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大数据分析及其在医疗领域中的应用_图文(精)

第７期

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２０１４年４月１０日

计算机教育

ＣｏｍｐｕｔｅｒＥｄｕｃａｔｉｏｎ

◆新视点

文章编号：１６７２．５９１３（２０１４）０７—００２４－０６

中图分类号：Ｇ６４２

大数据分析及其在医疗领域中的应用

邹北骥

（中南大学信息科学与工程学院，湖南长沙４１００８３）

摘要：互联网和物联网技术的快速发展给数据的上传与下载带来了前所未有的便利，使得互联网上

的数据量急剧增长，由此产生了针对大数据的存储、计算、分析、处理等新问题，尤其是对大数据的挖掘。文章分析当前大数据产生的背景，阐述大数据的基本特征及其应用，结合医疗领域，论述医疗

大数据分析的目的、意义和主要方法。

关键词：大数据；物联网；医疗；大数据挖掘

１

大数据早已存在，为何现在称之为大

数据时代

计算与数据是一对孪生姐妹，计算需要数据，数据通过计算产生新的价值。数据是客观事

物的定量表达，来自于客观世界并早已存在。例

如，半个世纪前，全球的人口数量就有数十亿，与之相关的数据就是大数据；但是在那个时代，由于技术的局限性，大数据的采集、存储和处理

还难以实现。

互联网时代之前，采集世界各地的数据并让它们快速地进入计算系统几乎是一件不可想象的

事情。２０世纪８０年代兴起的互联网技术在近３０

年里发生了翻天覆地的变化，彻底地改变了人们的工作和生活方式【ｌ】。通过互联网人们不仅可以下载到新闻、小说、论文等各类文字数据，而且可以轻而易举地下载到音乐、图像和视频等多媒体数据，这使得互联网上的数据流量急剧增长。据统计，现在互联网上每分钟流人流出的数

据量达到１

０００

ＰＢ，即１０亿

ＧＢｔ２１。

推动大数据产生的另一个重要因素是物联网技术。近几年发展起来的物联网技

术通过给每个物品贴上标签

并应用ＲＦＩＤ等技术实现了

各类物品信息的快速采集【３】。如新研发的各种穿戴式设备可实时在线获取人体运动过程中的各种

数据，各类带有ＵＳＢ接口或网络接口的电子仪器可迅速地将仪器中的数据上传到互联网并进入计算系统Ｈ】，智能化生产过程中产生的各种数

据、ＧＰＳ导航系统和飞机汽车等现代交通工具在行进中产生的数据均可通过移动互联网上传。所有这一切表明，由于互联网技术的发展和物联网技术的推动，使得原本存在的大数据可快速地进入到计算系统，大数据时代到来了。

大数据的产生也与其他领域的技术发展密

不可分。如生物遗传学领域近几年开展的一项巨

作者简介：邹北骥，男，中南大学信息科学与工程学院副院长，教授，博士生导师，教育部中南大学移动医疗重点实验室副主任，中国计算机学会ＣＡＤ＆ＣＧ专业委员会副主任，湖南省高等教育学会计算机教育专业委员会理事长；在医学图像分析领域承担多项国家自然科学基金研究项目，主持开展基于电子病历的大数据分析项目研发和基于移动平台的健康管理系统开发，先后在国际国内外重要学术刊物和会议上发表学术论文１２０余篇，其中

ＳＣＩ收录２０余篇，获得专利２项，湖南省科技进步奖１项，出版著作３部。ｂｊｚｌｏｕ＠ＣＳＵ．ｅｄｕ．ｃｎ；ｂｊｚｏｕ＠ｖｉｐ．１６３．ｃｏｍ。

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大工程——人类基因组计划，要对人类２３对染色体基因中３０亿个碱基对进行测序，其数据量之巨大，以至于当前高性能计算机系统都难以在

可接受的时间内完成［５】。高能物理实验一天产生

的数据高达几个ＴＢ，这些数据都在排队等待处

理，当前的计算系统已难以满足它们的处理要求了１６］。

人们关注大数据的最重要原因是因为大数据

中隐藏着具有丰富价值的信息。互联网上传递的

商品订购信息反映了消费者的意向、对商品质量

的评价等，于是不断地收集互联网上的这些信息

并进行挖掘分析将有助于企业分析其产品前景，

从而不断改进以获得更多利润。分布在全球各地的气象设备采集的气象数据通过互联网汇集并通

过挖掘分析后可用于预测天气情况，来自世界各地的地震监控仪采集的大量地下数据通过互联网收集形成大数据，采用数据挖掘方法分析并预测地震。大数据最早应用于电子商务领域，美国亚

马逊公司的电子商务平台每天获得大量的客户订单和消费数据，应用机器学习和数据挖掘方法分

析这些数据，发现了商品销售中的关联性，如商品Ａ和商品Ｂ经常被客户同时购买，于是有意识地将这两种商品（也许它们是毫不相干的两类

商品）摆在同一个货架上，使得商品的销售量大增。这就是典型的大数据分析的结果。因此大数据时代我们所要做的事情就是对隐藏于大数据中有价值的信息进行分析与挖掘，以便利用它们为

人类服务。

２

大数据的特征与计算系统面临的新问题

来自于各个领域的大数据尽管代表着不同的

事物，隐藏着不同的价值信息，但都具备４个重

要特征，称为４Ｖ特征，即Ｖｏｌｕｍｅ（大容量）、

Ｖｅｌｏｃｉｔｙ（快速更新）、Ｖａｒｉｅｔｙ（多类型）和Ｖａｌｕｅ（高

价值）。所谓Ｖｏｌｕｍｅ是指数据量极大，虽然没有一个绝对的容量标准，但一般都在数十个ＴＢ以上。Ｖｅｌｏｃｉｔｙ是指数据产生和更新的速度很快，

大数据的产生是一个快速的动态过程。Ｖａｒｉｅｔｙ是

指数据的种类多，除了文字数据外，还包括图像、图形、视频以及声音等多媒体数据。Ｖａｌｕｅ

是指大数据中隐藏了具有高价值的信息，这些信息需要通过机器学习与数据挖掘方法才可能提取到。以医院电子病历数据为例，它是典型的大数据。首先，电子病历的数据量大。以一个小规模城市的数家医院形成的区域医疗系统为例，每天门诊量和住院病人人数都在数万人以上，每人每次的病历、检验数据可达到几个ＧＢ，因此每天的数据都在几个ＴＢ甚至数十个ＴＢ以上。其次，

数据的更新速度快。每天在线检查化验的人数快速增加，其数据也在快速更新。第三，电子病历

的数据类型包括了文本、图像、图形和视频等多类型数据。最重要的是电子病历数据中隐藏着极有价值的医疗和医学信息。通过数据挖掘方法可以挖掘出这些信息以便医生进一步分析患者的病

因，形成更好的治疗方案。

大数据给计算机科学与技术领域带来了以下

的新问题和挑战。

（１）大数据的存储。大数据一般来自互联网，是动态的多类型数据。尽管当前的存储器容量在不断增加，但选择一种什么样的结构来存储大数

据以便能更好地存取是一个需要解决的问题。以电子病历数据为例，多家医院产生的电子病历数

据是集中存储于某一个医院还是分布式存储于各家医院，这里不仅有一个管理、隐私和医院利益的问题，也有技术上实现的问题，有待进一步研究。近几年发展起来的云存储或许是一种很好的选择。借助于第三方提供的云存储服务，在保证数据安全和各个医院权益的条件下，各家医院可

以将自己的电子病历数据存储到云服务器上，实现数据共享。

（２）计算系统的结构和计算模式。传统的单机系统和分布式系统难以处理这些动态实时更新的大数据，于是以集群方式构建的多机系统再加上以互联网相连的云计算平台将成为大数据的有

