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侯雪桥:甲骨文医疗大数据与病例探索分析

为了推进数据整合和信息共享、发展以数据为基础的医疗健康服务体系,11月28日至29日,“2015中国医疗健康大数据峰会”在北京召开,此次会议围绕“开放、变革、发展”的主题,邀请主管部门、科研机构、医疗机构、优秀企业、市场研究机构等领导与专家、高层及800余位行业精英参与,深入探讨科学推进医疗健康大数据的应用和价值挖掘、推动医疗健康大数据依法有序开放、医疗健康大数据互联互通、数据标准与安全等医疗健康大数据相关热点议题,为我国医疗健康的数据的发展提供前瞻的思想与观点,为研究制定促进健康医疗大数据应用的政策和战略献计献策。

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在28日下午举办的医疗健康大数据应用与创新论坛上,甲骨文大中华区医疗卫生行业总监侯雪桥作了题为《甲骨文医疗大数据与病例探索分析》的精彩演讲,以下为演讲实录:

我题目是大数据的自由探索与自助分析。

从甲骨文的角度讲,我们希望致力于数据整合和数据分析,帮助医疗产业优化效率,提高它的临床科研和改进。我们如何用大数据的技术帮助临床科研人员,帮助我们临床医生做基于循证医学的决策支持,帮助科研人员。

我们真正做医疗大数据实践的时候碰到一个问题,今天临床的,无论是科研人员,还是管理者,我们谈到的病例,谈到的诊断、手术、癌症、指征,医疗大数据的挑战,鸡同鸭讲。IT人员不可能听懂专业临床科研人员和临床管理人员,谈到一些CMI等,临床医学的循证标准是怎么产生的。

我个人感觉,大数据和真正医疗的数据应用场合结合,最大的问题是我们没有办法去找一个全才,又懂IT,又懂医疗或临床。我们解决大数据技术和医疗领域脱节的问题,我们让医疗人员自己对大数据进行自由探索的分析。什么叫医疗人员自我完成数据的价值发现,IT人员把所有数据整理好,我们花尽心思设计非常巧妙的工具,让医护人员和医疗专业人员自己去探索他想要查询什么样的病例,我找到什么样的癌症患者,判断什么样的指征,分析什么样的东西,增加条件,减少条件,我把数据给你整理好,你可以非常好地探索。你想做预测,还是分步分析,你拖拽。我把统计工具给你,你自己来。

这是我在北京数据中心做好的临床仓库的演示系统,来自一万名的患者的住院数据。住院的信息比较复杂,有很多数据。今天我是临床科研人员,我想找到我过去一年间收治的所有癌症患者,他都有什么样的病理诊断。我们提交的是说,我们想找到泌尿外科专业,找到诊断,主要是肿瘤诊断的癌症患者,膀胱恶性肿瘤等五个恶性肿瘤的患者。我们可以看到数据中心的平台立刻返回,他们平均住院天数15.58天。200多个患者有哪些是淋巴细胞真比比普通患者高的,检验报告里检验项的淋巴细胞占比,我们提交了以后,就可以从252个患者筛选到一些住院患者。所有的查询、点选都是医生自助的。IT把这个维度放在里面,无论是责备条件,还是减少条件,都是医生在不断地探索过程中自己突发想到的,我想增加一个条件、增加一个种类,或减少一个条件,减少一个种类。

我分析这252个患者他们的病例诊断在哪分布,就可以拖拽出饼图。可以配置一个饼图,让饼图的颜色是代表维度,代表病理诊断。在度量上,面积大小是患者的数量。通过这样简单的配置,可以去产生医生,或临床科研人员自己分析的主题,或一个目标。针对刚才筛选252个患者264次住院的分析,可以点选一下。

我想分析一下这些病理诊断和相互之间做了什么样的手术,这些手术的费用可以用平均住院天数来代替,有什么样的关系。这是双轴的曲线柱状图,可以在系统里拖拽出,这里面蓝色的是手术名称和手术例数。黄色的是这21例患者平均住院天数21天,是代表这样的含义。

