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    醫學影像專業的好處精選(九篇)

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    第1篇:醫學影像專業的好處范文

    關鍵詞:大數據;醫療;大數據挖掘

    引言

    隨著信息時代的不斷發展,海量的數據被產生出來。在人們的日常生活中,方方面面都可能產生數據。這些數據反應了社會規律和自然規律,被認為是一筆重要的戰略資源,與自然資源等可以相提并論。有統計顯示,一般的醫療機構每年會產生1TB到20TB的數據,一些大醫院甚至可以產生300TB到1PB的數據。隨著技術的不斷進步,人們處理數據的能力和技術也不斷增強。從前,人們只能看著這些寶貴的數據白白丟失;現在,這些數據有望被運用到智慧醫療方面,即讓患者就醫更方便、疾病診斷更加高效,以及醫療信息更加準確。

    一、大數據概述

    (一)大數據的定義

    隨著智能手機、平板電腦、移動互聯網、物聯網等各式各樣傳感器的涌現,數據源呈現指數級增長,信息數量迅速擴大。從這些海量數據中提取有用信息并加以利用,已經成為戰略性發展和要求。大數據可以通過在海量數據中提取的有用信息,挖掘新的認知,創造新的價值,從而改變市場關系和組織機構。

    關于大數據的定義,目前學術界仍然沒有獲得統一共識。一般認為,大數據指的是巨量數據結合,是指無法在一定時間范圍內用常規軟件工具和軟件進行捕捉、管理和處理的數據集合,是需要更強的決策力、洞察發現能力才能加以挖掘和應用的數據。大數據不是單純的海量數據,而是大量種類繁多、價值密度低、處理速度要求快和實效性要求高的數據的集合。目前,大數據在互聯網、金融、農業等領域都有廣泛的應用。

    (二)大數據的特征

    通常,用4個V(即Volume, Variety, Value, Velocity)來概括。

    一是體積巨大。截止到目前,人類生產的所有印刷材料的數據量是300PB,大企業一年生產出的數據量大多處于TB量級。

    二是數據種類繁多。對此,人們把這些數據分為結構化稻鶯頭墻峁夠數據。結構化數據多以文本為主,非結構化數據則包括音頻、視頻、地理位置信息等。這些數據為數據的挖掘處理能力提出了更高要求。

    三是價值密度低。在大量不斷生產的數據流中,只有極少數的數據是有價值的,如何在海量數據中挖掘真正有用的數據,進行數據“提純”成為大數據工作者研究的重點。

    四是處理速度快。據統計,預計到2020年,全球數據使用量將達到35.2ZB。在如此海量的數據面前,各國政府及企業能否加快處理數據的效率,將成為成敗的關鍵。

    (三)大數據的意義

    大數據最重要的意義是預測。比如,商業公司對消費者日常的購買行為和使用商品習慣進行匯總和分析,了解到消費者的需求,從而改進已有商品并適時推出新的、消費者很可能會滿意的商品。知名互聯網公司谷歌對其用戶每天頻繁搜索的詞匯進行數據挖掘,從而進行相關的廣告推廣和商業研究。

    由于大數據的處理迫在眉睫,近年來各國政府和全球學術界都掀起了一場大數據技術的革命,都在積極研究大數據的挖掘技術和分析手段。很多國家都把大數據技術研究上升到了國家戰略高度,提出了一系列的大數據技術研發計劃,從而推動政府機構、學術界、相關行業和各類企業對大數據技術進行探索和研究。

    可以說大數據是一種寶貴的戰略資源,其潛在價值和增長速度正在改變著人類的工作、生活和思維方式。可以想見,在未來,各行各業都會積極擁抱大數據,積極探索數據挖掘和分析的新技術、新方法,從而更好地利用大數據。當然,大數據并不能主宰一切。大數據雖然能夠發現“是什么”,卻不能說明“為什么”;大數據提供的是一些描述性的信息,而創新還是要人類自己來實現。

