大數(shù)據(jù)管理與應(yīng)用概論 課件 9.1 醫(yī)療問題背景與數(shù)據(jù)概述

9.1醫(yī)療問題背景與數(shù)據(jù)概述醫(yī)療數(shù)據(jù)價值判斷（一）醫(yī)療大數(shù)據(jù)的采集路徑及方式醫(yī)療數(shù)據(jù)資源是非常重要的醫(yī)療衛(wèi)生信息，它們對疾病的診斷、治療、醫(yī)療費用控制等相關(guān)研究具有很大的價值。離線采集實時采集網(wǎng)上采集其他采集方式醫(yī)院數(shù)據(jù)基因數(shù)據(jù)健康數(shù)據(jù)其他數(shù)據(jù)類型醫(yī)療數(shù)據(jù)價值判斷（一）醫(yī)療大數(shù)據(jù)的采集路徑及方式醫(yī)療大數(shù)據(jù)符合大數(shù)據(jù)的四個維度：容量大（Volume）、多樣性（Variety）、增速快（Velocity）和價值高（Value）的特性。醫(yī)療數(shù)據(jù)價值判斷（二）醫(yī)療大數(shù)據(jù)的應(yīng)用領(lǐng)域大數(shù)據(jù)處理與分析技術(shù)不僅可以提高醫(yī)療診斷準(zhǔn)確率，而且可以應(yīng)用到整個醫(yī)療行業(yè)中。此外，大數(shù)據(jù)技術(shù)還可以借助醫(yī)療大數(shù)據(jù)驗證一些醫(yī)學(xué)猜想，繼而轉(zhuǎn)化到醫(yī)療實踐，價值高（Value）臨床數(shù)據(jù)對比臨床決策支持就診行為分析實時統(tǒng)計分析人口統(tǒng)計學(xué)分析遠(yuǎn)程病人數(shù)據(jù)分析基本藥物臨床應(yīng)用分析分散醫(yī)療數(shù)據(jù)挖掘手段落后結(jié)構(gòu)化程度低標(biāo)準(zhǔn)不統(tǒng)一人才與觀點不同醫(yī)療數(shù)據(jù)預(yù)處理（一）數(shù)據(jù)清理數(shù)據(jù)預(yù)處理是從大量的原始數(shù)據(jù)針對具體研究目的抽取出研究需要的價值信息的過程，它為后續(xù)數(shù)據(jù)分析與數(shù)據(jù)挖掘等工作服務(wù)。？醫(yī)療數(shù)據(jù)預(yù)處理（一）數(shù)據(jù)清理醫(yī)療數(shù)據(jù)預(yù)處理有數(shù)據(jù)清理、數(shù)據(jù)集成和數(shù)據(jù)變換三部分，其中數(shù)據(jù)清理包括填補空缺值、平滑噪聲數(shù)據(jù)和糾正不一致數(shù)據(jù)來改善數(shù)據(jù)質(zhì)量等任務(wù)。缺失數(shù)據(jù)是指在數(shù)據(jù)集中缺失或者為空的值，可以使用填充、刪除或者插值的方法來處理?？杖敝堤幚聿煌瑏碓椿蛲磾?shù)據(jù)可能存在不一致性，通過檢索不同數(shù)據(jù)來源可以改善數(shù)據(jù)的不一致性不一致數(shù)據(jù)處理噪聲是指數(shù)據(jù)源中的異常屬性值，也稱為非法值，處理方式包括分箱、回歸和離群點分析等。噪音數(shù)據(jù)處理這類數(shù)據(jù)指在數(shù)據(jù)集中出現(xiàn)了多次，可以使用常規(guī)去重的方法來處理。重復(fù)數(shù)據(jù)處理醫(yī)療數(shù)據(jù)預(yù)處理（二）數(shù)據(jù)集成在數(shù)據(jù)集成階段，需要對存儲在不同數(shù)據(jù)源中的數(shù)據(jù)進(jìn)行整合，集成數(shù)據(jù)能夠提高數(shù)據(jù)挖掘的準(zhǔn)確性和速度，亟待解決的問題是如何處理異構(gòu)數(shù)據(jù)及其冗余。醫(yī)療數(shù)據(jù)預(yù)處理（三）數(shù)據(jù)變換數(shù)據(jù)變換是指將數(shù)據(jù)集轉(zhuǎn)換成適合數(shù)據(jù)分析與挖掘的統(tǒng)一形式，改變數(shù)據(jù)的光滑性、可比性。簡單函數(shù)變換常用來將不具有正態(tài)分布的數(shù)據(jù)變成有正態(tài)分布的數(shù)據(jù)，如平方、開方、差分等。簡單函數(shù)變換規(guī)范化就是剔除掉變量量綱上的影響如最小-最大規(guī)范化、零-均值規(guī)范化、小數(shù)定標(biāo)規(guī)范化等。