大數(shù)據(jù)醫(yī)療培訓(xùn)資料

1、大數(shù)據(jù)大數(shù)據(jù)+ +醫(yī)療醫(yī)療目錄目錄m關(guān)于大數(shù)據(jù)的各種書籍簡介m云計算和物聯(lián)網(wǎng)m大數(shù)據(jù)在醫(yī)療行業(yè)的運用：文字、圖像、視頻、物聯(lián)網(wǎng)m非結(jié)構(gòu)化大數(shù)據(jù)分析手段：聚類分析、機器學(xué)習(xí)m計算機大數(shù)據(jù)算法m大數(shù)據(jù)算法工具關(guān)于大數(shù)據(jù)的各種書籍簡介關(guān)于大數(shù)據(jù)的各種書籍簡介m關(guān)于亞馬遜：貝佐斯創(chuàng)建的一個小書店發(fā)展成亞馬遜，數(shù)據(jù)驅(qū)動型公司，建立了遍布全美的云存儲器。優(yōu)于淘寶之處在于控制產(chǎn)品質(zhì)量，先行賠付，用戶體驗好。m關(guān)于谷歌：敏銳的聚焦網(wǎng)絡(luò)搜索，搜索問題組成了非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)庫，以此為基礎(chǔ)進(jìn)行預(yù)測算法。Google Fitm關(guān)于蘋果： HealthKit 關(guān)于大數(shù)據(jù)的各種書籍簡介關(guān)于大數(shù)據(jù)的各種書籍簡介m大數(shù)據(jù)營銷：定

2、位客戶商業(yè)營銷中大數(shù)據(jù)的使用，例如在廣告中找到人們最關(guān)注的部分，擴大這個部分；分析客戶構(gòu)成等；精準(zhǔn)營銷，定位到人。m爆發(fā)大數(shù)據(jù)對歷史發(fā)展的預(yù)測。m工業(yè)4.0大數(shù)據(jù)驅(qū)動工業(yè)發(fā)展，開啟產(chǎn)品全生命周期管理模式物聯(lián)網(wǎng)。m大數(shù)據(jù)時代作者拋出了大數(shù)據(jù)時代處理數(shù)據(jù)理念上的三大轉(zhuǎn)變：要全體不要抽樣，要效率不要絕對精確，要相關(guān)不要因果；萬事萬物數(shù)據(jù)化，數(shù)據(jù)交叉復(fù)用。m努力在可以應(yīng)用、可以拓展的地方，應(yīng)用它、拓展它；在不能應(yīng)用、不能拓展的地方，就停下來。m大數(shù)據(jù)云圖：對多個行業(yè)未來的展望，用計算機模擬來找到最優(yōu)化解決方法。云計算和物聯(lián)網(wǎng)云計算和物聯(lián)網(wǎng)m云計算和物聯(lián)網(wǎng)如今已是IT業(yè)界的兩大焦點，它們有很大的區(qū)別，但

3、同時也有著千絲萬縷的聯(lián)系物聯(lián)網(wǎng)通過數(shù)量驚人的傳感器采集到難以計數(shù)的數(shù)據(jù)量，而云計算可以對這些海量數(shù)據(jù)進(jìn)行智能處理?？梢哉f，云計算是物聯(lián)網(wǎng)發(fā)展的基石，而物聯(lián)網(wǎng)又是云計算最大的用戶，二者的融合可謂珠聯(lián)璧合，相輔相成。在大數(shù)據(jù)時代，云計算融合物聯(lián)網(wǎng)將進(jìn)一步推動數(shù)據(jù)價值的挖掘，促進(jìn)產(chǎn)業(yè)爆發(fā)。云計算云計算m云計算（cloud computing）是一種基于因特網(wǎng)的超級計算模式，在遠(yuǎn)程的數(shù)據(jù)中心里，成千上萬臺電腦和服務(wù)器連接成一片電腦云。因此，云計算甚至可以讓你體驗每秒10萬億次的運算能力，擁有這么強大的計算能力可以模擬核爆炸、預(yù)測氣候變化和市場發(fā)展趨勢。用戶通過電腦、筆記本、手機等方式接入數(shù)據(jù)中心，按自

