건강 빅 데이터 분석 기술은 무엇입니까?

2 1 세기는 생명과학을 주도하고 과학기술이 급속히 발전하는 세기이다. 과학 기술 경쟁력은 이미 한 나라의 미래와 운명을 결정하는 중요한 요인이 되었으며, 경제 발전, 사회 진보, 국가 안보를 촉진하는 관건이다. 의학은 생명과학에서 매우 중요한 역할을 한다. 위생 과학 기술의 혁신과 진보는 의료 위생 사업의 발전을 촉진하고, 전 민족의 건강 자질을 제고하며, 우리나라의 과학 기술 경쟁력과 종합 국력을 강화할 것이다. 세계에서 가장 최근의 의학 연구 기술은 의학, 약학, 분자생물학, 수학, 계산과학, 대데이터 분석 기술을 포함한 많은 학과와 기술의 종합이다.

빅 데이터 분석 기술은 주로 최신 응용 수학, 최첨단 컴퓨팅 과학 및 정보 엔지니어링을 핵심으로 하여 데이터 마이닝, 데이터 웨어하우징, 비즈니스 인텔리전스 등의 지능형 정보 기술을 수단으로 합니다. 전통적인 의학 연구 기술을 크게 향상시킬 수 있을 뿐만 아니라 최신 분자 생명 공학의 발전에 중요한 역할을 합니다.

새로운 기술의 채택은 종종 새로운 방향을 의미한다. 렌진광선의 의학적 응용이 새로운 의학적 관점을 창조한 것처럼, CT, MRI, B 초음파, pet 등 신기술의 채택은 한 번에 의학의 발전을 촉진하고 의사의 시야를 넓혔다. 이제 영상은 이미 없어서는 안 될 부분이 되었다. 정보학의 초점은 나이, 주소, 성별, 실험실 검사, 치료, 이미지 및 기존 수단으로 관찰할 수 있는 모든 데이터와 같은 관찰 가능한 모든 지표를 통합한 다음 응용 수학과 시스템 엔지니어링을 결합하여 재분석하고 처리하는 것입니다.

소량의 사례는 종종 규칙과 지식을 밝히기에 충분하지 않으며, 수량이 충분하면 법칙이 밝혀질 수 있다. 따라서 데이터 웨어하우스에 통합할 필요가 있습니다. 규칙은 단순히 데이터 표면에 떠 있는 것이 아니기 때문에 통계 및 데이터 마이닝이 필요한 수단이 되고, 온라인 방법은 속도를 높이고, 시스템 엔지니어링을 기반으로 하는 안내 구조는 큰 데이터 분석의 품질을 안정시키는 데 도움이 됩니다.

렌진 광선이 의학에 도입되었을 때, 우리는 결코 오늘의 상황을 생각하지 않을 것이다. KDD 가 의학 분야에 도입되면서 중국은 광활하고 인구 기수가 큰 상황에서 대량의 가치 있는 의학 지식은 온라인의 전통적인 방법을 통해서만 찾을 수 있으며, 데이터 마이닝, 데이터 웨어하우징, 시스템 엔지니어링과 결합하여 새로운 지식을 발견할 가능성이 크게 높아졌다.

건강 빅 데이터 분석 기술

빅 데이터 분석 기술은 주로 다음을 포함합니다.

데이터 마이닝을 핵심으로 하는 지식 발견 기술,

데이터웨어 하우스를 핵심으로하는 데이터 통합 ​​기술,

비즈니스 인텔리전스를 핵심으로 하는 지능형 의사 결정 기술.

1. 데이터 마이닝을 핵심으로 하는 지식 발견 기술

데이터 마이닝을 핵심으로 하는 지식 발견 기술은 새로운 의학 지식을 직접 발굴하여 연구원들이 과학 연구 성과, 심지어 중대한 과학 연구 발견까지 가속화할 수 있도록 도와준다.

다양한 데이터 마이닝 기술을 이용하여 데이터 법칙을 탐구하고, 과학 연구 설계를 위한 과학적 근거를 제공하고, 과학 연구 명제의 방향을 제시하며, 과학 연구 성공률을 보장한다.

데이터 마이닝은 전통적인 분석 방법의 돌파구로, 각종 과학 연구 기술에 새로운 기술 방법을 제공하여 과학 연구 분석 주기를 크게 단축하고 의학의 잠재적 법칙을 깊이 밝혀냈다.

