缺乏统一的管理[4]。通过大数据技术的引入，可以集中搜集和管理医疗设备数据，优化资源的使用，避免多次检测同样病症减少医疗过程中的经济和资源成本，提高医疗效率。最后，大数据技术可以优化医疗过程的效果。

在现代医疗系统中，人工智能可以开展很多体现智能化思想的工作，其中自动问诊是其中一项。通过自动问诊，患者可以通过人工智能与医疗系统进行交互，提供详细的症状和医疗设备检测结果等信息，系统可以依据这些信息提供先进的医疗解决方案，解决病患在不同医院反复检查的问题。例如，有些机器学习算法可在几千亿种可能的病例中，选择最匹配患者提供的症状信息和医疗设备检测结果，进行特定病症的自动辨识和建议。

1 基于大数据的医疗设备信息管理平台架构

搭建一款医疗设备信息管理平台（图1），可以将不同医院中的所有医疗设备纳入其中，实现患者的所有医疗设备的检测结果都可以上传到云端这一功能，随后利用大数据技术，基于人工智能自动问诊技术，提升医疗资源的利用效率，加快病患诊疗和康复的速度，使得治疗更加智能、精准。

图1 医疗设备信息管理平台架构

该平台具备数据采集和处理、数据存储、数据分析和服务接口等模块。为保障患者信息的保密性和私密性，平台配置了安全认证和权限控制模块，确保只有经过授权的医生和员工可以查看和操作相关数据。其系统架构如下：

（1）数据来源模块。数据来源模块负责从不同医院中采集医疗设备的检测数据。例如，从某医院的心电图设备中实时采集患者的心电图数据。该模块可以使用各个医院设备的API，将数据获取到本地存储。

（2）数据处理模块。数据处理模块可以对上传到平台云端的数据进行预处理和清洗。与不同医院的设备相关的数据可能具有不同的格式和标准，因此需要进行数据格式转换和数据规范化。例如，对于来自不同设备的心电图数据，需要提供一种统一的格式，将信号时间，振幅，采样率等处理为标准数据。此外，还需要进行数据清理，以保证数据的质量。

（3）数据存储模块。平台使用可扩展的数据存储方案，以适应不断增长的数据量。选择采用Hadoop/HBase 实现数据存储，该模块通过数据整合、编码和索引存储数据，同时应用一些数据增强技术，如降噪、滤波和压缩等。

（4）数据分析和诊断模块。该模块需要应用人工智能和大数据分析技术，对数据进行分析，并为医生提供详细的诊断报告和治疗建议。例如，考虑基于时间序列的数据分析，从而更好地预测患者状态。此外，还可以考虑使用深度学习算法，对不同症状和不同类型的设备数据进行分类和识别。

（5）安全认证和权限控制模块。该模块负责对访问平台相关数据的用户进行身份认证和授权操作。平台可以采用多种数据加密、数据备份和数据安全策略，对患者信息的保密性和私密性进行保护。此外，平台需要对数据处理流程中涉及到的人员进行基本的IT 安全培训，建立相应的安全策略和管理制度。

（6）服务接口模块。该模块提供API 接口，供医生、患者和其他系统访问平台数据。平台可以根据实际需要提供不同类型的服务，如智能诊断服务、健康跟踪服务、药物推荐服务等。

该平台可以实现不同医院之间的数据交流，不同设备和不同数据标准之间的互操作性，以及诊断和治疗结果的自动化输出，从而提高医疗效率，最终实现患者的康复。

2 边缘云计算和中心云架构的选择

在不同的医院中，由于数据管理系统的差异，导致医疗设备的信息难以传输和交换，造成了信息孤岛。考虑到数据交换和共享的需求，可以使用云计算技术，将不同医院的医疗设备数据上传到云端，并通过相应的技术手段实现数据的管理，还可以实时对采集到的医疗设备数据进行处理和分析，为医生提供更准确、更全面的辅助诊断信息，使诊断效率得以提高。

而中心云架构和边缘云架构是两种不同的云计算架构，分别适用于不同的场景和应用。在构建基于大数据的医疗设备信息管理平台时，应该根据平台的功能和特点选择合适的云计算架构。

2.1 中心云架构

中心云架构是最常见的云计算架构，它将所有的信息处理、存储、管理都集中在云端。在医疗设备信息管理平台中，中心云架构可以采用数据采集和上传、数据存储、数据处理和分析等模块，将所有的医疗设备信息、病患信息集中存储在云端。医院可以通过互联网访问这些信息，进行诊断和治疗，从而实现不同医院之间信息共享的目标。但是，中心云架构也存在一些缺点。首先，中心云架构的集中式结构可能会导致信息处理速度较慢，数据传输时需要消耗大量的带宽和网络资源，并可能出现数据传输错误或数据丢失。其次，数据的集中存储可能受到网络攻击或数据泄漏等威胁，这对于医疗信息的安全和隐私保护是一个很大的挑战。

