基于云计算的医疗大数据挖掘平台
医疗行业——智慧医疗数据采集与共享平台方案
医疗行业——智慧医疗数据采集与共享平台方案第一章：引言 (2)1.1 项目背景 (2)1.2 项目目标 (2)1.3 项目意义 (3)第二章：智慧医疗数据采集技术 (3)2.1 数据采集概述 (3)2.2 采集设备与技术 (3)2.2.1 采集设备 (3)2.2.2 采集技术 (3)2.3 数据预处理与清洗 (4)第三章：智慧医疗数据存储与管理 (4)3.1 数据存储方案 (4)3.1.1 分布式存储 (4)3.1.2 数据分层存储 (4)3.1.3 数据备份与恢复 (5)3.2 数据管理策略 (5)3.2.1 数据标准化 (5)3.2.2 数据清洗与整合 (5)3.2.3 数据监控与维护 (5)3.3 数据安全与隐私保护 (5)3.3.1 数据加密 (5)3.3.2 访问控制 (5)3.3.3 数据审计 (5)3.3.4 隐私保护 (6)第四章：智慧医疗数据共享机制 (6)4.1 数据共享概述 (6)4.2 数据共享政策与法规 (6)4.3 数据共享平台建设 (6)第五章：数据挖掘与分析 (7)5.1 数据挖掘技术 (7)5.2 数据分析方法 (8)5.3 应用场景与案例 (8)第六章：智慧医疗应用系统 (9)6.1 智能诊断系统 (9)6.2 智能治疗方案推荐 (9)6.3 患者健康管理 (9)第七章：医疗大数据在临床决策中的应用 (10)7.1 临床决策支持系统 (10)7.2 医疗资源优化配置 (10)7.3 医疗服务质量管理 (11)第八章：智慧医疗数据采集与共享平台建设 (11)8.1 平台架构设计 (11)8.1.1 设计原则 (11)8.1.2 架构组成 (12)8.2 关键技术与模块 (12)8.2.1 关键技术 (12)8.2.2 模块划分 (12)8.3 平台实施与部署 (12)8.3.1 实施策略 (12)8.3.2 部署方案 (13)第九章：项目实施与推进策略 (13)9.1 实施计划与阶段划分 (13)9.2 项目管理方法 (13)9.3 风险评估与应对措施 (14)第十章：项目总结与展望 (14)10.1 项目成果概述 (14)10.2 项目不足与改进方向 (15)10.3 智慧医疗发展趋势与展望 (15)第一章：引言1.1 项目背景信息技术的飞速发展，大数据、云计算、人工智能等现代科技在医疗行业的应用日益广泛。
智能医疗大数据管理平台的设计与实现
智能医疗大数据管理平台的设计与实现随着科技的不断进步，生活中的许多方面都受到了影响，其中医疗领域也是如此。
在过去，医疗是一项比较复杂而且繁琐的行业，但是在如今，随着智能医疗大数据管理平台的不断推广和应用，医疗行业发生了翻天覆地的变化。
在本文中，我们将着重探讨智能医疗大数据管理平台的设计和实现。
一、概述智能医疗大数据管理平台是一种用于管理医疗数据的平台，利用大数据分析技术将医疗数据进行整合，提供快速、准确和高效的服务。
它为医生、患者和医院提供了一种透明的模式，让他们能够更好地了解和管理医疗数据。
二、架构设计智能医疗大数据管理平台的架构设计非常重要，它直接决定了平台的功能和性能。
一个好的架构设计应该具有以下特征：1、可扩展性平台需要能够随着业务发展而快速扩展，同时能够保持高效率。