效计算平台。分布在各地的数据需要由当地的集

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群式计算平台对数据做预处理，然后通过互联网

将数据传输到数据处理中心，以更高性能的集群

式系统进行处理并将结果反馈到各个分布式系统中。近几年美国Ｇｏｏｇｌｅ、ＩＢＭ公司还有中国的

曙光、联想等大公司相继推出了用于处理大数据的各种集群式计算机系统，它们可为大数据的处

理提供更好的服务。

（３）大数据的处理。如何从大数据中挖掘出有价值的信息。大数据挖掘通过对数据分类、建

立关联以及对各类关系分析，包括典型的因果关系分析，提取数据的特征和属性。当前以机器学习为代表的人工智能方法可为大数据挖掘提供有

力的支持。机器学习方法是近几年人工智能领域的热门课题，是让计算机模拟人类的学习过程。机器通过学习获得智能分析能力。

３

医疗领域中的大数据

医疗领域是最早应用计算机技术的领域之

一。从最早的伽马线成像、ｘ光透视影像的数字

图像处理系统开始，到今天各个医院普遍应用的医疗管理系统、辅助诊断系统、医疗专家系统和影像系统，经历了半个多世纪的发展，形成了一些重要的产品，如目前医院广泛应用的医院综合管理信息系统（ＨＩＳ），如图１所示，它是以医院

收费管理为中心的信息管理系统，将医院的人、财、物有效地管理起来以实现资源共享和效益提升，在一段时期为医院信息化起到了重要作用。

随着医院为病人服务的理念提升，以病人为中心的服务模式在逐步形成，ＨＩＳ系统也转化为以电子病历为中心的管理信息系统（ＥＭＲ）。它

将原有的ＨＩＳ系统、影像系统（ＰＡＣＳ）、检验信

息系统（ＬＩＳ）、放射信息系统（ＲＩＳ）以及绩效管理系统等有效地组织起来，实现医院以病人为中心的全信息化服务，如图２所示。

特别是随着区域医疗的发展，将分布在一个城市的若干家医院的电子病历系统通过互联网相连接，实现数据共享，可减少患者的重复检验，

绩艘管壤

（）Ａ

图１

医院ＨＩＳ系统

图２电子病历系统

减轻患者的经济负担，提高看病效率，发挥名医

院、大医院和名医、专家的指导作用。

由此看到，电子病历系统所产生的数据是大数据，它包含３部分：电子病历数据、医学检验数据和医学影像数据。电子病历是病人自述病

症、大夫记录产生的以文字表述为主体的数据，

它是一种非结构化的数据，如图３所示。

医学检验数据来自于医学检验设备，如血常

规检查、肝功能检验、心电图检查等，由这些医学仪器产生的数据一般是数字数据，且有标准和规范，因此它是一种结构化的数据。影像数据来

自于影像设备，是一种以图像显示为检测结果的

医学检验装置，由它产生的数据主要是图像，是一种非结构化数据。如ｘ光照片、ＭＲＪ核磁共振、眼底图像摄影、Ｂ超影像等，如图４所示。

黟。◆Ｉ参

。。。一

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图３电子病历示例

图４医学影像示例

分析一个患者一次看病的数据量，电子病历数据和医学检验数据一般只有几百Ｋ，一张医学影像数据平均为１ＧＢ左右，一般每个患者有２～３张影像，所以一次诊断所产生的医疗数据大约为２ＧＢ～３ＧＢ。一个三甲医院平均每天就诊和住院患者在３万人次左右，这样一家医院一天所产生的数据约为９０ＴＢ～１００ＴＢ，一年按３００个工作日计算，将会产生３０

０００

ＴＢ的数据，１０家医院将

是３０００００ＴＢ的数据。

４

大夫看病的过程实质上就是数据的关

联分析过程

我们来分析一下大夫诊断病人的过程。首先

是病人自述，大夫倾听并记录，接着是让病人作

各种医学检验以及必要的影像医学检验，由此获

得医学检验数据和影像检验数据。大夫的脑袋就

像一台计算机，自然地将电子病历数据、医学检验数据和影像医学数据以及医学知识、诊断经验

等关联，诊断出是什么疾病并开药或给出手术治疗方案，这一过程可用图５表示。

喧过仪器拍摄的影像数据观察患青生理结构变化

图５大夫看病的过程实质上是数据的关联分析过程

然而实际上大夫看病的过程有一定的局限

性：①所有的数据只是来源于这一个病人；②大夫在将数据与医学知识和诊治经验关联时只是用到了他一个人的知识和经验，即使采用联合会诊

的方式也只是用到了若干位大夫的知识和经验。因此，疾病诊断的准确性和治疗方案的合理性会

受到一定的影响。

设想一下，如果医疗大数据挖掘分析系统已

经建立并在医院投入使用，大夫在诊断疾病和给

出治疗方案时，就可以将患者的所有数据录入大数据系统。由于大数据系统的数据来自于成千上万上百千万的患者，通过机器学习和挖掘分析方

法，大夫即可获得类似症状患者的疾病机理、病因以及治疗方案，这有助于大夫更好地把握疾病

的诊断和治疗。

５

医疗大数据的其他应用

医疗大数据除了应用于疾病的辅助诊断和治

疗方案的确定外，还可应用于医学研究、流行病

预测和药物副作用分析等方面。

医疗大数据系统保存了成百上千万患者的全

部真实数据，如患者个人基本信息，包括居住地

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信息、家族疾病史等，这些信息有助于研究某些疾病发病的家族性和地区区域的分布性。通过大数据系统的挖掘分析，可以得知哪些癌症会有明显的家族遗传性，从而可进一步分析其发病与基因变化的关系，以找到降低这种癌症发病率的方法。通过挖掘分析大数据中疾病与地区区域的关

系，可以得知哪些疾病容易在某些地区发生，以

便进一步分析该地区的环境因素与疾病发生的关系，使得人类去有意识地改变环境，去除导致疾病发生的诸多因素。

医疗大数据系统还可以用于流行病爆发的预

测。相关部门通过分析医疗大数据的变化，获得

来自全球各地的患者出现相同或类似症状并迅速

在人群中蔓延的信息，从而可预测某些流行病的爆发，为人类阻止或减缓流行病的发展提供依据。

医疗大数据系统的另一个重要应用是药物

副作用分析。在临床用药过程中，药物使用可

能会引起病人的不良反应。这种不良反应会导致治疗作用减弱甚至失败，严重的可能会导致患者死亡，同时不合理用药也会使患者医疗费用大大增加，给患者带来更多的经济负担。据文

献统计，药物不良反应的发生率：门诊病人为

ｏ．３％～５．Ｏ％，住院病人为１０％～２０％【”。来自美国的报告显示，美国每年有７０多万人因为药物副

作用受到伤害或者死亡；一家有７００张床位的医院，每年因药物副作用导致的住院和门诊费用达到５６０万美元邛］。因此研究药物副作用对于提高

患者疾病的治疗质量，指导临床用药以减少药物对患者的伤害，降低药物费用以及指导新药研发

都具有重要的意义。

传统的药物副作用分析主要采用临床试验法、药物副作用报告分析法等，这些方法受到样

本数小、采样分布有限等因素影响，难以全面反映药物副作用造成的影响。如果应用医疗大数据

库系统，可从千百万患者的数据中挖掘到与某种药物相关的不良反应，样本数大，采样分布广，所获得结果更具有说服力。更进一步，我们还可

以从社交网中（如新浪博客、医疗网络论坛）搜

索到大量人群服用某种药物的不良反应记录，通

过比对分析和数据挖掘方法，更科学、更全面地获得药物副作用的影响。

综上所述，医疗大数据具有极大的价值，挖掘医疗大数据中的价值信息对于疾病诊断、

治疗方案确定、流行病预测、医学研究和药物

副作用分析等方面具有重要的意义。从某种意义上讲，医疗大数据系统对于改善人类生活环境、

提高生活质量、获得更高的幸福指数均有重要的作用。

６

医疗大数据实现中的几个关键问题

构建医疗大数据系统首先需要从各个医院做

起，然后通过互联网将多个医院连接在一起，实

现数据共享，即形成区域医疗。在区域医疗的基础上，再发展为城市医疗大数据、省级医疗大数据乃至全国医疗大数据和全球医疗大数据系统。

（１）实现电子病历数据的采集和存储。对大夫作出一些规范性的要求，使电子病历记录规范。除了病历数据外，医学检验数据和影像检验数据的采集、存储也需要规范，同时需要建立统一的数据库存储系统来存储电子病例数据、医学

