클라우드 컴퓨팅 및 대형 데이터 기반 의료 협력

클라우드 컴퓨팅 및 빅 데이터 나온의 개념, 어떤 사람들 한 번 Yunshan, 이해할 수 없는, 하지만 지금은, 클라우드 컴퓨팅 및 대형 데이터 개발의 그 거침 없는 기세를 보여주는 구름의 레이어를 통해 추진 하는 데 도움이 엔터 프 라이즈 개발, 다양 한 산업 응용 프로그램에 방문입니다 생각 하는 때 사람들의 삶을 개선, 의료 산업은 그것의 일반적인 응용 프로그램.

클라우드 모드 실현 의료 정보 상호 연동

"의사 어렵다"는 언제나 중국 사람들의 가장 어려운 문제 중 하나 "의사 어렵다" 의료 자원의 상대적 부족으로 인해,이 문제를 해결 하기 위해 의료 자원의 공급을 증가 필요가 이며 병원에 의료 시설이 증가 뿐만 아니라 효율성은 또한 중요 한 조치 클라우드 컴퓨팅 및 대형 데이터 그냥 문제를 해결할 수 있습니다.

Fangzheng 카운티, 하얼빈 시, 헤이룽장 성, 한 260,000로 인구 군 및 도시, 8 타운 병원, 128 마 건강 실. 정보 건설 각 의료 및 건강 기구의 자원은 unevenly 분산, 고르지 못한 수준: 부 정보 건설은 특정 재단, 일부 기능을 의료 기관 개선 해야 하지만 LIS, 등 객관적인 조건에 따라 검사 및 이미징 시스템, 합리적인 약물 사용, 전자 의료 기록 및 다른 시스템 PACS 빌드된 적이 없는; 의료 및 보건 기관 정보 구축 및 전반적인 가난한 재단 등의 일부 업그레이 드 해야, 도시 지역 사회 보건 서비스 센터는 건설, 도시 거주자의 전자 건강 파일 설립 하지 않은, 타운 병원 및 마을 건강 객실 정보 수준이 약한 여전히 같은.

정보 시스템 격리 때문에, 그것 불가능 건강 정보 자원과 카운티 지역의 정보 상호 공유를 실현 합니다. 넣어 앞으로 지능형 의료 프로그램 제품 "Lok 첸 지역 건강 정보 관리 플랫폼", 플랫폼 기반 클라우드 컴퓨팅 설계 및 지역 보건 정보 관리 시스템의 건설에 대 한 기준으로이 상황에 르 첸 기술 핵심 콘텐츠 포함: 기본 건강 관리 관리 정보 시스템, 지역 건강 정보 관리 플랫폼, 디지털 병원 솔루션 새로운 농업 및 도시 관리 플랫폼, 원격 진단 및 치료 관리 시스템 뿐 아니라 클라우드 컴퓨팅 데이터 센터.

이 플랫폼을 통해 환자 네트워크 약속, 오프 사이트 처리, 의료 보험 정보 즉각적인 정착을 실현할 수 있습니다, 그리고 의료 조직 피어 시험 결과 상호 인정, 의료 자원 저장 한다 환자의 중복 검사 및 시험 부담 감소를 실현할 수 있습니다. 이 다양 한 의료 정보의 상호를 실현, 의료 효율 향상 뿐만 아니라 또한 하드웨어 장비 비용과 의료 기관의 해당 유지 보수 투자를 감소 시킨다.

값과 큰 의료 데이터의 도전

의료 직업에서 데이터의 큰 금액 뿐만 아니라 크고 복잡 한, 하지만 또한 풍부 하 고 다양 한 정보 값이 포함 됩니다. 그것은 의료 데이터의 주요 소스 4 가지 범주 포함 이해: 첫 번째, 제약 기업과 생명 과학; 두 번째는 임상 의사 결정 지원 및 진단 관련된 이미지 정보를 포함 하 여 다른 임상 응용 프로그램 3 변제, 사용률 및 사기 감독 비용; 4 동작은 환자, 소셜 네트워크. 대응 하 게, 이러한 큰 데이터 상당한 값을 포함합니다.

결정을 더 과학적이 고 정확한 진단 및 치료, 임상 지원 하거나 병원 새로운 맞춤된 서비스 및 의료 방법을 통해 휴식 환자, 심지어 도움말 관련 연구 기관과의 잠재적인 요구와 의학의 혁신에 따라 자동 서비스를 개발 하는 데 도움이 수 있지만 그것은 효과적으로 저장, 처리, 쿼리 및 분석, 또는 의료 자원과 서비스의 할당을 최적화 하기 위해 지역 및 심지어 국가의 의료 산업 당국을 지원 합니다.

