关键词：大数据；医学检验；应用；思考分析
[中图分类号]TP311.13[文献标识吗]A [文章编号]1439-3768-（2019）-04-WJK
引言：近年来，许多行业将大数据引入到生产管理之中，医学检验科作为医疗单位不可或缺的一个科室，每天的数据量都十分巨大，随着实验室管理系统的不断推广与普及，其数据每天都要增加百兆字节甚至几十千兆字节。现在医学检验大数据越来越受全球医学专家的关注，也使得医学检验大数据产生突飞猛进地发展，但是在应用这一技术的同时也要求有一定的基础，接下来笔者将对此做出以下思考。
1应用医学检验大数据的前提条件
1.1应用医学检验大数据对信息系统有哪些要求
根据医学检验科在实际工作中所反映出来的数据来看，他们的仪器每天都要产生大量的检测数据，但是在应用医学检验大数据的过程中最为关键的一个问题就是要按照一定的检索来导出相关的一些数据，然后加以利用。所以医学检验科在应用大数据的过程中必须要不断加强实验室的信息管理系统，能够通过这一系统检索导出电子表格类型的数据，检索条件可以是性别，可以是年龄，也可以是科室项目，或者病种之类的，当然检索必须要完全符合条件的数据。除此之外，要想真正实现医学检验大数据并进行科学研究，还得将实验室信息管理系统与医院开具的电子病历信息系统以及体检健康信息管理系统相融合，互相读取数据。
1.2应用医学检验大数据对科研选题有哪些要求
医学检验大数据在应用的过程中还需要注意一个至关重要的问题，就是要求医学检验工作人员必须具备一定的科研能力以及临床应用的思维，这一思维的产生可以通过以下两种方法获得：第一种是通过翻阅大量文献资料以及观察日常的实验数据来获取；第二种方法是从临床实验中总结，发现问题，解决问题。检验工作人员在具备这一思维的情况下，结合数据还要具备解决问题的方法与能力。所以在研究医学检验大数据的过程中，统计学分析十分地重要，有助于对医学检验大数据的应用分析。
1.3应用医学检验大数据对生物信息学有哪些要求
现代科学技术的快速发展使得二代测速技术也不断更新，在一定条件下降低了医学检测的成本，在两至三天的时间内实现血液、体液等标本的全基因组序。但是在发展全基因组序大数据的同时也要攻克一个难题，就是要如何进行数据的快速分析，这就需要计算机方面的专家、生物学专家、医学专家以及统计学专家等的共同努力，这样才有可能在技术上取得突破。当然，全基因组测序数据能够进一步分析有助于医学检测的发展，但是也将面临巨大的挑战。
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2实际应用医学检测大数据的案例
2.1实验室数据的建立参考区间
要想进一步研究医学检测大数据，就要求实验室信息管理系统能够与体检的人员的健康系统相关联起来，从而取得可研究的参考区间，然后对数据进行分析做进一步的纳入与排除，比如说在研究健康人群针对于老年人的一些项目做出了参考区间，那么可参考的人群则是来自于体检中心的最终判断，然后在通过一些访谈、问卷调查、血压表、心电图、实验室的检查等来逐一排除疾病，并去除一些溶血、黄疸等数据。
2.2实验室节约不必要的检测数据
随着人们的生活品质不断上升，国家医疗保障政策的不断加大，人们对自身的身体健康越来越重视，体检意识与就诊意识不断增强，因此医学检测的数据呈上升状态。但是有些医院在检测过程中没有将项目同步检测或者说根本就没有检测。比如说在检测肝功能的时候，当ALT（丙氨酸氨基转移酶）与胆总红素的数据在参考的区之间之类或者说偏低时，那么绝大多数的AST和胆红素也偏低，反之亦然。这样一来就减少了医学检测的工作量，也为患者节省了不少费用，在一定程度上降低了医疗成本。
2.3实验室信息管理系统与医学检验大数据相互兼容的好处
实验室信息管理系统与医学检验大数据相互兼容可以减少医院的检查流程，以及信息的核对，便于医务人员确认是否与检查结果相一致，与临床是否相符，如果不相符也为医院提供了重要的信息来查找原因，从而提升了医院的工作效率。并且两者在兼容之后，样本的周转时间有了明显改善，查找也方便，医学检验的工作效率也得到了提升。
3医学检验大数据的展望
医学检验大数据的发展对医学的发展很有帮助，临床的预测模型就是基于这一基础而建立的，可以通过这一技术对疾病的风险进行预测，或者识别出某些病症，这样一来就提升了医院的服务水平，这也将是未来研究与发展的一个重点。目前人工智能就在医学上提供了很大的帮助，目前最具代表性的就是谷歌公司、谷歌大脑以及Verily公司共同研发的一款能够诊断乳腺癌的AI，AI通过学习大量的肿瘤组织病例以及正常组织病理切片后，它的诊断速度及准确率可以超过专业的病理工作人员。
结束语：医学检验大数据对医学的发展有很大的帮助，国内外的许多医学专家也都在不断探讨这一技术，并且在这一技术的应用上取得了不少的成功案例，值得大家互相学习借鉴。但是在应用医学检验大数据的同时也要注意数据的完整性，医院做好每一项检查并上传数据库，方便信息的获取。但是这些数据不仅仅是来自于本医院，也可以是来自国外的数据库（相关的数据库有：MIMIE2/MIMICII/https://www.physio-net.ong等），也有是通过众筹，还有国家人口健康科学数据共享平台(https://www.ncmi.cn/66)等途径来获取信息。随着医学检验大数据的到了，医学检验人员也要以积极的心态其接纳，并在日常的工作过程中不断尝试与思考，积极探索医学检测大数据在今后的临床与科研的过程中的应用。
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论文作者:许赛华 陈力 杨柳华
论文发表刊物:《药物与人》2019年4月
论文发表时间:2019/7/19
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