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基于Spark的医疗服务大数据 统计平台的应用
目的 探索大数据处理方法 及技术在医疗服务大数据领域中的应用,提高交互式统计计算效率,从而为医疗服务大数据的进一步挖掘和利用提供第一手的实践资料.方法 梳理了医疗服务大数据的来源范畴、数据特征及其处理技术的发展,围绕大数据时代下的医疗服务数据统计、分析及利用的功能和性能需求,并提出了一套基于Spark的并行计算解决方案.结果 完成了医疗服务大数据交互式分析平台的系统架构设计,以Spark计算平台为基础进行了统计系统原型的实现、对比和验证.结论 Spark能够满足医疗服务大数据处理中以交互式查询为代表的统计分析的数据处理需求,同时也能满足以迭代计算为代表的数据挖掘,图形分析等数据处理需求,将在医疗服务大数据处理中得到更广泛和深入的应用.
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从谷歌流感趋势(GFT)案例分析"医疗大数据"的局限性
在目前的大数据时代,医疗大数据已经被广泛地应用到临床医疗实践中,对于疾病病因的确定、疾病的诊断和治疗都提供了非常大的帮助,然而医疗大数据也有其不可回避的缺陷.本文以谷歌公司推出的产品"谷歌流感趋势(GFT)"为例分析其成功与失误,探讨医疗大数据依然存在的基于自身属性的局限性.
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基于Hadoop的医学影像数据平台应用研究
基于医学影像数据的特点和目前医学影像数据管理存在的问题，我们设计了医学影像数据平台的架构，并对关系数据和非关系数据的存储和管理进行了设计。尤其是对影像数据的分布式存储进行了研究，我们利用Hadoop技术、结合分布式文件系统(HDFS)和集中存储（FCSAN）两者的优点和医学影像的特点设计了一套两者相结合的医学影像“在线一归档”二级存储架构，解决了PACS系统的扩展性和可用性问题。后，基于上述的研究内容，设计了实验，验证了本文所提方法的医学影像数据平台具有的诸多优势。
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大数据时代医院统计工作的新策略分析
医院统计工作是医院科学管理的基础性工作,在大数据时代下,统计工作要重视工作手段和工作模式创新,加快统计信息化建设,为医院开展各项工作提供可靠的统计数据支持.该文从分析大数据时代医院统计工作的重要性入手,阐述大数据时代对医院统计工作带来的影响,并提出开展统计工作的新策略,期望对实现医疗大数据利用价值,提高医院统计信息管理水平有所帮助.
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基于医疗大数据的临床科研平台应用设计
目的 该院的信息平台具有大量的临床数据以及管理数据,与这些数据有关的科研记过有待进一步的分析,因此构建一个科研分析平台可以为今后的医疗科研提供重要的辅助支持.方法 基于临床数据中心构建具有该院医疗结果特色的数据集市.结果 实现该院各类科研数据系统的医疗信息共享,建立一个科研病例检索、科研数据管理以及随访系统的完整数据管理模式,解决医疗科研人员处理数据困难的问题.结论 提高了数据的利用率、分析的准确性、降低了科研难度、促进了医疗科研成果的发表.
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医疗大健康及大数据的应用及其隐私保护分析
分析并探讨适合我国国情，通过对目前技术与规范方面的隐私保护手段进行梳理，有利于医疗大数据进行系统的运行和管理，并保证信息的安全以及隐私的保护。医疗大数据的改革同时对传统就医模式也带来了革命性的改变，更加方便与数据的共享、传播以及挖掘等特性，又因为医疗行业的特殊性，人们更加重视隐私保护。通过对医疗大数据的应用以及隐私的规范，找到适合我国国情的具体方法，并对医疗大数据隐私保护，分析指出大数据使用时存在的问题，并提出相应的解决对策。
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医疗大数据时代医院病案统计及管理探究
病案统计工作经历了从纯手工到依赖于信息系统的发展过程,这种工作模式的改变不仅带来的是病案统计工作效率的提高,更为重要的是病案统计工作在医院的逐步被认可.随着各级医院信息化系统建设的推进,病案统计信息化也在不断发展.实际上,在医疗大数据时代,病案统计的巨大价值已经引起了医院管理者的重视.通过大数据分析统计,可以实现医院的精细化管理,也可以找出医院医疗质量管理的不足,帮助医院领导者做出更科学、准确的管理决策.