    二、大數據對醫學研究的影響

    (一)大數據改變醫學診斷手段

    大數據分析為許多醫學難題的解決提供了新途徑,改變了一些疾病診斷方式。大數據可以挖掘出大量以往的相似疾病案例,通過分析這些診斷數據,對疑難雜癥進行快速判別。如,在心臟病的診斷過程中,首先采集心臟數據并轉化為心臟圖譜,然后根據圖譜進行建模,模型中的變量包括壓力、張力、僵硬度等,最后根據這個模型分析心臟疾病病情,并作出相應的診療方案。此外,還可以利用圖像處理技術,將心臟數據建模成為一個虛擬實體,通過設置不同的參數,模擬觀察各類手術或者藥物對心臟機能造成的影響,從而在診療之前就對診療后心臟疾病可能的走勢做出預測,為獲取疾病診治方法提供了手段。

    (二)大數據可預測病情的擴散趨勢

    當流行病發生時,可以對疾病已有的擴散趨勢和感染人數進行建模,對每一個時間節點的數據進行分析處理,從而對流行病進行統計研究,預測病情的擴散趨勢,為疾病防治提供參考。同時,當下一次疫情發生時,可以調出往年數據進行分析,了解規律,從而有望抑制病情的進一步擴張。

    (三)大數據有望決定現代醫藥學研究成敗的關鍵

    當前在我國,優質醫療資源有限,患者往往需要爭搶醫療資源,才能獲得一個寶貴的治療機會。然而,患者個體差異巨大,疾病種類繁多,且仍然有很多現代醫療技術無法解釋和治療的疑難雜癥,使得診斷很難標準化和自動化。同時,醫生在治療時,治療手段和方法、治療進度等并不公開透明,缺少病人的主動參與。此外,醫生工作強度大,醫療資源不足,誤診漏診現象時有發生,使得醫患矛盾不斷加劇,醫患關系已經在近年來成為了一個社會問題。大數據醫療則可以使患者主動參與到醫療過程中。醫生可以在海量數據中找到病人的既往病史、體質特征、健康數據等資料作為輔助,從而更好更快地為病人做出準確的判斷。

    此外,以往醫院的醫療數據都是獨立的,病人若首次在某家醫院就診,醫生還需要花費時間和精力了解病人的既往病史,既降低了診治效率,也增加了病人就醫的時間成本。大數據使得醫院之間互通數據成為了可能,可避免患者在多個不同的醫院之間進行重復診治而付出高昂的醫療費用。大數據醫療有望構建一個以患者為中心的個性化平臺,為患者提供疾病治療、疾病管理、掛號預約、健康數據查詢等多方面的服務,充分尊重患者的價值觀和需求,協調不同專業的醫療服務。可以說,大數據有望帶來醫學研究、臨床決策、疾病管理、醫療衛生決策等方面的改變甚至革新,從而帶來整個醫療模式的轉變。

    三、大數據在醫療行業的應用

    (一)疾病預防

    大數據可以幫助研究者比之前任何時候都更了解健康影響因素。有統計顯示,大約只有10%到15%的健康影響因素已經被現代醫學確定,而剩下的85%到90%的影響因素,包括基因、健康行為、自然和社會環境均未被確定。利用大數據,研究者可以將患者的家族病史、醫療記錄等與平日的生活習慣、飲食習慣、收入、教育等方面聯系起來,通過對海量的數據進行分析比對,研究這些健康影響因素相互之間的關聯。通過對不同區域、不同年齡的人群進行評選,篩選健康相關危險因素,并制作健康監測評估圖譜數據庫和知識庫,提出有針對性的疾病預防計劃,以促進居民健康水平的提高,降低患病風險。這樣一來,大數據可以顯著提高醫療和健康服務,且對不同的人群提供不同的干預措施和針對性的解決方案。

    大數據還可以整合和分析公共衛生數據,提高疾病預報能力,加強對疾病的監測。例如,Asthmapolis公司為哮喘患者研發了一種追蹤器,記錄患者吸入器的使用,并⑹據傳輸到中央數據庫進行分析,用來了解個人患者的疾病進程和使用習慣。將這些數據與疾病預防中心的哮喘危險因素數據結合,能夠有助于醫生為患者制定更加個性化的預防、治療計劃。

