物联网,云计算等信息技术在医疗卫生中的应用与实践

物联网、云计算、大数据、智能化、可视化等

信息技术在医疗卫生中的应用与实践河北北方学院张晓12医疗信息化背景物联网大数据与云计算智能化可视化目录6移动互联3医疗信息化背景

目前国内大多数医院都采用了医院管理信息系统HIS,HIS的普及使用已使医院医疗实现了一定程度的信息化，但这种传统HIS也有很多不足的地方，如医疗信息需人工录入、信息点固定、组网方式固定、功能单一、各科室之间相对独立等，使HIS的作用发挥受到了制约。4医疗信息化背景

由于我国人口众多，医疗资源相对匮乏并且严重不均衡，高速的经济发展还带来了人口老龄化、慢性病增长快、亚健康比例高等诸多问题，只有利用信息化技术深度改变现有的医疗服务模式，提高医疗资源利用率，才能从根本上解决这个难题。56

当前，大部分医院非常重视信息化建设，但往往停留在业务功能实现方面，没有围绕“以病人为中心”来构建业务系统。传统的医疗信息化服务模式已经不能满足医院和患者的需求，而物联网以其终端可移动性、接入活方便、信息采集自动化等特点，在医疗机构的应用彻底打破了固定组网方式和各科室信息管理系统比较独立的局限性，能够更有效的提高医务人员的工作效率。物联网的出现71995年，比尔盖茨在其《未来之路》一书中第一次提及。2005年11月17日，在突尼斯举行的信息世界峰会上，国际电信联盟正式确定了物联网的概念：通过射频识别技术设备、红外感应器、全球定位系统GPS、激光扫描器等信息传输设备，通过一定的网络协议，把任何物品与物联网连接起来，进行信息交换和通讯，以实现智能化识别、定位、跟踪、监控和管理的一种网络。物联网InternetofThings简言之，物联网就是物物相连的互联网。●●●8物联网物联网的核心和基础仍然是互联网，是在互联网基础上的延伸和扩展。物联网的用户延伸到了任何物品与物品之间，进行信息交流和通信。9物联网10物联网的组成部分

物联网的组成部分主要有三方面：

感知层：主要作用是通过智能卡、电子标签和传感器等进行信息采集。

网络层：主要作用是通过移动网络以及有线和无线网对信息进行有效的传输。

应用层：主要作用是对信息进行有效的控制决策以及分析处理。●●●11物联网的关键技术（一）RFID传感网又称无线射频识别，可通过无线电讯号识别特定目标并读写相关数据，而无需识别系统与特定目标之间建立机械或光学接触。将热、力、光等传感器所感知的信息与网络相结合，使物联网可以通过遍布在各个角落和物体上的传感器感知整个物质世界。12物联网关键技术（二）云计算二维条码从工作架构角度分析，物联网可以认为是承载云计算的一个平台。借助云计算的支持，物联网可以更好的提升数据存储及处理能力。

是一种可读性的条码，使用黑白矩形图案表示二进制数据，被扫描后可获取其中包含的信息。二维条码的出现极大的加速了物联网的发展。13全面感知

全面感知也就是利用RFID、传感器、二维码以及未来可能的其他传感器，能够随时采集物体的动态。接入对象更为广泛，获取信息更加丰富。当前的信息化所接入的物理世界较为有限，未来的物联网接入对象包含了更丰富的物理世界，传感器、仪器仪表、摄像头和其他扫描仪也会得到更普遍的应用。物联网的基本特点●14

感知的信息是需要传递出去的，通过网络将感知的各种信息进行实时传递，现在无所不在的无线网络已经覆盖了各个地方，因此，感知信息的传递成为现实。网络可获得性更高，互联互通更为广泛。安全传递●物联网的基本特点当前的信息化建设中，虽然网络基础设施已日趋完善，但距离物联网的信息接入要求还有很长的距离。15智能处理