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医疗大数据与统计数据的差异分析及应用思考
本文在上海市搭建“健康信息网”平台，汇集形成公立医疗机构诊疗信息的大数据中心的背景下，结合上海市大数据分析实践，总结分析医疗大数据与传统卫生统计数据之间差异及其产生的原因，发现两类数据的收集目标、方法、管控体系均存在本质差异，这必然导致所收集的数据汇总量的偏差；并在此基础上，提出要正视差异，并且在了解两类数据自身优势的基础上，将两类数据有机融合、互补应用，这样才能更好地为医疗体制改革提供决策支撑。
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基于健康医疗大数据的环境与疾病相关性研究
随着全球气候变化以及人类活动导致空气污染的加剧,天气和空气质量等环境因素对人体健康的影响日益被重视.本文通过大数据技术对江苏省人口健康信息平台的采集的医疗数据进行分析,研究人们所处环境中的空气污染物(如颗粒物、臭氧、二氧化氮、二氧化硫等)和典型的天气因素(如温度、气压、风速、湿度等)与疾病的相关性.结果表明与天气和空气等环境因素相关的疾病主要为呼吸系统疾病.
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医疗大数据应用中的个人隐私保护体系研究
按照国家大数据发展战略部署，推动各领域大数据的发展和应用，加快构建我国医疗健康大数据应用体系的客观要求，医疗信息化领域行业交叉、跨领域跨平台的新型业务功能不断增多，医疗大数据应用中的隐私保护问题变得日益突出。本文着眼三级医院医疗大数据应用中的个人信息隐私保护，通过对个人隐私的概念内涵的情景界定和三级医院医疗数据应用中个人隐私保护现状分析，提出基于现有信息技术的医疗个人信息隐私保护体系和加强相关行业规范和法律规制研究的政策建议。
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数据采集模板化技术在医疗大数据集成建设中的应用
医疗大数据及应用面临的问题之一是数据采集与汇集问题，在大量实践基础之上，本文认为高效及有效的数据采集技术是医疗大数据及应用的根本，也是构建医疗大数据交换共享的基本保障。为解决上述问题，本文介绍了解决此问题的关键技术及方案。
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基于区域健康信息平台的医疗大数据利用探索
随着医疗技术及医疗卫生信息化的迅速发展，医疗领域也进入大数据时代。各地区域健康信息平台建设使得医疗数据的获取更加便捷，海量的医疗数据呈指数级增长，如何对医疗大数据进行有效分析利用，使之产生社会和经济效益，成为医疗信息化建设中的关键问题。本文介绍了区域平台中医疗大数据来源、内容、数据特征以及医疗数据挖掘的基本方法，并基于区域健康信息平台对医疗数据分析挖掘进行了初步探索尝试。
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试论医疗大数据给药品安全性监测与评价带来的机遇和挑战
目的：介绍大数据的概念、医疗大数据的特征和作用，阐述利用医疗大数据开展药品安全性监测与评价的必要性和可行性，为开展观察性数据二次利用、实现药品利益大化和风险小化提出建议，为进一步加强风险管理提供思路和参考。方法开展医院信息系统与国家药品不良反应监测系统对接课题研究，研究欧美利用医疗保健大数据开展药物警戒的具体实践，对比分析我国存在的差距；总结药品安全性监测与评价工作现状与问题，分析医疗大数据带来的机遇和挑战。结果与结论医疗保健数据是重要的数据资源，具有大数据特征和潜在价值；自发报告存在固有的局限性，充分合理的利用医疗大数据可以为提升药品安全性监测与评价工作质量和实际效果开辟新的途径；应借鉴国外先进经验，在思想观念、法规和技术层面进一步加强。
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医疗大数据的统一存储架构设计
目的:探索有效存储医疗大数据的方案,解决数据容量增长带来的存储成本高、管理难等问题.方法:在对医疗大数据的发展现状、数据存储需求和访问进行分析后,提出一种基于FCSAN+IPSAN+NAS的统一架构设计及相应的数据备份方案.结果:通过方案实施,实现以下目标:大化利用存储资源,提升系统效率,简化系统维护,降低系统宕机风险.结论:提出的存储架构从实际出发,较好地满足了医疗大数据的存储需求.
