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2017年智慧医疗大数据解决方案.docx

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文档介绍

文档介绍:2017年智慧医疗大数据解决方案目录第1章概要 4第2章医疗大数据面临的挑战 “两弹一星” :大数据的关键不在于大而在于如何挖掘 :外来数据无法入住 “方言”,大数据需要的是“普通话” 、数千万张表 (2020年前)医疗大数据只是纸上谈兵 29第3章发明专利:医学信息的结构化存贮方法 :以适当的数据冗余而使数据易识别 :关系 :让数据自己说话 :用数据代替程序 :分为多张表 “万能数据结构表”存放病历信息的例子 :症状的结构化 58第4章独立数据库在医疗大数据方面的优势 、数千万张表 、症状的相关数据 65第一章、概要关系数据库理论存在很多很严重的问题,例如,用关系数据库系统所设计出的信息系统都是孤岛型系统,难以实现系统之间的互联互通;在大数据时代,人们发现,,当前的大多数医疗信息系统都是用关系数据库系统而设计的。用关系数据库系统所设计出的信息系统之所以难以互联互通,孤岛问题严重,根本原因在于“异构数据”。《医学信息的结构化存贮方法》中的“万能数据结构表”可以存贮各种各样的数据,也可说用《医学信息的结构化存贮方法》所设计出的信息系统所产生的数据都是“同构”的,不存在“异构数据”的问题。关系数据库理论先天不足,不可能解决“异构数据”问题。医院信息系统所处理的数据只是某家医院所产生的某些特定的数据(可称作小数据)。,这些数据存贮在数千万张表中,这些系统由不同的开发商所开发,各系统的数据结构各不相同。每家医院的信息化工作都涉及几十个厂家,每个厂家的数据、标准、采集、存储都不一样。因此,即便是在一家医院,都会出现很多孤岛,整个医疗行业的信息孤岛问题更严重。各家医院信息系统的标准、接口都不同,这成为利用率低、共享难的原因之一。不仅如此,数据种类的多样化也为数据标准的制定和应用带来了挑战。小数据的特点是数据的类型和数据都是有限的,在处理数据前能事先确定数据的类型。而大数据的数据特点是“多样性(Variety)”,在处理数据时很难先事先确定数据的类型,甚至不能确定数据的类型。目前关系数