大數(shù)據(jù)醫(yī)療培訓(-28張)課件

1、大數(shù)據(jù)+醫(yī)療大數(shù)據(jù)+醫(yī)療目錄關于大數(shù)據(jù)的各種書籍簡介云計算和物聯(lián)網(wǎng)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)非結構化大數(shù)據(jù)分析手段：聚類分析、機器學習計算機大數(shù)據(jù)算法大數(shù)據(jù)算法工具目錄關于大數(shù)據(jù)的各種書籍簡介關于大數(shù)據(jù)的各種書籍簡介關于亞馬遜：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品質量，先行賠付，用戶體驗好。關于谷歌：敏銳的聚焦網(wǎng)絡搜索，搜索問題組成了非結構化數(shù)據(jù)庫，以此為基礎進行預測算法。Google Fit關于蘋果： HealthKit 關于大數(shù)據(jù)的各種書籍簡介關于亞馬遜：貝佐斯創(chuàng)建的一個小書店發(fā)關于大數(shù)據(jù)的各種書籍簡介

2、大數(shù)據(jù)營銷：定位客戶商業(yè)營銷中大數(shù)據(jù)的使用，例如在廣告中找到人們最關注的部分，擴大這個部分；分析客戶構成等；精準營銷，定位到人。爆發(fā)大數(shù)據(jù)對歷史發(fā)展的預測。工業(yè)4.0大數(shù)據(jù)驅動工業(yè)發(fā)展，開啟產品全生命周期管理模式物聯(lián)網(wǎng)。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)理念上的三大轉變：要全體不要抽樣，要效率不要絕對精確，要相關不要因果；萬事萬物數(shù)據(jù)化，數(shù)據(jù)交叉復用。努力在可以應用、可以拓展的地方，應用它、拓展它；在不能應用、不能拓展的地方，就停下來。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。關于大數(shù)據(jù)的各種書籍簡介大數(shù)據(jù)營銷：定位客戶商業(yè)營銷中大云計算和物聯(lián)網(wǎng)云計算和物聯(lián)網(wǎng)如今

3、已是IT業(yè)界的兩大焦點，它們有很大的區(qū)別，但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)將進一步推動數(shù)據(jù)價值的挖掘，促進產業(yè)爆發(fā)。云計算和物聯(lián)網(wǎng)云計算和物聯(lián)網(wǎng)如今已是IT業(yè)界的兩大焦點，它們云計算云計算（cloud computing）是一種基于因特網(wǎng)的超級計算模式，在遠程的數(shù)據(jù)中心里，成千上萬臺電腦和服務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

4、力可以模擬核爆炸、預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，按自己的需求進行運算。IBM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，個人用戶的內存只需640K足矣。李開復打了一個很形象的比喻：錢莊。云計算云計算（cloud computing）是一種基于因特大數(shù)據(jù)在醫(yī)療行業(yè)的運用1、精細化醫(yī)療。2、國家腫瘤中心開發(fā)的影像學和病理學自動識別軟件，已超過醫(yī)師平均水平。3、各種砸錢不討好的移動醫(yī)療，沒有抓住痛點，沒有找到經濟增長點，無根之水。大數(shù)據(jù)在醫(yī)療行業(yè)的運用1、精細化醫(yī)療。有可能想象依賴于“分子癥狀，而不是臨床癥狀來觸發(fā)治療

5、干預更積極的醫(yī)療實踐。治療未病有可能想象依賴于“分子癥狀，而不是臨床癥狀來觸發(fā)治療干預更大數(shù)據(jù)時代的非結構化數(shù)據(jù)分析在醫(yī)療中的運用前提1、信息安全保障2、病人唯一標識建立（MPI）3、標準術語系統(tǒng)（1、2對于結構化數(shù)據(jù)依然需要）大數(shù)據(jù)時代的非結構化數(shù)據(jù)分析在醫(yī)療中的運用前提1、信息安大數(shù)據(jù)時代的非結構化數(shù)據(jù)處理在醫(yī)療中的運用文字分析1、語言處理技術：建立標準術語系統(tǒng)醫(yī)學知識模型信息提取文本模塊化2、數(shù)據(jù)挖掘技術：機器學習統(tǒng)計學習規(guī)則歸納3、應用：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)時代的非結構化數(shù)據(jù)處理在醫(yī)療中的運用文字分析1、語大數(shù)據(jù)時代的非結構化數(shù)據(jù)處理

