文摘
信息技术的快速发展,特别是大数据和人工智能技术,提出了前所未有的机遇和挑战的人。来自各行各业的人,包括中药。如何结合中国传统医学(中医),人工智能技术在大数据的背景下,以及如何推动中医药走向世界的理论,是需要回答的问题。本研究提出了处理流程和总体框架中医健康使用大数据,提出了一个可行的解决方案中医大数据的管理和应用。接下来,中医健康大数据和云计算生态系统核心技术提供个人提出了科学有效的健康管理,保护身体免受疾病,提高身心健康,提高适应自然和社会环境的能力。这项研究总结了中医文化交流和健康管理使用大数据,达到预防治疗疾病的目的。
1。介绍
国际竞争增加了全球经济一体化的进程加速,和科技在经济发展变得越来越重要。由于需要的时间和生存的压力,许多科研机构和行业增加了科学研究和创新与政策鼓励和金融援助从各个国家的政府1]。科学技术研究和应用学科已大大扩大,和技术创新如雨后春笋般涌现。重要的是优化的技术研究和发展能力生产高质量的中药来改善中国中药行业的状态。先进的中医技术基础研究和开发技能和基础制造高质量的中药(2]。
计算机和互联网的迅速发展,人类社会正日益面临着信息冲击和包下幸存的大量数据。自2009年以来,“大数据”已经逐渐成为人类生活的一个流行词汇(3]。网络信息技术的普及和应用,大数据的思考方式和行动方式已经渗透到各个行业,业务功能和日常生活。随着人类处理信息的能力的提高,大数据带来了很多对社会进步,取得了显著成绩,以及如何处理加工、管理和控制的大规模数据已经成为一个紧迫的问题4]。近年来,数据提取的价值不断提高,特别是在人工智能(AI)的发展,带来了广阔的发展前景和想象力大数据的应用。技术的发展带来了社会的进步,和大数据的应用丰富了人们的生活。对于企业,大数据可以得到隐藏的业务逻辑,改善业务流程、工作效率和服务质量,优化业务决策通过整理和挖掘数据。对于医疗行业,大数据可以帮助总结和分析现有医疗系统的优点和缺点改进过程(5]。
中医与西医不同,有一个有限的领域有关。其从业者必须学会灵活使用当前的科学和技术进步突破激烈的竞争。Yu et al。6)认为,大数据是类似于中医信息学。大数据技术可以用来支持中医药信息学的发展,允许有用数据和访问大量数据的中医药研究中获益。应对中药的“整体数据”,崔(7)使用“大数据”的相关技术和基于本体的中医语言系统发现和预测中国传统医学的技术知识在疾病的预防。通过数据挖掘方法的实现有效识别的特点和法律传统中医治疗肺癌,风扇(8和刘9)已经成功地确定了中医治疗疾病的特点和规律。黄(10)认为,大数据技术,中药是隐藏的,个性化的,可能转化为非结构化数据和实证信息,协助中药的现代化。
本研究试图将大数据的操作框架引入到中医领域的文化交流和健康管理和复杂的数学和科学方面的中医诊断、中医证研究、中医临床经验,和中医临床研究。那么中医健康大数据提出了生态系统。中医健康角度下的大数据的生态系统,操作逻辑,模式,和中医健康大数据的问题,管理信息沟通,和随后的应用形式进行了分析。使用不同应用场景的中医健康大数据,人工智能,和数据可视化模型,尝试把中医大数据应用创新理念,提高中医的生产力,建立竞争应用模型。
手稿的其余部分组织如下:部分2描述了大数据的各个方面和中医。部分3说明了中医健康大数据的生态系统。部分4概述了中医大数据的建设生态系统和部分5是结论。
2。大数据技术的发展
2.1。大数据和操作框架