2、高可用性平台是用于处理医疗数据的，所以需要保证平台的高可用性，同时能够对数据进行及时的备份和恢复。
3、安全性医疗数据对于患者来说是非常敏感的，平台应该能够保护患者的隐私，并防止数据泄露。
4、易于维护平台应该具有良好的代码结构和文档，使得开发人员能够快速定位问题、修复，降低维护的难度。
三、主要功能智能医疗大数据管理平台主要提供以下功能：1、医疗数据采集平台可以从多个输入源收集医疗数据，包括病人住院记录、手术、检查结果、药品使用记录和其他相关信息。
2、数据整合和分析平台通过大数据技术将医疗数据进行整合，生成相关的报告、图表和指标，帮助医生和患者更加了解自己的身体状况，正确的制定治疗计划。
3、数据可视化平台通过数据可视化技术将数据呈现为图表和报表，使医生和患者能够更加方便、直观的了解数据。
4、远程医疗平台可以通过网络提供远程医疗服务，在需要时让医生和患者远程交流，提高医疗服务的效率。
5、疾病预测平台基于机器学习技术，对患者的医疗数据进行预处理和分析，给出未来可能发生疾病的预测，从而帮助医生和患者更好地预防疾病。
四、关键技术智能医疗大数据管理平台要实现以上功能，需要采用一些关键技术：1、大数据分析技术对于海量的医疗数据，需要采用分布式计算技术来加快数据分析和报表生成的速度，从而实现近实时的服务。
基于云计算的移动医疗健康云平台设计与开发
基于云计算的移动医疗健康云平台设计与开发云计算技术的快速发展和移动设备的普及，为移动医疗健康提供了巨大的发展机遇。
基于云计算的移动医疗健康云平台的设计与开发，可以实现远程医疗、健康监测、健康管理等方面的创新应用，大大提高医疗服务的效率和质量，也使得人们的健康管理更加个性化、便捷和精确。
一、移动医疗健康云平台的需求移动医疗健康云平台的设计与开发需满足以下需求：1. 远程医疗服务：通过云平台，医生和患者可以进行实时的远程医疗咨询和诊断，减少因地域限制而无法得到及时医疗服务的问题。
2. 健康监测与数据管理：云平台可以接收和管理患者的健康监测数据，如心率、血压、血糖等数据，医生可以根据这些数据进行健康评估和诊断。
3. 健康管理和个性化推荐：通过数据分析和机器学习算法，云平台可以根据个人的健康数据和需求，为患者提供个性化的健康管理方案和推荐服务。
4. 数据隐私与安全：云平台设计应考虑患者数据的安全性和隐私保护，确保患者的个人健康信息不会被泄露或滥用。
二、移动医疗健康云平台的架构设计与实现1. 系统架构设计：移动医疗健康云平台的架构应采用分布式架构，包括前端移动设备、云端服务器以及数据存储和处理模块。
前端移动设备通过移动网络与云端服务器进行通信，上传患者的健康数据并接收医生的诊断结果和健康管理建议。
2. 数据传输与处理：前端移动设备通过云平台的接口将患者的健康数据上传到云端服务器，服务器对数据进行分析和处理，生成相应的医疗报告和健康管理建议，并发送给医生和患者。
同时，服务器还可以将患者的数据与大数据平台进行整合和分析，提供更加全面和准确的健康评估和预测。
3. 健康管理与推荐：基于云平台的数据分析和机器学习算法，可以为患者提供个性化的健康管理方案和推荐服务。
通过患者健康数据的记录和分析，系统可以根据患者的病情、健康习惯和需求，为其推荐合适的药品、健康食谱和运动计划。
