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醫院大數據核心是什麼

發布時間:2022-10-03 20:36:34

大數據核心技術有哪些

簡單來說就是以下幾點
1、數據採集與預處理:
Flume NG實時日誌收集系統,支持在日誌系統中定製各類數據發送方,用於收集數據;
Zookeeper是一個分布式的,開放源碼的分布式應用程序協調服務,提供數據同步服務。
2、數據存儲:
Hadoop作為一個開源的框架,專為離線和大規模數據分析而設計,HDFS作為其核心的存儲引擎,已被廣泛用於數據存儲。
HBase,是一個分布式的、面向列的開源資料庫,可以認為是hdfs的封裝,本質是數據存儲、NoSQL資料庫。
3、數據清洗:MapRece作為Hadoop的查詢引擎,用於大規模數據集的並行計算
4、數據查詢分析:
Hive的核心工作就是把SQL語句翻譯成MR程序,可以將結構化的數據映射為一張資料庫表,並提供 HQL(Hive SQL)查詢功能。
Spark 啟用了內存分布數據集,除了能夠提供互動式查詢外,它還可以優化迭代工作負載。
5、數據可視化:對接一些BI平台,將分析得到的數據進行可視化,用於指導決策服務。

㈡ 大數據核心技術有哪些

大數據的核心是雲技術和BI,離開雲技術大數據沒有根基和落地可能,離開BI和價值,大數據又變化為捨本逐末,丟棄關鍵目標。簡單總結就是大數據目標驅動是BI,大數據實施落地式雲技術。大數據的總體架構包括三層:數據存儲、數據處理、數據分析,三層相互配合讓大數據最終產生價值。數據有很多分法,有結構化,半結構化,非結構化; 也有元數據,主數據,業務數據; 還可以分為GIS,視頻,文件,語音,業務交易類各種數據。傳統的結構化資料庫已經無法滿足數據多樣性的存儲要求,因此在RDBMS基礎上增加了兩種類型,一種是hdfs可以直接應用於非結構化文件存儲,一種是nosql類資料庫,可以應用於結構化和半結構化數據存儲。從存儲層的搭建來說,關系型資料庫,NoSQL資料庫和hdfs分布式文件系統三種存儲方式都需要。數據處理層核心解決問題在於數據存儲出現分布式後帶來的數據處理上的復雜度,海量存儲後帶來了數據處理上的時效性要求,這些都是數據處理層要解決的問題。

㈢ 大數據核心技術有哪些

大數據技術包括數據採集,數據管理,數據分析,數據可視化,數據安全等內容。數據的採集包括感測器採集,系統日誌採集以及網路爬蟲等。數據管理包括傳統的資料庫技術,nosql技術,以及對於針對大規模數據的大數據平台,例如hadoop,spark,storm等。數據分析的核心是機器學習,當然也包括深度學習和強化學習,以及自然語言處理,圖與網路分析等。

㈣ 大數據的核心是什麼

大數據的核心有哪些.中琛魔方大數據分析平台表示大數據的兩個核心技術是雲技術和BI,離開雲技術大數據沒有根基和落地可能,離開BI和價值,大數據又變化為捨本逐末,丟棄關鍵目標。簡單的總結是:大數據的目標驅動是BI,大數據實施落地是雲技術。

㈤ 大數據的核心是什麼

「大數據」的核心:整理、分析、預測、控制。重點並不是我們擁有了多少數據,而是我們拿數據去做了什麼。如果只是堆積在某個地方,數據是毫無用處的。它的價值在於「使用性」,而不是數量和存儲的地方。任何一種對數據的收集都與它最後的功能有關。如果不能體現出數據的功能,大數據的所有環節都是低效的,也是沒有生命力的。