4、己的需求進(jìn)行運算。mIBM的創(chuàng)立者托馬斯沃森曾表示，全世界只需要5臺電腦就足夠了。比爾蓋茨則在一次演講中稱，個人用戶的內(nèi)存只需640K足矣。李開復(fù)打了一個很形象的比喻：錢莊。大數(shù)據(jù)在醫(yī)療行業(yè)的運用大數(shù)據(jù)在醫(yī)療行業(yè)的運用m1、精細(xì)化醫(yī)療。m2、國家腫瘤中心開發(fā)的影像學(xué)和病理學(xué)自動識別軟件，已超過醫(yī)師平均水平。m3、各種砸錢不討好的移動醫(yī)療，沒有抓住痛點，沒有找到經(jīng)濟增長點，無根之水。有可能想象依賴于有可能想象依賴于“分子癥狀分子癥狀 ，而不是臨床癥狀來，而不是臨床癥狀來觸發(fā)治療干預(yù)更積極的醫(yī)療實踐觸發(fā)治療干預(yù)更積極的醫(yī)療實踐。治療未病治療未病大數(shù)據(jù)時代的非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)分析在醫(yī)療中的大數(shù)據(jù)時代的非結(jié)

5、構(gòu)化數(shù)據(jù)分析在醫(yī)療中的運用運用前提前提m1、信息安全保障m2、病人唯一標(biāo)識建立（MPI）m3、標(biāo)準(zhǔn)術(shù)語系統(tǒng)（1、2對于結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)依然需要）大數(shù)據(jù)時代的非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)處理在醫(yī)療中的大數(shù)據(jù)時代的非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)處理在醫(yī)療中的運用運用文字分析文字分析m1、語言處理技術(shù)：m建立標(biāo)準(zhǔn)術(shù)語系統(tǒng)醫(yī)學(xué)知識模型信息提取文本模塊化m2、數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)：m機器學(xué)習(xí)m統(tǒng)計學(xué)習(xí)m規(guī)則歸納m3、應(yīng)用：電子病歷數(shù)據(jù)挖掘支持臨床決策、建立臨床路徑、臨床指南，診療過程追蹤大數(shù)據(jù)時代的非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)處理在醫(yī)療中的大數(shù)據(jù)時代的非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)處理在醫(yī)療中的運用運用圖像圖像m生物特征識別技術(shù)通常按照，掃描、數(shù)字化處理、分析、特征提取、存儲、匹配分

6、類幾個步驟處理。目前掃描數(shù)字化處理已經(jīng)相對成熟，主要的研究集中在分析和特征提取方面。m計算機輔助診斷技術(shù)：醫(yī)學(xué)CAD1、圖像預(yù)處理：灰度直方圖、去噪、圖像增強2、圖像特征提?。哼吘壏指?、灰度共生矩陣3、圖像分類：支持向量機算法（神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的一種衍生算法）大數(shù)據(jù)時代的非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)處理在醫(yī)療中的大數(shù)據(jù)時代的非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)處理在醫(yī)療中的運用運用圖像之全息眼鏡圖像之全息眼鏡大數(shù)據(jù)時代的非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)處理在醫(yī)療中的大數(shù)據(jù)時代的非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)處理在醫(yī)療中的運用運用視頻視頻m遠(yuǎn)程醫(yī)療m在線教育：人衛(wèi)開放大學(xué)等大數(shù)據(jù)時代的非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)處理在醫(yī)療中的大數(shù)據(jù)時代的非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)處理在醫(yī)療中的運用運用物聯(lián)網(wǎng)物聯(lián)網(wǎng)m安大略理工