規(guī)范化將連續(xù)屬性變量轉(zhuǎn)化成分類屬性，就是連續(xù)屬性離散化，離散化可以提高分類的準(zhǔn)確性。連續(xù)屬性離散化小波變換常用函數(shù)Haar小波基甲狀腺超聲診斷數(shù)據(jù)預(yù)處理（一）數(shù)據(jù)采集甲狀腺結(jié)節(jié)是指甲狀腺內(nèi)的腫塊，是一種常見病癥。醫(yī)療數(shù)據(jù)采集完成后，針對甲狀腺結(jié)節(jié)超聲診斷數(shù)據(jù)的預(yù)處理包括三個步驟，分別是特征提取、數(shù)據(jù)分級和數(shù)據(jù)規(guī)范。甲狀腺結(jié)節(jié)診斷數(shù)據(jù)的預(yù)處理過程甲狀腺超聲診斷數(shù)據(jù)預(yù)處理（一）數(shù)據(jù)采集原數(shù)據(jù)表中每一位患者的就診數(shù)據(jù)涉及70種不同類型數(shù)據(jù)，其中包括病人類別、登記號、檢查號、姓名、性別、年齡、出生日期、醫(yī)囑名稱、檢查狀態(tài)、報告號、報告狀態(tài)、圖像數(shù)、臨床診斷和診斷意見等。甲狀腺超聲診斷數(shù)據(jù)預(yù)處理（一）數(shù)據(jù)采集登記號審核日期診斷意見病癥描述病理結(jié)果******甲狀腺右葉中部背側(cè)低回聲結(jié)節(jié)（TI-RADS分類，4b類）甲狀腺左葉中下極低回聲結(jié)節(jié)（TI-RADS分類，4a類）甲狀腺余多發(fā)結(jié)節(jié)（TI-RADS分類，2及3類），隨訪甲狀腺大小、形態(tài)正常，回聲均勻，包膜光整。CDFI：腺體內(nèi)見點條狀血流信號。甲狀腺左葉中下極腹側(cè)見一個5.5mm×4.9mm×5.7mm低回聲結(jié)節(jié)，邊界不清，邊緣不規(guī)則，CDFI：其內(nèi)未見明顯血流信號。甲狀腺右葉中部背側(cè)見一個8.8mm×5.5mm×5.0mm低回聲結(jié)節(jié)，邊界不清，形態(tài)不規(guī)則，其內(nèi)部可見細(xì)小點狀鈣化，CDFI：其內(nèi)未見明顯血流信號。甲狀腺左葉內(nèi)見數(shù)個混合回聲及無回聲結(jié)節(jié)，邊清規(guī)則，邊緣光整，較大的約3mm×2mm，CDFI：結(jié)節(jié)內(nèi)未見明顯血流信號。甲狀腺右葉下極背側(cè)見一個15mm×8mm低回聲結(jié)節(jié)，邊清規(guī)則，內(nèi)部回聲尚均勻，CDFI：其內(nèi)可見條狀血流信號。雙側(cè)頸部未見明顯形態(tài)及回聲異常淋巴結(jié)圖像。甲狀腺癌明確診斷雙側(cè)甲狀腺+淋巴結(jié)清掃手術(shù)標(biāo)本：1.（左側(cè)）甲狀腺微小乳頭狀癌，長徑0.6cm，被膜侵犯（-）。2.（右側(cè)）甲狀腺微小乳頭狀癌，徑0.4cm，周圍甲狀腺腺瘤型結(jié)節(jié)性甲狀腺腫改變，被膜侵犯（-）。3.（右側(cè)氣管旁）淋巴結(jié)（+）1/2枚，另見小塊甲狀腺組織。經(jīng)過數(shù)據(jù)縮減和數(shù)據(jù)添加的患者部分甲狀腺結(jié)節(jié)超聲診斷數(shù)據(jù)甲狀腺超聲診斷數(shù)據(jù)預(yù)處理（一）數(shù)據(jù)采集基于醫(yī)院實際使用的TI-RADS分級標(biāo)準(zhǔn)，超聲醫(yī)生可以給出甲狀腺結(jié)節(jié)的診斷意見，具體的分級標(biāo)準(zhǔn)如下所示。TI-RADS級別對應(yīng)結(jié)果惡性風(fēng)險概率（%）TI-RADS1正常甲狀腺0TI-RADS2良性結(jié)節(jié)0TI-RADS3可能良性結(jié)節(jié)<3TI-RADS4A低可能惡性結(jié)節(jié)3-24TI-RADS4B中等可能惡性結(jié)節(jié)25-75TI-RADS4C高可能惡性結(jié)節(jié)76-95TI-RADS5高度提示惡性結(jié)節(jié)>95TI-RADS6活檢證實的惡性結(jié)節(jié)100甲狀腺超聲診斷數(shù)據(jù)預(yù)處理（二）特征提取和數(shù)據(jù)分級特征提取和數(shù)據(jù)分級可以分為三塊，即確定評價指標(biāo)、統(tǒng)計指標(biāo)特征、形成指標(biāo)分級表。