检验数据和影像医学数据等各种类型的数据，其中标准问题是技术实现的关键。

（２）数据的结构化处理。以文本数据为主体

的病例数据是非结构化数据，需要作结构化处理。特别是对于中文电子病历，需要进行词汇分割、语义提取等。影像数据需要基于医学的相关知识进行图像分析，将图像中的病灶转化为结构

化的数据，包括数值数据和规范的文本数据。

（３）数据库系统设计。医疗大数据的数据库系统有别于传统的数据库系统，大数据的４个重要特征要求其数据库系统能更好地适应于大数据

的处理，包括适用于基于局部集群式和大规模云计算系统等处理模式要求。

（４）大数据挖掘分析方法。大数据挖掘的核心内容是数据的特征与属性提取，并依据特征和

第７期新视点２９属性进行分类。在此基础上将不同属性的数据类其中有价值的信息对于领域发展具有重要作用，是未来科学发展的重要方向。医疗大数据系统目进行关联分析，从而获得有价值的信息。可以将机器学习方法应用于大数据的挖掘分析。７前正处在建设和发展当中，其中首要的任务是医疗大数据的采集与获取，目前中南大学已正式立项，在其５家附属医院１００个科室着手建设临床医学大数据采集系统。结语大数据分析是当前计算机科学与技术领域的热点，各个领域都有大数据，获得大数据并挖掘参考文献：【ｌ】李国杰，程学旗．大数据研究：未来科技及经济社会发展的重大战略领域：大数据的研究现状与科学思考四．中国科学院院刊，２０１２（６）：６４７－６５７．ｆ２】王元

卓，靳小龙，程学旗．网络大数据：现状与展望【Ｊ】．计算机学报，２０１３，３６（６）：１１２５－１１３８．【３］孟小峰，慈祥．大数据管理：概念、技术与挑战阴．计算机研究与发展，２０１３，５０（１）：１４６－１６９．【４】埃里克?托普．颠覆医疗：大数据时代的个人健康革命【Ｍ】．北京：电子工业出版社．２０１４．【５】涂子沛．大数据【Ｍ】．桂林：广西师范大学出版社，２０１３．【６］维克托－迈尔．舍恩伯格，肯尼思?库克耶．大数据时代：生活、工作与思维的大变革［Ｍ】．盛杨燕，周涛，译．杭州：浙江人民出版社．２０１３：２３９．２４４．［７】Ｂａｔｅｓ【８】ＢａｔｅｓＤＷｊＣｕｌｌｅｎＤＪ，ＬａｉｄＮ，ｅｔｏｆｔｈｅｐｒｅｖｅｎｔｉｏｎ［Ｊ］．ＪｏｕｒｎａｌＤＷ＇ＳｐｅｌｌＮ，ＣｕｌｌｅｎＡｍｅｒｉ啪ＭｅｄｉｃａｌＡｓｓｏｃｉａｔｉｏｎ，１９９５．２７４（１）：２９－３４．１．ａ１．Ｉｎｃｉｄｅｎｃｅｏｆａｄｖｅｒｓｅｄｒｕｇｅｖｅｎｔｓａｎｄｐｏｔｅｎｔｉａｌａｄｖｅｒｓｅｄｒｕｇｅｖｅｎｔｓ?ｉｍｐｌｉｃａｔｉｏｎｓｆｏｒｄｒｕｇｅｖｅｎｔｓｉｎｈｏｓｐｉｔａｌｉｚｅｄｐａｔｉｃｎ＆［Ｊ】．ＪｏｕｒｎａｌｏｆｔｈｅＡｍｅｒｉｃａｎＭｅｄｉｃａｌＤＪ，ｅｔａ１．１１１ｅｃｏｓｔｓｏｆａｄｖｅｒｓｅＡｓｓｏｃｉａｔｉｏｎ，１９９７，２７７（４）：３０７－３１（编辑：彭远红）（上接第２３页ｌ订计划、执行计划的计算思维能力培养。６结语通过探索以计算思维为切入点，培养学生就业生涯所需要的信息素养，以信息处理能力培养为重点的高职计算机公共课教学改革，学生的学习动力得到进一步提高，学习效果良好。在此基础上，如何将面向知识的考核评价、面向技术技图６Ｒａｐｔｏｒ运行结果能的评价、面向工作过程的评价有机结合，以及将计算机基础网络学习平台为有效补充，是下一阶段的课程教学改革目标。借助Ｒａｐｔｏｒ工具，在教学中可以淡化对编程工具的学习，而专注于培养学生理解问题、制参考文献：【１］郑莉．培养计算思维，笃行创新实践：清华大学计算机公共课程改革探索【Ｊ】．计算机教育，２０１３（１５）：１０６—１０８．【２】刘道文．高校非计算机专业计算思维能力培养策略研究与实践［Ｊ】．计算机教育，２０１３（１３）：３９－４３．【３】陈一明．新形势下普通高校计算机基础教

育目标与课程体系研究叨．计算机教育，２０１３（１１）：７３．７７．【４】聂哲．高职计算机公共课程建设探索川．中国职业技术教育，２０１０（１１）：８ｌ－８３．【５】程向前，陈建明．可视化计算【Ｍ】．北京：清华大学出版社，２０１２．【６】夏耘，黄小瑜．计算思维基础［Ｍ】．北京：电子工业出版社，２０１２．（编辑：赵廓）万方数据

大数据分析及其在医疗领域中的应用作者：作者单位：刊名：英文刊名：年，卷(期：邹北骥中南大学信息科学与工程学院,湖南长沙,410083 计算机教育Computer Education 2014(7 参考文献(8条 1.李国杰;程学旗大数据研究:未来科技及经济社会发展的重大战略领域:大数据的研究现状与科学思考 2012(06 2.王元卓;靳小龙;程学旗网络大数据:现状与展望 2013(06 3.孟小峰;慈祥大数据管理:概念、技术与挑战 2013(01 4.埃里克?托普颠覆医疗:大数据时代的个人健康革命 2014 5.涂子沛大数据 2013 6.维克托.迈尔-舍恩伯格;肯尼思·库克耶;盛杨燕;周涛大数据时代:生活、工作与思维的大变革 2013 7.Bates D W;Cullen D J;Laid N Incidence of adverse drug events and potential adverse drug events-implications for prevention 1995(01

8.Bates D W;Spell N;Cullen D J The costs of adverse drug events in hospitalized patients 1997(04 引用本文格式：邹北骥大数据分析及其在医疗领域中的应用[期刊论文]-计算机教育 2014(7

(完整版)健康大数据全民大健康

健康大数据全民大健康 2014年12月22日，由中国通信学会主办，中国卫生信息学会、工信部电信研究院、北京公共卫生信息中心、北京健康管理协会协办的2014年中国移动医疗产业年会在京召开。此次会议以“健康大数据全民大健康”为主题，邀请了政府领导、行业专家、优秀企业、医疗机构数据与信息主管等行业精英到会参与。大会总结了移动医疗年度发展情况，展望行业发展前景与趋势。深入探讨了移动医疗产业的健康大数据服务、技术、标准、应用、创新、商业前景等热点、焦点话题。此次大会为持续服务移动医疗、智慧医疗产业，促进行业合作与交流，推动产业健康快速发展发挥了重要作用。移动互联网的迅猛发展昭示着一个全新时代的到来，越来越多的数据走上云端，大数据技术为全行业带来了巨大的影响。有业内专家认为，在当下“无处不数据”的时代，大数据将首先为健康和医疗领域带来深刻变革，因为该领域已经走过了思想革命的概念阶段，逐步迈入商业模式创新时期。这其中的重要表现就在于互联网巨头的强势涉足。进入2014年后，互联网公司扎堆儿投身于健康大数据应用，服务新模式呼之欲出，无形当中成了医疗信息化变革的背后推手，移动医疗的软硬件产品在此基础上不断推陈出