7、大學(xué)的卡羅琳麥格雷戈（Carolyn McGregor）博士和一支研究隊伍與IBM一起和很多醫(yī)院合作，用一個軟件來監(jiān)測處理即時的病人信息，然后把它用于早產(chǎn)兒的病情診斷。系統(tǒng)會監(jiān)控16個不同地方的數(shù)據(jù)，比如心率、呼吸、體溫、血壓和血氧含量，這些數(shù)據(jù)可以達(dá)到每秒鐘1260個數(shù)據(jù)點之多。在明顯感染癥狀出現(xiàn)的24小時之前，系統(tǒng)就能監(jiān)測到早產(chǎn)兒細(xì)微的身體變化發(fā)出的感染信號。m穿戴設(shè)備m生命體征監(jiān)測床m如何用軟件來實現(xiàn)這些大數(shù)據(jù)分析工作呢？以下講一種機器學(xué)習(xí)的方法。大數(shù)據(jù)分析手段大數(shù)據(jù)分析手段 機器學(xué)習(xí)機器學(xué)習(xí)m機器學(xué)習(xí)：機器學(xué)習(xí)是近20多年興起的一門多領(lǐng)域交叉學(xué)科，涉及概率論、統(tǒng)計學(xué)、逼近論、凸分析、算

8、法復(fù)雜度理論等多門學(xué)科。m機器學(xué)習(xí)理論主要是設(shè)計和分析一些讓計算機可以自動“學(xué)習(xí)”的算法。m機器學(xué)習(xí)算法是一類從數(shù)據(jù)中自動分析獲得規(guī)律，并利用規(guī)律對未知數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)測的算法。m機器學(xué)習(xí)是人工智能的基礎(chǔ)。大數(shù)據(jù)分析手段大數(shù)據(jù)分析手段 機器學(xué)習(xí)分類機器學(xué)習(xí)分類m1、監(jiān)督學(xué)習(xí)：給定輸入即有唯一標(biāo)準(zhǔn)輸出答案。例如支持向量機m2、學(xué)習(xí)理論：學(xué)習(xí)樣本量的計算、模型準(zhǔn)確率的計算等理論m3、無監(jiān)督學(xué)習(xí)：對于給定輸入并不能確定標(biāo)準(zhǔn)答案。例如聚類分析m4、加強學(xué)習(xí)：類似生物反饋。大數(shù)據(jù)分析手段大數(shù)據(jù)分析手段 聚類分析聚類分析m將物理或抽象對象的集合分成由類似的對象組成的多個類的過程被稱為聚類。由聚類所生成的簇是一組

9、數(shù)據(jù)對象的集合，這些對象與同一個簇中的對象彼此相似，與其他簇中的對象相異。m聚類分析又稱群分析，它是研究(樣品或指標(biāo))分類問題的一種統(tǒng)計分析方法。m聚類分析起源于分類學(xué)，但是聚類不等于分類。聚類與分類的不同在于，聚類所要求劃分的類是未知的。m聚類分析內(nèi)容非常豐富，有系統(tǒng)聚類法、有序樣品聚類法、動態(tài)聚類法、模糊聚類法、圖論聚類法、聚類預(yù)報法等。大數(shù)據(jù)分析手段大數(shù)據(jù)分析手段 聚類分析舉例聚類分析舉例m當(dāng)你的數(shù)據(jù)達(dá)到TB級別后，硬件運算速度明顯不能達(dá)到期望值（即時出現(xiàn)結(jié)果），這時，你需要求助于大數(shù)據(jù)算法和處理工具。計算機大數(shù)據(jù)算法計算機大數(shù)據(jù)算法訪問全部數(shù)據(jù)時間過長 讀取部分?jǐn)?shù)據(jù)時間亞線性算法數(shù)據(jù)難

10、于放入內(nèi)存計算 將數(shù)據(jù)存儲到磁盤上外存算法 僅基于少量數(shù)據(jù)進(jìn)行計算空間亞線性算法單個計算機難以保存全部數(shù)據(jù)，計算需要整體數(shù)據(jù) 并行處理并行算法計算機計算能力不足或知識不足 人來幫忙眾包算法計算機大數(shù)據(jù)算法計算機大數(shù)據(jù)算法 并行算法之并行算法之mapreducemapreducemMapReduce是一種編程模型，用于大規(guī)模數(shù)據(jù)集(大于1TB)的并行運算。概念Map(映射)和Reduce(歸約)，和它們的主要思想，都是從函數(shù)式編程語言里借來的，還有從矢量編程語言里借來的特性。m它極大地方便了編程人員在不會分布式并行編程的情況下，將自己的程序運行在分布式系統(tǒng)上。 m當(dāng)前的軟件實現(xiàn)是指定一個Map(

