医疗大数据及相关技术49课件.ppt
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- 医疗 数据 相关 技术 49 课件
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1、医疗大数据及相关技术介绍医疗大数据及相关技术介绍翟运开翟运开 博士博士/副教授副教授河南省数字医疗工程技术研究中心河南省数字医疗工程技术研究中心 副主任副主任数字化远程医疗服务河南省工程实验室数字化远程医疗服务河南省工程实验室 副主任副主任郑州大学第一附属医院郑州大学第一附属医院 河南省远程医学中心河南省远程医学中心 主任主任中国卫生信息学会远程医疗信息化专业委员会中国卫生信息学会远程医疗信息化专业委员会 常委常委/秘书长秘书长n郑州大学硕士研究生导师郑州大学硕士研究生导师n河南省五一劳动奖章获得者河南省五一劳动奖章获得者n河南省教学标兵、河南省技术标兵河南省教学标兵、河南省技术标兵n河南省数
2、字医疗工程技术研究中心副主任河南省数字医疗工程技术研究中心副主任n河南省教育系统教学技能竞赛特等奖获得者河南省教育系统教学技能竞赛特等奖获得者n数字化远程医疗服务河南省工程实验室副主任数字化远程医疗服务河南省工程实验室副主任n郑州大学第一附属医院河南省远程医学中心主任郑州大学第一附属医院河南省远程医学中心主任n中国卫生信息学会远程医疗信息化专业委员会常委中国卫生信息学会远程医疗信息化专业委员会常委/秘书长秘书长u教育部科学技术研究重点项目负责人。u河南省重大科技专项课题负责人。u国家科技部科技惠民计划重大专项课题负责人。u参加国家科技部863项目、国家科技支撑项目、国家自然科学基金项目等5项。
3、u获得河南省科技进步奖二等奖、河南省优秀社科成果奖二等奖、河南省自然科学学术奖一等奖等6项。u发表各类学术论文80余篇,出版专著1部,参编教材4部。u取得软件知识产权10项。n医疗信息化与远程医疗、医药电子商务与物流管理、科技创新与管理等。n主要研究方向主要研究方向n主要参与课题主要参与课题n翟运开翟运开 博士博士/副教授副教授Page 3目录大数据时代大数据带来的变革大数据相关技术医疗大数据大数据时代反思Page 41 1、大数据时代、大数据时代左右未来十年的四大趋势左右未来十年的四大趋势Page 51 1、大数据时代、大数据时代数据源呈现指数级增长数据源呈现指数级增长IDC(Interna
4、tional Data Corporation)预计到2020 年,全球将总共拥有35ZB 的数据量如果把35ZB 的数据全部刻录到容量为9GB 的光盘上,其叠加的高度将达到233 万公里,相当于在地球与月球之间往返三次Page 61 1、大数据时代、大数据时代大大数据时代到来数据时代到来(1)(1)u 2012年月份美国奥巴马政府发布了“大数据研究和发展倡议”(Big data research and development initiative),投资亿以上美元,正式启动“大数据发展计划”u 美国政府认为,大数据是“未来的新石油”Page 71 1、大数据时代、大数据时代大大数据时代到来
5、数据时代到来(2)(2)u 大数据是2012年月份的达沃斯世界经济论坛上的主题之一u 该次会议还特别针对大数据发布了报告“Big data,big impact:New possibilities for international development”Page 81 1、大数据时代、大数据时代大大数据时代到来数据时代到来(3)(3)u 联合国一个名为“Global Pulse”的倡议项目在2012年月发布报告 Big Data for Development:Challenges&Opportunities u 该报告主要阐述大数据时代各国特别是发展中国家在面临数据洪流(data del
6、uge)的情况下所遇到的机遇与挑战Page 91 1、大数据时代、大数据时代大大数据时代到来数据时代到来(4)(4)u 产业结构调整要依靠改革,进退并举设立新兴产业创业创新平台,在新一代移动通信、集成电路、大数据、先进制造、新能源、新材料等方面赶超先进,引领未来产业发展。-李克强政府工作报告2014年3月5日Page 101 1、大数据时代、大数据时代大大数据数据定义定义u 大数据至今尚无确切、统一的定义u 麦肯锡(McKinsey)的定义:大数据是指无法在一定时间内用传统数据库软件工具对其内容进行采集、存储、管理和分析的数据集合u IDC 的定义:大数据一般会涉及2 种或2 种以上数据形式。
7、它要收集超过100TB 的数据,并且是高速、实时数据流Page 111 1、大数据时代、大数据时代大大数据特点数据特点4V4VVolume海量的数据规模Variety多样的数据类型ValueVelocity快速的数据流转巨大的数据价值Page 12目录大数据时代大数据带来的变革大数据相关技术医疗大数据大数据时代反思Page 132 2、大数据带来的变革、大数据带来的变革u 信息技术革命的小周期Page 142 2、大数据带来的变革、大数据带来的变革新思维新思维n个个体数数据的精确性不再重要n数数据就是货币货币n数数据随时间随时间迅速折旧旧n数数据是资产资产n改变变“数数据是稀缺资资源”的世界观
