重症医疗数据的可视化

重症医疗数据的可视化

盛永顺

武定县人民医院 云南楚雄 651600

摘要：文章通过对目前有关医学领域相关数据可视化的研究成果进行了分析、比较，并对该领域的研究进展进行了综述，并重点对该领域的研究进行了重点分析。从宏观角度来看，目前国际上对于医学数据的可视化研究总体趋势是一致的，但在执行效率上仍有待提升。最后，对医学影像可视化技术的发展趋势进行了展望，并对有关研究中存在的问题进行了分析，并给出了一些可行的建议。随着医学数据的不断增加，可视化研究的空间越来越大。

关键词：重症监护；医疗；数据可视化；发展前景

1 引言

近几年来，随着“互联网+医学”的普及，各种医学信息的数量急剧增加。数据可视化是一种涵盖所有社会发展层次的应用理念。医疗大数据的高精度研究对于中国卫生事业的整体发展、国民健康水平的预测、医疗护理的精细化管理具有重要意义。面对海量的医疗数据、日益复杂的疾病发展趋势、医患关系紧张等医疗问题，医疗领域亟需技术支撑与创新。数据可视化对企业来说是一种机会，也是一种挑战。通过对国内外许多机构和团队开展的医学数据可视化研究发现，面对海量的医学数据，可视化研究的有效性仍然相对较低。医学大数据的可视化研究，特别是在某些相似的急危医学领域，具有重要的理论和现实意义。之所以选取危重病数据进行可视化研究，是因为它是衡量一国、一国医疗服务水平的重要指标。其中，医疗记录多，疾病多，场景多，环境差异大，用药范围广，数据复杂。要想在复杂的环境下，克服复杂的数据，就必须在可视化技术上进行持续的技术研究和技术上的突破。

2 重症医疗数据的可视化的发展趋势

2.1实时监控和大数据分析

随着医学信息化水平的不断提高，对危重病数据进行实时监测与分析的重要性日益凸显。现代化的医疗体系可以对病人的生命体征、治疗情况、实验室检测等数据进行实时采集，并利用数据分析技术对其进行实时监测和预警，以便对病人的疾病变化和危险因素进行及时的监测和预警。

2.2人工智能和机器学习应用

随着人工智能、机器学习等技术的发展，危重症医学大数据的可视化研究日益受到重视。在此基础上，实现对海量医学大数据的智能化分析与挖掘，有助于医生了解其中蕴含的规律与规律，提升诊疗的精度与效率。

2.3交互性和个性化展示

当代的数据可视化工具正以更多的互动、更个人化的方式关注着用户的体验。医护人员可以按照自身的需要和喜好，对重症医学资料进行个性化的显示，并对感兴趣的指标、时间范围、数据种类等进行浏览与分析，以便更容易、更快速地获得所需要的资料。

2.4多维数据整合和综合分析

危重病人的临床资料、实验室资料、影像资料等资料，是临床资料与影像资料的重要来源。多维度数据集成与集成分析是今后发展的方向，通过对多源数据的有效集成与关联分析，为医疗决策与诊疗计划的制订提供更为全面、精准的信息支撑。

3 应用前景

面向医学大数据的可视化研究具有重要的理论意义和广阔的应用前景。首先，在个体层面，对于人类健康密切相关的生活、工作、饮食等数据进行可视化研究，获取用户的短期、中期和长期健康预测，以便对自身的健康状态进行实时监测，并进行针对性的防治。其次，从医学角度来说，可以推动医疗产业向精准医学方向发展。医学数据可视化技术能够为临床治疗提供科学依据。本研究之目的在于协助医师改善医疗照护品质，并针对问题，以提升治疗的速度与准确性。在遇到危急情况的时候，可以提前做出正确的判断和治疗。在求诊及发展医学监控体系过程中，对病患的生命及健康状况进行及时诊断是十分重要且迫切的。如果只是单纯地延长照顾时间，或者没有进行监护，就有可能导致一条生命的终结。危重病人的身体参数，是最重要的，也是最重要的，也是最重要的。这是提高诊断和治疗成功率的关键。

也可以对对应于疾病的药物制备、用药剂量、治疗方案和测量等进行多维的数据建模和分析，并对研究开发过程中出现的安全性、有效性、反作用等进行实时追踪和调节。

当前，在危重病的可视化研究中，存在着一些问题。首先，医务工作者与可视化分析师之间的融合不够紧密，他们仍然在各自的岗位上工作，不能相互协作。这就造成了当前医学数据可视化研究脱离了现实。其次，所建立的研究模式过于繁琐。这对于不擅长数据可视化的医生和护士来说，是很难使用的。针对上述问题，可采取如下措施：

（1）调节医师与影像分析人员的关系。医生与数据可视化分析师应该是一种协作关系，既是产品经理，也是程序设计人员。根据医师的需求，视觉分析师会进行特定的实施，并与医师进行技术上的引导与合作。

（2）“简单化”与形象化，使预报结果及其对应的特性变化更为直观。这样，医务人员就可以更加准确、迅速地做出反应，提高医疗服务的效率。

医学数据的可视化研究是一种必然的趋势，也是符合我国国情的。数据可视化打破了传统数据采集方式的局限，具有更高的表达能力、更丰富的信息、更具新颖性、信息量更大、信息密度更高、可实现多维交互等特点，符合医疗大数据时代的需求。在医学领域，随着时间的推移，数据的种类越来越多，记录的数量也越来越多。为了解决如何“消化”海量数据这一难题，我们需要对数据挖掘作更深层次的解释。

结论

国内重症医疗数据可视化研究尚处在摸索阶段，本文结合问题分析研究，可以立足于医疗国情，结合实际，参考国外相关研究的成果，取其精华，去其糟粕，取长补短。目前国内医疗数据可视化研究声势正旺，人才也正逐步引进，未来有很大的发展空间。基于网络来获取更多医疗数据信息，进行可视化展示，为国内研究较为欠缺的数据可视化技术继续开辟道路，同时还为医疗领域提供更好的数据解决方案，满足重症医疗等对数据可视化技术要求更高的标准，推动医疗领域不断进步，造福人类。

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