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: 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, 부 정보 구축, 전체의 불 쌍 한 재단에 대 한 몇 가지 필요에 대 한 포괄적인 의료 및 보건 기관, 도시 지역 사회 보건 센터 등의 업그레이드는 아직 공사중, 전자 건강 파일의 도시 거주자 설립 하지 않은 타운 병원 마을 건강 실 정보 수준 약한.

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.