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基于医疗大数据的综合支付管理平台建设实践
为缓解患者就医的"三长一短"问题,提升医院服务水平,缓解医患矛盾,综合支付平台选择多患者服务为入口,让用户按需选择合适的支付方式.同时,多支付方式对应的医院多账户,对医院财务部门的帐务管理工作带来更大压力.如何更好的管理医疗业务数据、选择和评价各业务应用,对医疗业务数据整合、分析和处理,提出了更多需求.
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病历智能分析系统的研究与实现
目的:利用自然语言处理技术,对病历文本中的医学知识进行挖掘,提高临床科研的效率和质量.方法:设计和构建了病历智能分析系统,利用中文分词、命名实体识别和语义关联抽取等技术对病历文本进行信息抽取.结果:对病历文本进行了智能分析,实现了结构化处理,为医生开展临床科研提供了便利.结论:利用自然语言处理技术对病历进行智能分析,将在医疗大数据的分析和挖掘中发挥重要作用.
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医疗大数据应用现状研究
目的:医疗大数据应用现状研究.方法:从医疗大数据的应用现状和发展趋势等方面进行研究.结果:医疗大数据应用不仅可以更好地为人类医疗健康服务,还能促进医学及医学技术进步.结论:我国医疗大数据应用处于初级阶段,但随着大数据分析技术的快速发展,对医疗数据进行挖掘和分析,能带来较大的社会效益.
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医疗大数据在肿瘤疾病中的应用研究
医疗大数据的应用深刻地改变了肿瘤诊疗模式,从医学研究、临床决策等方面推动了肿瘤诊疗模式的转变,使肿瘤的预测、诊断、治疗、监测发生了巨大的变革.数据挖掘技术已经广泛应用于肿瘤疾病中,通过对诊断、筛查、病历、检测等大量数据信息进行挖掘与分析,可用于肿瘤诊断、辅助治疗、疾病预警等多个方面.有效合理地利用医疗大数据,还面临着数据整合、数据处理、数据分析、数据隐私等诸多问题及挑战.而医疗大数据的应用必将会对肿瘤疾病的诊断和治疗产生巨大的影响和推动.
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基于关联规则Apriori算法的心肺性职业病病情分析及预测
心肺性职业病是目前深受人们重视的慢性职业病之一.首先对心肺性职业病的原因、症状、现社会中的治疗状况进行了调研;然后概要介绍了数据挖掘的过程和挖掘平台,详细介绍了关联规则Apriori挖掘算法和数据挖掘过程,通过向Hadoop平台导入真实心肺性职业病科患者的病历数据,对规范化的患者病症、病人住院信息等进行分析;后,对本次的挖掘分析结果进行总结,针对挖掘结果做出本病种的相关预测.
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基于元数据文件存储的医疗大数据平台研究与实现
目的:构建一个医疗大数据平台解决医疗海量异构数据的挖掘利用问题.方法:基于元数据文件存储模式,构建具有数据抽取、迁移、爬取、搜索引擎等模块的医疗大数据平台.结果:本平台比传统数据处理方法速度更快、扩展更灵活、稳定性更高、造价更低.结论:医疗大数据平台可对医疗数据带来创新性的管理和应用.
