应用与主题

随着老龄化、亚健康这类词出镜率的不断增加,如何让老百姓在这个高速发展的时代中避免更多疾病的侵袭、保持健康体态,如何让就医过程更加便捷成为医疗行业发展的一大挑战。

大数据早已是个大众耳熟能详的概念,众所周知,踏入信息化之路后,医疗数据的规模迅速扩大,其增长速度也在不断飙升。在大数据浪潮下,随着技术的不断创新不同行业相似应用的增多与扩展,以及互联网行业大数据应用的辉煌与成功,传统行业对大数据技术的需求也愈发旺盛,各个行业都想感受一下大数据的甜头。

大数据技术在医疗领域的发展趋势及面临挑战有哪些?医疗机构又将如何应对?您可以通过本专题找到答案。

问题与挑战

  • 1医疗领域的数据量巨大,数据类型复杂。到2020年,医疗数据将增至35ZB,相当于2009年数据量的44倍。
  • 2信息采集不足,收集渠道不畅。现有系统不能满足医生护士移动办公,医生查房拾大量资料,给工作带来不便,且易出错。
  • 3大数据高效分析能力欠缺。采集到足够信息后,需要由相关领域的专业人士与信息技术专家一起对数据进行有针对性地归纳和分析。
  • 4大数据的安全。随着数据量的不断增加,数据存储的物理安全性越来越重要,对数据的多副本与容灾机制提出更高的要求。
  • 5观念落后。目前医疗领域的决策往往是建立在经验或者传统数据粗糙的分析方法基础上的,而改变各层次决策者旧的决策习惯,使其学会利用大数据的分析结果进行决策,还有一段路要走。【详细】

应对与价值

基于英特尔数据平台建立医院大数据解决方案

面向医院客户,英特尔医院大数据解决方案致力于解决医疗大数据分析在建设及实施成本、计算能力和可扩展架构等方面遇到的挑战。


带来价值

  • 高性
    价比
    采用英特尔架构服务集群+大数据平台(Hadoop商业发行版)的解决方案,替代传统的小型机方案;采用分布式的存储方案,存储和计算集成于一体,大幅降低了存储方案每GB容量的成本;
  • 高可
    扩展性
    横向扩展性能卓越,应对未来业务变化和数据量的不断增长;设计采用灵活可扩展的分布式架构. 集成的图形化界面提供了便捷的节点管理和横向扩展功能,大幅降低了管理成本;

  • 性能
    基于英特尔架构硬件平台进行优化并融合Cloudera特性的Hadoop平台,计算网络可选择万兆或者Infiniband网络,真正实现高带宽低延时;高效的NoSQL数据库和大容量分布式文件系统(HDFS/Lustre),让调用和存储更加迅捷;可达到毫秒级的查询速度和GB级别的入库速度,适用于TB和PB级存储.根据HDFS的数据热点程度,动态调整数据复制策略大大提高热点数据的高并发访问能力;
  • 高可
    靠性
    采用支持双击热备的名称节点(NameNode)和支持冗余的分布式数据节点(DataNode)服务器;可自定义的数据备份策略(可分别针对冷热数据),视单节点物理故障为常态;
  • 简单
    易用
    高效的节点随时能上线并加入原有存储资源池.同时简单的单一的数据卷让管理和使用变的非常简单;上线过程清晰操作简单,由统一易用的图形化(GUI)界面完成。

专家解说

如何让医院沉睡多年的数据发挥出它的临床价值,如何发挥出一些预测模型对未来医院的医疗质量以及医院运营管理起到分析和预测的功能。大数据的本质与核心是数据利用,如果数据不用,就不存在任何价值。在大数据应用方面,哪些医院进行了应用与探索呢?它们的经验是否值得兄弟医院学习与借鉴呢?

探索实践经验分享:大数据如何服务临床

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医疗大数据应用前景几何 医院CIO现身说法

你以为"大数据"离你很远吗?你以为"大数据"的应用都是在炒概念吗?其实不然,传统的医疗行业正在迈入"大数据"时代,面对海量的医疗数据,你知道怎么用吗?你准备好如何应对它带来的挑战吗?【详细】

大数据分析策略

英行尔公司为医疗大数据分析提供了从计算、存储、网络、平台软件四方面提供相关的技术和产品,为医疗大数据分析提供更快更高效的核心解决方案。

方案顶层设计

基于英特尔数据平台建立临床数据中心,采用开放可扩展的数据存储架构,满足日益增长的临床应用需求,适应医学知识的不断更新要求。基于Hadoop技术的分布式部署方案可以实现平滑的横向扩展,对于应用程序程透明,实现IT基础设施与上层业务隔离。具体解决方案顶层设计如下:

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