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(shū)籍簡(jiǎn)介m云計(jì)算和物聯(lián)網(wǎng)m大數(shù)據(jù)在醫(yī)療行業(yè)的運(yùn)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(lèi)分析、機(jī)器學(xué)習(xí)m計(jì)算機(jī)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(shū)籍簡(jiǎn)介關(guān)于大數(shù)據(jù)的各種書(shū)籍簡(jiǎn)介m關(guān)于亞馬遜：貝佐斯創(chuàng)建的一個(gè)小書(shū)店發(fā)展成亞馬遜，數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)型公司，建立了遍布全美的云存儲(chǔ)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(yàn)好。m關(guān)于谷歌：敏銳的聚焦網(wǎng)絡(luò)搜索，搜索問(wèn)題組成了非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)庫(kù)，以此為基礎(chǔ)進(jìn)行預(yù)測(cè)算法。Google Fitm關(guān)于蘋(píng)果： HealthKit 關(guān)于大數(shù)據(jù)的各種書(shū)籍簡(jiǎn)介關(guān)于大數(shù)據(jù)的各種書(shū)籍簡(jiǎn)介m大數(shù)據(jù)營(yíng)銷(xiāo)：定

2、位客戶商業(yè)營(yíng)銷(xiāo)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(kuò)大這個(gè)部分；分析客戶構(gòu)成等；精準(zhǔn)營(yíng)銷(xiāo)，定位到人。m爆發(fā)大數(shù)據(jù)對(duì)歷史發(fā)展的預(yù)測(cè)。m工業(yè)4.0大數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)工業(yè)發(fā)展，開(kāi)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(shí)代作者拋出了大數(shù)據(jù)時(shí)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(duì)精確，要相關(guān)不要因果；萬(wàn)事萬(wàn)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(lái)。m大數(shù)據(jù)云圖：對(duì)多個(gè)行業(yè)未來(lái)的展望，用計(jì)算機(jī)模擬來(lái)找到最優(yōu)化解決方法。云計(jì)算和物聯(lián)網(wǎng)云計(jì)算和物聯(lián)網(wǎng)m云計(jì)算和物聯(lián)網(wǎng)如今已是IT業(yè)界的兩大焦點(diǎn)，它們有很大的區(qū)別，但

3、同時(shí)也有著千絲萬(wàn)縷的聯(lián)系物聯(lián)網(wǎng)通過(guò)數(shù)量驚人的傳感器采集到難以計(jì)數(shù)的數(shù)據(jù)量，而云計(jì)算可以對(duì)這些海量數(shù)據(jù)進(jìn)行智能處理?？梢哉f(shuō)，云計(jì)算是物聯(lián)網(wǎng)發(fā)展的基石，而物聯(lián)網(wǎng)又是云計(jì)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(shí)代，云計(jì)算融合物聯(lián)網(wǎng)將進(jìn)一步推動(dòng)數(shù)據(jù)價(jià)值的挖掘，促進(jìn)產(chǎn)業(yè)爆發(fā)。云計(jì)算云計(jì)算m云計(jì)算（cloud computing）是一種基于因特網(wǎng)的超級(jí)計(jì)算模式，在遠(yuǎn)程的數(shù)據(jù)中心里，成千上萬(wàn)臺(tái)電腦和服務(wù)器連接成一片電腦云。因此，云計(jì)算甚至可以讓你體驗(yàn)每秒10萬(wàn)億次的運(yùn)算能力，擁有這么強(qiáng)大的計(jì)算能力可以模擬核爆炸、預(yù)測(cè)氣候變化和市場(chǎng)發(fā)展趨勢(shì)。用戶通過(guò)電腦、筆記本、手機(jī)等方式接入數(shù)據(jù)中心，按自

4、己的需求進(jìn)行運(yùn)算。mIBM的創(chuàng)立者托馬斯沃森曾表示，全世界只需要5臺(tái)電腦就足夠了。比爾蓋茨則在一次演講中稱，個(gè)人用戶的內(nèi)存只需640K足矣。李開(kāi)復(fù)打了一個(gè)很形象的比喻：錢(qián)莊。大數(shù)據(jù)在醫(yī)療行業(yè)的運(yùn)用大數(shù)據(jù)在醫(yī)療行業(yè)的運(yùn)用m1、精細(xì)化醫(yī)療。m2、國(guó)家腫瘤中心開(kāi)發(fā)的影像學(xué)和病理學(xué)自動(dòng)識(shí)別軟件，已超過(guò)醫(yī)師平均水平。m3、各種砸錢(qián)不討好的移動(dòng)醫(yī)療，沒(méi)有抓住痛點(diǎn)，沒(méi)有找到經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)點(diǎn)，無(wú)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(lái)，而不是臨床癥狀來(lái)觸發(fā)治療干預(yù)更積極的醫(yī)療實(shí)踐觸發(fā)治療干預(yù)更積極的醫(yī)療實(shí)踐。治療未病治療未病大數(shù)據(jù)時(shí)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(shí)代的非結(jié)

