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[LIS] 大数据时代到来,检验科路在何方

什么是大数据时代呢?简单的说来大数据就是将海量的数据按照一定的方法进行整合分析,从而得出科学运营的方法,它最大的意义就是能从海量的信息中获取最有价值的信息。我们所处的大数据时代主要有4v特征:数据规模大(Volume);数据类型多样(Variety);数据价值高(value);数据运行快(volucity)。
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2017-6-9 10:17

一、检验科的大数据时代已经到来
首先,现在的检验科所需要处理的数据量是十分庞大的,首先单单就是一个病人如果需要住院那么关于其本人就会产生大量的检验信息与其他医治方面的信息,根据统计如果一家医院有2000张床位,那么其一年下来所产生的检验信息大概会有3000万条。第二检验科检验信息数据类型多种多样,所以在进行日常分析检验医学数据,往往会出现数据难以统计,分析毫无头绪的尴尬局面。第三,检验科的检验结果信息意义重大,因为它是临床医生对病人做出正确诊断的重要辅助手段,对于骨髓细胞学、病理学及微生物学等具有诊断意义的结果价值之高不言而喻。第四,检验医学数据处理速度快,现在许多仪器放入标本后经过一系列的操作几分钟检验结果就会呈现。但是一些数据则是需要连续不断的持续输出比如说质谱图。

医疗大数据

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2017-6-9 10:18

二、大数据时代下,检验科痛点何在
检验科虽然为临床提供了大量的有效数据以用来辅助临床决断。但是由于数据的繁多庞杂有效的信息并没有被完全利用,如何有效的汇总整理数据并进一步对具有潜在价值的数据进行进一步挖掘,使数据的隐藏价值得到进一步的发挥,成为了检验科现在首先要解决的一个问题。不但如此在海量的医疗数据中,还存在着一些毫无规律与科学依据的数据,要有效的将这类数据进行删选也是一个难点。往常统计数据的方法已经不再适用,如何突破这一现状,有效的进行处理分析数据,提升检验科的工作效率,就要将解决这一现状提到日程上来。

医疗大数据

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2017-6-9 10:18

三、LIS在检验科数据管理工作中的应用
随着LIS多年不断的发展创新,充分实现了对于海量检验数据的挖掘与提炼,从而为医生、病人、检验技师提供有用的参考信息,根据这些分析可以有效发现与疾病所相关的因素:譬如饮食结构、地区分布、男女特征和年龄段分析。金风LIS的数据挖掘分析功能,有效的解决了检验科甚至医院的以下问题。
(1)在疾病诊断方面的应用:病人来医院看病就是为了使自己的病情诊断从而进一步治疗康复,临床中一些疾病错综复杂,对于数据进行挖掘分析能有效解决这些问题。其将粗糙集理论、人工神经网络、模糊逻辑分析在疾病诊断方面的作用与数字化医疗紧密结合开发出了疾病诊断辅助系统。对于各种海量数据进行存储并与检验结果进行一一对应,从而帮助医生对于临床的诊断。
 (2)在病情分析方面的应用:LIS数据库中随着使用的进行会储存海量的病人信息与检验结果,包括年龄、性别、诊断、职业、类别等,对数据库中的信息进行关联分析可以有效的发现一些潜在的关系,通过分析某种疾病的常见因素可以通知患者如何预防疾病。举个例子利用人工神经网络对于肠胃肿瘤标志物进行挖掘,通过多项的检验数据报告进行分析汇总,可以得出对于治疗肠胃癌的指导意见。
(3)在检验项目中的应用:如DNA序列分析可用非线性相关统计法—AMI(average mutual information)。另外对DNA序列间相似搜索与比较(对分别来自带病和健康组织的基因序列,进行比较以识别两类基因间的差异),可以通过对比分析得出致病的基因因素。对于医学研究的发展具有重要的意义。
(4)在审核检验结果中的应用:对于之前病人的检验结果,检验结果差值、比值等大量数据,系统会录入数据库中进行保存。当病人再次进行检验的时候,在进行检验结果审核之前系统会自动与这些历史数据进行对比审核,从而判断检验结果是否正确是否可以上机发布,不但大大的减少了人工的工作量而且使得检验结果的准确性大大的提升。

检验科工作

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2017-6-9 10:18

四、分析汇总
检验医学处理的数据是非常丰富的,但是由于不够重视等等原因,我国现有大部分医疗机构并没有对这些珍贵的数据进行规范的挖掘与总结。人体成分复杂检验科室工作繁忙易出误差,使得检验对于疾病诊断的表现意义不如影像那么直观,从而导致临床与病人不能够很好的认同工作。但是使用金风LIS数据挖掘功能不但可以根据医生、病人、检验技师提供可疑病情诊断参考,也可以给医疗杂志、国民健康提供经过挖掘分析的生活指标指导。在信息化高速发展的今天,将临床信息、检验信息和患者信息联系起来,有效的进行统计分析,提炼成为有临床价值的重要信息,才能使检验的价值得到真正的体现。

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谢谢以后小风每天都会社区里面分享一些小行情的

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学习了,谢谢楼主
医疗IT界民工,12年经验。
HRP\HIS(含CIS)\LIS\PEIS\PACS\CP\PASS\BIS

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一起学习啊哈哈

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