4. 数据隐私与安全：为保护患者的数据安全和隐私，云平台需要采取一系列的安全措施。
基于大数据的智能医疗诊断平台
基于大数据的智能医疗诊断平台智能医疗是近年来备受关注的话题，其核心就是利用人工智能、大数据及云计算等高新技术，实现医疗资源的优化配置，提高医疗服务质量和效率，实现个性化医疗管理。
而基于大数据的智能医疗诊断平台则是智能医疗的重要支撑系统之一。
本文将探讨基于大数据的智能医疗诊断平台的实现意义、技术实现框架、未来发展趋势和存在的问题等方面。
一、实现意义当前，医疗行业存在着供需矛盾、医疗资源配置不均、医疗服务质量参差不齐等问题。
基于大数据的智能医疗诊断平台的出现，为改善这种现状提供了重要手段。
首先，这样的平台可以实现医疗数据的共享和整合。
当前医疗机构之间存在数据壁垒，信息孤岛现象十分明显。
而大数据技术可以将这些独立的医疗信息库整合起来，实现跨机构的数据共享，提高医疗决策的准确性和效率。
其次，这样的平台可以实现个性化诊疗。
基于大数据的智能医疗诊断平台可以为每一个患者制定独特的医疗方案，提高医疗服务的个性化程度。
通过对患者健康数据的分析，医疗机构可以做出更为精准有效的诊断和治疗方案，大大提高治疗效果和减少医疗资源的浪费。
最后，这样的平台可以实现医疗资源的优化配置。
基于大数据的智能医疗诊断平台可以通过对医疗数据的分析，找出医疗机构之间的资源空缺或冗余，实现资源的优化配置，提高医疗服务的效率和质量，减少医疗资源的浪费。
二、技术实现框架基于大数据的智能医疗诊断平台包括数据采集、数据处理、数据存储和数据分析四个主要环节。
第一，数据采集。
数据采集是智能医疗诊断平台的第一个必要环节。
医疗机构可以通过各种传感器、医疗设备或直接输入患者信息的方式将各种医疗数据采集到平台上，形成完整的医疗数据档案。
第二，数据处理。
数据处理是基于大数据的智能医疗诊断平台的核心环节。
通过数据处理，将采集到的海量医疗数据分析、筛选、整合和转化为规范化的数据集，为后续的数据分析，提供清晰、有效的数据基础。
第三，数据存储。
对于海量的医疗数据，如何有效地进行存储是智能医疗诊断平台的必须条件。
医疗云计算平台的工作原理
医疗云计算平台的工作原理医疗云计算平台是一种基于互联网技术的医疗服务平台，它借助云计算技术实现了医疗数据的共享和协同处理。
医疗云计算平台集成了众多的医疗信息系统和医疗设备，为医疗工作者提供了一个高效、安全、可靠的数据管理和处理环境。
本文将重点介绍医疗云计算平台的工作原理和应用场景。
一、医疗云计算平台的工作原理1.数据采集医疗云计算平台的数据采集是指从多个不同的医疗信息系统和医疗设备中收集医疗数据。
这些医疗数据可以是患者的电子病历、医学影像、实验室检测报告、健康监测数据等等。
为了保证数据采集的准确性和可靠性，医疗云计算平台需要和各种医疗信息系统和医疗设备进行数据共享和交换。
通常情况下，医疗云计算平台会提供一些标准化的数据接口和协议，以便数据交换的高效性和数据安全的保证。
2.数据存储医疗云计算平台的数据存储是指将采集到的医疗数据保存到云端的数据存储系统中。
医疗数据是非常重要的数据，它们可能包含患者的敏感信息，如个人身份信息、病史、诊断结果等等。
因此，医疗云计算平台必须采取一定的安全措施来保护医疗数据的安全性和隐私性。