5、構(gòu)化數(shù)據(jù)分析在醫(yī)療中的運(yùn)用運(yùn)用前提前提m1、信息安全保障m2、病人唯一標(biāo)識(shí)建立（MPI）m3、標(biāo)準(zhǔn)術(shù)語(yǔ)系統(tǒng)（1、2對(duì)于結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)依然需要）大數(shù)據(jù)時(shí)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(shí)代的非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)處理在醫(yī)療中的運(yùn)用運(yùn)用文字分析文字分析m1、語(yǔ)言處理技術(shù)：m建立標(biāo)準(zhǔn)術(shù)語(yǔ)系統(tǒng)醫(yī)學(xué)知識(shí)模型信息提取文本模塊化m2、數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)：m機(jī)器學(xué)習(xí)m統(tǒng)計(jì)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(guò)程追蹤大數(shù)據(jù)時(shí)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(shí)代的非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)處理在醫(yī)療中的運(yùn)用運(yùn)用圖像圖像m生物特征識(shí)別技術(shù)通常按照，掃描、數(shù)字化處理、分析、特征提取、存儲(chǔ)、匹配分

6、類(lèi)幾個(gè)步驟處理。目前掃描數(shù)字化處理已經(jīng)相對(duì)成熟，主要的研究集中在分析和特征提取方面。m計(jì)算機(jī)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(qiáng)2、圖像特征提?。哼吘壏指睢⒒叶裙采仃?、圖像分類(lèi)：支持向量機(jī)算法（神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的一種衍生算法）大數(shù)據(jù)時(shí)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(shí)代的非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)處理在醫(yī)療中的運(yùn)用運(yùn)用圖像之全息眼鏡圖像之全息眼鏡大數(shù)據(jù)時(shí)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(shí)代的非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)處理在醫(yī)療中的運(yùn)用運(yùn)用視頻視頻m遠(yuǎn)程醫(yī)療m在線教育：人衛(wèi)開(kāi)放大學(xué)等大數(shù)據(jù)時(shí)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(shí)代的非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)處理在醫(yī)療中的運(yùn)用運(yùn)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(duì)伍與IBM一起和很多醫(yī)院合作，用一個(gè)軟件來(lái)監(jiān)測(cè)處理即時(shí)的病人信息，然后把它用于早產(chǎn)兒的病情診斷。系統(tǒng)會(huì)監(jiān)控16個(gè)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(gè)數(shù)據(jù)點(diǎn)之多。在明顯感染癥狀出現(xiàn)的24小時(shí)之前，系統(tǒng)就能監(jiān)測(cè)到早產(chǎn)兒細(xì)微的身體變化發(fā)出的感染信號(hào)。m穿戴設(shè)備m生命體征監(jiān)測(cè)床m如何用軟件來(lái)實(shí)現(xiàn)這些大數(shù)據(jù)分析工作呢？以下講一種機(jī)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(jī)器學(xué)習(xí)機(jī)器學(xué)習(xí)m機(jī)器學(xué)習(xí)：機(jī)器學(xué)習(xí)是近20多年興起的一門(mén)多領(lǐng)域交叉學(xué)科，涉及概率論、統(tǒng)計(jì)學(xué)、逼近論、凸分析、算

8、法復(fù)雜度理論等多門(mén)學(xué)科。m機(jī)器學(xué)習(xí)理論主要是設(shè)計(jì)和分析一些讓計(jì)算機(jī)可以自動(dòng)“學(xué)習(xí)”的算法。m機(jī)器學(xué)習(xí)算法是一類(lèi)從數(shù)據(jù)中自動(dòng)分析獲得規(guī)律，并利用規(guī)律對(duì)未知數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)測(cè)的算法。m機(jī)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(jī)器學(xué)習(xí)分類(lèi)機(jī)器學(xué)習(xí)分類(lèi)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(jī)m2、學(xué)習(xí)理論：學(xué)習(xí)樣本量的計(jì)算、模型準(zhǔn)確率的計(jì)算等理論m3、無(wú)監(jiān)督學(xué)習(xí)：對(duì)于給定輸入并不能確定標(biāo)準(zhǔn)答案。例如聚類(lèi)分析m4、加強(qiáng)學(xué)習(xí)：類(lèi)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(lèi)分析聚類(lèi)分析m將物理或抽象對(duì)象的集合分成由類(lèi)似的對(duì)象組成的多個(gè)類(lèi)的過(guò)程被稱為聚類(lèi)。由聚類(lèi)所生成的簇是一組