新，使整个产业走向更加集约化、可持续的良性创新发展阶段。移动医疗的市场规模究竟有多大？有行业专家预测，2017年中国的移动医疗市场将达到125.3亿，2020年将达到1986.9亿，大概将增长15.8倍，可以预见移动医疗将是医疗信息化建设的主导趋势，健康大数据风头势不可挡。移动医疗发展，大数据先行随着国家“信息消费”、“健康服务业”、“人口健康信息化”等系列相关政策的制定与实施，云计算、物联网、大数据、移动互联等技术的深入应用，移动智能终端与可穿戴设备应用也逐步成熟，致力于医疗健康服务的移动医疗产业定将大放异彩。在12月22日下午的会议中，中国通信学会副秘书长、工信部原领导秘建虎为大会致辞：在医疗健康领域，大数据的发展更加具有广阔的前景。随着全社会对健康的重视，人们享受优质医疗健康服务的需求更加迫切。在全民健康发展的目标当中，大数据将成为重要的支撑与决定性的因素。如今移动通信发展非常迅猛，移动互联网与智能终端已经非常成熟，这些都为医疗健康大数据、移动健康、移动医疗服务提供了很好的支持与保障。国家卫计委统计信息中心副主任王才有在大会上发表了关于“如何进行数据采集、分享，以及如何保证数据安全”的讲话。他指出，2014年是中国移动医疗年，健康大数据场

医疗大数据分析报告

大数据的意义在于提供“大见解”：从不同来源收集信息，然后分析信息，以揭示用其他方法发现不了的趋势。在利用大数据发掘价值的所有行业中，医疗行业有可能实现最大的回报。凭借大数据，医疗服务提供商不仅可以知道如何提高盈利水平和经营效率，还能找到直接增进人类福祉的趋势。以下是大数据在医疗行业的一些常见用途，包括商业运作和健康管理： 1.分析电子病历：医生共享电子病历可以收集和分析数据，寻找能够降低医疗成本的方法。医生和医疗服务提供商之间共享患者数据，能够减少重复检查，改善患者体验。但目前，大部分的电子病历都无法共享，这在很大程度上是出于安全和合规的考虑，但找到一个安全的方法来挖掘患者数据，这能改善医护质量并降低医疗成本。关键词：患者数据共享、信息安全、提高医疗质量、降低医疗成本 2.分析医院网络系统：不妨想想我们在分析入院治疗的趋势时获得的好处。例如，对儿科病房医疗设备的统合分析可以更早地识别潜在的婴儿感染趋势。或者，再想想减少术后葡萄球菌感染的好处。通过利用大数据，医院可以知道，医生在术后开的抗生素能否有效地防止感染。关键词：入院治疗趋势分析 3.管理数据用于公共健康研究：医务人员会被铺天盖地的数据所淹没。诊所和医院会提交关于健康状况和免疫接种的数据，但没有大数据的话，这些数据毫无意义。大数据分析能够对患者的原始数据进行标准化整合，用以充实公共健康记录，而丰富多样的公共健康记录能催生更合理的法规，并提供更好的医疗。关键词: 公共健康记录、患者数据 4.循证医学：大多数医院和急诊室都实行“食谱化医学”，也就是说，医生对收治的病人采用同一套检查项目来确定病因。而利用循证医学，医生可以将病人的症状与庞大的患者数据库进行比对，从而更快地做出准确诊断。在这里，大数据扮演的角色是从不同来源采集信息，并对数据实施标准化。在这种情况下，带有“高血压”的记录就可以映射到另一条带有“血压升高”的记录。关键词：循证、患者数据库

高校科研大数据平台解决方案

教学科研大数据平台解决方案

目录 1.概述 (3) 1.1.背景 (3) 1.2.建设目标 (3) 1.3.建设的步骤和方法 (3) 2.教学科研大数据平台概要 (4) 2.1.架构设计 (4) 2.2.教学科研大数据平台优势 (6) 2.2.1.应用优势 (6) 2.2.2.未来发展优势 (8) 3.教学科研大数据平台设计 (8) 3.1.大数据资源池 (9) 3.1.1.cProc云计算 (9) 3.1.1.1.cProc云计算概述 (9) 3.1.1.2.数据立方 (10) 3.1.1.3.混合存储策略 (15) 3.1.1.4.云计算核心技术 (15) 3.1.1.4.1.数据处理集群的可靠性与负载均衡技术 (15) 3.1.1.4.2.计算与存储集群的可靠性与负载均衡 (19) 3.1.1.4.3.计算与存储集群的负载均衡处理 (21) 3.1.1.4.4.分布式文件系统的可靠性设计 (23) 3.1.1.4.5.分布式数据立方可靠性设计 (23) 3.1.1.4.6.分布式并行计算可靠性设计 (25) 3.1.1.4.7.查询统计计算可靠性鱼负载均衡设计 (25) 3.1.1.4.8.数据分析与数据挖掘 (27) 3.1.1.4.9.cProc云计算优势 (35) 3.1.2.cStor云存储 (36) 3.1.2.1.cStor云存储介绍 (36) 3.1.2.2.cStor云存储架构 (38) 3.1.2.3.Stor云存储关键技术 (43) 3.1.2.4.数据安全诊断技术 (44) 3.1.2.5.cStor云存储优势 (45) 3.2.大数据教学基础平台 (46) 3.2.1.Hadoop架构 (46) 3.2.2.Hadoop关键技术 (47) 3.2.3.Hadoop优势 (51) 3.2.4.Hadoop教学 (51)

大数据在医疗行业的应用

大数据在医疗行业的应用医疗行业很早就遇到了海量数据和非结构化数据的挑战。在互联网大框架的结构下，大圣众包威客平台为你解读，作为一个行业的流行语，互联网+医疗的个性化服务，能给医疗保健工作者和消费者带来哪些真正的福利呢？据相关专项研究指出，如果能排除体制障碍，大数据分析可以帮助美国医疗服务业一年创造3000亿美元的附加价值，重点集中于医疗服务业4大领域：临床业务、付款定价、研发、新商业模式、公众健康，涵盖了十多项应用场景。领域一：临床操作 1.比较效果研究：大数据分析获取最佳性价比治疗方案

通过全面分析病人特征数据和疗效数据，然后比较多种干预措施的有效性，可以找到针对特定病人的最佳治疗途径。研究表明，对同一病人来说，医疗服务提供方不同，医疗护理方法和效果不同，成本上也存在很大差异。医疗护理系统实现CER，将有可能减少过度治疗(比如避免那些副作用比疗效明显的治疗方式)，以及治疗不足。 2.临床决策支持系统：提高准确性，减少医疗事故率临床决策支持系统可提高工作效率和诊疗质量。临床决策支持系统分析医生输入条目，比较其与医学指引不同地方，提醒医生防止潜在的错误，如药物不良反应。医疗服务提供方可以降低医疗事故率和索赔数，尤其是那些临床错误引起的医疗事故。大数据分析技术将使临床决策支持系统更智能，如可以使用图像分析和识别技术，识别医疗影像(X光、CT、MRI)数据，或者挖掘医疗文献数据建立医疗专家数据库，从而给医生提出诊疗建议。 3.医疗数据透明度：实现高效管理，降低成本

提高医疗过程数据的透明度，可以使医疗从业者、医疗机构绩效更透明，间接促进医疗服务质量提高。数据分析可以带来业务流程的精简，通过精益生产降低成本，找到符合需求的工作更高效的员工，从而提高护理质量并给病人带来更好的体验，也给医疗服务机构带来额外的业绩增长潜力。公开发布医疗质量和绩效数据还可以帮助病人做出更明智的健康护理决定，这也将帮助医疗服务提供方提高总体绩效，从而更具竞争力。 4.远程病人监控：慢性病患者高效照护根据统计，中国各类慢性病患者超过3亿人，尤其是我国进入老龄化时代以后，将存在非常大的照护缺口，远程病人监护系统对治疗慢性病患者非常有用。远程病人监护系统包括家用心脏监测设备、血糖仪，甚至还包括芯片药片，芯片药片被患者摄入后，实时传送数据到电子病历数据库。更多的好处是，通过对远

大数据分析及其在医疗领域中的应用-图文(精)