2.2 边缘云架构

边缘云架构是一种比较新的云计算架构。它将一部分处理和存储任务从云端移动到设备边缘。边缘云架构的主要目的是增加网络带宽的利用效率和降低数据处理延迟，同时也可以提高数据的隐私保护和安全性。在医疗设备信息管理平台中，边缘云架构可以使用一些智能设备，如智能手机、智能手表、心电图仪、血糖仪等，将医疗设备数据先进行本地处理，再将有价值的数据上传到云端进行分析。通过这种方式可以有效地减少网络带宽的消耗，同时也可以降低数据处理延迟，使平台的运行更加高效。不过，边缘云架构也有一些不足之处。首先，因为所有设备都是分布在不同的位置，这可能会给设备的管理和维护带来困难。同时，移动设备的存储和处理能力受到限制，可能无法进行庞大的数据处理和分析，而这些任务可能需要一些更为强大的服务器或云端处理。

选择中心云架构或者边缘云架构应该根据具体的应用场景进行选择。对于医疗设备信息管理平台来说，中心云架构可以更好的满足不同医院之间信息共享的需求，但是隐私保护和安全方面的要求则需要做出更多的努力。而采用边缘云架构可以更好的减少带宽消耗和提高数据处理效率，但是设备管理和维护可能更具有挑战性，同时处理数据的能力也可能受到限制。

3 数据分析和诊断模块的两条实现路径

为了实现医疗设备信息管理平台的自动问诊功能，提供了知识库和数据驱动两条实现路径，其各具特色。

3.1 知识库

知识库的实现，需要收集专家的疾病诊断经验和知识，并将其存储在知识库中，最终形成一个具有良好查询和检索性的知识库。当用户输入症状和检测指标后，医疗设备信息管理平台将通过内置的规则和算法实时查询知识库，以查询到与症状和检测指标相匹配的疾病信息，从而可快速提供答案。其具体实现时，需要考虑以下3 个问题：①知识库的构建：需要招募专业医师，收集其经验和知识点，通过专家系统来整理分类和存储，形成扁平化结构的知识库；②疾病诊断的策略：简化疾病诊断策略，减少复杂的预测算法。可引入启发式规则和文本匹配算法，实现症状和疾病、检查结果和可能的疾病之间的对应关系；③知识库和算法的更新：疾病信息会随着时间推移而变化，以及新疾病的出现，因此需要进行知识库和算法的持续更新和维护。

3.2 数据驱动

对于数据驱动的实现，需要进行大量的数据准备，包括医院的实际医疗数据（包括病历、体检、检测等）。利用深度学习技术，可实现自动地从数据集中提取特征，并实现对于疾病的诊断。在具体实现方面，需要考虑以下3 个问题：①数据预处理：需要对数据进行清洗、去重、格式化等处理，确保数据质量的高度一致性；②特征提取和学习：基于深度学习算法，并利用数据集对于神经网络进行训练，最终实现特征提取和疾病分析的功能；③模型优化和更新：持续监控模型的表现，对算法和模型的参数进行更新和优化，确保模型及时适应病种和病况的变化。

在实际场景设计中，需要结合具体医院的数据、技术和资源水平等进行综合考虑，选择适合的方案。知识库对于常见疾病的症状诊断较为适用，并在实际应用中体现了优良的表现，但无法处理未知病种；数据驱动则能够发掘更深层的数据信息，并可以支持未知病种和病情的分析和诊断。因此，需要根据不同医院的情况，结合自身实际需求，选择最为适宜的方案。

4 结束语

搭建了一款医疗设备信息管理平台，完成其系统架构。考虑到不同医院医疗设备的情况与实际需求不同，针对不同的应用场景，提供了中心云架构和边缘云架构两种云计算架构，其中中心云架构可以更好的满足不同医院之间信息共享的需求，边缘云架构可以更好的减少带宽消耗和提高数据处理效率。最后为了实现平台的自动问诊功能，提供了知识库和数据驱动两种实现路径，其中知识库对于常见疾病的症状诊断较为适用，数据驱动则能够发掘更深层的数据信息，并可以支持未知病种和病情的分析和诊断。该平台可以大大提升医疗资源的利用效率，加快病患诊疗和康复的速度，使得治疗更加智能、精准和科技。