㈥ 醫療大數據是什麼

就是醫療行業積累的大數據問題,
比如看診歷史最豐富了,如何從過往歷史里分析出最好的治療方案
如何從已有的成功案例里找到現在最近似的治療手段等等

㈦ 大數據醫療具體是指什麼

醫療大數據是個很寬泛的概念,他有很多詳細的分類,包括:電子病歷數據,這是患者就醫過程中所產生的數據,包括患者基本信息、疾病主訴、檢驗數據、影像數據、診斷數據、治療數據等,這類數據一般產生及存儲在醫療機構的電子病歷中,這也是醫療數據最主要的產生地。電子化的醫療病歷方便了病歷的存儲和傳輸,但是並未達到進行數據分析的要求。大約80%的醫療數據是自由文本構成的非結構化數據,其中不僅包括大段的文字描述,也包括包含非統一文字的表格欄位。通過醫學自然語言理解技術,將非結構化醫療數據轉化為適合計算機分析的結構化形式是醫療大數據分析的基礎。電子病歷中所採集的數據是數據量最多、最有價值的醫療數據。通過和臨床信息系統的整合,內容涵蓋了醫院內的方方面面的臨床數據集。在電子病歷的互通互聯上,出於各自的利益性(限制病人轉診),各大電子病歷企業也不願意使數據互通互聯。根據美國政府相關報告顯示,其電子病歷共享比例也僅為30%左右。
檢驗數據
醫院檢驗機構產生了大量患者的診斷、檢測數據,也有大量存在的第三方醫學檢驗中心也在產生數據。檢驗數據是醫療臨床子系統中的一個細分小類,但是可以通過檢驗數據直接患者的疾病發展和變化。目前臨床檢驗設備得到迅速發展,通過LIS 系統對檢驗數據進行收集,可以對疾病的早發現早診斷和正確診斷做出貢獻。
影像數據
隨著資料庫技術和計算機通訊技術的發展,數字化影像傳輸和電子膠片應運而生。醫療影像數據是通過影像成像設備和影像信息化系統產生的,醫院影像科和第三方獨立影像中心存儲了大量的數字化影像數據。醫學影像大數據,是由DR、CT、MR 等醫學影像設備產生所產生並存儲在PACS 系統內的大規模、高增速、多結構、高價值和真實准確的影像數據集合。與檢驗信息系統(LIS)大數據和電子病歷(EMR)等同屬於醫療大數據的核心范疇。醫學影像數據量非常龐大,影像數據增速快,標准化程度高。影像數據和臨床其他數據比較起來,它的標准化、格式化、統一性是最好的,價值開發也最早。
費用數據
醫院門診費用、住院費用、單病種費用、醫保費用、檢查和化驗收入、衛生材料收入、診療費用、管理費用率、資產負債率等和經濟相關的數據。除了醫療服務的收入費用之外,還包含醫院所提供醫療服務的成本數據,包含葯品、器械、衛生人員工資等成本數據。在DRGs 按疾病診斷相關組付費模式中,需要詳細的成本數據核算。通過大樣本量的測算,建立病種標准成本,加強病種成本核算和精細化成本管理。
基因測序數據
基因檢測技術通過基因組信息以及相關數據系統,預測罹患多種疾病的可能性。基因測序會產大量的個人遺傳基因數據,一次全面的基因測序,產生的個人數據則達到300GB。一家基因測序企業每月產生的數據量可以達到數百TB 甚至1PB。
智能穿戴數據
各種智能可穿戴設備的出現,使得血壓、心率、體重、體脂、血糖、心電圖等健康體征數據的監測都變成可能,患者的單一體征健康數據以及運動數據快速上傳到雲端,而且數據的採集頻率和分析速度大大提升。除了生命體征之外,還有其他智能設備收集的健康行為數據,比如每天的卡路里攝入量、喝水量、步行數、運動時間、睡眠時間等等。智能穿戴設備雖然在這兩年遇冷,用戶很難形成粘性,但是並不意味著智能穿戴設備所產生的數據沒有意義。提供健康數據和服務,可能是智能穿戴廠商未來的轉型之路。健康大數據的收集必須依靠硬體載體,智能穿戴設備還將會遇到自己的第二春。
體檢數據
體檢數據是體檢機構所產生的健康人群的身高、體重、檢驗和影像等數據。這部分數據來自醫院或者第三體檢機構,大部分是健康人群的體征數據。隨著亞健康人群、慢病患者的增加,越來越多的體檢者除了想從體檢報告中了解自己的健康狀況,還想從體檢結果中獲得精準的健康風險評估,以及如何進行健康、慢病管理。
移動問診數據
通過移動設備端或者PC 端連接到互聯網醫療機構,產生的輕問診數據和行為數據。曾經通過互聯網問診企業春雨醫生的數據,分析各地醫生互聯網問診的活躍度、細分疾病種的問診行為。通過這些數據的分析,對行業發展、互聯網問診企業的決策有非常重要的幫助。

㈧ 大數據的核心技術有哪些

大數據技術的體系龐大且復雜,基礎的技術包含數據的採集、數據預處理、分布式存儲、資料庫、數據倉庫、機器學習、並行計算、可視化等。

1、數據採集與預處理:

Flume NG實時日誌收集系統,支持在日誌系統中定製各類數據發送方,用於收集數據;

Zookeeper是一個分布式的,開放源碼的分布式應用程序協調服務,提供數據同步服務。

2、數據存儲:

Hadoop作為一個開源的框架,專為離線和大規模數據分析而設計,HDFS作為其核心的存儲引擎,已被廣泛用於數據存儲。

HBase,是一個分布式的、面向列的開源資料庫,可以認為是hdfs的封裝,本質是數據存儲、NoSQL資料庫。

3、數據清洗:MapRece作為Hadoop的查詢引擎,用於大規模數據集的並行計算

4、數據查詢分析:

Hive的核心工作就是把SQL語句翻譯成MR程序,可以將結構化的數據映射為一張資料庫表,並提供 HQL(Hive SQL)查詢功能。

Spark 啟用了內存分布數據集,除了能夠提供互動式查詢外,它還可以優化迭代工作負載。

5、數據可視化:對接一些BI平台,將分析得到的數據進行可視化,用於指導決策服務。

㈨ 誰能回答我什麼叫大數據大數據的核心內容是什麼呢

大數據包含幾個方面的內涵吧
1. 數據量大,TB,PB,乃至EB等數據量的數據需要分析處理。
2. 要求快速響應,市場變化快,要求能及時快速的響應變化,那對數據的分析也要快速,在性能上有更高要求,所以數據量顯得對速度要求有些「大」。
3. 數據多樣性:不同的數據源,非結構化數據越來越多,需要進行清洗,整理,篩選等操作,變為結構數據。
4. 價值密度低,由於數據採集的不及時,數據樣本不全面,數據可能不連續等等,數據可能會失真,但當數據量達到一定規模,可以通過更多的數據達到更真實全面的反饋。

很多行業都會有大數據需求,譬如電信行業,互聯網行業等等容易產生大量數據的行業,很多傳統行業,譬如醫葯,教育,采礦,電力等等任何行業,都會有大數據需求。

隨著業務的不斷擴張和歷史數據的不斷增加,數據量的增長是持續的。
如果需要分析大數據,則可以Hadoop等開源大數據項目,或Yonghong Z-Suite等商業大數據BI工具。

不同行業的數據有不同的自身特點,還需要結合自身的行業知識才能把大數據轉換為價值。

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