第７期２４２０１４年４月１０日计算机教育ＣｏｍｐｕｔｅｒＥｄｕｃａｔｉｏｎ ◆新视点文章编号：１６７２．５９１３（２０１４）０７—００２４－０６中图分类号：Ｇ６４２大数据分析及其在医疗领域中的应用邹北骥（中南大学信息科学与工程学院，湖南长沙４１００８３）摘要：互联网和物联网技术的快速发展给数据的上传与下载带来了前所未有的便利，使得互联网上的数据量急剧增长，由此产生了针对大数据的存储、计算、分析、处理等新问题，尤其是对大数据的挖掘。文章分析当前大数据产生的背景，阐述大数据的基本特征及其应用，结合医疗领域，论述医疗大数据分析的目的、意义和主要方法。关键词：大数据；物联网；医疗；大数据挖掘１大数据早已存在，为何现在称之为大

数据时代计算与数据是一对孪生姐妹，计算需要数据，数据通过计算产生新的价值。数据是客观事物的定量表达，来自于客观世界并早已存在。例如，半个世纪前，全球的人口数量就有数十亿，与之相关的数据就是大数据；但是在那个时代，由于技术的局限性，大数据的采集、存储和处理还难以实现。互联网时代之前，采集世界各地的数据并让它们快速地进入计算系统几乎是一件不可想象的事情。２０世纪８０年代兴起的互联网技术在近３０年里发生了翻天覆地的变化，彻底地改变了人们的工作和生活方式【ｌ】。通过互联网人们不仅可以下载到新闻、小说、论文等各类文字数据，而且可以轻而易举地下载到音乐、图像和视频等多媒体数据，这使得互联网上的数据流量急剧增长。据统计，现在互联网上每分钟流人流出的数据量达到１０００ＰＢ，即１０亿ＧＢｔ２１。推动大数据产生的另一个重要因素是物联网技术。近几年发展起来的物联网技术通过给每个物品贴上标签并应用ＲＦＩＤ等技术实现了

高校大数据平台解决方案-高校智慧校园解决方案

高校大数据平台解决方案、高校智慧校园解决方案

1.项目概况近年来，随着信息技术产业的蓬勃发展，高校的信息化建设工作也受到了广泛关注。推进高校信息化建设，打造数字化校园已成为各高等院校的普遍共识。由于信息化建设初期缺乏统一规划，数据标准各异，业务系统各自为政，导致数据非集成化并形成了许多的信息孤岛，这使得大量数据无法共享和利用，获得更大价值。数据共享交换平台是整个数字化校园建设的重要组成部分，利用平台对校园内散乱分布的数据进行集成化整合，同时将原来分散、利用率低下的信息资源进行数据挖掘，对于学校的发展战略和决策支持具有重要意义。另外，数据共享交换平台的建设是高校信息化建设下一阶段——智慧校园建设的工作基础。完成对学校内大数据有机的整合和继承管理，掌握学校各项活动中发生的庞大、海量数据，并利用大数据处理技术对这些信息资源进行挖掘、整理、分析，为学校的发展提供决策支持，是大数据时代下支撑学校改革、发展的重要手段。 2.智慧校园建设方案！高校统一数据中心解决方案平台设计目标及思路大数据时代的教育带有“大教育”的特性，具有全员（从全日制学生到全民，面向所有人）、全程（从学前教育到终身教育，服务各个教育阶段）、全方位（家庭、学校、社会三位一体教育，无所不在的教育，虚实结合的教育）等特点。随着在线平台的推广和普及，越来越多的老师将自己的授课视频放上网。互联网上的眼睛将使所有错误无所遁形，在无数人的编辑之下，知识传播的形式将不断优化、效率会不断提高。在数据的不断累积当中，视频将会沉淀下来，成为经典的学习材料。目前，建设以全局数据为基础的数据共享交换平台已成为各高校信息化建设的核心内容。通过其建设可以有效消除信息孤岛，节约人力、物力、财力成本，提高工作效率。各职能部处可以通过该平台获取其他业务部门的数据信息，通过对数据的交换、共享、分析、挖掘，为广大师生提供更加完善的服务，为高校建设以及科学管理提供重要的依据。

(仅供参考)卫健委明确健康医疗大数据需境内存储

卫健委明确：健康医疗大数据需境内存储 ——简评《国家健康医疗大数据标准、安全和服务管理办法（试行）》安杰律师事务所杨洪泉陈扬 2018年9月15日，国家卫生健康委员会（“卫健委”）在其官网发布了《国家健康医疗大数据标准、安全和服务管理办法（试行）》（“《管理办法》”）。《管理办法》已于2018年7月12日生效并施行。《管理办法》将对医疗卫生行业数据和网络安全实践产生深远的影响。本文对《管理办法》的立法背景和重要内容进行解读，并对医疗卫生单位和相关企事业单位可能面临的监管趋势进行预判。一、立法背景 2016年颁布的《中华人民共和国网络安全法》（“《网络安全法》”）第三十七条规定：“关键信息基础设施的运营者在中华人民共和国境内运营中收集和产生的个人信息和重要数据应当在境内存储。因业务需要，确需向境外提供的，应当按照国家网信部门会同国务院有关部门制定的办法进行安全评估；法律、行政法规另有规定的，依照其规定。”本条虽然只有寥寥数语，却涵盖了“关键信息基础设施”、“重要数据”、“境内存储”、“数据出境安全评估”几个重要概念，而由此而引起的数据本地化存储和数据出境问题已成为企业数据和网络安全合规中最为关注的风险点。 2017年4月11日，国家互联网信息办公室（网信办）公布《个人信息和重要数据出境安全评估办法（征求意见稿）》（“《评估办法》”），将数据出境安全评估的责任主体由关键信息基础设施运营者扩展至所有网络运营者，并规定了安全评估的适用范围、评估程序、监管机构、评估内容等基本规则。2017年5月27日，全国信息安全标准化技术委员会（信安标委）发布《信息安全技术数据出境安全评估指南（草案）》（“《评估指南》”），并于同年8月又发布了《评估指南》第二稿。该《评估指南》对境内运营、数据出境、重要数据等概念进行了明确，对安全评估予以细化。 2018年7月，网信办公布《关键信息基础设施安全保护条例（征求意见稿）》（“CII 条例”），其中规定：“下列单位运行、管理的网络设施和信息系统，一旦遭到破坏、丧失功能或者数据泄露，可能严重危害国家安全、国计民生、公共利益的，应当纳入关键信息基础设施保护范围：政府机关和能源、金融、交通、水利、卫生医疗、教育、社保、环境保护、公用事业等行业领域的单位……”

高校大数据专业教学科研平台建设方案详细

高校大数据专业教学科研平台建设方案一、项目建设的意义及目的芝诺数据自主研发的高校大数据教学科研平台以校企联合培养模式为手段，通过校企合作联合培养机制，让企业、行业深度参与人才培养过程，逐步实现校企共同制定培养目标、共同建设课程体系和教学内容、共同实施培养过程、共同把控培养质量，全面提升学生的应用实践能力。该平台以应用型人才培养为目标定位，在以解决现实问题为目的的前提下，使培养的学生有更宽广和跨学科的知识视野，注重知识的实用性，有创新精神和综合运用知识的能力。注重培养学生具有在创新中应用、在应用中创新的能力，让学生真正学会大数据行业各个岗位真正的职业技能。二、功能模块和建设思路芝诺大数据教学科研平台构建总体分为三大部分，一是平台硬件，二是教学与实验支撑系统（包括：芝诺数据综合分析ZDM平台、芝诺数据教学实训平台），三是产品服务体系。具体如下：

教学与实验支撑系统由芝诺数据综合分析ZDM平台和芝诺数据教学实训平台构成，教学与实验支撑系统部署在大数据教学科研一体机中。二、项目建设的目标及内容 1、项目建设目标 1）平台的建设能让高校大数据专业与实际应用相结合，提高学生的学习、实践和创新创业能力，能够培养实用性人才所需的专业能力，提升教学效果与就业率，为“大数据时代”的创新人才培养做出贡献。