其中，数据的备份和恢复机制是非常重要的一部分。
备份机制可以在数据丢失或遭到破坏时快速恢复数据，而恢复机制则可以保证数据的完整性和可靠性。
3.数据处理医疗云计算平台的数据处理是指对采集到的医疗数据进行处理和分析，以便提取有价值的信息并为医生、患者以及医疗系统提供支持。
数据分析可以采用多种方式，如数据挖掘、机器学习、模型预测等等。
通过利用数据处理技术，可以帮助医生和患者更好地理解患者的疾病状态和治疗方案，并为医疗系统进行疾病预防和医疗资源分配提供支持。
4.数据展示医疗云计算平台的数据展示是指将处理后的医疗数据以可视化的方式呈现给医生、患者以及医疗系统。
数据展示可以采用多种形式，如图表、地图、视频等等。
数据展示的主要目的是帮助用户更好地理解和应用医疗数据，以此提高医疗服务的质量和效率。
二、医疗云计算平台的应用场景1.慢性病管理慢性病管理是医疗云计算平台的主要应用场景之一。
云计算在医疗行业的应用有哪些
云计算在医疗行业的应用有哪些在当今数字化的时代，云计算技术正以前所未有的速度渗透到各个行业，医疗行业也不例外。
云计算为医疗行业带来了诸多创新和变革，从医疗数据的存储与管理，到医疗服务的提供方式，都产生了深远的影响。
首先，云计算在医疗数据存储和管理方面发挥着重要作用。
医疗数据包括患者的病历、诊断报告、影像资料、实验室检查结果等，这些数据量庞大且增长迅速。
传统的本地存储方式不仅成本高昂，而且面临着数据安全和备份的挑战。
云计算提供了海量的存储空间，可以轻松应对医疗数据的不断增长。
医疗机构将数据上传至云端，实现了集中化管理，方便了数据的共享和访问。
不同科室的医生可以在授权的情况下，快速获取患者的完整医疗记录，提高了诊断和治疗的效率。
同时，云计算保障了医疗数据的安全性。
云服务提供商通常拥有先进的安全技术和措施，如数据加密、访问控制、身份验证等，能够有效防止数据泄露和非法访问。
相比之下，一些小型医疗机构可能由于资源有限，在本地数据安全防护方面存在不足。
借助云计算，这些机构能够获得与大型医疗机构相当的安全保障水平。
在医疗影像处理方面，云计算也大显身手。
医学影像如X 光、CT、MRI 等往往占用大量存储空间，并且对图像的处理和分析需要强大的计算能力。
通过云计算，医疗机构可以将影像数据存储在云端，并利用云平台的强大计算资源进行快速的图像处理和分析。
这不仅加快了诊断速度，还能提高诊断的准确性。
例如，在远程医疗中，患者在基层医疗机构拍摄的影像可以即时上传至云端，由上级医院的专家进行诊断，打破了地域限制，让优质医疗资源得以更广泛地覆盖。
电子病历系统是医疗信息化的重要组成部分，云计算为其提供了更高效的支持。
基于云的电子病历系统可以实现实时更新和同步，医生在任何有网络的地方都能访问和修改患者病历，确保了医疗信息的及时性和准确性。
而且，云服务的弹性扩展能力使得电子病历系统能够轻松应对高峰期的访问需求，避免了系统崩溃和卡顿的情况。
中医药大数据平台的构建
中医药大数据平台的构建
中医药大数据平台是一种基于云计算、大数据技术的信息管理与分析平台，通过采集、存储、处理和分析中医药相关的大数据，实现对中医药领域的全面监测和分析，为中医药
研究、临床实践、药品研发和医药政策决策提供数据支持和决策依据。