物联网的智能处理是利用云计算等技术及时对海量信息进行处理，真正达到了人与人的沟通和物与物的沟通。当前大部分信息处理工具还停留在提高效率的数字化阶段，能够为人类决策提供有效支持的系统还很少。未来的物联网，不仅能提高人类的工作效率，改善工作流程，并且通过云计算，数据挖掘等技术整合和深入分析收集到的海量数据，以更加系统全面的观点看待和解决问题。●物联网的基本特点1617患者身份管理

医务人员在医疗活动中对病人的身份进行核对，以保证正确的治疗用于正确的病人。RFID标签具有体积小、容量大、寿命长等特点，支持快速读写、移动识别、定位及长期跟踪管理。医院采用RFID医疗卡，病人就诊时，只需用二维条码扫描器扫描医疗卡上的标签信息，患者所有的信息在不到1s的时间内就能进入计算机中，大大节省了手录时间。18婴儿防盗系统通过在婴儿身上佩戴可发射出无线射频信号，且对人体无害的智能电子标签。婴儿电子标签定时发射具有唯一ID的信息给系统，系统据此对婴儿所在位置进行实时监控和追踪，还可对企图盗窃婴儿的行为及时报警提示。如未经授权，任何试图取下或破坏标签的行为也会触发报警。19医疗设备管理医疗设备有静态设备和移动设备两类，由于移动设备的位置不确定，有时医护人员需花大量的时间去查找其确切位置。若针对移动设备建立一个跟踪管理系统，可大大缩短设备的查找时间。而且设备上的RFID芯片可存储大量的设备信息及每次维护和巡检的相应记录，为医院的设备维修和保养管理提高了一个档次。20人员定位及监控通过RFID标签的佩戴可以有效对病患以及医务人员进行定位追踪，在人员手腕上佩戴标签后可以持续的进行监控，并且这项技术还能够同门禁控制相结合，有效保证医院的关键区域只有具有资格的人员才能够进入。

◆若病人出现了禁忌状况，标签上的禁忌呼叫按钮还可以帮助病人呼叫医护人员，并被快速定位，确保及时对患者施救。21移动医疗监护医疗监护是对人体生理和病理状态进行检测和监视，它能够实时、连续地监测患者的生命参数。目前，医院监护系统大多是使用固定的医疗监护设备，而基于物联网技术的智能化监护系统通过患者手上装有RFID的手环，能够实时传送目前的检查结果，医护人员可以随时随地在手持终端获取全面的医疗数据，随时制定治疗方案。22生命体征的采集

目前，城市很多家庭中拥有一台以上的电子诊断仪（如电子血压计、血糖仪等），但问题在于，即使病人自己测得血压和血糖数据，医生仍无法获得第一手资料。而医疗物联网可通过隐藏在仪器中的传感器将测得的数据及时通过无线方式传输至医生的电脑中。23医疗物联网实例24◆远程高血压与糖尿病管理物联网技术在危重症病人的监护、慢性病患者和老年患者的监护等领域发挥着重要作用。25远程心电监护262728

基于物联网技术、可穿戴设备及信息技术的发展，将随时随地产生大量、多样、高速和有价值的数据，大数据时代随之到来。大数据崛起什么是大数据？

•Wiki百科：大数据是指无法在可承受的时间范围内用常规软件工具进行捕捉、管理和处理的数据集合。

•IDC互联网数据中心

报告：大数据一般会涉及2种或2种以上数据形式。它要收集超过100TB的数据，并且是高速、实时数据流;或者是从小数据开始，但数据每年会增长60%以上。

该定义指出了“大数据”不仅仅体现在数量及其增速上，同时指出数据的类型开始日益复杂。

研究机构Gartner给出了这样的定义。“大数据”是需要新处理模式才能具有更强的决策力、洞察发现力和流程优化能力的海量、高增长率和多样化的信息资产。29什么是大数据？大数据技术的战略意义不在于掌握庞大的数据信息，而在于对这些含有意义的数据进行专业化处理。换言之，如果把大数据比作一种产业，那么这种产业实现盈利的关键，在于提高对数据的“加工能力”，通过“加工”实现数据的“增值”。30