大数据应用的不断发展,大数据的定义在学术界一直是难以形成一个统一的结论,并呈现出多元化的发展趋势。深刻的《自然》杂志发表的一个特殊问题的话题大数据早在2008年(11]。在书中“大数据:一场革命,将改变我们的生活方式,工作,并且认为“Mayer和Cukier所写,大数据的定义是“人们可以做基于大规模数据,这些东西不能完成基于小规模数据”(12]。作者在13)认为大数据是一个巨大的,高增长、和不同的信息资产,这就需要新的处理模式与更大的决策,洞察力,和流程优化能力。大数据框架是指分布式处理和分析软件库之间的解决大数据问题和算法计算单位集群(14]。
尽管在大数据的定义不同,达成协议是具有挑战性的。然而,随着时间的推移和信息技术的进步,大数据的应用价值变得更加明显。提出的4 v维梅尔和Cukier12)是目前公认的大数据特点:体积,速度,品种,和价值。(我):数据量测量与计算机单元;大数据的起始单元测量至少是P (1000thT) E(1一百万T),或Z(1十亿T)。(2)品种:数据包括音频、视频、图片、文本、地理信息和许多其他数据类型。所以需要更高的数据处理能力。(3)价值:大数据的分析和挖掘将起到革命性的作用在许多领域的发展社会,特别是在医学研究和发展、疾病诊断和治疗、公共卫生管理、卫生管理。(iv)速度:快速数据生成动态表单;数据处理速度和及时性要求高,技术加速通过云平台和云计算数据处理。
传统的软件不能提取、存储、搜索、分发、分析或处理大数据,因为它包含大量的数据。获得信息和见解从一个庞大而复杂的数据集,数据处理框架必须建立标准化大数据收集、处理、分析和应用。
大数据的处理框架应该使用信息技术和计算方法的发展,并使用硬件设备在不同的聚合数据格式和不同领域,形成一个统一的数据源。可以生成的社会价值和经济效益和未来的预测可以通过数据清洗、挖掘、分析和应用。事件发展的方向可以通过人工智能干预或改变。整个过程操作框架和其独特的生活逻辑。
大量数据的时代为人类提供了前所未有的空间和潜力获得深刻的、全面的见解和对人类能够利用数据构成新的挑战。随着科技的迅速发展,转型的时代即将来临。
2.2。大数据的国家战略
大数据社会革命打开了大门。数据搜索和分析可以从大量的数据收集有价值的信息。借助人工智能技术,它可以准确地预测未知的趋势,控制未来的方向,引领时代的发展在前面。大力发展大数据产业已经成为全球共识。世界上所有国家正在迅速追赶时代的潮流带来的大数据,充分促进大数据技术的发展(15]。
2012年3月29日,美国首先提出大数据作为国家的重要战略资源和正式发布在联邦政府“大数据”16]。2013年6月,安倍内阁发表了“建立最先进的国家宣言”,它提出一个新的国家政策的基础上,建立开放的公共大数据和建议,日本已成为世界上最先进的信息技术协会(17]。2013年10月31日,英国政府发布了“获取数据带来的机遇:英国数据能力的策略。提出“加强数据分析和处理技术,增加国家基础设施建设、促进工业的研究和发展,共享数据结果和确保数据的安全,提高英国的国际地位在数据挖掘和提取价值,并维护其经济在世界的前沿。2015年8月31日,中国国务院发布了“促进大纲大数据发展,提出全面推进大数据的开发和应用,加快建设数据的权力(18]。工业和信息化部公布了“大数据行业增长计划”12月18日2016年,提出强烈促进行业持续健康发展的“13日五年计划”期间,执行国家战略的大数据。
3所示。中医健康大数据的生态系统
3.1。大数据和医学生物信息数据挖掘
Mayer和Cukier在书中提出了“大数据”为目标应用程序开发新的想法通过收集和分析大量的数据。进步和科学技术的发展将为生物医学应用带来新的机遇和挑战。基因组学在大数据技术的合作,高通量芯片,和深度测序技术取得了突破性的发展。大量的分子标记和监管机制在疾病过程中被发现,为治疗提供了新思路和新机遇。相关进展带来技术支持全面的医学发展趋势的分析和预测。通过大数据挖掘和分析,我们深入探索生命的本质,发现物种的发展规律,为人类健康提供综合服务(19]。图1显示大数据和信息的流动在药物。
