大數(shù)據(jù)醫(yī)療培訓(xùn)資料

大數(shù)據(jù)+醫(yī)療目錄關(guān)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(yùn)用：文字、圖像、視頻、物聯(lián)網(wǎng)非結(jié)構(gòu)化大數(shù)據(jù)分析手段：聚類分析、機(jī)器學(xué)習(xí)計算機(jī)大數(shù)據(jù)算法大數(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。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。GoogleFit關(guān)于蘋果：HealthKit關(guān)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)大這個部分；分析客戶構(gòu)成等；精準(zhǔn)營銷，定位到人?！侗l(fā)》大數(shù)據(jù)對歷史發(fā)展的預(yù)測?！豆I(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)?！洞髷?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。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?！洞髷?shù)據(jù)云圖》：對多個行業(yè)未來的展望，用計算機(jī)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)如今已是IT業(yè)界的兩大焦點(diǎn)，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(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（cloudcomputing）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(yùn)算能力，擁有這么強(qiáng)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(jī)等方式接入數(shù)據(jù)中心，按自己的需求進(jìn)行運(yùn)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(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(yùn)用1、精細(xì)化醫(yī)療。2、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。3、各種砸錢不討好的移動醫(yī)療，沒有抓住痛點(diǎn)，沒有找到經(jīng)濟(jì)增長點(diǎn)，無根之水。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(yù)更積極的醫(yī)療實踐?！委熚床〈髷?shù)據(jù)時代的非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)分析在醫(yī)療中的運(yùn)用——前提1、信息安全保障2、病人唯一標(biāo)識建立（MPI）3、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)療中的運(yùn)用——文字分析1、語言處理技術(shù)：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2、數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)：機(jī)器學(xué)習(xí)統(tǒng)計學(xué)習(xí)規(guī)則歸納3、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)療中的運(yùn)用——圖像生物特征識別技術(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。計算機(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、圖像特征提取：邊緣分割、灰度共生矩陣3、圖像分類：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)時代的非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)處理在醫(yī)療中的運(yùn)用——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)療中的運(yùn)用——視頻遠(yuǎn)程醫(yī)療在線教育：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)療中的運(yùn)用——物聯(lián)網(wǎng)安大略理工大學(xué)的卡羅琳?麥格雷戈（CarolynMcGregor）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(diǎn)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。穿戴設(shè)備生命體征監(jiān)測床如何用軟件來實現(xiàn)這些大數(shù)據(jù)分析工作呢？以下講一種機(jī)器學(xué)習(xí)的方法。大數(shù)據(jù)分析手段

——機(jī)器學(xué)習(xí)機(jī)器學(xué)習(xí)：機(jī)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、算法復(fù)雜度理論等多門學(xué)科。機(jī)器學(xué)習(xí)理論主要是設(shè)計和分析一些讓計算機(jī)可以自動“學(xué)習(xí)”的算法。機(jī)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。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

——機(jī)器學(xué)習(xí)分類1、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)2、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3、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4、加強(qiáng)學(xué)習(xí)：類似生物反饋。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(biāo))分類問題的一種統(tǒng)計分析方法。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。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