1.数据采集：中医药大数据平台需要从多个数据源采集中医药相关的数据，包括医疗
机构的电子病历、医药企业的生产销售数据、患者的健康档案等。
采集数据的方式可以通
过与各数据源的对接接口，实现数据的实时采集或者定期采集。
2.数据存储：采集到的中医药大数据需要进行存储和管理，以便后续的数据分析和挖掘。
中医药大数据平台可以使用分布式存储系统，如Hadoop、Spark等，来存储和管理大
规模的中医药数据。
3.数据处理：中医药大数据平台需要对采集到的数据进行清洗、整理和预处理，以便
后续的数据分析。
数据清洗包括去除重复数据、填充缺失值等操作；数据整理包括将不同
数据源的数据进行统一格式化等操作；数据预处理包括数据标准化、数据归一化等操作。
4.数据分析：中医药大数据平台可以通过数据挖掘和机器学习等技术，对中医药相关
的数据进行深入分析，发现其中的规律和模式，为中医药研究和临床实践提供支持。
数据
分析可以包括数据可视化、关联分析、聚类分析、分类预测等操作。
5.数据应用：中医药大数据平台可以为中医药研究、临床实践、药品研发和医药政策
决策等提供数据支持和决策依据。
可以通过分析大量的中医药临床实验数据，发现中医药
的疗效和副作用，为中医药研究和临床实践提供指导；可以通过分析中医药企业的生产销
售数据，优化中医药产品的生产和销售策略。
基于云计算的医疗信息管理系统实验报告
基于云计算的医疗信息管理系统实验报告一、引言随着信息技术的飞速发展，医疗行业对于信息管理的需求日益增长。
云计算技术的出现为医疗信息管理带来了新的机遇和挑战。
本实验旨在研究基于云计算的医疗信息管理系统的性能、功能和应用效果，为医疗行业的信息化建设提供参考和借鉴。
二、实验目的本次实验的主要目的是评估基于云计算的医疗信息管理系统在以下几个方面的表现：1、系统的稳定性和可靠性：确保在高并发访问和大量数据处理情况下，系统能够稳定运行，不出现故障或数据丢失。
2、数据安全性和隐私保护：验证系统对患者医疗数据的加密、访问控制和备份恢复机制，保障数据的安全性和患者隐私。
3、系统的功能完整性：测试系统在患者信息管理、病历书写、医嘱处理、医疗影像存储与传输等方面的功能是否满足医疗业务的需求。
4、系统的性能优化：分析系统在数据存储、查询和处理方面的性能，找出可能的瓶颈并进行优化。
5、用户体验和操作便捷性：收集医护人员和患者对系统界面设计、操作流程的反馈，以提高用户满意度。
三、实验环境1、云计算平台：选择了具有良好稳定性和扩展性的_____云服务提供商，搭建了基于_____架构的云计算环境。
2、服务器配置：使用了_____型号的服务器，配置为_____处理器、＿____内存和_____存储空间。
3、网络环境：构建了高速稳定的_____网络，确保数据传输的流畅性。
4、数据库系统：采用了_____数据库管理系统，进行数据的存储和管理。
5、客户端设备：包括台式电脑、笔记本电脑、平板电脑和移动手机等，以模拟不同场景下的用户使用情况。
四、实验步骤1、系统部署与初始化在云计算平台上部署医疗信息管理系统，并进行系统的初始化设置，包括数据库创建、用户权限分配、系统参数配置等。
导入模拟的医疗数据，包括患者基本信息、病历记录、检查检验报告、医嘱等，以进行后续的测试和分析。
