大数据在医疗卫生领域的应用:减少成本,改善效果

  医疗卫生服务的记录系统流

  Liaison科技提出一个基于云的方案,帮助组织机构整合、管理、保护跨公司数据。针对医疗服务和生命科学产业,他们提供了一个纵向解决方案,该方案面临两个难题:符合HIPAA规定需要以及数据格式及呈现方式的推广。针对第一个问题,MapR将该规定的数据谱系流式化,数据流成为了一个记录系统——一个无穷尽而又不可随意更改的数据交换记录日志。

  针对后一问题,我们通过一个例子来了解。一个病人的记录有可能被不同的用户,例如制药公司、医院、诊所、医生等以文件或图表形式呈现或以检索等方式使用。通过把即时数据变化通过数据流的形式处理成MapR-DB HBase、MapR-DB JSON文件、图表,并录入搜索数据库中。此外,通过应用MapR数据整合平台的服务,Liaison可以保护所有的数据,避免冗余数据和安全需求累积,而这是对备选方案的基本要求。

  基因处理

  Novartis团队采用Hadoop 和Apache Spark打造了一个工作流系统。这个系统为NGS(Next Generation Sequencing)研究整合、处理、分析各种类型的数据。

 

  随着科技的发展,普通硬件无论是存储性能还是快速处理大数据的能力都大幅提升。随着通过捕获、共享、存储大量电子医疗服务数据和交易等技术的成熟,医疗服务行业正逐步变革,不断提高产出并降低花销。

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