23、大数据在医疗与公共部门的应用与发展

大数据在医疗与公共部门的应用与发展

1. 医疗领域大数据技术需求

1.1 医疗数据语义丰富化

医疗数据语义丰富化需要在以下技术方面取得进展：
- 医学文本信息提取 ：从医学文本中提取信息给经典信息提取技术带来了新挑战，需要考虑否定、时间性和更多上下文特征。目前研究多集中于英文临床文本，还需适应其他欧洲语言。
- 图像理解算法 ：需要能正式捕捉自动检测到的图像信息（如解剖结构、异常结构和语义图像注释）的算法，要针对人体复杂性和不同医学成像技术开展更多研究。
- 标准化医学注释框架 ：需要包含标准化医学文本处理并支持注释技术集成的框架，现有框架（如 UIMA）需进行调整以满足医疗领域的特定挑战和要求。

1.2 数据共享与集成

高效的数据集成和无缝共享依赖于标准化编码方案、术语和数据模型。目前标准化编码系统存在局限性，许多信息未以编码形式存在。为推进数据集成和共享，需要改进和标准化以下方面：
- 语义数据模型 ：现有模型（如 HL7 RIM）存在实施困难的问题，相关研究（如 MCI）正在进行。
- 语义知识模型 ：如生物医学领域本体和术语，与语义数据模型结合使用，有助于实现语义互操作性，但需要进一步研究改进现有标准并开发新标准。
- 上下文信息 ：需要标准来描述数据来源、使用或所有权等上下文信息。

1.3 数据隐私与安全

为满足大健