3.2。大数据和中药应用程序
大数据的应用和发展促进了生物医学科学的全面发展。这打开了新思想对中医的发展,带来了新的方向。大数据技术是人工智能的理论和应用基础,从而促进中医领域的科技进步。中国医药产业依靠计算机技术和人工智能技术来收集数据从中医经典,临床诊断和治疗经验和整合成有价值的中医大数据,这样大规模的个性化和支离破碎的中医临床经验可以提供科学20.]。同时,从中医诊断、中医证研究,中医临床经验继承、中医临床研究,等等,中医理论和临床实践解释数学和科学。中医疾病的客观化和标准化数据,建立大型数据库通过云平台将中医健康中医健康管理到人工智能的新时代,成为未来发展的一个重要趋势的中药21]。
在Lei的五行理论和阴22),中医展示人体生理和病理之间的关系和性质,以及人体的各种器官,形成了中医的基本理论,认识疾病和治疗疾病和脏器的关系,气和血,人类。中国传统医学的实践活动充分反映理论重视关系的本体的特征。中医通过相关关系,理解世界和整体判断疾病的想法正是大数据分析的核心基础。
大数据挖掘的主要算法从数据之间的相关性,发现规则,获得知识,不关心具体的数据之间的因果关系。中医辨证论治的核心思想是要注意的相关关系,通过发现身体的变化及其相关环境和寻找的原因打破固有的平衡与和谐,改善受损环境通过药物和其他治疗方法,实现健康的恢复过程。因此,中医健康大数据应用程序的开发是现实的和能满足社会需求。
首先,中医健康大数据包括个人数据。临床医生可以随时检索病人文件了解病人的健康状况,过去病史,药物的历史和使用人工智能比较数据和个人和团体之间的差异全面提高辨证的准确性和适用性的药物。此外,随着物联网的发展,云平台,云计算和智能设备,大数据可以帮助数字卫生和医学智能设备的发展,实现互连的临床数据,科学研究大数据、大数据和公共健康,促进健康医学的诞生和发展大数据的应用程序。最后,大数据技术有效地应用于其管理。建立了标准化的程序和管理规则方面的健康信息收集、医疗数据挖掘和分析,调整健康信息的反馈和沟通。一些学者明确解释中医健康管理系统的建设,提出建设“中医的大脑,”与“9大系统”和“81”模块建立state-centered智慧中医健康大数据系统(23]。
大数据是中国医药产业的助推器,为经济增长提供新的路线,开辟新的经济前景,使中药行业在各方面更好地服务人类健康。
4所示。中医大数据系统建设
数据是决策的基础。通过组织、加工、分析和可视化数据,可以总结,经验,发现模式和预测未来。从日常生活是巨大的大数据,包括金融交易、科学模型,空间遥测、气候变化、社会媒体、电子邮件、网页浏览、文件交换,和医学图像,其中大部分是与大量的共同特征,非结构化数据低价值,和复杂的结构。由于互联网的发展,各种非结构化数据以惊人的速度增长,使数据处理社会中的一个常见问题。因此,它是特别重要的建立一个理性的大数据管理框架。
Demchenko et al。23]提出看整个大数据系统与大数据的生态系统。他们认为整个大数据生态系统包括数据属性、数据模型和结构、数据分析、基础设施和安全(也称为大数据5 v:体积、速度、品种,价值,和准确性)。具体来说,它包括大数据基础设施、大数据分析,大数据结构和模型,大数据生命周期管理,以及大数据安全。
中医健康的大数据的生态系统,它应该融入生态循环。中医健康大数据生态系统是人类健康的集合,包括出生,老了,病了,死了,覆盖生理和病理特点,个人体质和症状。这是一个高水平的生命形式在时间和空间的认识24]。