9、數(shù)據(jù)對(duì)象的集合，這些對(duì)象與同一個(gè)簇中的對(duì)象彼此相似，與其他簇中的對(duì)象相異。m聚類(lèi)分析又稱群分析，它是研究(樣品或指標(biāo))分類(lèi)問(wèn)題的一種統(tǒng)計(jì)分析方法。m聚類(lèi)分析起源于分類(lèi)學(xué)，但是聚類(lèi)不等于分類(lèi)。聚類(lèi)與分類(lèi)的不同在于，聚類(lèi)所要求劃分的類(lèi)是未知的。m聚類(lèi)分析內(nèi)容非常豐富，有系統(tǒng)聚類(lèi)法、有序樣品聚類(lèi)法、動(dòng)態(tài)聚類(lèi)法、模糊聚類(lèi)法、圖論聚類(lèi)法、聚類(lèi)預(yù)報(bào)法等。大數(shù)據(jù)分析手段大數(shù)據(jù)分析手段 聚類(lèi)分析舉例聚類(lèi)分析舉例m當(dāng)你的數(shù)據(jù)達(dá)到TB級(jí)別后，硬件運(yùn)算速度明顯不能達(dá)到期望值（即時(shí)出現(xiàn)結(jié)果），這時(shí)，你需要求助于大數(shù)據(jù)算法和處理工具。計(jì)算機(jī)大數(shù)據(jù)算法計(jì)算機(jī)大數(shù)據(jù)算法訪問(wèn)全部數(shù)據(jù)時(shí)間過(guò)長(zhǎng) 讀取部分?jǐn)?shù)據(jù)時(shí)間亞線性算法數(shù)據(jù)難

10、于放入內(nèi)存計(jì)算 將數(shù)據(jù)存儲(chǔ)到磁盤(pán)上外存算法 僅基于少量數(shù)據(jù)進(jìn)行計(jì)算空間亞線性算法單個(gè)計(jì)算機(jī)難以保存全部數(shù)據(jù)，計(jì)算需要整體數(shù)據(jù) 并行處理并行算法計(jì)算機(jī)計(jì)算能力不足或知識(shí)不足 人來(lái)幫忙眾包算法計(jì)算機(jī)大數(shù)據(jù)算法計(jì)算機(jī)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(yùn)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(yǔ)言里借來(lái)的，還有從矢量編程語(yǔ)言里借來(lái)的特性。m它極大地方便了編程人員在不會(huì)分布式并行編程的情況下，將自己的程序運(yùn)行在分布式系統(tǒng)上。 m當(dāng)前的軟件實(shí)現(xiàn)是指定一個(gè)Map(

11、映射)函數(shù)，用來(lái)把一組鍵值對(duì)映射成一組新的鍵值對(duì)，指定并發(fā)的Reduce(歸約)函數(shù)，用來(lái)保證所有映射的鍵值對(duì)中的每一個(gè)共享相同的鍵組。（大規(guī)模數(shù)據(jù)集的并行運(yùn)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(tái)，包括 BigInsights和Streams，二者互補(bǔ)，Biglnsights基于Hadoop，對(duì)大規(guī)模的靜態(tài)數(shù)據(jù)進(jìn)行分析，它提供多節(jié)點(diǎn)的分布式計(jì)算，可以隨時(shí)增加節(jié)點(diǎn)，提升數(shù)據(jù)處理能力。mStreams采用內(nèi)存計(jì)算方式分析實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)。mInfoSphere大數(shù)據(jù)分析平臺(tái)還集成了數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)、數(shù)據(jù)庫(kù)、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(duì)Hadoop的需求和應(yīng)用可謂了若指掌，無(wú)論是中小型企業(yè)還是大型組織。m彈性MapReduce是一項(xiàng)能夠迅速擴(kuò)展的Web服務(wù)，運(yùn)行在亞馬遜彈性計(jì)算云（Amazon EC2）和亞馬遜簡(jiǎn)單存儲(chǔ)服務(wù)（Amazon S3）上。m這可是貨真價(jià)實(shí)的云：面對(duì)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(jī)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(jī)。mO

13、racle大數(shù)據(jù)機(jī)集成了硬件、存儲(chǔ)和軟件，包括Apache Hadoop軟件的開(kāi)源代碼分發(fā)、新的甲骨文NoSQL數(shù)據(jù)庫(kù)和用于統(tǒng)計(jì)分析的R語(yǔ)言開(kāi)源代碼分發(fā)。m該產(chǎn)品被設(shè)計(jì)為能夠與甲骨文Database 11g、Oracle Exadata數(shù)據(jù)庫(kù)云服務(wù)器，以及針對(duì)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(xiàng)Web服務(wù)，用來(lái)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(shì)，BigQue

14、ry服務(wù)無(wú)需組織提供或建立數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)。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(cāng)庫(kù)），PDW使用了大規(guī)模并行處理來(lái)支持高擴(kuò)展性，它可以幫助客戶擴(kuò)展部署級(jí)別數(shù)據(jù)的分析解決方案。m微軟目前已經(jīng)開(kāi)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(kù)服務(wù)器之間向前或者向后遷移數(shù)據(jù)。m它承諾會(huì)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