我们对比分析这些手术、住院天数和病理诊断有什么样的关系。在大数据平台里,可以拖拽出容器的概念,可以把不同的数值放在一起分析把刚才定义的病理诊断,自定义的手术住院天数分析放在一起。我可以点选其他的病理诊断,也可以也变化。我把图表进行截屏,做进一步研究的时候,一开始提的病理诊断比较少,再增加几个,所谓自由探索,回到所选的维度,随机选了两个病理诊断,就变成三个值对应的患者数。拖拽出的手术和图表就发生变化,就是我们说的自由的探索,我想找什么样的患者就找什么样的患者,我想拖拽什么样的患者,怎么对照,怎么分析和筛选条件,就是所谓大数据的分享,IT人员可以不用干预。

给到医院管理者一个新的思路,通过拖拽的方式拖拽出这样的图表。球的大小代表患者数量,不同的颜色代表不同的分析。哪些是手术时间不长,很快就做的,但是术后康复的时间到出院时间很长,可以由针对性地,针对不同的科室进行不同的分析。以前我们让这些数据做成图表、做成表格,我们理解不是这样的。今天有大数据技术,只要我们准备好这样数据,所有的都会交给业务人员,交给管理者,自己亲力亲为地做探索。

现在电脑上有一个活的系统,比如说点选一些男女的相应患者,看看他们的诊断、手术、药品,包括疗效指标,具体我就不操作了。

谈到这么多,可以让医生,或者管理者拖拽和点选,可以达到自己大数据的价值发现。真正的挑战是如何保障这些业务人员对大数据的分析,实时体验。我找泌尿外科专业,所有的点选下去20分钟才出来。交互式实时分析数据量非常大,我刚才操作的一万多个数据仓库,是TB级的数据仓库。怎么包括数据分析,这是甲骨文真正的技术优势。

真正的核心是数据仓库,将医院的电子病例,将相关的移动数据构建成仓库,刚才的拖拽和点选是在这个平台上去操作的。同时还可以支持传统的分析,包括医院进行分析、多维分析,然后报表。所有的甲骨文的一系列的产品,包括甲骨文的一体机,这是突破性的一体机。

今天来的IT人员比较多,我多介绍一下一体机。甲骨文的一体机并不是说我简单一个X86服务器,把数据库装上去了,软硬件打包卖,是完全不一样的架构。从传统数据库、服务器,我们要考虑数据库的环境,也数据库的查询。甲骨文不是这么回事,所有的查询都是扔掉了集成的存储板卡,每一个板卡上有一个小CPU、小内存、两块硬盘,非常多的小板卡组成一个大的集群,叫智能存储集群,它和服务器是通过交换机存储的。最大的特点,简单的查询扔过来以后直接扔到板卡上,有无数个节点一块算。数据库服务器只是做一个合并,然后再产生。它把任何一个复杂查询都分享为无数小节点,就保证了突破的性能。

突破性的设计有几个特点,数据库服务器不负责查询,是结果输出。真正的查询是高集群解决的。以前说我们买更好的机器,升更好的CPU,你的X86和你的服务器没有任何关系,集群里所有的数据会自动区分。数据库服务器存储之间的,吞吐也不再成为瓶颈,吞吐非常大。最后有一个方法,每一个板卡都会做保存。

针对医院,或针对临床的大数据,一体机的特点是既可以把核心系统放上去,同时也构建非常高性能的数据平台。因为是采用集群,云的设计,所以高性能、高可靠、易维护。每块板卡坏了,插上新的把板卡,除非把机器烧掉了,所有的数据都可以进行维护的。包括动态的资源,有多少板卡做His,可能剩下的都变成其他的。

海量的存储,可以增加内存列数据库,支持数据挖掘应用的性能。内线支持高性能数据挖掘,特别是对医疗行业,如果做基因组学的测序、噪声,包括模式识别,可以提供TB级的数据挖掘的支持。最后是包一键迁移,所有存在数据库的数据都可以进行云备份。

一些经典案例,这个采用一体机,他们的临床和组学设计的设计仓库,相应的分析解决方案,他们着重解决的是各种各样的诊疗数据,包括传统的病例数据、环境数据、其他的一些基因组学数据、环境安全数据等。

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