    (二)臨床應用

    在醫學臨床方面,大數據有著廣泛的應用天地,包括相對療效研究、醫療資料的透明化、病人病歷的進階分析、藥物副作用分析和遠距離監測病患。

    1.相對療效研究

    信息時代使得電子病歷的普及成為可能。目前,電子病歷結構化數據已逐漸成熟,通過大數據分析海量的醫療數據,比較分析不同的干預措施的有效性。這為臨床治療決策提供了非常有用的參考信息。在醫療護理系統中利用大數據實現相對療效研究,將大大提高疾病診療的效率,減少過度治療以及治療不足。

    2.醫療資料的透明化

    大數據分析可以對不同醫院的治療費用、治療質量與績效進行評估和比對,并快速呈現出來,讓患者一目了然。此外,大數據有望精簡業務流程,從而降低成本,提高醫療護理質量并給患者帶來更好的就診體驗。

    3.患者病歷的進階分析

    目前,電子病歷系統包括三部分數據,即電子病例數據、醫學檢驗數據和醫學影像數據。電子病歷是病人自述病癥、醫生記錄產生的以文字標書為主體的數據,是一種非結構化的數據。醫學檢驗數據來自于醫學檢驗設備,主要包括各種數據,具有標準性和規范性的特點,是一種結構化數據。醫學影像數據則包括X光片、B超影像等來自醫學影像設備的數據,由于這些數據以圖像為主,因此是一種非結構化數據。構建電子病歷系統,可以全面掌握患者的病情演進情況。大數據可以對海量的患者病歷和檔案進行進階分析,確定哪些人是某類疾病的高危感染人群,并按照不同患者的既往病史為其提供不同的治療模式和不同的預防性保健方案,才能達到最佳治療效果。

    4.藥物副作用分析

    在臨床用藥的過程中,藥物使用可能會引起患者的不良反應。這種不良反應會導致藥物不能發揮原本的作用,治療效果減弱,嚴重時甚至導致患者死亡,同時不合理的用藥也可能大大集中患者的經濟負擔。來自美國的統計顯示,每年美國有70度萬人因為藥物副作用受到傷害或者死亡。通過對產生藥物副作用的患者病情進行分析,挖掘出不同藥物的副作用可能產生的情況,從而提高患者疾病的治療質量,指導臨床用藥,減少藥物副作用或不當用藥對患者的傷害,并指導新藥研發。

    5.遠距離監測病患

    隨著傳感器的進步和物聯網的發展,大量可穿戴設備、各類App等出現,能夠實時獲取病人的健康信息。許多高血壓、心臟病、糖尿病患者在家中測量的血壓、心率、體重、血氧、吐氣流量等健康指標和數據都可以傳回醫院或健康管理中心,給醫療人員提供診斷參考,便于給患者提供飲食和生活建議。

    (三)互聯網醫療

    互聯網的發展與大數據技術的進步使得在線醫療成為了可能。在互聯網醫療網站上,患者提供病癥相關數據,醫生根據這些病癥數據,對患者的病癥情況進行初步判斷。該方法能夠在一定程度上環節醫療資源不足和分布不均的情況,但是無法從根本上解決這一難題。由于常常有非專業人員給出診斷答案以及缺乏詳盡的病理數據,通過互聯網醫療網站很難得到準確的醫療治療。此外,網絡藥房也在近年來逐漸興起。通過網絡藥房,患者可以購買非處方藥,或是提供醫生的處方購買處方藥,等待藥品送貨上門的。這種方式減少了患者去藥房或者醫院的時間成本,有一定的發展空間。