中医健康大数据具有显著的多样性的特点和价值。通过整体的自然和人类的团结,中医认识世界,诊断疾病,并注重健康状况和疾病的病人。此外,它可能诊断健康的状态考虑到社会的各个方面,环境,和心理学在使用广泛,广泛的,宏观的认知。中医健康大数据来创建一个生态系统,中医结合的基本思想“预防治疗疾病”与大数据技术和健康管理。我们可以实现健康生活方式的目标进行健康状况评估和与临床资料结合智能设备,提供适当的健康、治疗、健康维护、和教育项目根据个体的健康状况。这涉及到状态识别的生理、心理、社会等多维视角的个人或团体。
整个中医大数据生态系统应该包括大数据集合,大数据集成和清理,大数据分析、大数据存储、大数据共享和发布。大数据系统的核心部分是云计算。
鉴于这篇文章的想法,这个框架用于地图中医健康生态系统大数据如图2。
4.1。大数据集合
大数据对中医健康来自宏观等不同级别,味噌,微。的信息采集,数据是动态的。个人健康数据的来源包括主动获取和被动收集,包括网络、智能手机、社交网络、生物特征数据,传感器捕获、智能可穿戴设备和个人数据。云计算平台可以有效地解决参数采集的问题。云计算物联网(物联网),可穿戴技术,four-diagnosis仪器将充分利用中药的强有力的工具。智能可穿戴设备和便携式four-diagnosis工具可以执行实时动态连续监测的个人生活,工作条件,运动情况,心理状态、心理变化、理化指标、症状和体征,postintervention反应。此外,它可以同时同步云数据和捕捉信息(天文学、天气、运气、季节、地区等)的人类社会和自然环境。
数据收集的关键之一是数据的标准化。临床数据可以使用下列标准方程: 在哪里是指,标准偏差。
作为临床咨询而言,这也是一个必要的措施建立健全数据收集系统模型。例如,完成“哮喘和过敏症”表应包括六个主题:“目标”,“结构”,“数据元素”,“数据收集过程”,“注册标准,”和“分类系统。“一个信息记录系统,收集完整的和更新数据改善医疗系统的质量,确定组织的风险,控制计划,并预防和监控疾病是严格建立(25]。
大数据技术建立数据采集系统根据不同的时间和空间和不同的个人,这有利于后续的数据处理和分析,为发现新的铺平了道路信息和获取新数据。
4.2。大数据集成和清理
据国际数据公司(IDC)的数据创建和复制的总量在2011年是1.8 ZB。它也预计,到2020年,世界将有35 ZB的数据。由于大量数据的出现,整个社会将面临巨大的困难,如果数据没有妥善管理和干预。
中国学者Jifa et al。26)指出,发展模式的数据,信息、知识和情报表明,创建大数据模型从传统数据必须优化。应该删除重复或不重要的数据和必要的数据应该选择将非结构化数据转化为结构化数据保留。
对于中医健康数据处理,随着技术的进步,数据来源的多样性增加(智能手机、智能可穿戴设备),并在几何级别的数据量增加。从数据的角度优化,数据必须标准化和有效。
数据预处理之前必须进行数据分析和数据挖掘。数据预处理的过程包括数据规范化和适当的质量控制和一般流程数据清理、数据集成、数据转换和数据减少(27]。数据清理包括统计技术如基于预先确定的纠正和规范计算值和删除无效和冗余数据。数据集成将把来自不同数据源的信息,为用户提供一个全面的视图。数据转换包括平滑、聚合、泛化和标准化处理数据和新属性建设。通常是使用以下完成标准化的数据统计方法:
减少数据的冗余处理收集数据,包括数据过滤,删除,压缩。
有许多问题要解决,如果大数据技术应用于中药领域,如编剧中医内容,以及标准化的术语,以更好地利用隐性知识。数据的主要来源之一,在中医临床研究是电子医疗记录。电子病历的应用的范围越来越广泛,但是很难合并不同的数据系统。非结构化数据模式导致数据提取困难。在电子病历数据重复和缺失,测试数据收集、和医疗数据清理都是贡献的问题。因为排序使未来数据分析更复杂和耗时的,标准化的临床医疗数据的收购将为大数据分析是有益的。中医术语,处方,针灸、按摩、保健、康复、医疗历史文学,和其他学科将由科学技术部的特殊科技基础性工作的关键项目,2012年4月发布。
