大數(shù)據(jù)開放型的個性化健康醫(yī)療公共服務(wù)平臺

陳達燦、呂玉波、李堅強、李國正、鄒旭、楊志敏、陳劍勇、朱安民、胡延濱、傅昊陽、傅向華、盧亞輝、歐愛華、翁衡、何澤慧、劉旭生、范冠杰、蔡業(yè)峰、李慧、蔡樹彬、周赫、趙繼業(yè)、張戈

2015-01-01~2017-12-31

一、課題來源與背景 本項目為廣東省科技廳“2015年廣東省科技重大專項”，經(jīng)費投入額為1000萬元，其中專項經(jīng)費500萬元，自籌經(jīng)費500萬元。廣東省中醫(yī)院利用醫(yī)院中醫(yī)藥健康醫(yī)療優(yōu)勢服務(wù)資源，聯(lián)合深圳大學(xué)圍繞基礎(chǔ)研究、應(yīng)用服務(wù)、平臺推廣，依托國際交流合作基地、中醫(yī)標準化研究推廣基地，與廣東外語外貿(mào)大學(xué)、同濟大學(xué)、鄭州大學(xué)、美國南密西西比大學(xué)等國內(nèi)外相關(guān)知名機構(gòu)，在大數(shù)據(jù)基礎(chǔ)云平臺建設(shè)、健康醫(yī)療大數(shù)據(jù)知識發(fā)現(xiàn)、健康醫(yī)療大數(shù)據(jù)智能應(yīng)用、培育健康醫(yī)療服務(wù)標準化質(zhì)量保障的虛擬社區(qū)等方面開展了相關(guān)研究工作。 二、技術(shù)原理及性能指標 （一）技術(shù)原理 1.構(gòu)建健康醫(yī)療大數(shù)據(jù)知識顯性化與智能處理系統(tǒng) 健康醫(yī)療大數(shù)據(jù)知識顯性化與智能處理系統(tǒng)包含了：古今醫(yī)學(xué)文獻自然語言理解與信息抽取方法與技術(shù)；基于RNN 的中醫(yī)藥理法方藥知識圖譜表示學(xué)習(xí)；結(jié)合PageRank、AP 聚類、多標記算法相結(jié)合的知識元鏈接預(yù)測方法；；面向個性化知識問答的針對醫(yī)學(xué)問題目標特征的識別和分類（ATICM）方法技術(shù)；情景式名醫(yī)診療輔助決策技術(shù)研究等。 2.培育服務(wù)標準化質(zhì)量保障的虛擬社區(qū) 開展線上線下基礎(chǔ)設(shè)施與健康慢病管理云平臺建設(shè)和健康醫(yī)療服務(wù)標準化建設(shè)，將物聯(lián)網(wǎng)、大數(shù)據(jù)知識圖譜、智能代理技術(shù)應(yīng)用于智能專家推薦、預(yù)約掛號、智慧藥房等方面，建立了院前、院中、院后多?？埔惑w化標準服務(wù)管理模式的中醫(yī)藥優(yōu)勢資源的虛擬社區(qū)。 3.構(gòu)建大數(shù)據(jù)基礎(chǔ)云平臺 在基礎(chǔ)平臺方面建設(shè)了高可用、易擴展、支持彈性伸縮的擁有100個計算節(jié)點、PB級存儲的健康醫(yī)療大數(shù)據(jù)容器基礎(chǔ)云平臺和微服務(wù)架構(gòu)；面向10萬用戶的個性化健康醫(yī)療服務(wù)虛擬社區(qū)，實現(xiàn)個人健康檔案管理、個性化導(dǎo)醫(yī)便利就醫(yī)、區(qū)域健康醫(yī)療服務(wù)協(xié)作等現(xiàn)實安全需求，提出適用于微服務(wù)架構(gòu)的安全體系。個性化健康醫(yī)療大數(shù)據(jù)云基礎(chǔ)平臺總體架構(gòu)設(shè)計主要包含容器云（CaaS）、數(shù)據(jù)采集層、存儲計算層、分析挖掘?qū)?、大?shù)據(jù)/容器管理系統(tǒng)。 （二）性能指標 1.平臺支持1000個用戶同時在線。 2.平臺文獻知識庫已存有2600萬篇生物醫(yī)學(xué)文獻、1600萬醫(yī)學(xué)文獻摘要中英對照（30億詞，1億3千萬翻譯對）、2000萬結(jié)構(gòu)化FREEBASE詞條、800萬行業(yè)常用術(shù)語、3000萬份門診住院電子病歷、1100萬部中醫(yī)古籍知識庫（23萬篇文獻，22萬理法方藥知識）、名醫(yī)驗案庫（5萬份）的情況下，全文檢索小于2s、知識元聚合統(tǒng)計小于3s。 3.平臺文件安全加密、解密速度>1Gb/s。 4.