美国联邦政府发布大数据研发专项研究计划2012年3月，美国奥巴马政府宣布投资2亿美元启动“大数据研发计划”，旨在提高和改进从海量和复杂数据中获取知识的能力，加速美国在科学和工程领域发明的步伐，增强国家安全。这是继1993年美国宣布“信息高速公路”计划后的又一次重大科技发展部署，由美国国家科学基金会、能源部等6个联邦部门共同投资。31大数据和传统数据有何不同32大数据的4V特征33数据大爆炸GBTBPBEBZB在2006年，个人用户才刚刚迈进TB时代，全球一共新产生了约180EB的数据；在2011年，这个数字达到了1.8ZB。2013年为大数据元年，摩根斯坦利报告指出，2013年大数据增长最快的领域中，医疗行业占据首位。34早期，大部分医疗相关数据是以纸张化的形式存在，而非电子数据化存储。

近年来，随着医疗信息化的发展，医疗健康数据急剧并呈几何级数增长，无论是文本文档、医学影像图像，还是病理分析图等，都会在医疗系统中产生海量数据。医疗行业正迈进大数据时代35TimeVolumeStructuredDataUnstructuredData36

医疗大数据医疗大数据主要来源于临床医疗，实验室数据，制药企业以及一些健康管理社交网络等。医疗数据的增长速度非常快，如一张普通CT含有大约150MB的数据，一个标准的病理图则接近5GB。如果将这些数据量乘以人口数量和平均寿命，仅一个社区医院积累的数据量就可达数TB甚至数PB之多。37

医疗大数据大数据是新财富，价值堪比石油。但如果不能通过“加工”实现数据的“增值”，大数据就如同埋在地下的石油，一文不值。大数据处理技术的重要性

大数据(BigData)应用需求

出现越来越多的大数据应用和行业需求。2008年，在Google成立10周年之际，《Nature》

杂志出版一期专刊专门讨论未来的大数据（BigData）处理相关的一系列技术问题和挑战。38大数据处理技术的重要性

未来10多年数据将急剧增长

2011年IDC研究报告《DataUniverseStudy》提出“数据宇宙”的说法描述海量数据

2007年2008年

2009年

2010年39大数据处理技术的重要性

40传统数据处理技术面临的挑战海量数据的高存储成本数据批量处理性能不足流式数据处理缺失有限的扩展能力单一数据源数据资产对外增值数据扩展性需求和硬件性能之间存在差距传统框架：小型机＋磁阵＋商用数据仓库——传统的IOE模式已经不能满足PB级海量数据的存储、分析和应用需求小型机+DWH+SAN成本高企、扩容昂贵无法满足海量数据的离线分析和实时分析无法满足对非结构化数据的快速处理要求Scale-Up已到极限，必须支持Scale-Out

云计算是分布式计算、并行计算和网格计算等计算机科学概念的商业实现，其实质是在计算量越来越大、数据越来越多、越来越动态、越来越实时的需求背景下催生出来的一种基础架构和商业模式。

云计算的核心技术：编程模型、数据管理技术、数据存储技术、虚拟化技术、云计算平台管理技术最为关键。42云计算应运而生通过使计算分布在大量的分布式计算机上，而非本地计算机或远程服务器中，企业中心的运行将与互联网更相似。这使得企业能够将资源切换到需要的应用上，根据需求访问计算机和存储系统。好比是从古老的单台发电机模式转向了电厂集中供电的模式。它意味着计算能力也可以作为一种商品进行流通，就像煤气、水电一样，取用方便，费用低廉。最大的不同在于，它是通过互联网进行传输的。43云计算的特点云计算的领跑者企业和研究机构最终肯定会把高级别的计算任务交给全球运行的服务器网络，也就是云。以下领跑者在这一领域占据着主导位置。444546

云计算领域中的MapReduce,Hadoop等高扩展性、高性能的并行计算编程模型、分布式海量数据处理框架以及相关关键技术,使得分布式计算和海量数据存储成为现实。47云计算与大数据