2、功能测试患者信息管理：测试系统对患者信息的录入、修改、查询和删除功能，检查数据的准确性和完整性。
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的美国国家医疗保健的支出。近年来，在卫生部的
领导下和国家财政支出的支持下，绝大多数的三甲 医院和部分二级医院已经先后建立了先进的数字化
信息系统和电子健康档案系统。但至今为止，大部
分系统和数据仍然只限于内部使用。卫生部“十二
．８．
万方数据
式数据挖掘，基于网格计算的多种算法，分布在多 个节点上的方式。第５代是目前基于云计算的分布 式并行数据挖掘与服务的模式，同一个算法可以分 布在多个节点上，多个算法之间是并行的，多个节 点的计算资源实行按需分配，而且分布式计算模型 采用云计算模式，数据用ＤＦｓ或者ＨＢＡＳＥ，编程 模式采用Ｍａｐ／ｒｅｄｕｃｅ方式。 ３＿２基于云计算的分布式数据挖掘架构 分布式计算／并行计算（尤其是低成本的计算） 是解决海量数据挖掘任务的有效手段。云计算是并 行计算、分布式计算和网格计算等计算机科学概念 的商业实现，它可以将计算任务分布在大量互连的 计算机上，使各种应用系统能够根据需要获取计算 资源、存储资源和其他服务资源。按照中国电子学 会云计算专家委员会的学术定义，云计算是一种基 于互联网的、大众参与的计算模式，其计算资源 （包括计算能力、存储能力、交互能力等）是动态、 可伸缩、被虚拟化的，并以服务的方式提供。图ｌ 为基于云计算的分布数据挖掘架构，自下而上分 为：云计算环境层（包括分布式文件系统、并行编 程环境、分布式系统管理）、数据采集层（从各个 数据源并行采集数据）、数据清洗层（包括数据约 束检查、冗余处理、抽取转换及加载等）以及并行 分析层（主要包括维度定义、关联规则定义、并行 算法及报表中心等）。
有效的数据挖掘方法从大量的生物数据中挖掘有价值
的知识，提供决策支持。目前已有大量研究者努力对 ＤＮＡ数据分析进行定量研究，从已经存在的基因数 据库中得到导致各种疾病的特定基因序列模式。一些 ＤＮＡ分析研究的成果已经得到许多疾病和残疾基因， 以及新药物、新方法的发现‘２ Ｊ。 ４．５公众健康
Ｈｉｖｅ、ＨＢａｓｅ、ｚｏｏＫｅｅｐｅｒ、Ｓｑｏｏｐ等）构建了１个
临床决策支持系统
大数据分析技术将使临床决策支持系统更智 能，这得益于对非结构化数据分析能力的日益加 强。例如可以使用图像分析和识别技术，识别医疗 影像数据，或者挖掘医疗文献数据建立医疗专家数 据库，从而给医生提出诊疗建议。此外，临床决策 支持系统还可以使医疗流程中大部分的工作流向护 理人员和助理医生，使医生从耗时过长的简单咨询 工作中解脱出来，从而提高诊疗效率。 ４．２医疗数据透明度 根据医疗服务提供方设置的操作和绩效数据 集，可以进行数据分析并创建可视化的流程图和仪 表盘，促进信息透明。流程图的目标是识别和分析 临床变异和医疗废物的来源，然后优化流程。仅仅 发布成本、质量和绩效数据，即使没有与之相应的 物质奖励，往往也可以促进绩效的提高，使医疗服 务机构提供更好的服务，从而更有竞争力。公开发 布医疗质量和绩效数据还可以帮助病人做出更明智 的健康护理决定，这也将帮助医疗服务提供方提高 总体绩效，从而更具竞争力。 ４．３医学图像挖掘