在未来,基于数据的大数据挖掘应结合云平台,统计人员,医务人员,根据其质量预警、预测、个性化,和共享,发现从大量的中医知识的潜规则。
4.3。大数据挖掘和分析
大数据挖掘和分析是指提取信息和知识的过程,是未知的,但从巨大的潜在价值,不完整,吵闹,为决策模糊或随机应用程序数据。如前所述,世界各国高度重视大数据分析技术。挖掘和分析一个特定类型的数据分析和处理。传统的数据分析方法可用于引用,如聚类分析、因子分析、相关分析、回归分析、统计分析、数据挖掘算法和结构方程建模。至关重要的是与分析方法提取有效数据,产生有价值的结果。
数据挖掘和分析可以预测未来发展。有典型应用情况的研究中医健康大数据。通过大规模的引入和multiregional长期系统的研究,“五运动和六气”理论和疾病的发病机理是验证。研究、验证和预测传染病的流行带来新的想法中医疫病的预防和治疗。
总体来说,大数据挖掘和分析卫生保健可以帮助提高效率,减少临床实践,缩短开发流程,并在公共卫生更有效率。图3显示大的集成数据挖掘和分析与机器学习和其他算法。
4.4。大数据存储
数据存储指的是存储和管理数据,并确保其可用性、可靠性和安全性。
数据存储系统由两部分组成:基础设施和数据存储机制。传统数据是结构化的数据,通常是通过关系数据库和处理使用结构化的RDBMS存储、管理和分析。关系数据库是高度事务性的,需要高数据的完整性和安全性,大大降低了系统的可用性和可伸缩性。
随着大数据的出现,有必要来处理大量的非结构化数据。关系数据库高并发应对大量的数据,性能并不理想,很容易造成停机时间。因此,需要一种新的数据库系统来实现数据处理的需要。
卫生保健数据而言,病人疾病的早期管理系统能实现预期的结果通过开发一个数据仓库模型由于少量的数据和单内容。然而,随着大数据的时代,大量的生物个体的数据已经被抓获,和大数据的存储和检索已达到前所未有的新高度。尽管建立大数据存储系统可以满足日益增长的数据处理需求通过投资硬件和软件设施,随着数据量的不断增长,计算机基础设施的开发和维护存储和处理数据是昂贵的。对于中小企业来说,这是一个难以承受的支出。云计算的发展和成熟是最伟大的答案来解决这个问题。
4.5。云平台
4.5.1。云平台和服务
云平台运营商通常提供四种不同的云服务模式:公共,私人的,混合和社区。使用公共云的成本是最小的,而且它是由中小企业广泛采用。私有云使用的大多是大型企业有严格的数据安全性和可靠性的需求。混合云通常由系统集成商,利用他们的技术结合的服务云平台服务提供商提供更多定制的服务来满足各种客户的定制需求。社区云的使用特定的场景主要是垂直市场和适合公司的类似的要求(28]。
不同的云服务提供强大的云计算服务在四个不同的类型和级别:数据作为服务(DaaS),软件即服务(SaaS)、平台即服务(PaaS)和基础设施即服务(IaaS)。
云平台和云计算可以有效地降低拥有成本(TCO)。它有一个显著的积极影响组织的使用成本,给组织带来新业务的可能性,给企业带来宏观经济表现。
数据挖掘和数据分析领域的云计算应用程序很重要。作为一个新的和重要的大数据处理工具,云计算已经成功地应用于许多领域。云计算越来越多地用于各种前沿科学研究、技术开发和工程设计。云计算已经成为越来越重要的技术创新。
4.5.2。云计算和中医大数据