微软全球资深副总裁张亚勤博士认为“云计算和大数据是一个硬币的两面,云计算是大数据的IT基础,而大数据是云计算的一个杀手级应用”。

如果大数据是宝藏，云计算就是挖掘宝藏的利器！没有强大的计算能力，数据宝藏终究是镜中花；没有大数据的积淀，云计算也只能是杀鸡用的宰牛刀！48云计算与大数据*商业模式驱动应用需求驱动云计算本身也是大数据的一种业务模式大数据是落地的云云计算的模式是业务模式，本质是数据处理技术。数据是资产，云为数据资产提供存储、访问和计算。云计算与大数据基于云计算的大数据处理技术MapReduceHBaseHDFSStreaming分布式文件系统HDFS（hadoopDistributedFileSystem)并行数据处理MapReduce非结构化数据表HBase流式数据处理StreamingMapReduce分布式数据处理架构分组聚合DATA计算(IOE架构)输入结果输出X86服务器X86服务器传统方式HDFS分布式文件系统架构Hadoop集群

HBaseNoSQL数据库HBase的数据模型分布式的多维映射,以(row,column,timestamp)索引RowsColumns

timestamps“contents:”“anchor:baidu”“anchor:google”“<html></html>”t1“<html></html>”t2“<html></html>”t3……ColumnFamilyTableletStreaming：流式数据处理---StormStorm广泛应用于实时分析，在线机器学习，持续计算等领域。分批处理实时处理VSStorm框架存储与分析融合，提升处理效率拷贝共享存储分析存储拷贝导入存储数据生产数据共享数据分析数据生产数据共享数据分析一份数据3次存储，浪费空间67%一份数据2次拷贝，浪费时间2倍一份数据1次存储，节省空间67%一份数据0次拷贝，提升效率2倍存储资源池基于云计算的医疗数据挖掘

基于云计算的医疗数据挖掘是分布式并行数据挖掘与服务的模式。首先对于同一个算法可以分布在多个节点上，其次多个算法之间是并行的，多个节点间的计算资源实行按需分配，并且这种分布式计算模型采用的是云计算模式，是解决海量数据挖掘任务的有效手段。56基于云计算的医疗大数据挖掘算法（一）关联规则：是一个发现医疗数据中隐藏的关联模型的技术。目的就是要发现医药数据库中满足指定的最小支持度和最小可信度的所有关联规则。通常，关联规则在医疗数据中挖掘出大量的规则，但其中大部分规则在医学上是无关紧要的。在这项工作中，我们引入搜索约束，只发现在医学上有意义的关联规则。57关联规则：不但适用于药物成分相关性研究和病人病理症状相关性研究等，还可以研用Apriori算法研究发现高血压、冠心病等常见病的发病机理、互相影响的因素等。基于云计算的医疗大数据挖掘算法（一）58基于云计算的医疗大数据挖掘算法（二）决策树方法：决策树是一种典型的分类方法，类似于流程图的树结构，首先对数据进行处理，利用归纳算法生成可读的规则和决策树，然后使用决策对新数据进行分析。59基于云计算的医疗大数据挖掘的算法（二）决策树方法：在医药数据处理中常用的决策树算法有：ID3算法、C4.5算法，这些算法可以处理高维的医药数据，对于处理海量的医疗数据速度也依然较快。可以将决策树技术用于某一种具体长期观察的慢性病，也可以对某一病的医学图像建立分类器。60基于云计算的医疗大数据挖掘算法（三）人工神经网络：是由大量的简单处理单元连接而成的自适应动力学系统，具有巨量并行性，分布式存储，自适应学习的自组织等功能，可以对非线性、不精确的数据进行智能处理。61人工神经网络：由于人体和疾病的复杂性、不可预测性，在生物信号与信息的表现形式，获取数据及信息的分析、决策等诸多方面都存在复杂的非线性联系，适合人工神经网络的应用。目前的研究几乎涉及从基础医学到临床医学的各个方面，主要应用在生物信号的检测与自动分析，医学专家系统等。基于云计算的医疗大数据挖掘算法（三）62计算存储数据库网络单机集群文件存储单机设备间连接设备内连接关系型数据库10GEFCIB分布式数据库非关系型数据库块存储10GESASIB横向扩展块级虚拟化横向扩展分布式文件系统大数据带来哪些技术变革-技术驱动医疗大数据的应用实践