指导决策。数据挖掘主要涉及特征化、区分、关联 或相关分析、分类、聚类、演变分析等，在互联网 应用、电子商务、电信、金融、医疗、交通、军
事、科学研究等多领域的决策分析中被广泛应用。
３．１．２
发展阶段第１代是单独算法、单个系统、
单个机器，采用的是向量数据。这些算法设计用于
数据向量挖掘，其数据一般一次性调进内存进行处
的分析会为美国产生３ ０００亿美元的价值，减少８％
ｓｃｈｅｍａ）和数据查询语言增加系统的灵活性。第３ 代是与预测模型相集成，支持ｗｅｂ数据、半结构化
的数据，使得由数据挖掘软件产生的模型的变化能 够及时反映到语言模型系统中，由数据挖掘软件产 生的语言模型能够自动地被操作型系统吸收，从而 与操作型系统中的语言模型相联合提供决策支持的 功能。它能够挖掘网络环境下（ＩｎｔｅｍｅＬ／Ｅｘｔｒａｎｅｔ） 的分布式和高度异质的数据，并且能够有效地和操 作型系统集成，是一种网络化计算。第４代是分布
囟圈
图１
医学图像（如ＣＴ、ＭＩｕ、ＰＥＴ等）是利用人体 内不同器官和组织对Ｘ射线、超声波、光线等的散 射、透射、反射和吸收的不同特性而形成的。它为 对人体骨骼、内脏器官疾病和损伤进行诊断、定位 提供了有效的手段。医学领域中越来越多地使用图 像作为疾病诊断的工具。
・９・
基于云计算的分布式数据挖掘平台架构
合管理５项业务应用，建设健康档案和电子病历２ 个基础数据库和１个专用网络建设。由此可看出， 今后的几年，随着云计算技术的成熟和实用化，大
规模区域医疗信息系统和大型数据中心的建立将逐 步展开。
据。所谓的“大数据”并不只是数量上的“大”。 简单套用一下大数据的４Ｖ（Ｖｏｌｕｍｅ，Ｖｅｌｏｃｉｔｙ，Ｖａ． ｒｉｅｔｙ，Ｖａｌｕｅ）定义： （１）更大的容量（Ｖｏｌｕｍｅ）：
疗行业的大数据分析及挖掘提供新思路。 ［关键词］
Ｍｅｄｉｃｍ
云计算；大数据；数据挖掘 Ｈａｔｆｂ珊Ｂａｓｅｄ
Ｄａｔａ
Ｍｉｎｉｎｇ
ｏｎ
Ｃｌｏｕｄ
Ｃ伽叩ｕｔｉｎｇ
ＧＡ０月ｈｎ—ｓｏ凡ｇ，删０￡ｉｎｇ，ＸＵ
Ｄｅ一训ｅｉ，ｓＡⅣＧ而一ｑ讯，阢ｌ＾ｎｎ
胁ｓｅｏｒｃ＾ｈＬ旷胍拈＆死＾∞船，耽如ｎ
［Ａｂｓｔｒａｃｔ］Ｔｈｅ
［Ｋｅｙｗｏｒｄｓ］
ｃｌｏｕｄ ｃｏｍｐｕｔｉｎｇ；Ｂｉｇ ｄａｔａ；Ｄａｔａ ｍｉｎｉｎｇ
ＰＢ级的结构化和非结构化数据。
１
１．１
引言
大数据
１．２云计算
目前，云计算已经普及并成为ＩＴ行业的主流技 术，其实质是在计算量越来越大、数据越来越多、 越来越动态、越来越实时的需求背景下催生出来的
一种基础架构和商业模式。大数据的出现，正在引 发全球范围内深刻的技术与商业变革。微软公司全
［修回日期］ ［作者简介］ ［基金项目】
２０１３—０４—２５
球资深副总裁、亚太研发集团主席张亚勤博士认为 “云计算和大数据是一个硬币的两面，云计算是大 数据的ＩＴ基础，而大数据是云计算的一个杀手级应 用”。云计算是大数据成长的驱动力，而另一方面，
由于数据越来越多，就更加需要云计算去处理，所 以二者是相辅相成的。随着医疗和健康数据的急剧 扩容和几何级的增长，如何充分利用包括影像数
ｔｈｅ ｐａｐｅｒ ｉｎｃｌｕｄｉｎｇ ｆｕｎｄａｍｅｎｔａｌ ｍｉｎｉｎｇ ｉｎ ｍｅｄｉｃａｌ ｉｎｄｕｓｔｒｙ．
ｌａｙｅｒ，ｐｌａｄｂ瑚ｌａｙｅｒ，
