浅谈大数据时代下的生物医学工程发展趋势

浅谈大数据时代下的生物医学工程发展趋势

朱斌

桐乡市梧桐街道社区卫生服务中心朱斌

关键词：大数据；生物医学工程；发展趋势

[中图分类号]R318[文献标识码]A[文章编号]1439-3768-（2019）-01-YS

1生物医学工程与大数据的密切联系

1.1生物医学工程的基本概念及其应用技术

生物医学工程是一个大的学科的综合，包含了生物学、医学、电子学、材料工程学等方面的理论和方法，主要的目的就是通过使用工程技术方法，对于生物学和医学方面的问题进行研究，从而达到解决问题的目的。其中使用到的技术主要包含生物医学传感器技术、信号处理与检测技术、医学图像处理技术以及临床的处理和化验技术。

1.2生物医学工程数据的特点

生物医学工程方面的数据主要包含生物学、医学、工程学等方面的内容，这些数据主要有5个优点：（1）具备相当大的数据量：这些数据由于来自于很多方面，所以收集到的数据形势比较杂且多样化；（2）数据具备不同的结构：主要就是由于采集得到的非结构化数据用数据库二维表达不是很方便；（3）数据不能进行合理的量化：主要就是不能用确定的公式表示数据的结构和相关的特征；（4）数据过多导致冗余数据较多，进而导致大量的数据缺乏存在的意义，进而不是所有的数据都是有意义的；（5）数据的整体准确率比较低：主要就是在采集生物信号时，不能很好地避免空气中的噪声的污染，进而会导致差生数据方面的误差。

2生物医学工程的数据挖掘方法

2.1基于大数据大量、多样特征的NoSQL数据库

NoSQL即NotOnlySQL，它不再维持传统的关系数据库占据主要地位的局面，这是一种快速增长的非关系型松散数据存储类型。这种数据存储不需要预先设计表结构，也不会导致表之间的连接操作或水平划分。

和传统的关系类型的数据的应用相比较，NoSQL主张的是非关系的数据存储，不需要提前为了想要寻出的数据建立好完整的字段，从而保证数据的随时有效存储。但是在关系数据库中，增加或者删除完整的字段都是比较麻烦的。比如说生物医学技术在保证数据的有效获取的过程中，出现的大量的都是不具备特定结构的数据，这也在一定程度上促进了人们对于大量不具备特定结构的数据的存储的关注。

2.2基于大数据高速、价值特征的Hadoop技术

Hadoop可以对很多的数据进行分布式的分析和处理的软件框架，主要包含两个方面的内容：（1）Hadoop分布式文件系统：主要就是作为存储系统使用，主要的工作方式就是复制和分发源数据到服务器的集群点，进而通过应用一个或者多个APP进行节点的分析和处理；（2）由MapReduce建立的一种软件框架以及编程的模型，可以在很大程度上处理分布式的应用程序。

3生物学医学工程的发展展望

3.1诊疗远程网络化

在医院的诊断过程中，诊疗远程网络化主要指的是医生根据互联网技术远程操作机器，实现对于患者身体的相关检查，同时将检查得到了诊断数据通过互联网进行传输，并存储在医生的诊断结果中，进而保证某些操作的顺利进行。除此之外，通过使用信息化的医疗管理平台，可以将原来的纸质版本的病例转化为电子版本，这可以在很大程度上增加病例完整保存的概率，减少病例损失和丢失的情况。同时使用电子版的病例也可以方便医生进行治疗，患者也可以查询到自己的病情，进而和医生实现更加方便的交流，调整医生和患者之间的关系。

3.2诊疗系统统一化

在我国目前的很多医院中，医生需要将自身的判断结合很多的医学成像设备检查得到的结果进行最重的病情诊断，相关的医学成像设备就包含CT磁共振、X射线、超声波等检查。使用了大数据技术之后，就可以将这些医学图像得到的信息进行数字化的处理和保存，方便相关的医护人员在需要的时候进行随时的下载和分析。此外，通过使用大数据技术也可以共享这些医学图像信息，实现不同部门之间的信息共享和分析，这也是目前很多医院所追求的。由于患者在寻求医疗治疗的过程中会受到各种因素的影响，所以会经常去到多个医院进行检查和诊断，这导致患者经历多个程序的诊断数据，这不仅非常复杂，同时，也很容易导致一些诊断结果丢失，这在很大程度上会直接影响医生对患者病情的了解。使用云大数据技术就可以实现远程的医疗服务体系，进而完美的解决患者的问题。通过使用云计算技术，医生就可以很方便的联系到患者之前已经咨询过的医生，并在计算机上方便的下载得到患者的医学图像信息，从而在很大程度上减少了诊断数据丢失的情况，从而实现物理医学图像的完整性保存，并使医生可以在和患者预约治疗时间之前获取患者的医学图像信息，进而提高治疗的效率。

4结束语

总而言之，大数据时代之下，生物医学工程会得到更加迅速的发展，在为人类的健康发展提供更加方便的贡献的同时，实现医院资源和设备的合理分配，进而最大化的发挥医院各项资源的使用率，从而提高医院的服务水平，实现医院的良好发展。

参考文献

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