赵浴光
摘 要：随着随着科技的发展，大数据分析及处理技术被广泛应用于各个领域和企业，大数据时代的来临标志着我国的各项工作都进入了高效便捷的时代。数据分类、处理、传输、存储等工作在各行各业都会应用到，医药领域也不例外。医学领域中每天都在产生大量的数据和信息资料，如基因序列、医学图像、病历、临床药物试验研究资料等，运用大数据分析技术做好医药信息的收集与处理是有效提升医疗事业飞速发展的重要途径。本文首先介绍了几种常用的大数据分析技术，分析了医药领域中运用大数据分析的价值，提出了运用大数据分析技术促进医药事业发展的有效措施。
关键词：大数据；分析技术；医药领域；应用策略
中图分类号：TP391文献标识码：A 文章编号：1672-3791（2017）12（a）-0000-00
传统的医药行业的信息管理及处理模式已经难以适应时代与医疗事业的发展，也难以满足市场化的要求，医药行业的数据和信息呈爆炸式的增长，如果不采取数字化的数据处理模式，那么海量数据的分类、处理与存储将会成为一个制约医疗事业发展的因素。大数据分析技术有着传统数据处理和分析技术难以比拟的巨大优势，可以实现海量数据的收集与分类处理，可以有效的解决医院信息与数据的处理问题，进而促进医疗事业的稳定发展。
1关于大数据分析技术的阐述
大数据分析技术的核心是从海量数据中提取和筛选有价值的信息，该处理技术面对的數
据有着明晰的特点，如海量、生成速度快、结构异化、状态众多等，大数据分析要做的工作就是从各类数据中提取有价值的数据或信息，对数据和信息资源进行合理分配，保证数据从传输和存储的安全性。传统的数据处理技术较为落后，对于种类繁多的信息难以进行归类处理，大数据分析则不同，它可以利用云技术实现海量信息的上传和下载，用户可以将信息存储在云端，使用时进行下载，不用时可以删除，下面介绍几种应用较为广泛的大数据分析方法。
1.1 机器拟人计算与数据挖掘
机器拟人学习是大数据分析技术的基础，海量数据相对维度较多，而且多变，如何从烦乱的信息中提取出有价值的信息这就需要设备学习人类的分类与归纳，对信息和数据进行分析。2009年Dahl 等在语音处理中使用神经网络拟人系统降低了语音识别错误率，使语音处理成为应用机器拟人学习的第一项工作，机器拟人学习算法包括分类、关联分析、并行计算等。数据挖掘主要是指通过建立数据挖掘模型进行计算的方法，包括支持向量机、期望最大化、决策树算法等。
1.2 预测性分析方法
这是大数据分析方法中较为常用的一种方法，主要通过建立模型，运用已知的参考值，对未知数据进行预测，进而预测事件发生的可能性，预测概率的大小。预测分析的具体内容涵盖了数据检测和、数据分析、建立模型。
1.3 可视化信息分析
在大量的数据信息中，还有一种信息是最直观的，就是可视的信息与数据，这类信息的分析和处理有助于研究人员快速下结论和做决策。可视化信息将资料直观的展现在我们面前，我们能顾快速找到信息的规律，进而快速找出有价值的数据。可视化信息与数据的优点就是可以便于用户理解，方便分析和信息处理。可视化数据分析一般都是人工分析的方式，借助一些软件，如Tableau等进行数据分析和研究。
1.4 关键词检索引擎
关键词引擎在网络中被广泛运用，在数据检索和查阅时，只要输入关键词语就可以搜索到相关知识和信息，在大数据分析中有时，可以利用语义引擎搜索同类的信息和数据，进而进行分离处理，提高数据处理效率。
2 医药领域中运用大数据分析的重要意义
2.1 有助于提升医学领域的临床与科研水平
大数据具有海量、快捷的特点，大数据时代的到来是信息技术发展到一定程度的结果，在医药领域中充分利用大数据分析技术有助于促进医疗卫生事业工作效率的稳步提升。传统的医药信息与数据处理效率较低，浪费大量的人力和时间，而且人工数据分析的差错率较高，信息处理和传播难度较大，难以满足当前人们对于医药信息与知识的需要，而大数据技术的应用可以在医疗机构中建立同类患者的治疗方案数据库，为多种疾病的治疗提供科学的依据，有利于促进医学临床与科研水平的提升。
2.2 有助于推动医药理念的更新
大数据分析最先要解决的问题就是医疗机构的各类信息和数据的处理，大数据都是多样性的，而且数据是海量的，因此，如何利用现代技术完成对海量数据与信息的收集、整合与分类统计与分析对于促进医药理念的更新是有着至关重要的作用的。医药大数据分析不求精益求精，但一定要展现医药领域的整体性，医药领域要关注大众的健康心理和养生理念，完善治疗方案，进而为各类疾病的治疗提供可靠的依据。
2.3 有助于提高医药诊疗效果
在医药领域中的数据主要是针对疾病治疗与用药的记载与记录，包括患者病例、个性病案分析、医药科研资料等等，这些资料都是为提升医疗诊治效果提供服务的。医疗机构都是通过共享数据系统分享临床病例与数据，很多医院目前都建立了电子病历档案体系，医疗研究人员通过病例研究掌握很多疾病的常规和治疗方法，为特殊疾病治疗的发展提供科学的参考。在医药临床实践上，临床医生对不同场景的数据进行分析，建立完整的进而促进医药事业的可持续发展。
3 大数据在医疗卫生领域的应用分析
3.1 大数据分析在医药研发中的应用
在医药领域，利用大数据分析技术可以为其提供准确的信息和资料，还可以实现海量医
疗数据的整合和处理，可以实现对不同症状患者情况的分析，进而找到适合的治疗方法和用药规律，进而提高疾病的治疗效果。针对医药研发部门或企业大数据分析的结果可以为其提供有价值的参考，可以为公众对于各类药品的需求进行掌握，进而合理利用资源，生产出价值较高的药品。而且新药品推向市场需要一定的时间，大数据分析可以加快新药品投入市场的速度。
3.2 大数据分析在疾病诊疗中的应用
随着我国医疗事业的发展，国民对于养生和健康格外重视，有关部门要善于利用信息化技术建立健康信息平台，可以方便居民上网查阅有关资料，采集疾病的相关治疗案例与经验。在这一基础上，还可以推出医疗专家热线，各大医院建立沟通平台，主任医师定期在网上进行疑问解答，针对民众提出的健康问题给出适合的解决办法和合理化的建议。对于那些基础的医疗机构，可以通过远程监控对医疗机构进行监控，对数据实现远程传输与处理，了解病人病情，缩短其住院时间。
3.3 大数据分析对于公共卫生与居民健康的作用
大数据分析还可以广泛应用于公共卫生事业的宣传上，对各类疾病进行预警和预报，提升民众的健康观念，对传染疾病的疫情进行有效的控制。公共卫生部门可以针对管理区域建立卫生信息管理平台，采集管辖范围内居民的健康信息，进而有效掌握居民健康情况，实现对疫情的控制。其次，居民健康电子信息档案也是大数据分析应用的一种表现，可以利用大数据整合各类患者信息，进而提高居民的健康理念。
4 结语
综上所述，大数据分析技术在医药领域的应用十分广泛，大数据分析的应用有助于提高医疗机构的诊疗效果，有利于新药物的研发和推广，对于医疗信息与数据的收集与处理是医院提升临床治疗水平的关键。
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