平臺知識地圖構(gòu)建時間<5s。 5.平臺知識圖譜動態(tài)呈現(xiàn)時間<5s。 6.平臺理法方藥知識推理時間<2s。 7.測試平臺名醫(yī)驗案推薦時間<3s。 8.平臺個性化中醫(yī)藥知識服務(wù)平臺頁面的響應(yīng)時間<2s。 9.基礎(chǔ)平臺存有100個計算節(jié)點，并存儲有1PB的數(shù)據(jù)量。 三、技術(shù)創(chuàng)造性與先進性 1.健康醫(yī)療大數(shù)據(jù)知識顯性化與智能處理 提出結(jié)合深度學(xué)習(xí)的中醫(yī)藥知識圖譜智能構(gòu)建與應(yīng)用框架，實現(xiàn)了古今醫(yī)學(xué)文獻自動化分類整理、語義標注、知識點挖掘歸納，并綜合中醫(yī)藥知識圖譜構(gòu)建、融合知識圖譜的多維可視化分析挖掘、智能問答以及情景式輔助決策等方法技術(shù)的創(chuàng)新。 2.個性化健康醫(yī)療云平臺建設(shè) 打造適應(yīng)個性化健康醫(yī)療業(yè)務(wù)特點的混合云微服務(wù)架構(gòu)，整合物聯(lián)網(wǎng)+智能終端的健康監(jiān)測、室內(nèi)定位以及智能助理等技術(shù)的健康醫(yī)療大數(shù)據(jù)云平臺；研發(fā)基于CP-ABE屬性加密算法的健康檔案云存儲與共享技術(shù)與差異化安全策略；提出并形成有中西醫(yī)結(jié)合特色的院前、院中、院后多?？埔惑w化標準化健康慢病管理服務(wù)模式；形成中醫(yī)藥優(yōu)勢資源的虛擬社區(qū)。 四、技術(shù)的成熟程度，適用范圍和安全性 個性化健康服務(wù)云平臺建設(shè)技術(shù)成熟度自評估8級，大數(shù)據(jù)智能處理與知識顯性化系統(tǒng)技術(shù)成熟度自評估7級，研究成果已在廣州中醫(yī)藥大學(xué)附屬順德醫(yī)院、廣州市黃埔區(qū)紅山街社區(qū)衛(wèi)生服務(wù)中心等單位應(yīng)用。研發(fā)了基于CP-ABE屬性加密算法的健康檔案云存儲與共享技術(shù)與差異化安全策略，平臺安全性高。 五、應(yīng)用情況及存在的問題 （一）應(yīng)用情況 健康管理軟件已交付廣州中醫(yī)藥大學(xué)順德醫(yī)院、黃埔區(qū)紅山街社區(qū)衛(wèi)生服務(wù)中心使用，已為7萬患者建立健康檔案。此外，已與佛山市順德區(qū)衛(wèi)計委簽署合作協(xié)議，軟件以廣州中醫(yī)藥大學(xué)順德醫(yī)院為中心，逐步部署到該區(qū)11家醫(yī)療機構(gòu)，軟件銷售收入76.3萬元。 （二）存在的問題 1.基礎(chǔ)平臺建設(shè)方面 容器技術(shù)發(fā)展非常的迅速，很多先進的思路和解決方案也在逐步的完善中，微服務(wù)架構(gòu)的最佳載體是容器，但是本平臺對微服務(wù)架構(gòu)的整合目前還有待進一步的研究和實踐，需要對微服務(wù)架構(gòu)的應(yīng)用部署提供足夠的架構(gòu)支撐，為健康醫(yī)療服務(wù)云化更加快速擴展，更好地為滿足廣大公眾和醫(yī)務(wù)工作者的需求。 2.大數(shù)據(jù)智能處理與知識發(fā)現(xiàn)方面 健康醫(yī)療大數(shù)據(jù)和公共服務(wù)涉及的研究領(lǐng)域包括了信息采集、信息處理、數(shù)據(jù)挖掘、知識發(fā)現(xiàn)、知識工程、機器學(xué)習(xí)、人工智能等諸多領(lǐng)域，由于研究經(jīng)費有限，項目僅在大數(shù)據(jù)智能處理、知識發(fā)現(xiàn)、知識圖譜、智能問答、輔助決策、導(dǎo)醫(yī)推薦等方面開展了基礎(chǔ)和應(yīng)用基礎(chǔ)研究，取得一些標志性的成果，還有待進一步整合“互聯(lián)網(wǎng)+”、物聯(lián)網(wǎng)等技術(shù)實現(xiàn)更廣泛的醫(yī)療健康大數(shù)據(jù)的智能處理，進一步推動人工智能與醫(yī)療的深度融合。

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