临床决策支持系统药品研发个人健康管理新模式公共卫生监管远程医疗预测医学64

临床中遇到的疑难杂症，有时即便专家也缺乏经验，做出正确的诊断和治疗更加困难。研究表明国际误诊率为30%，我国的误诊率为27.8%，在美国医院的重症监护室平均每年有40000人由于误诊而死亡。误诊不仅给患者家庭带来经济负担，更加重了医患矛盾。65临床决策支持系统

临床决策支持系统可以通过海量文献的学习和不断的错误修正，给出最适宜诊断和最佳治疗，辅助医护人员做出临床决策，从而将医护人员的经验与大数据的优势有效的结合起来。

在美国Metropolitan儿科重症病房的研究中，临床决策支持系统就避免了40%的药品不良反应事件。66临床决策支持系统

在医药研究开发部门或公司的新药研发阶段,能够通过大数据技术分析来自互联网上的公众疾病药品需求趋势,确定更为有效的投人产出比,合理配置有限研发资源。67药品研发

除研发成本外，医药公司能够优化物流信息平台及管理，更快的获取回报，一般新药从研发到推向市场的时间大约为13年,使用数据分析预测则能帮助医药研发部门或企业提前将新药推向市场。68药品研发

计算机技术的发展以及智能可穿戴产品的应用促发了“量化自我运动”和个人健康管理新模式。在健康管理领域中最需要解决的问题就是及时发现身体的健康异常和重大疾病风险预警，传统情况下我们会通过年度体检来实现，但是体检时间跨度大，存在一定局限性。69个人健康管理新模式

可穿戴设备能够实现身体异常的实时发现。通过收集个人的一般情况和体格指标等数据，利用大数据技术进行分析，汇总成一个健康风险指数，用户不仅可以看到自己的风险指数，明确自己的健康风险指数在同龄人群中的排位，而且能接收到相关医疗建议以改善健康状况。70个人健康管理新模式

公共卫生部门可以通过覆盖全国患者的电子病历数据库,通过广泛的数据采集对公共卫生状况进行数字化的整合和分析，快速检测传染病,进行全面的疫情监测,并通过集成疾病监测和响应程序,快速进行响应，防止疫情爆发，以实现降低传染率和节约医疗支出的目的。71公共卫生监管

2009年甲型H1N1流感爆发前几周，Google通过对人们网上搜索记录的观察、分析、建模，结果显示，他们的预测与官方数据的相关性高达97%，且判断比疾控中心更及时。同时，通过信息平台可以提供准确及时的公众健康咨询,大幅提高公众健康风险意识,改善区域内公共卫生状况。公共卫生监管

远程医疗是指利用现代通信技术实现对远地对象的等技术来打破点对点的远程医疗束缚,形成基于移动医疗服务。大数据时代可以充分利用物联网、云计算通信技术以及物联网技术、无处不在的远程医疗服务体系,这种服务模式才能充分发挥个体在远程医疗中的作用,灵活性强,数据全面,决策迅速,关联能力强

。73远程医疗

预测医学的兴起是大数据在健康领域的终极运用。这项强大的技术可以同时深入解析一个人的健康状况与遗传信息，使医生更好地预测特定疾病在特定个体上是否可能发生，并预测患者对于特定治疗方式的反应。74预测医学75智慧医疗智慧医疗是物联网时代的一种新型医疗形态，这一概念的提出源于物联网的发展。物联网推动医疗服务智能化，智慧医疗是物联网的重要研究领域。◆◆76智慧医疗是近几年兴起的专有医疗名词，通过打造健康档案区域医疗信息平台，利用最先进的物联网技术，实现患者与医务人员、医疗机构、医疗设备之间的互动，逐步达到信息化。在不久的将来医疗行业将融入更多人工智慧、传感技术等高科技，使医疗服务走向真正意义的智能化。