2）平台的建设将支撑大数据去冗降噪、大数据融合、大数据可视化等关键技术研究，能够服务于学校的教学和科研，有助于大数据方向发展和自主创新，有利于创新团队培育和高水平研究成果积累，有利于提升教师的教学和科研水平，推动教学和科研团队建设。 3）平台的建设搭建可以发挥学校的行业优势，体现学校办学特色，推进与国内外高校、科研机构和企业间的产学研合作，开展项目合作研究和人才培养，促进科研成果转化，促进产学研协同创新。 4）平台的建设有利于促进学科交叉与融合。 2、项目建设内容 1）模块一：平台相关硬件建设本模块主要包含：大数据教学科研一体机技术参数：

医疗行业大数据方案

目录 1.医疗行业大数据发展背景 (3) 2.医疗行业数据分析 (3) 3.医疗大数据方案设计 (4) 4.方案收益 (7)

1.医疗行业大数据发展背景在过去的30年间，我国的医疗行业经历了医改、新医改，医疗信息化也经历了从数字化、四梁八柱、35212等不同的发展阶段，信息技术的发展使数字化医疗日趋成熟。云计算、大数据等新兴技术的推动又给医疗信息化及新医改带来了新的契机，本文将从大数据的角度进行分析，探讨医疗信息化的发展方向。如何把医疗大数据转换为经济价值，“关键是怎么能够提取出与诊疗有关的数据。”医疗行业的大数据集量大且繁杂，其中蕴含的信息价值也多样且丰富，如果能够对其进行有效的存储、处理、查询和分析，那么就可对于小到辅助某个临床医生做出更为科学和准确的诊断和用药决策，或帮助某个医院根据患者潜在需求开发全新个性化服务及自动服务，大到帮助相关研究机构突破医疗方法和药物革新，或支持地区甚至全国医疗行业主管部门优化医疗资源及服务配置，提供前所未有的强力支持。然而，如何将海量、复杂的数据的存储、处理和保护成本降至最低，同时还能对此进行实时或准实时的处理、查询需求响应以及智能、深入的分析，推出针对医疗行业大数据设计和优化的智能管理、分析、查询及存储平台，来替代传统关系型数据库平台，顺利帮助用户跨迈大数据应用这道门槛。 2.医疗行业数据分析根据医疗数据的所属部门，通常将其分为医疗管理机构及医疗服务机构，不同机构的应用系统各不相同，其数据类型及数据量也大相径庭。分析如下：数据来源：数据通常来源于诸如公共卫生系统（妇幼、防疫、血站等）、院内系统、及对两种系统融合的区域卫生平台。数据规模：由于公卫系统相对独立，其数据量相对较小，通常情况下，单一公卫系统中一年的数据规模约为10T；院内系统的应用类型繁多，诸如CISC、PACS等均会产生大量的数据，普通三甲医院的数据规模约为几十T；区域平台是基于EMR（个人健康档案）及EHR（个人电子病历）建立的，其数据量比上述两种系统的总和还要庞大，通常的市级区域卫生平台的一年的数据规模约为上百T。

医疗大数据分析应用平台

医疗大数据分析应用平台产品解决方案（初稿）本应用平台产品的总体方案思路是：基于目前医疗服务机构及相关机构已有的HLI、NHLI、HIS等有关系统形成并积累的医药医疗大数据和信息，采用最新的大数据技术、云计算技术、BI和数据挖掘技术，形成对医疗行业具有新视角、全方位、智能性、预测性、可视性的深层次展示分析效果（Insight），揭示医疗行业整体规律和内在发展趋势，揭示患者个体的独有特质并形成个性医疗，将医疗行业的宏观大势与每个患者的微观个体定性定量描述有机结合，达到支撑和形成医疗行业新应用场景和新服务模式。“医药医疗大数据”是具有更强的决策力、洞察发现力和流程优化能力的海量、高增长率和多样化的信息资产，但需要新计算处理模式。 1.背景介绍根据国际著名分析机构Gartner给出的定义：大数据就是那些具有规模大、速度快、种类多三大特征的数据资产。大数据分析从海量数据中筛选出有用的信息，然后通过各种手段将信息转化为洞察力，从而做出正确决策，并最终推动业务发展。通过一系列分析处理，大数据可以帮助企业制定明智且切实可行的战略，获取前所未有的客户洞察，支持客户购买行为，并构建新的业务模式，进而赢得竞争优势。随着人们的生活水平不断提高，健康也越来越受到家庭的关注。2009 年2 月27 日，我国卫生部公布的第四次国家卫生服务调查结果显示，截止至2008 年，我国居民脑血栓，糖尿病，高血压等慢性病病例数达到2.6亿，占全国总人

数的20%，其中高血压病人对自身疾病的知晓率只有30%，同时这些病人中的治疗率只有25%，控制率仅为6%，糖尿病病人中，能坚持做到规范治疗的也只有33%。由此我们可以看出，建立科学、规范、高质量的慢性病管理策略，实现对人体慢性病的监护具有重大的意义。通过慢性病的早期诊断和监护，不仅能提前预防和控制各种疾病，还能帮助他们合理用药，减少医药开支。另一方面，我国公共医疗卫生资源紧缺，城乡医疗卫生资源的差距比较大，城市人口平均拥有的医疗卫生资源是农村人口的2.5倍以上，比如，占全国总人口近70%的农村拥有全国医疗卫生资源的30%，而占全国总人口30%的城市却占有全国医疗卫生资源的70%，优质的医疗卫生资源集中分布在城市，尤其是大城市。因此，实现城乡之间的医疗卫生资源共享成为丞待解决的重要问题。同时，随着国家积极倡导“3521”医疗系统建设，我国医疗领域信息化程度得到了很大的提高，预计在全国会出现上百个医疗数据中心，每个数据中心都将承载近1000 万人口的医疗数据，数量多、更新快且类型繁杂，使医院数据库的信息容量不断膨胀，这就产生了医疗大数据。医疗大数据通常具有以下特征: (1) 数据巨量化: 区域医疗数据通常是来自于拥有上百万人口和上百家医疗机构的区域，并且数据呈持续增长的趋势。依照医疗行业的相关规定，患者的数据通常至少需要保留50 年。 (2) 服务实时性: 医疗信息服务中会存在大量在线或实时数据分析处理的需求。例如: 临床中的诊断和用药建议、健康指标预警等。 (3) 存储形式多样化: 医疗数据的存储形式多种多样，例如各种结构化数据表、非( 半) 结构化文本文档、医疗影像等。 (4) 高价值性: 医疗数据对国家乃至全球的疾病防控、新药研发和顽疾攻克

大数据与健康医疗

大数据与健康医疗 1.德国于2011年提出（）新理念，旨在整合、联网一个地区的医疗资源，可善医疗服务。（5.0分） A.“科学时代” B.“模式转变” C.“联网健康” D.“健康监测” 我的答案：C答对 2.2016年10月份，“健康中国（）规划”得以发布，在这个规划里面也把医疗健康大数据应用创新与发展列入了国家一项重要任务。（5.0分） A. 2023 B. 2030 C. 2020 D. 2010 我的答案：B答对 3.我国各地市区域医疗信息化平台招投标正在快速展开，预计未来几年公共卫生信息化将保持在（）的高速增长。（5.0分） A.20% -30% B.20% -35% C.20% -40% D.30% -50% 我的答案：A答对 4.下列选项不属于健康医疗大数据应用发展中的要点的是（）。（ 5.0分） A.互联互通

B.标准规范 C.政策支撑 D.应用创新我的答案：D答对 1.1970年哈佛大学在关于资源三角形的论述中指出( )是推动社会发展的三种基本资源。（10.0分）） A. 材料 B. 能源 C. 信息 D. 数据我的答案：ABC答对 2.下列选项属于健康大数据的背景是（）（10.0分）） A.行业复杂，极难标准化 B.医院资源有限，利用有限 C.个人信息缺乏，信息不对称 D.真正的健康医疗大数据我的答案：ABCD答对 3.下列选项属于健康医疗大数据特征的包括（）。（10.0分）） A.数据规模大 B.数据结构多样 C.数据增长快 D.数据价值高我的答案：ABCD答对 4.下列选项属于健康医疗大数据来源的是（）。（10.0分）） A.医疗领域内数据