    四、大數據在醫療領域應用的幾個關鍵問題

    將大數據全面應用于醫療領域中,構建醫療大數據系統,除了國家政府從政策層面鼓勵支持和加強引導之外,各級政府及醫院等相關機構也需要行動起來,積極迎接大數據。

    (一)推廣電子病歷,實現數據標準化采集

    各級政府應鼓勵醫院使用電子病歷。在使用電子病歷的醫院中對醫生作出一些規范性的要求,使電子病歷記錄規范。此外,醫學檢驗數據和影像檢驗數據的采集和存儲也需要規范,同事要建立統一的數據庫存儲系統來分門別類的存儲這些信息。在推廣電子病歷和構建醫療大數據系統中,數據標準化十分重要,是技術實現的關鍵問題。

    (二)確保數據庫的安全性

    病歷是患者的個人隱私。將這些隱私信息被轉移到線上時,應該注意數據庫的安全性,保障患者的個人隱私。技術部門要持續更新病毒庫,定時對數據庫系統進行查漏補缺,同時不斷攻克技術難關,加強數據庫的安全性,確保患者隱私信息得到保障。

    (三)大數據挖掘分析方法

    要想真正將大數據為己所用,適當的大數據挖掘分析方法必不可少。大數據挖掘的核心內容是數據的特征與屬性提取,并依據特征和屬性進行分類。在此基礎上,對不同屬性的數據類型進行關聯分析,從而獲得有價值的信息。目前,大數據挖掘分析方法包括分類、估計、預測、聚變等。大數據相關從業人員有必要不斷學習理論知識,同時在實踐中積累大數據挖掘分析經驗,從而提高大數據分析能力。

    五、結語

    大數據分析是當前計算機科學與技術領域的熱點。各個領域都認識到了大數據可能帶來的好處,獲得大數據并挖掘其中有價值的信息對于領域發展十分重要,也是未來科學發展的必然方向。在醫療領域,大數據有著廣泛的應用空間,可以用在包括疾病預防、臨床應用、互聯網醫療等方面。可以說,醫療大數據是未來醫療領域的發展趨勢。目前,在醫療行業應用大數據方面,我國還處于初級階段,政府、醫院及數據挖掘技術人員需要共同努力,才能讓大數據在醫療領域發揮作用。

    參考文獻:

    [1]鄒北驥.大數據分析及其在醫療領域中的應用[J].計算機教育.2014(7):25-27

    [2]周光華,辛英,張雅潔,胡婷,李岳峰.醫療衛生領域大數據應用探討[J].中國衛生信息管理雜志.2013(4):74-76

    第2篇:醫學影像專業的好處范文

    關鍵詞:PET-CT 輻射 環境 影響

    Doi:10.3969/j.issn.1671-8801.2013.07.523

    【中圖分類號】R-1 【文獻標識碼】B 【文章編號】1671-8801(2013)07-0456-01

    1 醫院PET-CT系統的組成以及分布特征

    PET-CT是一種先進的醫療設備,屬于核醫學影像設備的范疇,PET-CT設備將PET設備以及CT設備有效的結合起來,對人體進行各項檢查以及疾病定位工作等。在現代醫療工作中逐漸的被廣泛運用。但是,PET-CT設備對人體的損害以及對周圍環境的輻射污染同樣是不容忽視的。PET-CT中心主要由注射室、休息室、掃描室、候診室以及辦公室等部分組成。在醫院PET-CT系統中,輻射污染主要是由質子、中子以及各種放射性射線引起的。

    2 醫院PET-CT中心電離輻射環境影響分析

    2.1 項目概述。醫院為了提高醫療水平,提升其診斷水平,引進了正電子計算機斷層顯像系統。同時還配備了相關的PET檢查藥物,初步建立了PET-CT中心。

    2.2 PET-CT中心防護情況。醫院的PET-CT中心防護主要通過屏蔽手段來進行。主要對PET-CT中心的注射室、休息室以及掃描室進行屏蔽防護。屏蔽防護主要通過墻體防護、天花板防護、地面防護以及門防護來進行。其中,注射室墻體防護采用的是30cm的實心磚加3cm的硫酸鋇;天花板以及地面防護采用的是20cm的砼加5cm的硫酸鋇;門防護采用的是8mm的鉛當量。注射休息室以及掃描室防護與注射室防護比較相似,故在此不做贅述。

