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摘要:本文分析對比了國內外對醫療領域方面的數據可視化研究文獻，總結其研究發展現狀和進程，并著重分析了重癥醫療數據可視化研究領域。從宏觀上看，國內外對醫療數據可視化研究基本趨勢保持一致，性能效率方面還需進一步提高。本文還分析了醫療數據可視化未來的發展前景，分析了相關研究問題，提出了可行建議。面對數量日益增長的醫療數據，可視化技術研究有了更大的發展空間。
關鍵詞:重癥監護；醫療；數據可視化；發展前景
1引言
近年來，“互聯網+醫療”系統的廣泛應用，使得各類醫療信息急速增長。數據可視化應用概念，覆蓋社會發展的各個層面。醫療數據精準研究對中國醫療整體領域發展、國民健康狀況預測、醫療護理精準護理等方面都起到核心作用。為了應對大量醫療數據、更為復雜的病情走勢、醫患關系緊張等醫療問題，醫療領域需要進一步得到技術上的支持和創新。數據可視化技術既是機遇又是挑戰。通過分析國內外眾多機構或團隊對醫療數據可視化研究的情況得知，在數量巨大的醫療數據面前，可視化研究技術效能還是比較低下。醫療數據可視化研究尤其是對一些類似重癥監護醫療方面的探索，就顯得尤為必要。選擇重癥醫療數據做可視化技術研究的原因是衡量一個國家和社會在醫療救治方面的關鍵指標和重要醫學工作之一。其涉及內容包括：病歷多、病情雜、場景多、環境差異大、用藥范圍廣、多樣性數據復雜。如果要在復雜環境及復雜數據的基礎上克服技術的障礙，則需要對可視化技術不斷做出技術研究和技術突破。
2研究現狀及發展動態
目前在IEEEHEALTHCOM會議、中國醫療科技大會、CCF可視化與可視分析大會（ChinaVIS）等國內外眾多醫療信息化頂級會議上都提到醫療數據可視化問題。目前對醫療數據可視化的研究非常火熱。在科研論文領域上，醫療數據可視化相關的論文也是逐年遞增，趨勢頗高。從宏觀角度分析，國內國外基本趨勢保持一致。
2.1國內研究現狀及發展動態。在國內，對醫療數據可視化研究的載文相對比較集中，如《醫學信息學雜志》、《醫療衛生裝備》、《中國數字醫學》等。上述載體主要是以醫療大數據可視化在輔助智能決策上的應用。根據大量文獻，目前國內醫療數據研究熱點主要集中在數據采集、人工智能和云計算等。近些年，相關文獻數量呈指數式增長[1-2]，研究主題逐步多元化和細化[3]。2020年病毒肺炎疫情席卷全球，突如其來的“災難”讓全球的人類、醫療體系都在經歷一場嚴峻的考驗。雖然國內醫療信息化建設已經有了初步的進展，但是當面對大量病毒患者的集中發病、病情陌生、復雜等問題時，還是出現了數據設計方向不斷變化、數據維度越來越多的情況，導致數據展示和分析有很大的困難。由此得出，國內醫療數據可視化建設仍有很大的發展空間。目前很多學者在從事、思考這方面的研究工作。科研技術的成功，不僅可以提高疫情防控效率，降低感染風險，保障數據安全，維持數據完整、系統，還對后續的疫情防控提供進一步的參考。急危重癥綜合救治方面，國內相關機構利用物聯網、云計算、大數據分析等建立網絡信息平臺，處理相關數據[4]。針對數據來源復雜、分散等問題能結合具體場景提出具體的數據可視化方案等較為具體的研究領域也有所涉及[5]。在重癥醫療領域的數據可視化研究文獻中，國內中醫藥在重癥醫學方面的應用領域有較大的關注度[6]。重癥醫療可視化技術應用研究目前在醫師規范化培訓輔助教學等教育領域中也發揮了很大的作用[7]。相對于傳統教學模式，可視化技術輔助教學會使數據更加直觀、全面，對規范培養醫師專業知識、實踐技能操作能力的提高以及教學質量的提升有很大促進作用。對于重癥醫學領域來說，數據可視化技術研究和機器學習模型是應用比較晚的領域。目前成功落地的大數據AI系統，大多集中在影像醫學領域，在血液管理和輸液治療等方面也有應用。但這些大多處于一個“項目”階段，創造價值還有待于提高。就重癥病情而言，通過數據可視化技術和機器學習建模，構建早期預警模型，在早期醫療AI剛興起時很火熱，但同樣存在所建立的模型沒有應用價值的問題。綜上，國內眾多機構或團隊，對醫療數據可視化都在進行研究，但其可視化的效果還有待于提高。這對要求較高的重癥醫療方面的實現來說還肩背難望。因此，對輔助精準醫療數據可視化技術的探索還有待于投入和提升。
