临床数据管理中计算机算法的精准化应用探讨

引言：

临床数据属于医学研究和医疗决策的关键根据，包含了病人基本信息，病史，症状，检查结果，医治过程等诸多内容，传统的临床数据管理方法存有效率低下，精确度欠佳，数据挖掘困难等情况，很难符合现代医学快速发展的需求。计算机算法凭借高效，精确，智能等特性，逐渐变成临床数据管理的有力手段。通过运用各种先进的算法，可以对庞大的临床数据执行迅速处理，精确剖析和深入挖掘，从而给临床操作和医学研究给予精准的支撑。

一、临床数据管理现状

1.1 数据特点与挑战

临床数据具有多源异构、数据量大，更新快等特征。数据来源于电子病历系统，影像设备，检验仪器等，数据格式多种多样，包含文本，图像，数值等，这些数据的整合与管理存在诸多难点，数据的一致性无法保障，数据质量参差不齐，数据安全风险高企。而且，伴随医疗业务持续开展，数据量呈指数级增长，如何高效存储，处理并分析这些数据成为关键问题。

1.2 传统管理方式的局限

传统的临床数据管理大多依靠人工录入、审核和整理，人工录入时容易出错，而且效率不高，不能应付大量数据的处理需求。在数据审核方面，人工判断带有很强的主观性，很难察觉到数据里潜藏的错误和异常情况，人工管理也无法对海量数据展开深入分析和挖掘，从而无法发挥数据的价值。

二、计算机算法在临床数据管理中的应用

2.1 数据收集与录入

借助依靠深度学习的图像识别算法，可以对医疗影像像 X 光，CT，MRI 等信息实施自动识别，将影像里的核心数据变成结构化的信息，做到快速又精准地对数据展开录入。对于手写的病历这些非结构化的文字资料而言，借助自然语言处理算法可以自动识别并解析其中的内容，将患者信息，症状表述，诊断结果等关键内容抽取出来，自动填充到对应的资料字段当中，如此一来便能有效改善录入的效率和精确度。

2.2 数据清洗与预处理

利用数据挖掘算法，可以发现数据中的异常值、重复值和缺少值等这类问题数据。比如依靠聚类算法就能将数据按照一定的特征划分成若干组，从而找出跟其他的数据点相比差异很大的异常值，用关联规则算法可以查找数据中的重复信息记录，有关于缺失值的问题就使用多重填充算法，根据已经存在的那些数据的特性与彼此间的联系，去将这些缺少的数据补充上去，进而提升整个数据的质量。

2.3 数据存储与整合

在数据存储上，分布式存储算法能够将临床数据分散存储于不同的节点之上，从而提升数据存储的可靠性与可扩展性。借助数据整合算法可将来自不同数据源、不同格式的数据进行统一整合并转换，进而创建起标准化的数据仓库，以ETL（Extract，Transform，Load）算法为例，该算法从各个数据源抽取数据，通过清洗，转换等处理之后加载到数据仓库之中，从而达成对临床数据的集中管理与共享。

2.4 数据分析与挖掘

机器学习算法在临床数据分析方面有着很重要的作用，分类算法比如支持向量机 (SVM)、决策树等可以用于疾病诊断或者预估，按照患者的临床特点将疾病类型、病情严重程度等划分出来。聚类算法可以将那些有相同特点的患者归到一起，这样做有益于找到疾病的亚型或者潜在的疾病模式，关联规则挖掘算法能找出数据里不同的变量之间的联系，好比说找出某种药和特定不良反应之间的联系，给临床决策赋予根据。

三、精准化应用的解决策略

3.1 建立数据质量管理体系

要制订严格的数据品质标准和规则，弄清数据采集，录入，审核这些环节的操作步骤和品质要求，形成数据品质监督体系，随时监督数据品质指标，尽快找出并改正数据品质问题。比如借助数据品质评定工具，针对数据的准确度，完备性，符合性等展开量化的评定，对于不合格的数据发出警报并加以改善。

3.2 优化算法性能与可解释性

针对算法性能问题，采用并行计算、分布式计算等技术改进算法的计算架构，提升算法的运行效率。在算法设计时，重视引入可解释性技术，比如依靠规则的解释、特征重要性分析、可视化技术等，让算法的决策过程变得更为透明。以深度学习模型在图像识别过程中的决策依据为例，借助可视化工具来显示，这样就能帮助医生理解模型的判断逻辑。

3.3 加强数据安全与隐私保护

利用加密技术对临床数据实施加密存储与传输，保障数据在存储及传输期间的安全性。就数据使用环节而言，要牢牢把控用户的访问权限，采用数据脱敏，匿名化等技术手段对数据加以处理，这样做既不影响数据分析的效果，又能守护患者的隐私，还要加大对数据安全守护制度的创建力度，清楚数据使用的责任和规范，防止数据被滥用或者泄露。

3.4 推动跨学科协作与人才培育

加强医学专业人员与计算机科学专业人员的合作交流，组建跨学科研究团队，双方人员互相参加对方领域的培训学习，提高专业知识的融合度。在高校教育中开设跨学科专业课程，培养既懂医学又懂计算机算法的复合型人才，为临床数据管理中计算机算法的精准化应用提供人才支持。

四、结论

计算机算法在临床数据管理中的精准化应用有着重要价值，能有效地改善临床数据管理的效率和品质，为医学研究和临床决策提供有力支撑。尽管如今遇到诸多难题，不过通过形成数据质量管控体系，改良算法性能及可用性，巩固数据安全和个人隐私守护，增进跨学科协作和人才培育等办法，逐步化解困难，使得计算机算法能在临床数据管理范畴做到更加精准，高效的运用，从而为精准医疗形成稳固根基。未来，随着技术不断改进和使用加深，计算机算法会在临床数据管理方面起越发关键的作用，为提升医疗水准，改良病人健康做出更多贡献。

参考文献：

[1] 姜超凡 , 闫静婷 , 王亭亭 , 等 . 基于患者临床检验数据的白血病识别算法的测量不确定度评定 [J]. 计量科学与技术 ,2024,68(07):72-77.

[2] 沈范玲子 , 王瑞平 . 决策树模型在临床研究数据分析中的应用 [J]. 上海医药 ,2024,45(05):14-18.

[3] 常红 , 沈惠文 , 张策 , 等 . 采用数据挖掘算法对临床试验质控问题分析情况初探 [C]// 中国药理学会药物临床试验专业委员会 . 中国药理学会药物临床试验专业委员会第五次学术年会汇编 . 大连医科大学附属第二医院药物临床试验机构; 大连医科大学附属第二医院发展规划与质量管理部;,2023:462.