智慧高校大数据平台建设方案

智慧高校大数据平台建设方案 I

目录第1章前言 (8) 1.1、大数据发展分析 (9) 1.1.1、大数据定义 (9) 1.1.2、大数据5v特征及其应用 (10) 1.2、高校大数据建设背景 (11) 1.2.1、战略机遇 (11) 1.2.2、大数据产业政策支持 (12) 1.3、高校大数据建设面临问题 (13) 1.3.1、高校大数据应用分析 (13) 1.3.1.1、数据规模日益庞大 (13) 1.3.1.2、缺乏稳定高效的大数据环境 (14) 1.3.1.3、数据利用不充分 (14) 1.3.1.4、数据驱动带来的科研新挑战 (14) 1.3.2、高校大数据数据源分析 (14) 1.3.2.1、数据涉及面窄 (14) 1.3.2.2、有效数据量少 (15) 1.3.2.3、数据接口不完善 (15) 1.3.3、高校大数据服务用户分析 (15) 1.3.4、高校大数据建设责任制问题 (16) 1.3.4.1、校领导 (16) I

1.3.4.2、教师 (17) 1.3.4.3、学生 (17) 1.3.4.4、家长 (17) 1.3.4.5、校园环境 (17) 1.3.4.6、教学管理与服务 (17) 1.3.4.7、社会 (17) 1.4、建设原则 (18) 1.4.1、安全性 (18) 1.4.2、可扩展性 (18) 1.4.3、灵活性 (18) 1.5、建设目标 (18) 1.5.1、实现数据的共享和交换 (18) 1.5.2、大数据的采集和存储 (19) 1.5.3、大数据分析与决策 (19) 1.6、高校大数据平台建设意义 (19) 1.6.1、实现个性化学习 (19) 1.6.2、实现教育评价体系重构 (20) 1.6.3、实现科学研究范式转型 (20) 1.6.4、开启“大数据创客”新模式 (20) 1.6.5、实现教学模式改革 (20) 1.6.6、实现科学化教育管理 (20) II

大数据分析在智慧教育中的应用研究

大数据分析在智慧教育中的应用研究摘要：传统面向高校智慧教育的数据分析平台难以从海量智慧资源中准确分析学生学习行为，导致在面向试题的难度预测中，存在准确率低的问题。针对上述问题，开展面向高校智慧教育的大数据分析研究工作，给出智慧教育体系架构的构成以及数据分析平台，利用 Hadoop 技术对智慧教育资源进行分析与处理，采用数据挖掘算法并结合云计算技术深入分析和解释学生学习行为数据的采集、汇聚，获取学生学习行为的隐性和显性行为，评估教育质量，预测学生日后学习表现，建立学生认知模型与可视化图表，把得到的数据智能融入智慧教育体系架构。将该体系架构应用于在线教育系统提供的答题数据，预测英语阅读试题难度。测试结果表明，试题难度评估预测性能较好。关键词：大数据分析；高校智慧教育；数据挖掘算法；Hadoop 技术；云计算；学生认知模型

目录 1、引言 (3) 2、高校智慧教育大数据分析 (4) 2.1、高校智慧教育体系架构 (4) 2.2、面向学生学习行为的大数据分析技术 (5) 3、实验结果与分析 (8) 4、结论 (9)

1、引言大数据、人工智能技术的发展和广泛应用，使得“互联网?教育”成为高等院校教育改革与发展的重要研究方向[1]。“智慧教育”的提出更是将高校教育信息化提升到前所未有的新高度[2]。面向高校智慧教育的大数据分析逐渐成为研究广泛关注的重要研究方向之一[3]。目前，相关学者已研究出多项针对智能辅助系统的数据分析平台。例如：李爽等人通过学生学习行为投入测量指标构建数据分析平台[4]。这些测量指标更有利于分析和测量教学智能辅助系统的学习行为。周效章以云计算、大数据分析技术为依托，按照“线上?线下?线上”为教育实施路径，构建了“在线教育平台+学习中心”融合教学模式的数据分析平台[5]。上述数据分析平台缺乏对学生学习行为数据合理的整合管理模式，易造成信息孤岛，无法准确分析学生学习行为数据，导致在面向试题时的难度预测精度较低。在分析国内智能辅助系统的数据分析平台现存问题的基础上，构建“面向高校智慧教育的大数据分析平台”，以推动我国高校智慧教育发展。

智慧高校大数据分析平台解决方案

目录第1章建设思路和建设目标 (15) 1.1、总体建设内容概述 (15) 1.2、总体建设理念 (16) 1.2.1、搭平台 (16) 1.2.2、定标准 (16) 1.2.3、上应用 (18) 1.2.4、成体系 (18) 1.2.5、集中管 (21) 1.2.6、特色建 (21) 1.3、总体目标 (22) 1.3.1、培养人才目标 (22) 1.3.2、推动教育治理体系和治理能力现代化目标 (22) 1.3.3、平台建设目标 (23) 1.3.3.1、高校平台建设标准化 (23) 1.3.3.2、平台云化 (23) 1.3.3.3、业务能力云化 (24) 1.3.3.4、服务集中化 (24) 1.3.3.5、应用移动化 (24) 1.3.3.6、应用扩展化 (24) 1.3.3.7、资源可持续化 (24) 1.3.3.8、管理可视化 (25) 1.4、总体架构设计 (25) 1.4.1、总体架构 (25) 1.4.2、云平台整体架构 (27) 1.4.3、系统技术路线设计 (27) 第2章高校大数据总体规划 (29)

2.1、高校大数据建设背景 (29) 2.1.1、战略机遇 (29) 2.1.2、大数据产业政策支持 (31) 2.2、高校大数据的来源 (32) 2.2.1、个体高校大数据 (33) 2.2.2、课程高校大数据 (33) 2.2.3、班级高校大数据 (33) 2.2.4、学校高校大数据 (34) 2.2.5、区域高校大数据 (34) 2.2.6、国家高校大数据 (34) 2.3、高校大数据采集技术图谱 (35) 2.4、高校大数据建设面临问题 (35) 2.4.1、产品同质化严重 (36) 2.4.2、分析端是整体短板 (36) 2.4.3、缺乏统一的行业标准 (36) 2.4.4、大数据价值尚未体现 (36) 2.4.5、数据模型的科学性不足 (37) 2.4.6、数据的权利制度未明确 (37) 2.4.7、数据规模日益庞大 (37) 2.4.8、缺乏稳定高效的大数据环境 (37) 2.4.9、数据利用不充分 (38) 2.4.10、数据驱动带来的科研新挑战 (38) 2.5、高校大数据云平台建设原则 (38) 2.5.1、要提前规划设计 (39) 2.5.2、要有清晰的边界 (40) 2.5.3、要保持连续性和规范性 (40) 2.5.4、采集粒度要尽可能小 (41) 2.5.5、高校大数据数据源分析 (42) 2.5.5.1、数据涉及面窄 (42)

高校大数据平台建设研究

龙源期刊网 https://www.sodocs.net/doc/375036972.html, 高校大数据平台建设研究作者：李金旭吕书林来源：《电脑知识与技术》2017年第16期摘要：大数据已经成为提升社会、提升高校的创新力和生产力，已经成为高校信息化建设过程中必须要面对的问题。文章讨论了高校大数据平添建设的三大用途，给出了从构建基础硬件层，到利用云计算、大数据的数据集成、数据安全、服务器集群、数据计算与挖掘分析等技术的Hadoop生态体系大数据平台的技术架构。关键词：高校；大数据；数据集成；挖掘分析中图分类号：TP393 文献标识码：A 文章编号：1009-3044（2017）16-0013-02 1概述近年来，移动互联网、云计算、大数据、物联网等信息技术取得了突飞猛进的发展，已经在深刻地改变着人类社会的方方面面。“互联网+”、大数据已经上升到了国家战略层面，成为提升社会的创新力、生产力，促进经济发展新形态的基础设施和现实工具。高校作为人才培养、技术创新的前沿阵地，需要充分感知最新技术发展方向，掌握和创新最前沿科学技术，培养时代迫切需求的创新型人才。 2高校大数据平台的用途 2.1培养大数据人才的平台根据国内外高校开展大数据课程建设经验以及现有大数据技术就业市场需求而构建的大数据人才培养平台，以大数据为方向，引进国内外先进大数据技术、成熟解决方案以及管理与教学内容，搭建云计算、大数据管理技术、大数据应用软件开发等技术平台，培养学生研究大数据科学与工程领域问题、解决大数据实际应用问题的能力，系统掌握大数据主流的存储、管理、分析处理技术，以及大数据平台架构和建设，实现科研、教学与社会服务的顺畅衔接，逐步打造以培养大数据人才为核心的科研、教学基地。创新意识、创新精神、创新思维、创造力或创新人格等春心素质的培养需要一个长期的过程、创新教育与科教教育相结合，纳人人才培养体系，利用大数据、“互联网+”、云平台的优势，构建大数据人才平台、打造创新教育人才培养模式、创新教育教学组织新形式，使学生掌握企业运作的过滤与本质，增加师生良性互动，真正培养出社会、企业所需要的创新型人才，如图1所示。