2.2國外研究現狀及發展動態。目前，國外發達國家已有較成熟的醫療數據可視化服務平臺。他們作為醫療數據建設先行者，非常重視醫療大數據的開放和共享。國外對醫療數據可視化技術的研究，除了有促進人類對健康和疾病的認識領域[8]，還提出了另一個方面的研究領域，即注重于去發現如何發掘和分析研究結果的方法，并驗證研究發現的真實性。同時將研究結果整合到醫護方面[9]，實時動態地獲取病人的實驗數據，及時進行數據挖掘和數據可視化分析[10-11]。重癥患者護理一直是重癥醫療領域的“重頭戲”。救治完成后，從ICU病房出來后的病人是否患有ICU后綜合征[12]，疫病的嚴重程度，以及延續性護理對患者生活質量的影響等[13]，都是非常值得探討的問題。綜上，國外就重癥患者延續性護理的刊文情況較為集中，對此方面的研究較為重視。就醫療數據可視化的研究、分析與應用，國外相關研究機構對其理論研究更為重視。目前國外同樣存在日益增長的醫療數據和復雜的醫療數據類型以及日益復雜的醫療環境等問題。研究出醫療大數據可視化分析工具是輔助醫護利用智能化、信息化的清晰數據進行診療的迫切需求。
3應用前景
對醫療大數據進行可視化研究，潛力大，涉及面廣泛，符合目前科技發展的要求，存在巨大的應用前景。首先，在個人方面，對個人生活、工作、飲食等與人體健康相關性較強的數據通過醫療大數據可視化研究得出用戶短期、中期、長期的健康預測，從而使人們能夠及時了解自己身體各項健康指標的狀況，并做出相應的預防工作。其次，在醫療領域方面，能促進醫療行業的精準醫療發展。醫療數據可視化可以支持臨床決策。臨床決策系統能夠有效幫助醫護人員提高醫療服務質量，及時對癥下藥，提高治療速度和精準度。面對類似重癥病情的場景，能夠及時準確地做出相應的病癥預判和醫療治療。在就醫和開發醫療監護系統時，發現病人的生命健康問題在重癥室內非常關鍵，也非常緊迫。簡單的護理延長或護理監控不到位，很可能造成一個生命的結束。重癥患者，身體各項指標都是需要緊急關注的數據，并且能夠通過數據可視化和正常人的身體水平進行比較。這是提高診療過程中救治率的關鍵點。最后，可以促進醫學研發及保障病人的安全性。針對疾病相應的藥物制造、用藥計量、治療方案及措施等能進行不同維度的數據建模研發分析，對研發過程中存在的安全性、有效性、反作用等進行實時跟蹤及調整。目前就重癥醫療領域數據可視化研究有幾個問題。首先醫護人員和數據可視化分析員沒有很好地進行結合，二者仍各司其職，沒有合作。這就導致目前醫療數據可視化研究與實際相脫節。其次，研究模型過于繁冗。這對數據可視化專業性不強的醫護來說，使用起來就會有困難。為了解決這些問題，可以采取以下對策：（1）調整醫生和數據可視化分析員之間的關系。醫生和數據可視化分析員之間應當是產品經理和程序員的合作關系。醫生提出要求，可視化分析員來具體實現，并給予醫生技術指導和協作，共同研究。（2）將模型“簡單化”、可視化，把預測結果和相應的特征變化更直觀地表現出來。如此，醫護才能更精準和快速地采取應對措施，從而提高救治效率。我國醫療數據可視化建設發展起步較晚，但相關利好政策頻出，其發展已上升至民族及國家戰略，初步形成良好的發展趨勢，但仍面臨數據挖掘和可視化轉化。從更多的臨床應用需求來說，醫療數據可視化還面臨著很大的機遇和挑戰。醫療數據可視化研究是符合國情的必然發展趨勢。數據可視化突破了傳統數據收集的局限性，表現力更強，信息量更充足，充滿新穎性，信息密集，可以進行多元交互，適應醫學大數據的時代要求。隨著時代的發展，醫療領域的數據類型會更加復雜，數據記錄也會更加龐大。要想解決“消化”好大量的數據問題，就必須對數據挖掘進行深入解讀。
4結束語
國內重癥醫療數據可視化研究尚處在摸索階段，本文結合問題分析研究，可以立足于醫療國情，結合實際，參考國外相關研究的成果，取其精華，去其糟粕，取長補短。目前國內醫療數據可視化研究聲勢正旺，人才也正逐步引進，未來有很大的發展空間。基于網絡來獲取更多醫療數據信息，進行可視化展示，為國內研究較為欠缺的數據可視化技術繼續開拓道路，同時還為醫療領域提供更好的數據解決方案，滿足重癥醫療等對數據可視化技術要求更高的標準，推動醫療領域不斷進步，造福人類。
作者:崔洪振 高靜 王世超 顏澤 李丹寧 杜杭麗 單位:棗莊學院信息科學與工程學院