智慧医疗77对患者而言，智慧医疗的核心就是“以患者为中心”，给予患者以全面、专业、个性化的医疗体验。智慧医疗如：社区医院可以预约三级医院的专家号和特殊检查，各种检查和检验结果各级医院共享共认，区域医疗“一卡通”等便民诊疗措施。78智慧医疗对医护人员而言，智慧医疗通过快捷完善的数字化信息系统信使医护工作实现“无纸化、智能化、高效化”。不仅减轻了医护人员的工作强度，而且提升了诊疗速度，还让诊疗更加精准。79智慧医疗对医疗机构而言，整合的智慧医疗体系除去了医疗服务当中各种重复环节,降低了医院运营成本的同时也提高了运营效率和监管效率。80智能药瓶81手术辅助机器人82远程急救83智能应用84智能应用85医学图像的三维可视化技术，就是由CT、MRI等数字化成像设备获得的人体信息在计算机上直观地表现为三维效果。其任务是用计算机重建三维图像，并在屏幕上形象逼真地显示人体器官的立体视觉，通过人机交互，医务工作者可以对重建的图像进行旋转、平移等操作，从而帮助医务工作者做出准确的诊断和制定正确的手术方案。医疗的三维可视化技术86医疗的三维可视化技术医疗可视化这是一个相对来说“小荷才露尖尖角”的科学领域，非常倚重计算领域取得的进步。尽管这一科学领域还很年轻，但是，其中的很多技术已经改变了医疗的面貌。目前，现代医学在很多方面都非常依赖三维成像技术，在发达国家，几乎所有的手术和癌症治疗都要依靠三维成像技术。

87应用（一）计算机辅助手术

例如，髋关节发育不正常在儿童中并不少见，在作矫形手术时，需要对髋关节进行切割、移位、固定等操作。利用可视化技术可以首先在计算机上构造出髋关节的三维图像，然后针对切割部位、切割形状、移位多少及固定方式等设计多种方案，在计算机上进行模拟手术，并从各个不同角度观察其效果。最后由医生选择出最佳实施方案，从而大大提高矫形手术的质量。88应用（一）计算机辅助手术

计算机辅助手术系统的引入，提高了手术的可靠性和精度，可以进行手术规划和手术过程模拟，制定更加科学的手术计划。89应用（二）虚拟内窥镜虚拟内窥镜是利用二维断层结构图像，进行三维可视化处理，在计算机屏幕上生成具有内窥镜可视效果的、病人人体组织结构序列的三维可视化图像。结合虚拟现实技术，计算机可以显示连续的三维器官内腔结构图，并且可以沿这个虚拟的内部空腔做飞行观察，模拟传统的内窥镜检查过程，并可以观察到类似于光学内窥镜所观察到的图像，甚至还可以显示解剖结构的三维外观图像以及各个方位的切片图像。90应用（二）虚拟内窥镜

虚拟内窥镜结合传统内窥镜和CT、MRI等断层成像的优点，作为新式的非侵入式诊疗方法，不会产生感染出血等不良后果，具有可重复性使用、动态病理分析等优点。91应用（三）远程医疗

利用网络环境，对CT、MRI、超声等图像数据进行远程传送和数据共享，进一步可以实时协同可视化操作，最终达到远程放射计划与治疗、远程手术及远程医学培训等目的。92应用（四）人体解剖结构可视化

早在1989年，美国国立医学图书馆就提出了“可视人体计划”。1991年8月美国开始进行人体结构数据的采集和三维重构。

直到70年代CT和MRI技术的出现，才使获取人体内部数据的愿望成为现实。而可视化技术则可以将一系列的二维CT或MRI图像重构成三维人体结构。93应用（四）人体解剖结构可视化

这些现代技术很快的在临床实践中得到了应用，比如数字医