医疗健康大数据应用实例与系统资料

医疗健康大数据：应用实例与系统分析 1 、概述随着信息技术和物联网技术的发展、个人电脑和智能手机的普及以及社交网络的兴起，人类活动产生的数据正以惊人的速度增长。根据国际数据公司（International DataCorporation，IDC）的报告，仅2011年，全世界产生的数据就有1.8 ZB（1 ZB≈1 021 byte），并且平均每5年增长9倍[1]。大数据一词由此而生。大数据是指难以被传统数据管理系统有效且经济地存储、管理、处理的复杂数据集。大数据一般以PB为单位计量，并包含结构化、半结构化、无结构化的数据，大数据给数据的采集、运输、加密、存储、分析和可视化带来了严峻的挑战[2]。与传统数据相比，大数据包含5个V特性：Volume（数据规模巨大）、Variety（数据类型繁多）、Velocity（数据产生的数据非常快）、Veracity（分析结果取决于数据准确性）、Value（大数据一般包含非常重要的价值）[3]。大数据带来了存储、管理、处理数据的挑战，也带来了发掘数据中新的价值的机遇。多个行业已经利用大数据改善业务，例如金融业、零售业、生命科学、环境研究。大数据市场估计每年会增长50亿美元的价值，到2020年将达到600亿美元的价值[4]。医疗健康行业目前面临着巨大的挑战，其中，最主要的挑战包括：急剧升高的医疗支出、人口老龄化带来的慢性疾病问题、医疗人员短缺、医疗欺诈[5]等。国家统计局的数据显示，我国2013年医疗卫生总支出为31 668亿元，较2012年上升12.6%，并且已经连续8年每年增长超过10%。医疗支出已经占据了社会总支出很大的比例，在可以预见的将来，医疗支出将会持续增长。然而，根据美国医学研究院（Institute of Medicine，IOM）的一篇报告，如今医疗健康支出的1/3被浪费而没有用于改善医疗。这些浪费包括不必要的服务、行政浪费、昂贵的医疗费用、医疗欺诈和错失预防的机会[6]。为了保持竞争力，医疗机构必须把数据作为一种战略资产，分析数据以达到提高诊断准确度、提高疗效、降低费用、减少浪费的目的。医疗健康机构采用大数据可以有效地帮助医生进行更准确的临床诊断；更精确地预测治疗方案的成本与疗效；整合病人基因信息进行个性化治疗；分析人口健康数据预测疾病爆发等。利用大数据技术还能有效减少医疗成本，麦肯锡全球研究院预计使用大数据分析技术将每年为美国节省3 000亿美元开支。其中，最有节省开支潜力的两个方面包括临床操作和研发[7]。利用大数据技术帮助医疗企业实现其业务的例子正在快速增多。比如，ActiveHealthManagement收集用户健康方面的数据以帮助用户实现健康管理；CancerIQ整合临床数据和基因数据帮助实现癌症的风险评估、预防和治疗；CliniCast利用大数据预测治疗效果以及降低花费。本文首先介绍医疗健康行业的大数据特点以及大数据技术背景，然后举例说明目前大数据在医疗健康行业的应用，最后分析目前的医疗健康大数据系统及其相关技术。 2、背景知识 2.1 大数据处理方法根据麦肯锡全球研究院2011年的报告，适合大数据的处理技术包括：关联规则学习、分类、聚类分析、数据融合、机器学习、自然语言处理、回归、信号处理、仿真、可视化[8]等。其中，关联规则学习是挖掘各个变量间有趣的关系，比如在零售中发现经常被一起买的商品，便于促销；分类是通过训练已有的数据集来有效识别新的数据，比如预测用户的购买行为；聚类分析是按数据相似程度将整个数据集分为多个小规模的数据集；数据融合是将多个数据源的信息整合分析以产生新的更加精确、连续、有价值的信息；机器学习是一类算法的总称，关注设计算法自动识别数据中的复杂模式；自然语言处理关注计算机与自然语言的联系，帮助计算机识别人类语言；回归是一组统计算法，用来判断因变量与自变量的关系，以帮助预

什么是医疗大数据

在未来学家的眼里，大数据正是“第三次浪潮的华彩乐章”，如今大数据确实已经开始发挥作用。美国这一一贯走在世界前列的国家于2012年3月22日就宣布投资2亿美元拉动大数据相关产业发展，并将“大数据战略”上升至国家战略。奥巴马政府将大数据定义为“未来的新石油”。众所周知，石油这一重要能源在一个国家的诸多行业均发挥着重要作用，奥巴马如此定义可见其对大数据的重视程度，因此美国公布医疗健康大数据、让其发挥作用也就不足为奇。大数据处理在医疗行业的应用包含诸多方向，如临床操作的比较效果研究、临床决策支持系统、医疗数据透明度、远程病人监控、对病人档案的先进分析;定价环节的自动化系统、基于卫生经济学和疗效研究;研发阶段的预测建模、提高临床试验设计、临床实验数据分析、个性化治疗、疾病模式的分析;新商业模式的汇总患者临床记录和医疗保险数据集、网络平台和社区。例如，有大数据参与的比较效果研究可以提高医务人员的效率、降低病人的看病成本和身体损害。这主要是在全面分析病人特征数据和疗效数据基础上，对比多种干预措施的有效性，找到针对特定病人的最佳治疗途径。目前英国NICE(国家卫生与临床技术优化研究所)、德国IQWIG(质量和效率医疗保健研究所)、加拿大普通药品检查机构等都开始了此项项目并且取得了初步成功。

有大数据参与的远程病人监控可以减少病人住院时间，实现医疗资源的最优化配置。数据表明，美国上亿人次的糖尿病等慢性病患者医疗费用占据整个医疗卫生系统医疗成本的80%。若使用远程病人监护系统实现预防，不仅可以降低病人出现意外的风险，同时也节约医疗资源，同时创造了社会和经济价值。而大数据参与的预测建模对于企业研发新品而言作用更为明显，主要表现在节省研发成本和获取经济效益两个方面。一方面，医药公司在新药物研发阶段，可以通过数据建模和分析，确定最优效率的投入产出比，从而配备最佳资源组合，无疑可以节省研发开支;另一方面，一般新药从研发到上市时间一般为13年，预测模型可以帮助企业缩减3~5年，对于企业抢占市场先机非常重要。综上来看，大数据的利用可以帮助医疗行业提高生产力、改进护理水平、增强竞争力、加快增长和创新。若大数据能被充分利用，临床操作阶段美国医疗健康开支一年就将减少165亿美元;付款阶段美国将有潜力创造每年500亿美元的价值;研发阶段美国每年将会创造1000亿美元的价值。如此来看，巨大的经济效益是美国公开大数据信息的重要考虑。因为只有公开数据，企业才能获得数据，也才能有后续的加工和整合。政府在获得大数据方面具有优势，因此也就成为公布大数据的主体。

大数据分析及其在医疗领域中的应用_图文(精)

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(仅供参考)卫健委明确健康医疗大数据需境内存储

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