——聚類分析舉例當(dāng)你的數(shù)據(jù)達(dá)到TB級別后，硬件運(yùn)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(jī)大須數(shù)據(jù)算法訪問全效部數(shù)據(jù)蝕時間過饅長讀取部姨分?jǐn)?shù)據(jù)駱——時餅間亞線千性算法數(shù)據(jù)難梯于放入啟內(nèi)存計里算將數(shù)據(jù)存昆儲到磁盤雀上——外拋存算法僅基于少僻量數(shù)據(jù)進(jìn)準(zhǔn)行計算—蘿—空間亞舅線性算法單個計算值機(jī)難以保虜存全部數(shù)擦據(jù)，計算僚需要整體伏數(shù)據(jù)并行處理段——并行芬算法計算機(jī)絲式計算能銹力不足叫或知識吐不足人來幫祝忙——普眾包算恢法計算機(jī)側(cè)大數(shù)據(jù)肢算法詳——舍并行算六法之m吐apr巨edu啞ceMapR健educ曉e是一種叨編程模型尤，用于大龍規(guī)模數(shù)據(jù)迎集(大于朱1TB)茅的并行運(yùn)琴算。概念孟"Map竟(映射)禍"和"R慢educ皮e(歸約閱)"，和稼它們的主蔥要思想，甘都是從函筐數(shù)式編程繳語言里借靈來的，還堪有從矢量臟編程語言玩里借來的凈特性。它極大寨地方便招了編程扁人員在不會分布撓式并行編險程的情況侄下，將宰自己的敬程序運(yùn)唱行在分床布式系瞇統(tǒng)上。當(dāng)前的軟湯件實現(xiàn)是洗指定一個播Map(濃映射)函板數(shù)，用來陳把一組鍵藥值對映射艙成一組新負(fù)的鍵值對錫，指定并醒發(fā)的Re豬duce忙(歸約)番函數(shù)，用泳來保證所挎有映射的革鍵值對中秋的每一個筐共享相同警的鍵組。（大規(guī)戀模數(shù)據(jù)瘡集的并坊行運(yùn)算盾。）大數(shù)據(jù)處裹理工具1、201捎1年5并月，I錘BM正次式推出星Inf記oSp武her印e大數(shù)故據(jù)分析習(xí)平臺，包括B惕igIn畫sigh漁ts和S享trea株ms，二這者互補(bǔ)，妨Bigl心nsig信hts基目于Had瞇oop，眼對大規(guī)模石的靜態(tài)數(shù)酷據(jù)進(jìn)行分析煉，它提供位多節(jié)點(diǎn)的怎分布式計污算，可以隨時增加維節(jié)點(diǎn)，提升數(shù)屯據(jù)處理能朗力。Str毯eam路s采用議內(nèi)存計某算方式違分析實起時數(shù)據(jù)強(qiáng)。Inf催oSp強(qiáng)her淺e大數(shù)晉據(jù)分析落平臺還集成了數(shù)據(jù)倉柔庫、數(shù)據(jù)側(cè)庫、數(shù)據(jù)悠集成、業(yè)榴務(wù)流程管葛理等組件蔥。大數(shù)據(jù)處階理工具2、200僑9年推忌出了亞曉馬遜彈性Map尼Red塑uce位（Am氣azo傅nE壘las辟tic辣Ma鹽pRe倡duc伐e），蠻亞馬遜奇對Ha筆doo交p的需姑求和應(yīng)騾用可謂聚了若指全掌，無騙論是中園小型企疊業(yè)還是熱大型組浩織。彈性M腥apR惱edu碗ce是遠(yuǎn)一項能泥夠迅速穴擴(kuò)展的姿Web捷服務(wù)，荷運(yùn)行在然亞馬遜彈性計氧算云（Ama閣zon農(nóng)EC2）國和亞馬遜閱簡單存儲總服務(wù)（A巖mazo李nS3握）上。這可是貨眉真價實的古云：面對鈴數(shù)據(jù)密集之型任務(wù)，似比如互聯(lián)脹網(wǎng)索引、款數(shù)據(jù)挖掘真、日志文其件分析、坡機(jī)器學(xué)習(xí)竭、金融分即析、科學(xué)王模擬和生揪物信息學(xué)唉研究，用駝戶需要多萌大容量，貸立即就能碑配置到多條大容量。大數(shù)據(jù)論處理工伍具3、2011袋年甲骨文尿正式推出值了Ora啦cle大踏數(shù)據(jù)機(jī)。Orac昂le大數(shù)敢據(jù)機(jī)集成杠了硬件、歲存儲和軟臺件，包括爆Apac涌heH音adoo辱p軟件的衣開源代碼首分發(fā)、新聽的甲骨文棉NoSQ純L數(shù)據(jù)庫刃和用于統(tǒng)蹄計分析的暢R語言開利源代碼分挑發(fā)。該產(chǎn)品被館設(shè)計為能晌夠與甲骨陳文Dat休abas蘆e11貨g、Or換acle楊Exa叫data頃數(shù)據(jù)庫云午服務(wù)器，逝以及針對間商業(yè)智能凳應(yīng)用的新榴的Ora鑒cle斬Exal顧ytic外s商業(yè)智椅能云服務(wù)亡器一起協(xié)證同工作。大數(shù)據(jù)處兵理工具4、BigQ信uery小是Goo縣gle推半出的一項竟Web服頭務(wù)，用來植在云端處澇理大數(shù)據(jù)善。Goo府gle漁曾表示醉Big程Que貧ry引哭擎可以限快速掃勝描高達(dá)70TB未經(jīng)壓覺縮處理季的數(shù)據(jù)股，并且冤可馬上轎得到分爽析結(jié)果扒。大數(shù)據(jù)在顏云端模型亭具備很多市優(yōu)勢，B睬igQu激ery服事務(wù)無需組架織提供或殊建立數(shù)據(jù)印倉庫。Big稿Que而ry在笨安全性撇和數(shù)據(jù)瓣備份服小務(wù)也相個當(dāng)完善擺。大數(shù)據(jù)扮處理工渴具5、2011飛年初微軟船發(fā)布的S端QLS借erve剪rR2速Par梁alle嫂lDa躁taW餐areh辟ouse買（PDW遷，并行數(shù)失據(jù)倉庫）桃，PDW壯使用了大音規(guī)模并行乳處理來支速持高擴(kuò)展鑰性，它可殺以幫助客皂戶擴(kuò)展部炕署數(shù)百T傲B級別數(shù)稱據(jù)的分勝析解決番方案。微軟目前標(biāo)已經(jīng)開始賺提供Ha列doop均Con伍nect侮orf蓄orS給QLS味erve砌rPa貨rall利elD無ata雜Ware霞hous陽e和Ha液doop候Con每nect少orf渾orS白QLS童erve能r社區(qū)技丈術(shù)預(yù)覽版晝本的連接腸器。該懷連接器是雙向的，你騙可以在蛛Had暈oop粱和微軟爽數(shù)據(jù)庫控服務(wù)器慣之間向和前或者背向后遷球移數(shù)據(jù)形。它承諾爸會推出季與Win魚dow紀(jì)s兼容的基于H俗adoo妻p的大數(shù)慌據(jù)解決方蜘案（Bi葵gDa境taS饅olut務(wù)ion）攀，這是微篇軟SQL覽Ser駛ver焰2012屆版本的一討部分。參考來絕源1、非拔結(jié)構(gòu)化彎病例文港檔結(jié)構(gòu)粒轉(zhuǎn)換方懲法研究架——李引偉2、電子創(chuàng)病歷輔助四臨床決策3、基于蝕特征提取矩和機(jī)器學(xué)非習(xí)的醫(yī)學(xué)拋圖像分析渾—