6、在醫(yī)療中的運用圖像生物特征識別技術通常按照，掃描、數(shù)字化處理、分析、特征提取、存儲、匹配分類幾個步驟處理。目前掃描數(shù)字化處理已經相對成熟，主要的研究集中在分析和特征提取方面。計算機輔助診斷技術：醫(yī)學CAD1、圖像預處理：灰度直方圖、去噪、圖像增強2、圖像特征提?。哼吘壏指睢⒒叶裙采仃?、圖像分類：支持向量機算法（神經網(wǎng)絡的一種衍生算法）大數(shù)據(jù)時代的非結構化數(shù)據(jù)處理在醫(yī)療中的運用圖像生物特征識大數(shù)據(jù)時代的非結構化數(shù)據(jù)處理在醫(yī)療中的運用圖像之全息眼鏡大數(shù)據(jù)時代的非結構化數(shù)據(jù)處理在醫(yī)療中的運用圖像之全息眼鏡大數(shù)據(jù)時代的非結構化數(shù)據(jù)處理在醫(yī)療中的運用視頻遠程醫(yī)療在線教育：人衛(wèi)開放大學等大數(shù)據(jù)時代的非

7、結構化數(shù)據(jù)處理在醫(yī)療中的運用視頻遠程醫(yī)療大數(shù)據(jù)時代的非結構化數(shù)據(jù)處理在醫(yī)療中的運用物聯(lián)網(wǎng)安大略理工大學的卡羅琳麥格雷戈（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)測到早產兒細微的身體變化發(fā)出的感染信號。穿戴設備生命體征監(jiān)測床大數(shù)據(jù)時代的非結構化數(shù)據(jù)處理在醫(yī)療中的運用物聯(lián)網(wǎng)安大略理如何用軟件來實現(xiàn)這些大數(shù)據(jù)分析工作呢？以下講一種機器學習的

8、方法。如何用軟件來實現(xiàn)這些大數(shù)據(jù)分析工作呢？以下講一種機器學習的方大數(shù)據(jù)分析手段 機器學習機器學習：機器學習是近20多年興起的一門多領域交叉學科，涉及概率論、統(tǒng)計學、逼近論、凸分析、算法復雜度理論等多門學科。機器學習理論主要是設計和分析一些讓計算機可以自動“學習”的算法。機器學習算法是一類從數(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)進行預測的算法。機器學習是人工智能的基礎。大數(shù)據(jù)分析手段 機器學大數(shù)據(jù)分析手段 機器學習分類1、監(jiān)督學習：給定輸入即有唯一標準輸出答案。例如支持向量機2、學習理論：學習樣本量的計算、模型準確率的計算等理論3、無監(jiān)督學習：對于給定輸入并不能確定標準答案。例如聚類分析

9、4、加強學習：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。聚類分析又稱群分析，它是研究(樣品或指標)分類問題的一種統(tǒng)計分析方法。聚類分析起源于分類學，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。聚類分析內容非常豐富，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、聚類預報法等。大數(shù)據(jù)分析手段 聚類分大數(shù)據(jù)分析手段 聚類分析舉例大數(shù)據(jù)分析手段 聚類分當你的數(shù)據(jù)達到TB級別后，硬件運

10、算速度明顯不能達到期望值（即時出現(xiàn)結果），這時，你需要求助于大數(shù)據(jù)算法和處理工具。當你的數(shù)據(jù)達到TB級別后，硬件運算速度明顯不能達到期望值（即計算機大數(shù)據(jù)算法訪問全部數(shù)據(jù)時間過長 讀取部分數(shù)據(jù)時間亞線性算法數(shù)據(jù)難于放入內存計算 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)算法訪問全部數(shù)據(jù)時間過長計算機大數(shù)據(jù)算法 并行算法之mapreduceMapReduce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)，

11、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。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。 當前的軟件實現(xiàn)是指定一個Map(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。）計算機大數(shù)據(jù)算法 并行算大數(shù)據(jù)處理工具1、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)進行分析，它提供

12、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。Streams采用內存計算方式分析實時數(shù)據(jù)。InfoSphere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)務流程管理等組件。大數(shù)據(jù)處理工具1、2011年5月，IBM正式推出InfoSp大數(shù)據(jù)處理工具2、2009年推出了亞馬遜彈性MapReduce（Amazon Elastic MapReduce），亞馬遜對Hadoop的需求和應用可謂了若指掌，無論是中小型企業(yè)還是大型組織。彈性MapReduce是一項能夠迅速擴展的Web服務，運行在亞馬遜彈性計算云（Amazon EC2）和亞馬遜簡單存儲服務（Amazon S3）上。這可是貨真價