11、映射)函數(shù)，用來把一組鍵值對映射成一組新的鍵值對，指定并發(fā)的Reduce(歸約)函數(shù)，用來保證所有映射的鍵值對中的每一個共享相同的鍵組。（大規(guī)模數(shù)據(jù)集的并行運算。）大數(shù)據(jù)處理工具大數(shù)據(jù)處理工具m1、2011年5月，IBM正式推出InfoSphere大數(shù)據(jù)分析平臺，包括 BigInsights和Streams，二者互補，Biglnsights基于Hadoop，對大規(guī)模的靜態(tài)數(shù)據(jù)進(jìn)行分析，它提供多節(jié)點的分布式計算，可以隨時增加節(jié)點，提升數(shù)據(jù)處理能力。mStreams采用內(nèi)存計算方式分析實時數(shù)據(jù)。mInfoSphere大數(shù)據(jù)分析平臺還集成了數(shù)據(jù)倉庫、數(shù)據(jù)庫、數(shù)據(jù)集成、業(yè)務(wù)流程管理等組件。大數(shù)據(jù)處理工

12、具大數(shù)據(jù)處理工具m2、2009年推出了亞馬遜彈性MapReduce（Amazon Elastic MapReduce），亞馬遜對Hadoop的需求和應(yīng)用可謂了若指掌，無論是中小型企業(yè)還是大型組織。m彈性MapReduce是一項能夠迅速擴展的Web服務(wù)，運行在亞馬遜彈性計算云（Amazon EC2）和亞馬遜簡單存儲服務(wù)（Amazon S3）上。m這可是貨真價實的云：面對數(shù)據(jù)密集型任務(wù)，比如互聯(lián)網(wǎng)索引、數(shù)據(jù)挖掘、日志文件分析、機器學(xué)習(xí)、金融分析、科學(xué)模擬和生物信息學(xué)研究，用戶需要多大容量，立即就能配置到多大容量。大數(shù)據(jù)處理工具大數(shù)據(jù)處理工具m3、2011年甲骨文正式推出了Oracle大數(shù)據(jù)機。mO

13、racle大數(shù)據(jù)機集成了硬件、存儲和軟件，包括Apache Hadoop軟件的開源代碼分發(fā)、新的甲骨文NoSQL數(shù)據(jù)庫和用于統(tǒng)計分析的R語言開源代碼分發(fā)。m該產(chǎn)品被設(shè)計為能夠與甲骨文Database 11g、Oracle Exadata數(shù)據(jù)庫云服務(wù)器，以及針對商業(yè)智能應(yīng)用的新的Oracle Exalytics商業(yè)智能云服務(wù)器一起協(xié)同工作。大數(shù)據(jù)處理工具大數(shù)據(jù)處理工具m4、BigQuery是Google推出的一項Web服務(wù)，用來在云端處理大數(shù)據(jù)。mGoogle曾表示BigQuery引擎可以快速掃描高達(dá)70TB未經(jīng)壓縮處理的數(shù)據(jù)，并且可馬上得到分析結(jié)果。m大數(shù)據(jù)在云端模型具備很多優(yōu)勢，BigQue

14、ry服務(wù)無需組織提供或建立數(shù)據(jù)倉庫。mBigQuery在安全性和數(shù)據(jù)備份服務(wù)也相當(dāng)完善。大數(shù)據(jù)處理工具大數(shù)據(jù)處理工具m5、2011年初微軟發(fā)布的SQL Server R2 Parallel Data Warehouse（PDW，并行數(shù)據(jù)倉庫），PDW使用了大規(guī)模并行處理來支持高擴展性，它可以幫助客戶擴展部署級別數(shù)據(jù)的分析解決方案。m微軟目前已經(jīng)開始提供Hadoop Connector for SQL Server Parallel Data Warehouse和Hadoop Connector for SQL Server社區(qū)技術(shù)預(yù)覽版本的連接器。 該連接器是雙向的，你可以在Hadoop和微軟數(shù)據(jù)庫服務(wù)器之間向前或者向后遷移數(shù)據(jù)。m它承諾會推出與Windows兼容的基于Hadoop的大數(shù)據(jù)解決方案（Big Data Solution），這是微軟SQL Server