지식 발견 (KDD) 이라고도 하는 데이터 마이닝은 대량의 데이터에서 잠재적으로 가치 있는 지식을 추출하는 프로세스입니다. 데이터 마이닝이 탐색 한 패턴은 객관적인 존재이지만 데이터에 숨겨져 발견되지 않은 지식입니다. 예를 들어, KDD 는 질병의 고위험군, 질병과 증상 사이의 알 수 없는 관계, 실험실 지표 간의 영향 관계, 실험실 지표와 질병 사이의 잠재적 영향을 직접 탐색하여 알 수 없는 검사 항목을 예측할 수 있습니다. 관찰 가능한 지표에서 관찰 불가능한 지표를 추론하거나 간단한 관찰 지표에서 비싸거나 침입적인 지표를 추론합니다. 단순함에서 복잡함, 쉬운 것에서 어려운 것까지. 또 다른 예로, 과학 연구 설계에서 클러스터 분석과 계수 가중치 분석을 사용하면 데이터를 과학적으로 그룹화하고, 여러 계수의 다양한 가중치를 조사하고, 원인 분석이나 중첩 분석과 같은 다양한 과학 연구 설계를 파악하는 데 도움이 될 수 있습니다. KDD 는 의학적으로 널리 사용되고 있으며, 의학 연구에 전통적인 접근 방식과 비교할 수 없는 첨단 기술 수단을 제공합니다. 예를 들면 다음과 같습니다.

클러스터 분석, 연관 규칙 분석, 요소 가중치 분석, 회귀 예측 분석, 피쳐 추출 분석

둘째, 데이터웨어 하우스를 핵심으로하는 데이터 통합 ​​기술

데이터웨어 하우스 기술을 핵심으로하는 의료 데이터 통합 ​​시스템은 의료기관의 기존 비즈니스 시스템과 독립적으로 분산 비즈니스 시스템에서 발생하는 일관되지 않은 데이터를 정리, 변환 및 통합하여 포괄적이고 효율적이며 일관된 정보를 얻습니다.

데이터웨어 하우스 기술은 또한 모든 대량 기록 데이터의 온라인, 실시간 및 심층적 인 분석을 가능하게하고 쉽게 만듭니다.

축적된 기존 의학 데이터를 직접 활용하면 과학 연구 비용을 크게 절감하고 같은 과학 연구 경비로 더 많은 과학 연구 성과를 얻을 수 있다.

데이터웨어 하우스 통합 기술의 적용으로 빅 데이터 과학 연구 샘플 데이터를 쉽게 얻을 수 있습니다.

중국의 방대한 인구 기수와 한대 온대를 가로지르는 광활한 지역과 결합해 세계 최대의 건강 정보 데이터 웨어하우스를 만들 수 있으며, 그 정보의 전면은 모든 의료진의 꿈이다. (데이비드 아셀, Northern Exposure (미국 TV 드라마), 건강명언) 세계 각국과 협력할 수 있다면, 우리는 즐겁고 융합될 것이며, 이는 인간 게놈 프로젝트와 함께 유명한 쾌거가 될 것이다.

셋째, 비즈니스 인텔리전스를 핵심으로하는 지능형 의사 결정 기술

성숙한 전문 분석 시스템의 응용은 일관되고 정확한 실시간 데이터 분석을 제공하고, 모든 수준과 모든 방면의 위생 결정에 대한 믿을 만한 근거를 제공하고, 자원과 효율을 최적화하고, 경영 결정과 관리에서 경제적, 사회적 효과를 얻는다.

건강 의사 결정 분석에 비즈니스 인텔리전스 기술 (BI) 을 적용함으로써 의사 결정자는 전통적인 보고서의 속박에서 벗어나 새로운 고급 분석 수단으로 필요한 데이터를 다차원적으로 이해하고 광범위하고 심층적인 분석을 위한 새롭고 강력한 도구를 제공합니다.

누적 기여 분석, 할당 백분율 분석, 중첩 순위 분석 등과 같은 전문 분석 보고서 의사결정자들이 역사와 현재 상황에 대해 한눈에, 다양한 경영 성과에 대한 인과관계를 한눈에 파악할 수 있도록 합니다.

건강 빅 데이터 분석의 응용

건강 빅 데이터 분석 기술은 다음 네 가지 측면에서 적용되었습니다.

질병 및 건강 연구

환경 및 건강 연구

의학 생명 공학 연구

건강 매크로 의사 결정 지원

빅 데이터 분석 기술은 위에서 언급한 방면에서 특별한 역할을 할 것이다.