    2.3 PET-CT中心主要污染源分析。醫院在進行PET-CT中心建設時,沒有引進回旋加速器,所以污染源中不包括質子和和中子部分。因此,醫院PET-CT中心的污染源主要為放射性藥物引起的內照射、放射性射線引起的外照射以及放射性廢液和病人排泄物等。

    2.4 項目運行期對環境影響的相關分析。

    2.4.1 PET-CT中心的輻射環境影響分析。若醫院的PET-CT中心處于安裝和試運行階段,那么,在對醫院PET中心周圍環境進行放射性監測時,實際監測結果即為PET中心輻射的本底值。經過對相關監測數據的研究,結果表明,PET中心周圍環境中的γ射線輻射處于正常范圍之內,符合正常的本底標準。此外,還針對醫院醫務工作者以及周圍民眾的受照狀況進行了相關分析,根據該醫院全年的工作日來進行PET中心工作時長的估算,因此按照每年50周以及每周5個工作日、每個工作日8個病人來進行計算時,醫院PET中心每年平均檢查2000位病人,PET掃描時間為30分鐘,加上病人檢查以及服藥后的休息時間設定為45分鐘。由此可以得出,PET-CT中心每年的工作時間負荷為2500小時。醫院工作者以及周圍民眾的受照劑量若按照公式來計算,公式則為:附加劑量率×工作時間×居留因子。根據該公式計算出的人體受照劑量狀況為表1:

    表1 PET-CT中心周圍環境目標劑量計算結果

    據表1分析可知,醫院建立的PET-CT中心對人體的年受照劑量最大值為0.119mSv,對相關從事放射性職業的醫務人員的年受照劑量最大值為0.075mSv,二者的數值均低于約束值。

    2.4.2 醫院PET-CT中心放射性廢水環境影響分析。在醫院的PET-CT中心中,患者在注射、檢查以及住院等環節,會產生一定的醫用廢水。例如,注射室的洗刷用水、受藥病人的排泄物等。這些放射性廢水主要通過三級衰變池來處理,經過對衰變池出水處的監測,發現經衰變的放射性廢水對水環境的影響不大,因此,設置合適的衰變池就可以滿足醫院放射性廢水的排放和處理要求。

    2.5 醫院PET-CT中心輻射污染防治措施。

    第一,醫院PET-CT中心輻射污染防治主要通過相應的屏蔽措施來進行,建筑過程中的墻體、天花板、地面以及門窗等都需要采用專業的防輻射防護材料來進行,室內表面要平整光滑,防止放射性藥物滲漏以及腐蝕,注射室、休息室等區域需要設立相關的電離輻射警示標語。進行放射藥物采購時,需要嚴格按照相關標準進行。同時,放射性廢水的處理需要通過三級衰變池來進行。

    第二,PET-CT輻射污染主要是放射性核素經過呼吸道進入人體內部的,因此,首先應該避免空氣中放射性核素的污染,增加醫院內部通風,減少輻射濃度。在醫護人員放射源進行操作時,要帶上口罩,穿戴防護器材,并做好對污染物品與清潔物品的區分,若一旦污染,則需立即去污,并做好處理工作,盡量減少與放射物接觸的時間。

    第三,在進行CT掃描時,要嚴格禁止人員進入機房,并且當CT在工作時,監視窗口與機房外部的輻射量應該達到對X射線屏蔽的要求。

    第四,加強病人管理。對注射放射性藥物的病人應加強管理,設置單獨的休息間、衛生間及病人通道,盡可能避免注射放射性藥物的病人與醫護人員及公眾接觸。

    3 結語

    針對醫院PET-CT中心電離輻射可能產生的影響,需要對醫院周圍環境采取一定的防護措施。加強對周圍環境的監控,同時采取一定的輻射屏蔽措施。在醫院PET-CT投入使用之后,對PET-CT中心的醫務人員以及周圍普通民眾的輻射狀況進行了分析,結果表明,在實施了一定的防護措施之后,PET-CT項目對環境的影響處于可控制的合理范圍內,該項目的實施是合理可行的。

    參考文獻

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