8、观n数数据是原材料n信息是原油Page 152 2、大数据带来的变革、大数据带来的变革新方法学新方法学多数据源的整合多数据源的整合描述性分析描述性分析预测性和预测性和处方性分析处方性分析大大数据数据+小算法小算法+上下文上下文+知知识积累识积累数据民主化和开放数据数据民主化和开放数据数据数据资产、数据资产、数据产品和社会化分产品和社会化分析服务的货币化析服务的货币化数据极大丰富前数据极大丰富前提下的新分析思提下的新分析思维和技术维和技术数据市场和数据定价数据市场和数据定价社会化分析服务社会化分析服务实时性大于绝对的精确性实时性大于绝对的精确性Page 162 2、大数据带来的变革、大数据带来的
9、变革实时精准营销实时精准营销u 利用大数据能力可以帮助企业获得突破性回报 Page 172 2、大数据带来的变革、大数据带来的变革实时风险控制实时风险控制u 利用大数据能力可以帮助企业进行实时风险控制,如,银行业Page 182 2、大数据带来的变革、大数据带来的变革安全检测安全检测u 将安全检测与大数据融合Page 192 2、大数据带来的变革、大数据带来的变革医疗大数据医疗大数据Page 20目录大数据时代大数据带来的变革大数据相关技术医疗大数据大数据时代反思Page 21n 成本可承受(economically)的情况下n 通过非常快速(velocity)的采集、发现和分析;在大量化(v
10、olumes)、多类别(variety)的数据中提取价值(value)n 分析的数据越全面,分析的结果就越接近于真实n 能够从这些数据中获取新的洞察力,并将其与已知业务的各个环节相融合3 3、大数据相关技术、大数据相关技术Page 22计算存储数据库网络n单机单机集群文件存储单机设备间连接设备内连接关系型数据库10GE FC IB分布式数据库非关系型数据库块存储10GE SAS IB横向扩展块级虚拟化横向扩展分布式文件系统3 3、大数据相关技术、大数据相关技术大大数据带来的技术变革数据带来的技术变革Page 233 3、大数据相关技术、大数据相关技术大大数据系统数据系统u 当前大数据系统主要包
11、括:存储、计算、分析等。Page 243 3、大数据相关技术、大数据相关技术分布式文件系统分布式文件系统u 分布式文件系统(Distributed File System)是指文件系统管理的物理存储资源不一定直接连接在本地节点上,而是通过计算机网络与节点相连。分布式文件系统的设计基于客户机/服务器模式。u 大数据系统中常用的分布式文件系统为HDFS。Page 253 3、大数据相关技术、大数据相关技术并行计算并行计算u 传统并行计算。拥有多个CPU,计算资源与存储资源分离,数据统一存放、统一读取。对于数据密集型处理,I/O将成为整个系统瓶颈。u MapReduce。由普通PC组成,考虑数据局部
12、性原理,将数据分布至各个节点,处理时,就近读取数据。分组分组聚合聚合X86 服务器X86 服务器Page 263 3、大数据相关技术、大数据相关技术实时流式计算实时流式计算u 实时计算一般都是针对海量数据进行,除了像非实时计算的需求(如计算结果准确)以外,实时计算最重要的一个需求是能够实时响应计算结果,一般要求为秒级。Page 273 3、大数据相关技术、大数据相关技术数据分析流程数据分析流程Page 28数据污染数据处理3 3、大数据相关技术、大数据相关技术大数据预处理技术大数据预处理技术Page 293 3、大数据相关技术、大数据相关技术大数据分析挖掘大数据分析挖掘技术方法分类 根据挖掘任
13、务:分为分类或预测模型发现、数据总结、聚类、关联规则发现、序列模式发现、依赖关系或依赖模型发现、异常和趋势发现等等 根据挖掘对象:可分为关系数据库、面向对象数据库、空间数据库、时态数据库、文本数据源、多媒体数据库、异质数据库、遗产数据库以及环球网Web 根据挖掘方法:可分为机器学习方法、统计方法、神经网络方法和数据库方法。重点技术 数据挖掘算法。分割、集群、孤立点分析还有各种算法让我们精炼数据,挖掘价值。这些算法要能够应付大数据的量,同时还具有很高的处理速度。预测性分析。预测性分析可以让分析师根据图像化分析和数据挖掘的结果做出一些前瞻性判断。语义引擎。人工智能从数据中主动地提取信息。包括机器翻
14、译、情感分析、舆情分析、智能输入、问答系统等。数据质量和数据管理。透过标准化流程和机器对数据进行处理可以确保获得一个预设质量的分析结果。Page 30顾名思义,数据挖掘就是从大量的数据中挖掘出有用的信息数据挖掘技术投入商用的三种基础技术已发展成熟 海量数据搜集 强大的分布式并行处理技术 数据挖掘算法知识发现(KDD):从源数据中发掘模式或联系的方法KDD被用来描述整个数据发掘的过程,包括最开始的制定业务目标到最终的结果分析,而用数据挖掘(DM,Data Mining)来描述使用挖掘算法进行数据挖掘的子过程。数据挖掘所发现的知识有以下四类:广义知识:指类别特征的概括性描述知识 关联知识:反应一个
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