医疗大数据解决方案.doc

文档介绍：,然而要对关系数据库中的数据进行挖掘非常困难。大数据并不是小数据之和,关系数据库系统不适合处理大数据。发明专利技术()《医学信息的结构化存贮法》非常适合处理医疗大数据。目录医疗大数据解决案 1第1章概要 3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挖掘 :外来数据无法入住 “言”,大数据需要的是“普通话” 、数千万表 (2020年前)医疗大数据只是纸上谈兵 3第3章发明专利:医学信息的结构化存贮法 :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 :分为多表 “万能数据结构表”存放病历信息的例子 :症状的结构化 3第4章独立数据库在医疗大数据面的优势 、数千万表 、症状的相关数据 3概要关系数据库理论存在很多很重的问题,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,孤岛问题重,根本原因在于“异构数据”。《医学信息的结构化存贮法》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