하지만 통계는, 현재 의료 계에서 일반 CT 검사 이미지에 포함 된 데이터의 약 150 MB 있습니다; 게놈 시퀀스 파일의 크기는 약 750 MB; 표준 병 리 차트 훨씬 큰 5 기가바이트에 가깝습니다. 사람들의 평균 수명 숫자가이 양의 데이터 곱하면 하나의 커뮤니티 병원 축적도 페타 바이트, 테라 바이트 될 수 있는 데이터 볼륨 그리고 풍부한 이미지 같은 구조화 되지 않은 데이터는 비디오, 데이터 세트를 언급 하지 않기 위하여에 의해 컴파일된 큰 의료 기관, 심지어 지역 의료 기관.

우 Yunyu, 인텔 글로벌 의료 솔루션 건축가, 말했다: "2020 년까지, 의료 데이터 증가 되 고 35ZB, 44 번 2009 년에서 데이터의 양을 항상 동일 하." 그들 가운데, 이미지 데이터 증가 빠른, EMR 전자 의료 기록 데이터를 이어서. "

큰 데이터는 비즈니스 분석 효율을 향상 시킵니다.

저장, 처리 및 보호를 최소화 하기 위해 실시간 또는 준 실시간 처리 뿐만 아니라 크고 복잡 한 데이터의 비용, 어떻게 두 번째 수준 쿼리 응답 하 고, 심층 분석, 요구 하지만 많은 전에 직면 합니다. "시작 하기"의 첫 번째 장애물은 큰 데이터 집합 쿼리를 저장, 처리 및의 문제 이다.

이와 관련, 인텔 지원 Ufida 합리적인 프레임 워크 분석 및 대용량 데이터 분석 심층 탐사 및 연구, 기반 솔루션에 대 한 지침을 수행 하 고 지역 건강 데이터 센터 건설 목표 기반 큰 인텔 데이터 솔루션의 개발: 데이터의 광대 한 번호에서 첫 번째 빠른 문서 검색의 성능, 두 번째, 미래의 의료 시스템 업그레이드 및 의료 표준 업그레이드 된 데이터 센터는 어떻게 저장 패턴 충족 데이터 패턴의 업데이트의 문제를 해결 할 수 있어야 합니다; 그리고 제 3 데이터 센터 있어야, 데이터 센터 수평으로 확장 하 고 응용 프로그램에 투명 하 게 될 능력이 있어야 합니다. 상위 수준의 비즈니스 격리의 용량 및 성능 확장에 비례하여 더 많은 서버를 통해 확장의 하단에 요구를 할 수 있습니다.

Intel Corporation 및 Ufida 솔루션 반복된 단일 비즈니스 부하 테스트, 테스트의 여러 기술 조합 후 지역 건강 데이터 센터에 사용 됩니다. 전통적인 데이터베이스와 소형 컴퓨터 체계와 비교해,이 큰 데이터 솔루션은 더 나은 개방 및 더 나은 경제; 통합된 그래픽 인터페이스 편리한 노드 관리 및 측면 확장 기능을 제공 합니다, 극적으로 관리 비용 절감, 기존 하드웨어 리소스를 활용 하 여 업그레이드 비용을 절감.

인텔 대형 의료 데이터 저장에 대 한 하드웨어 수준에서 더 많은 경우에, 처리 하 고 효율적으로, IBM, Oracle 및 다른 기업의 대용량 데이터 분석 및 마이닝 더 큰 데이터 값을 재생 하는 소프트웨어에 의존 하는 다음 쿼리.

IBM 분석 및 데이터 마이닝 기술을 병원 데이터 분석, 통찰력을 드라이브, 관리를 단순화 하 고 국내 및 국제 의료 산업에 큰 데이터 장점의 연습에 따라 의사 결정을 지원 도움이 됩니다. 이 기술, 지능형 운영 시스템 병원 일일 작업 정보 적합성에 수행 하는 데 도움이, 병원 운영 계획을 만들기 데이터 웨어하우스 병원 관리 목표에서 embarks, 병원은 IBM 병원에 그의 EMR, 의료 기록 관리, 건강 보험 및 데이터 소스에 시스템을 기반으로, 데이터에 지능형 분석 및 활용 데이터 좋은 토대를 대 한.

(책임 편집기: 유산의 좋은)