云计算是一个重要的技术对大型数据存储和分析。广泛用于人类基因组学、蛋白质组学、药物设计和分子动力学模拟。也在健康管理领域扮演着重要的角色,包括健康监护器系统的大量数据处理,整合用户社交媒体数据,通过嵌入式硬件和监控用户的移动性。智能设备的集成允许个人不断收集生理指标,症状和体征,运动数据,生活条件,甚至在任何时间和空间的饮食。通过云计算技术,数据监控很长一段时间,并进行跟踪分析。当数据发生变化时,及时反馈提供健康管理的效果最大化。
数据为数据挖掘提供了一个可能的聚合分析中医健康管理。优越的计算能力的云平台,聚类分析、关联分析、序列挖掘图挖掘和文本挖掘的数据算法用于发现数据之间的隐含关系,发现未知的规则,最后获取知识,从而建立中医思维算法模型。
数据挖掘和数据分析两个应用程序的云计算领域的中医。目前,它主要关心的是处方兼容性指南和中医症状的研究。在未来,它更有可能进行开创性的应用研究领域的基因组学中医,虚拟药物筛选的新中药,中医和仿真数据指的是计算生物学研究方法。云计算的应用程序在中医领域将产生深远影响中医研究方法的创新和发展。
4.6。大数据通信和可视化
随着互联网的发展,共享公共数据已经成为全国大数据战略的一个重要组成部分。从隐私到开放,更多的政府预算,资源,和使用规则需要确保数据安全使用。特别是,健康大数据基于个人数据必须完善相关法律法规,指定有效的监管体系。大数据在卫生保健是一个重要的基本战略资源。大数据的发展医疗保健应用程序将在管理服务模式带来深刻的变化,这将有助于提高医疗服务的效率和质量29日]。
共享应用程序的健康数据,健康管理中心或社区医生可以查看的健康状态参数的变化管理对象通过互联网或移动终端应用程序并提出医疗保健和药物讨论的健康状态实时管理对象。有关个人的生命体征异常时,云平台可以预设自动报警通知管理对象等功能通过网络去医院接受治疗,告知家人和保管的医生。患者也可以通过互联网了解他们的身体状况和学习医学知识。
中国政府积极开放的计划和应用中医健康大数据,例如,建立一个全国性的大数据平台中医肾脏疾病的治疗,并提出了使用数据共享为基础,相互进步的方针,和重返社会为目标。通过收集、管理、共享、利用大数据、发病患者的诊断和治疗[30]共享数据和成本信息。
5。结论
目前,人工智能已经渗透到生活的各个领域。尤其是大数据和人工智能的发展带来了非同寻常的机遇和挑战在各个领域包括医疗和药品。本研究提出了处理流程和总体框架中医健康使用大数据,提出了一个可行的解决方案中医大数据的管理和应用。其次,提出了一个中医大数据的生态系统。的终极目标的建立中医健康大数据生态系统是提供个人科学有效的健康管理,保护身体免受疾病,提高身心健康,提高适应自然和社会环境的能力。此外,与大数据技术,健康状况测量,收集从多维的角度来看,健康信息存储和综合分析。同时,中医的“疾病预防治疗”是用于指导疾病的预防和治疗,以提高生活质量和满意度。中医健康大数据生态系统也面临着挑战。中医客观化和标准化的数据需要形成一个共识,早被标准化。数据共享和隐私保护立法也是紧迫的。 Future work is required to develop smart devices, provide high data accuracy, and solve the issues of data reliability.
数据可用性
使用的数据来支持本研究的结果包括在本文中。
信息披露
海涛Cheng和俊威李co-first作者。
的利益冲突
作者宣称没有利益冲突。
作者的贡献
海涛Cheng和玮李冲突导致了这项工作。
确认
这项研究是由广东省哲学社会科学基金(批准号珠海GD20XXW06)、哲学和社会科学基金(批准号2021 ybb077),广州华商学院的基础研究基金(批准号中国2018 hsxs15)。