一般通過醫(yī)學(xué)文獻(xiàn)確定評價指標(biāo)，盡管不同醫(yī)院選取的檢查指標(biāo)具有一定差異，但這些特征是幫助診斷甲狀腺結(jié)節(jié)的有效指標(biāo)。邊界清晰度邊緣規(guī)則度內(nèi)部回聲鈣化血液豐富度甲狀腺結(jié)節(jié)大小甲狀腺結(jié)節(jié)縱橫比甲狀腺超聲診斷數(shù)據(jù)預(yù)處理（二）特征提取和數(shù)據(jù)分級確定評價指標(biāo)之后，根據(jù)患者甲狀腺結(jié)節(jié)超聲診斷數(shù)據(jù)可以得到患者的有效數(shù)據(jù)，部分醫(yī)生的指標(biāo)特征統(tǒng)計情況如下表所示：醫(yī)生******特征總數(shù)患病數(shù)未患病總數(shù)患病數(shù)未患病邊清（邊界清晰）1643013418350133邊界尚清551441502426邊界欠清1076641625012邊界不清10192956515規(guī)則8187356155尚規(guī)則2261639435欠規(guī)則1313794822161可見毛刺7570517161不規(guī)則89632613011317不規(guī)則低回聲4221394不規(guī)則形不均質(zhì)低回聲35314972低回聲23573162216104112甲狀腺超聲診斷數(shù)據(jù)預(yù)處理（二）特征提取和數(shù)據(jù)分級甲狀腺結(jié)節(jié)診斷的分級詞匯表。指標(biāo)34A4B4C5邊界清晰度邊清；邊界清晰；邊界清邊界尚清；邊界較清；周圍見暈圈；周邊見暈環(huán)邊界欠清；邊欠清邊界模糊；邊界不清；邊緣規(guī)則度規(guī)則；包膜光整；光整；邊緣光整尚規(guī)則；包膜尚光整；未見明顯占位；尚光整；欠規(guī)則；欠光整；包膜欠光整；邊緣欠光整；包膜欠光滑周邊略見毛刺狀；周邊略呈毛刺狀；邊緣稍毛糙；膨脹性生長不規(guī)則；包膜不光整；周邊可見毛刺；呈毛刺狀；周邊呈蟹足狀可見毛刺；周邊毛糙；毛糙；邊緣見毛刺；周邊見毛刺；不光整；邊緣不規(guī)整；邊緣毛糙；周圍呈毛刺狀；甲狀腺超聲診斷數(shù)據(jù)預(yù)處理（三）數(shù)據(jù)規(guī)范最終有效數(shù)據(jù)表由數(shù)據(jù)根據(jù)指標(biāo)分級表規(guī)范化后得到。上節(jié)中患者的數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換成的有效數(shù)據(jù)如下表所示：登記號******審核日期2020-11-172020-11-17邊界清晰度邊界不清邊界不清邊緣規(guī)則度不規(guī)則不規(guī)則內(nèi)部回聲低回聲低回聲鈣化細(xì)小點狀鈣化血液豐富度未見明顯血流信號未見明顯血流信號分級4A4B分級1-523病理Ca11基于醫(yī)療大數(shù)據(jù)的管理決策分析（一）基于醫(yī)療大數(shù)據(jù)的管理決策場景計算機和傳感器技術(shù)的發(fā)展，電子病歷應(yīng)用等，使醫(yī)療大數(shù)據(jù)呈爆炸性增長趨勢。臨床大數(shù)據(jù)涵蓋醫(yī)療機構(gòu)病歷、藥物反應(yīng)等信息，包括常規(guī)病歷、藥物管理及行為情緒數(shù)據(jù)。臨床大數(shù)據(jù)生物大數(shù)據(jù)包括組學(xué)數(shù)據(jù)以及監(jiān)測體征數(shù)據(jù)，促進(jìn)遺傳關(guān)聯(lián)研究和智能醫(yī)療發(fā)展。生物大數(shù)據(jù)健康大數(shù)據(jù)涵蓋健康監(jiān)測、醫(yī)療機構(gòu)管理、環(huán)境衛(wèi)生等數(shù)據(jù)，支持包括臨床輔助決策的多個領(lǐng)域。健康大數(shù)據(jù)基于醫(yī)療大數(shù)據(jù)的管理決策分析（二）基于診斷數(shù)據(jù)的輔助診斷決策為解決多指標(biāo)輔助診斷問題，構(gòu)建數(shù)據(jù)驅(qū)動框架，應(yīng)對決策偏好、參數(shù)學(xué)習(xí)和問題特征等挑戰(zhàn)，可借鑒證據(jù)推理方法?？蚣軜?gòu)