关于临床数据采集的方法讨论?

在面对海量的临床数据时,临床科研人员只需从中直接查找或挖掘所需信息、知识和智慧,甚至无需直接接触需研究的对象,那么作为数据的提供部门,大家对于院内数据采集有什么想法,近期比较热门的ESB及院内数据平台的搭建对数据采集有什么启发?

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2同行回答

sandcunsandcun  信息分析/架构师 , 某股份制商业银行
大概是因为有些大数据技术的使用体会,受邀答题。确实没有医疗行业经验,勉强以患者的视角来分析了,术语不专业的地方请诸位多包涵。临床数据中肯定有相当一部分的结构化数据,例如药品、血/尿检验结果等,应该是纳入传统MIS管理范畴,有成熟的技术手段,可以通过批量的数据加载方式从...显示全部

大概是因为有些大数据技术的使用体会,受邀答题。确实没有医疗行业经验,勉强以患者的视角来分析了,术语不专业的地方请诸位多包涵。

临床数据中肯定有相当一部分的结构化数据,例如药品、血/尿检验结果等,应该是纳入传统MIS管理范畴,有成熟的技术手段,可以通过批量的数据加载方式从MIS中卸载数据文件后导入大数据平台。挑战更大的应该是非结构和半结构化信息,至少有以下三类
1、病历信息
该类信息直接来源通常是纸质的病例,采集方式可以是通过文本扫描的方式转换为影像,进而通过OCR识别为文本信息。病例信息反映了患者症状和医生对病情的判断,应该是很好的标注信息,可作为机器学习的样本数据。
2、病理影像
CT/核磁/超声各种影像图片,与结构化信息关联,进行图像存储。电子成像的部分应该可以通过接口直接获取图像文件,其他成像方式(如果存在)可以考虑通过线下的方式间接采集。病理影像的分析也是目前人工智能应用非常热门的方向。
3、各种生命体征信息
这类似其他行业的传感器信息、比如智能电表、车辆上的GPS等,持续产生且累计数据量较大,通常会用于实时监控和海量数据分析。优先满足数据处理时效性,所以接入可以考虑使用以Kafka为核心的解决方案,而后再根据实时监控或批量分析的需要根据不同场景,选择不同的处理手段。这类方案的一个难点在于源头数据的获取,怎么避免对源头系统的侵入性和性能影响,在医院场景下,那就是要考虑相应的设备是否提供开放接口,向外部推送数据,或者其采用何种方式持久化数据,可以通过间接手段获取。

最后说句题外话,医院的数据处理应该有很多切入点,且不说复杂的人工智能,至少把给病人打点滴这件事解决好,不需要人工盯着点滴瓶,好累的。

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银行 · 2017-08-01
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xuanshikejixuanshikeji  硬件开发工程师 , 唐山轩氏科技有限公司
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  • 发布时间:2017-08-01
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