ｆｕｎｃｔｉｏｎ ｌａｙｅｒ ａｎｄ ｂｕｓｉｎｅｓｓ ｌａｙｅｒ ｆｏｒ ｐｍＶｉｄｉｎｇ ｎｅｗ ｉｄｅａｓ ｆｏｒ ｂ培ｄａｔａ ａＪｌａｌｙｓｉｓ ａＪｌｄ
云计算领域中的Ｍ印Ｒ“ｕｃｅ，Ｈａｄｏｏｐ等高扩展 性、高性能的并行计算编程模型、分布式海量数据
万方数据
医堂焦，叟堂丞麦至Ｑ！墨箜墓丝鲞噩墨翘
！Ｑ堕呈丛丛Ｑ！丛！Ｑ！垡叁！丛堕幽堡至Ｑ！墨：塑！：塑：丛Ｑ：墨
式文件系统）移出Ｎｕｔｃｈ形成开源搜索项目Ｌｕ． ｃｅｎｅｌ个子项目：Ｈａｄｏｏｐ；２００８年Ｈａｄｏｏｐ成为Ａ—
代是与数据库相结合，支持数据库和数据仓库，支
持多个算法，其具有高性能的接口，具有较高的可 扩展性。能够挖掘大数据集以及更复杂的数据集和 高维数据，通过支持数据挖掘模式（Ｄａｔａ
Ｍｉｎｉｎｇ
生很高的经济价值。按照世界经济论坛的说法，大 数据是新财富，价值堪比石油。麦肯锡公司认为， 大数据就是生产资料。一份报告显示，医疗大数据
必多说，它不仅与我们个人生活息息相关，更可用 于国家乃至全球的疾病防控、新药研发和顽疾攻
克。 ２．２大数据的应用 邬贺铨…认为，大数据的应用首当其冲的就是 智慧医疗，具体可应用在临床诊断、远程监控、药 品研发、防止医疗诈骗等方面。大数据的应用可产
理，多用于商业系统，这种系统并不能适应大容量 数据的操作，如果数据足够大，并且频繁变化，就 需要利用数据库或者数据仓库技术进行管理。第２
医堂信皇堂盘查至Ｑ！墨笙蓥塑鲞墓墨翘
！Ｑ堕垦丛丛Ｑ！丛！Ｑ！坠！！丛堕垦丛鲤鱼至Ｑ！墨：塑！：塑：丛Ｑ：墨
基于云计算的医疗大数据挖掘平台
高汉松
肖
凌许德玮
桑梓勤
（武汉邮电科学研究院武汉４３００７４） 介绍大数据时代医疗行业数据挖掘面临的挑战，结合云计算提出一种基于Ｈａｄｏ叩生态环境搭建
［摘要］
的医疗云数据挖掘平台架构，详细阐述其各层功能，包括基础层、平台层、功能层以及业务层，以期为医
ｐａｐｅｒ
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ｂ远ｄａｔａ，ａｎｄ
ｐｍｐｏｓｅｓ
ａ
ｉｎｔｍｄｕｃｅｓ ｔｈｅ ｃｈａｕｅｎｇｅ ｏｆ ｄａｔａ ｍｉｎｉｎｇ ｏｆ ｍｅｄｉｃａｌ ｉｎｄｕｓｔｒｙ ｉｎ ｔｈｅ ａｇｅ ｏｆ
ｏｎΒιβλιοθήκη ｐｌａｔｆｂ肌ｏｆｍｅｄｉｃａｌ ｄａｔａ ｍｉｎｉｎｇ ｂａｓｅｄ
Ｈａｄ００ｐ ｅｃｏｓｙｓｔｅｍ ｗｉｔｈ ｔｈｅ ｔｅｃｈｎｏｌｏｇ）ｒ ｏｆ ｃｌｏｕｄ ｃｏｍｐｕｔｉｎｇ．Ｔｈｅ ｄｅｔａｊｌｅｄ ｆｕｎｃｔｉｏｎ ｌａｙｅｒ ｉｓ ａｌｓｏ ｄｅｓｃｒｉｂｅｄ ｉｎ
！Ｑ堕呈丛丛Ｑ！丛！旦！垦丛！丛ＥＱ罡丛笪！箜至Ｑ堡：塑！：塑：丛Ｑ：墨 五”卫生信息化建设工程规划中，初步确定了我国
卫生信息化建设路线图，简称“３５２１工程”，即建 设国家级、省级和地市级三级卫生信息平台，加强 公共卫生、医疗服务、新农合、基本药物制度、综
２
２．１
医疗行业的大数据
４Ｖ定义 区域医疗信息系统中的医疗数据是典型的大数
Ｈａｄｏｏｐ生态圈，见图２。
ＭＲＵｎｉｔ Ａｖｍ
Ｐｉｇ Ｈｊｖｏ
ＭａｈｆＨｌｔ
Ｂｉｇｍｐ
Ｗｈｉｒｒ ＨＣａｌａｌｎｇ
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