医疗大数据：挑战与结构化存贮方法

"该文档详细探讨了医疗大数据解决方案，强调了大数据与传统医院信息系统之间的区别，以及处理医疗大数据所面临的挑战。文中指出，由于关系数据库的局限性，医疗大数据的挖掘变得异常困难，并提出了一项名为《医学信息的结构化存贮方法》的创造专利技术，旨在更好地解决这个问题。文档还讨论了国家大数据标准的重要性，以及医疗行业信息系统顶层设计的困难，预测了医疗大数据真正发挥作用的时间点，并呼吁开发新型软件工具以提高数据挖掘效率。" 在医疗行业中，大数据的利用具有巨大的潜力，但同时也面临着诸多挑战。首先，医疗大数据与传统的医院信息系统之间存在本质差异。这些信息系统通常基于关系数据库构建，而关系数据库在处理非结构化和半结构化的医疗数据时显得力不从心。由于医疗数据的复杂性和多样性，如患者的病历、检查结果、遗传信息等，小问题在大数据环境下会被放大，成为重大的挑战。 文档中列举了医疗大数据面临的八大难题，包括数据标准化、数据安全、数据整合等问题。其中，国家大数据标准工程被比喻为如同“两弹一星”一样的重大工程，暗示其难度之大。此外，由于关系数据库的封闭性，外来数据难以融入，导致数据的共享和分析受限。而且，关系数据库的数据与应用程序、数据结构紧密绑定，一旦脱离原有系统，数据的价值就会大打折扣。 为了解决这些问题，文档提出了创造专利技术——《医学信息的结构化存贮方法》。这种方法旨在通过结构化存储方式来提高数据的完整性和可挖掘性，使得医疗数据能够在大数据环境中保持其意义。文档指出，为了有效挖掘医疗大数据，必须开发新型的软件工具，这些工具应具备处理海量数据、支持非结构化数据处理以及适应不断变化的数据需求的能力。 预计医疗大数据的广泛应用还需要一段时间，可能需要5年甚至更久，类似于信息化社会从概念到成熟经历了30多年的过程。因此，医疗行业需要持续投入研发，改进数据处理技术和策略，以实现医疗大数据的真正价值。