文档介绍：篇一:医疗行业大数据应用随着大数据在医疗与生命科学研究进程中的普遍应用和不断扩展,其数量之大和种类之多令人难以置信。比如:一个CT图像含有大约150MB的数据,而一个基因组序列文件大小约为750MB,一个标准的病理图那么大得多,接近5GB。篇一:医疗行业大数据应用随着大数据在医疗与生命科学研究进程中的普遍应用和不断扩展,其数量之大和种类之多令人难以置信。比如:一个CT图像含有大约150MB的数据,而一个基因组序列文件大小约为750MB,一个标准的病理图那么大得多,接近5GB。若是将这些数据量乘以人口数量和平均寿命,仅一个社区医院或一个中等规模制药企业就能够够生成和积存达数个TB乃至数个PB级的结构化和非结构化数据。
在中国,XX年,国家发布的“十二五”计划中指出要重点建设国家级、省级和地市级三级卫生信息平台,建设电子档案和电子病历两个基础数据库等诸项目标,也确实是推动医疗信息化的“3521”工程。过去由于缺少统一的电子病历系统(EMR)标准,中国的电子病历系统进展比较缓慢,医院之间不能实现共享病患信息共享,医疗效劳水平也因此受到阻碍。为改善这一现状,国家会慢慢加大对电子病历的投入,适应这一趋势,各级医院也将加大在数据中心,IT外包等领域的投入。而随着医疗信息数据的几何倍数增加,医院信息存储将愈来愈受到重视,医疗信息中心的关注点也将由传统“计算”领域转移到“存储”领域上来。有“弊”就有“利”
关于许多医疗和生命科学机构而言,尽力操纵大数据造成的呈螺旋上涨的本钱、复杂性和风险已经成为一个相当重要的问题。但是,从另一个角度来看,医疗大数据能够带来的收益要远远超出治理它们的本钱,如开放新的具有医疗价值的信息源、提高诊断准确性和速度、预测疾病和健康形态,和取得生命科学创新的不同观点。美国治理咨询公司麦肯锡全世界研究院
(MGI)预测,若是美国的医疗行业能够有效利用不断增加的大数据来提高效率和质量,那么每一年可制造超过
3000亿美元的额外价值。而且,在欧洲的发达国家中,仅在提高运行效率一项上,政府行政治理部门就能够够利用大数据节省1000亿欧元以上的费用。
关于大多数成功的医疗机构来讲,利用大数据已经成为提高生产力、改良护理水平、增强竞争力、加速增加和创新的关键策略。那么,咱们该如安在两方面进行平稳,实现可观的成效和利润呢?
答案存在于数据经济学中,即如何使从数据中获取价值的本钱低于数据能产生的效益?若是咱们能够有效地将数据存储、处置和爱惜本钱降至最低,然后利用尖端技术将数据转化成支持临床需要与业务增加的可执行信息,咱们就能够实现最高的数据经济效益。
医疗大数据的挑战但是,如何有效地将大数据存储本钱降至最低,是企业和IT领导者,尤其是内容驱动的医疗和生命科学企业面临的全然性挑战。因为除数据数量和形态的迅速增加,医疗数据还需要愈来愈长的保留期。患者的病历可能需要保留
70或80年,乃至更长。许多情形下,病历还必需以原始格式永久保留,以知足法规遵从的要求。一样,生命科学研究机构有选择性的选择价值足以保留和保护数十年的数据,以期为新研究提供依据。
另外,许多医疗与生命科学研究机构在极力应付资源紧张、持续的业务增加和新医疗技术带来的挑战。事实上,存储消费速度加速,存储资产未取得充分利用,对空间的持续需求和动力和冷却本钱的增加,都推动了整体拥有本钱的不断爬升。而且,一旦存储系统的平安性显现问题,致使医疗数据丢失,医院会面临更严峻的局面。关于研究机构来讲,数据存取是创新和竞争力的核心。如此看来,
文件数据不断增加致使的治理本钱提升被以为是现今全世界5000强公司面临的五大难题之一,这种结论就不足为奇了。
医疗行业应付大数据的理想基础架构要实现最高数据经济效益,关键是能够对包括结构性数据和非结构性数据在内的所有医疗大数据进行集成,实现集中治理和更好的资源配置。为了整合医院不同部门或不同生命科学系统的大数据,实现最充分的信息搜索和共享,理想的存储架构必需是一个适用块数据、文件和内容的集成系统,而且拥有壮大的容量、性能和吞吐量,在处置、移动和访问多个大型数据集和大量数据(数量常常达到数个TB乃至是PB)时能够维持运行的一致性。为了尽可能降低存储本钱并知足临床业务需要,理想的存储架构还必需支持临床创新的数据互操作性,必需能够智能分层,依照访问频率、临床价值和实际存储本钱自动完成数据散布。这种动态分层功能有助于进一步提高容量利用和资源配置水平,从而全面优化存储资源的本钱效率。
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