13、實的云：面對數(shù)據(jù)密集型任務，比如互聯(lián)網(wǎng)索引、數(shù)據(jù)挖掘、日志文件分析、機器學習、金融分析、科學模擬和生物信息學研究，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2、2009年推出了亞馬遜彈性MapReduc大數(shù)據(jù)處理工具3、2011年甲骨文正式推出了Oracle大數(shù)據(jù)機。Oracle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)。該產品被設計為能夠與甲骨文Database 11g、Oracle Exadata數(shù)據(jù)庫云服務器，以及針對商業(yè)智能應用的新的Oracle Exalytics商業(yè)智能

14、云服務器一起協(xié)同工作。大數(shù)據(jù)處理工具3、2011年甲骨文正式推出了Oracle大數(shù)大數(shù)據(jù)處理工具4、BigQuery是Google推出的一項Web服務，用來在云端處理大數(shù)據(jù)。Google曾表示BigQuery引擎可以快速掃描高達70TB未經壓縮處理的數(shù)據(jù)，并且可馬上得到分析結果。大數(shù)據(jù)在云端模型具備很多優(yōu)勢，BigQuery服務無需組織提供或建立數(shù)據(jù)倉庫。BigQuery在安全性和數(shù)據(jù)備份服務也相當完善。大數(shù)據(jù)處理工具4、BigQuery是Google推出的一項W大數(shù)據(jù)處理工具5、2011年初微軟發(fā)布的SQL Server R2 Parallel Data Warehouse（PDW，并行數(shù)據(jù)

15、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數(shù)百TB級別數(shù)據(jù)的分析解決方案。微軟目前已經開始提供Hadoop Connector for SQL Server Parallel Data Warehouse和Hadoop Connector for SQL Server社區(qū)技術預覽版本的連接器。 該連接器是雙向的，你可以在Hadoop和微軟數(shù)據(jù)庫服務器之間向前或者向后遷移數(shù)據(jù)。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 2012版本的一部分。大數(shù)據(jù)處理工具5、2011年初微軟

16、發(fā)布的SQL Server參考來源1、非結構化病例文檔結構轉換方法研究李偉2、電子病歷輔助臨床決策3、基于特征提取和機器學習的醫(yī)學圖像分析張旭亞4、大數(shù)據(jù)算法中國大學mooc5、Defining digital medicine；Eric Elenko, Lindsay Underwood & Daphne Zohar；Nature Biotechnology 33, 4564616、機器學習網(wǎng)易公開課之斯坦福大學公開課參考來源1、非結構化病例文檔結構轉換方法研究李偉（第14講）考場作文開拓文路能力分解層次(網(wǎng)友來稿)江蘇省鎮(zhèn)江中學 陳乃香說明：本系列稿共24講，20XX年1月6日開始在資源上

17、連載【要義解說】文章主旨確立以后，就應該恰當?shù)胤纸鈱哟危箮讉€層次構成一個有機的整體，形成一篇完整的文章。如何分解層次主要取決于表現(xiàn)主旨的需要?！静呗越庾x】一般說來，記人敘事的文章常按時間順序分解層次，寫景狀物的文章常按時間順序、空間順序分解層次；說明文根據(jù)說明對象的特點，可按時間順序、空間順序或邏輯順序分解層次；議論文主要根據(jù)“提出問題分析問題解決問題”順序來分解層次。當然，分解層次不是一層不變的固定模式，而應該富于變化。文章的層次，也常常有些外在的形式：1小標題式。即圍繞話題把一篇文章劃分為幾個相對獨立的部分，再給它們加上一個簡潔、恰當?shù)男祟}。如世界改變了模樣四個小標題：壽命變“長”了、

18、世界變“小”了、勞動變“輕”了、文明變“綠”了。 2序號式。序號式作文與小標題作文有相同的特點。序號可以是“一、二、三”，可以是“A、B、C”，也可以是“甲、乙、丙”從全文看，序號式干凈、明快；但從題目上看，卻看不出文章內容，只是標明了層次與部分。有時序號式作文，也適用于敘述性文章，為故事情節(jié)的展開，提供了明晰的層次。 3總分式。如高考佳作人生也是一張答卷。開頭：“人生就是一張答卷。它上面有選擇題、填空題、判斷題和問答題，但它又不同于一般的答卷。一般的答卷用手來書寫，人生的答卷卻要用行動來書寫。”主體部分每段首句分別為：選擇題是對人生進行正確的取舍，填空題是充實自己的人生，判斷題是表明自己的人

19、生態(tài)度，問答題是考驗自己解決問題的能力。這份“試卷”設計得合理而且實在，每個人的人生都是不同的，這就意味著這份人生試卷的“答案是豐富多彩的”。分解層次，應追求作文美學的三個價值取向：一要勻稱美。什么材料在前，什么材料在后，要合理安排；什么材料詳寫，什么材料略寫，要通盤考慮。自然段是構成文章的基本單位，恰當劃分自然段，自然就成為分解層次的基本要求。該分段處就分段，不要老是開頭、正文、結尾“三段式”，這種老套的層次顯得呆板。二要波瀾美。文章內容應該有張有弛，有起有伏，如波如瀾。只有這樣才能使文章起伏錯落，一波三折，吸引讀者。三要圓合美。文章的開頭與結尾要遙相照應，把開頭描寫的事物或提出的問題，在結

20、尾處用各種方式加以深化或回答，給人首尾圓合的感覺?！纠慕馄省?話題：忙忙，不亦樂乎 忙，是人生中一個個步驟，每個人所忙的事務不同，但是不能是碌碌無為地白忙，要忙就忙得精彩，忙得不亦樂乎。 忙是問號。忙看似簡單，但其中卻大有學問。忙是人生中不可缺少的一部分，但是怎么才能忙出精彩，忙得不亦樂乎，卻并不簡單。人生如同一張地圖，我們一直在自己的地圖上行走，時不時我們眼前就出現(xiàn)一個十字路口，我們該向哪兒，面對那縱軸橫軸相交的十字路口，我們該怎樣選擇?不急，靜下心來分析一下，選擇適合自己的坐標軸才是最重要的。忙就是如此，選擇自己該忙的才能忙得有意義。忙是問號，這個問號一直提醒我們要忙得有意義，忙得不亦樂

21、乎。 忙是省略號。四季在有規(guī)律地進行著冷暖交替，大自然就一直按照這樣的規(guī)律不停地忙，人們亦如此。為自己找一個目標，為目標而不停地忙，讓這種忙一直忙下去。當目標已達成，那么再找一個目標，繼續(xù)這樣忙，就像省略號一樣，毫無休止地忙下去，翻開歷史的長卷，我們看到牛頓在忙著他的實驗；愛迪生在忙著思考；徐霞客在忙著記載游玩；李時珍在忙著編寫本草綱目。再看那位以筆為刀槍的充滿著朝氣與力量的文學泰斗魯迅，他正忙著用他獨有的刀和槍在不停地奮斗。忙是省略號，確定了一個目標那么就一直忙下去吧!這樣的忙一定會忙出生命靈動的色彩。 忙是驚嘆號。世界上的人都在忙著自己的事，大自然亦如此，小蜜蜂在忙，以蜂蜜為回報。那么人呢

22、?居里夫人的忙，以放射性元素的發(fā)現(xiàn)而得到了圓滿的休止符；愛因斯坦在忙，以相對論的問世而畫上了驚嘆號；李白的忙，以那豪放的詩歌而有了很大的成功；張衡的忙，因為那地動儀的問世而讓世人仰慕。每個人都應該有效率的忙，而不是整天碌碌無為地白忙。人生是有限的、短暫的，因此，每個人都應該在有限的生命里忙出屬于他的驚嘆號；都應在有限的生命里忙出他的人生精彩篇章。 忙是萬物、世界、人生中都不可缺少的一部分。作為這世上最高級動物的我們，我們在忙什么呢?我們要忙得有意義，有價值，我們要忙出屬于我們的精彩。我們的忙不能永遠是問號，而應是省略號和感嘆號。忙就要忙得精彩，忙得不亦樂乎。 解剖：本文將生活中的一句口頭禪“忙得不亦樂乎”機智翻新，擬作標題，亮出一道美麗的風景。并據(jù)此展開述說，讓人神清氣爽。文章開篇扣題，亮出觀點：忙，是人生中一個個步驟，不能碌碌無為