醫(yī)療大數(shù)據(jù)及相關(guān)技術(shù)49課件

醫(yī)療大數(shù)據(jù)及相關(guān)技術(shù)介紹翟運(yùn)開(kāi)博士/副教授河南省數(shù)字醫(yī)療工程技術(shù)研究中心副主任數(shù)字化遠(yuǎn)程醫(yī)療服務(wù)河南省工程實(shí)驗(yàn)室副主任鄭州大學(xué)第一附屬醫(yī)院河南省遠(yuǎn)程醫(yī)學(xué)中心主任中國(guó)衛(wèi)生信息學(xué)會(huì)遠(yuǎn)程醫(yī)療信息化專業(yè)委員會(huì)常委/秘書(shū)長(zhǎng)醫(yī)療大數(shù)據(jù)及相關(guān)技術(shù)介紹翟運(yùn)開(kāi)博士/副教授鄭州大學(xué)碩士研究生導(dǎo)師河南省五一勞動(dòng)獎(jiǎng)?wù)芦@得者河南省教學(xué)標(biāo)兵、河南省技術(shù)標(biāo)兵河南省數(shù)字醫(yī)療工程技術(shù)研究中心副主任河南省教育系統(tǒng)教學(xué)技能競(jìng)賽特等獎(jiǎng)獲得者數(shù)字化遠(yuǎn)程醫(yī)療服務(wù)河南省工程實(shí)驗(yàn)室副主任鄭州大學(xué)第一附屬醫(yī)院河南省遠(yuǎn)程醫(yī)學(xué)中心主任中國(guó)衛(wèi)生信息學(xué)會(huì)遠(yuǎn)程醫(yī)療信息化專業(yè)委員會(huì)常委/秘書(shū)長(zhǎng)教育部科學(xué)技術(shù)研究重點(diǎn)項(xiàng)目負(fù)責(zé)人。河南省重大科技專項(xiàng)課題負(fù)責(zé)人。

國(guó)家科技部科技惠民計(jì)劃重大專項(xiàng)課題負(fù)責(zé)人。參加國(guó)家科技部863項(xiàng)目、國(guó)家科技支撐項(xiàng)目、國(guó)家自然科學(xué)基金項(xiàng)目等5項(xiàng)。獲得河南省科技進(jìn)步獎(jiǎng)二等獎(jiǎng)、河南省優(yōu)秀社科成果獎(jiǎng)二等獎(jiǎng)、河南省自然科學(xué)學(xué)術(shù)獎(jiǎng)一等獎(jiǎng)等6項(xiàng)。發(fā)表各類學(xué)術(shù)論文80余篇，出版專著1部，參編教材4部。

取得軟件知識(shí)產(chǎn)權(quán)10項(xiàng)。醫(yī)療信息化與遠(yuǎn)程醫(yī)療、醫(yī)藥電子商務(wù)與物流管理、科技創(chuàng)新與管理等。主要研究方向主要參與課題翟運(yùn)開(kāi)博士/副教授鄭州大學(xué)碩士研究生導(dǎo)師教育部科學(xué)技術(shù)研究重點(diǎn)項(xiàng)目負(fù)責(zé)人。醫(yī)療目錄大數(shù)據(jù)時(shí)代大數(shù)據(jù)帶來(lái)的變革大數(shù)據(jù)相關(guān)技術(shù)醫(yī)療大數(shù)據(jù)大數(shù)據(jù)時(shí)代反思目錄大數(shù)據(jù)時(shí)代1、大數(shù)據(jù)時(shí)代——左右未來(lái)十年的四大趨勢(shì)1、大數(shù)據(jù)時(shí)代——左右未來(lái)十年的四大趨勢(shì)1、大數(shù)據(jù)時(shí)代——數(shù)據(jù)源呈現(xiàn)指數(shù)級(jí)增長(zhǎng)IDC（InternationalDataCorporation）預(yù)計(jì)到2020年，全球?qū)⒖偣矒碛?5ZB

的數(shù)據(jù)量如果把35ZB的數(shù)據(jù)全部刻錄到容量為9GB的光盤(pán)上，其疊加的高度將達(dá)到233萬(wàn)公里，相當(dāng)于在地球與月球之間往返三次1、大數(shù)據(jù)時(shí)代——數(shù)據(jù)源呈現(xiàn)指數(shù)級(jí)增長(zhǎng)IDC（Intern1、大數(shù)據(jù)時(shí)代——大數(shù)據(jù)時(shí)代到來(lái)(1)2012年３月份美國(guó)奧巴馬政府發(fā)布了“大數(shù)據(jù)研究和發(fā)展倡議”（Bigdataresearchanddevelopmentinitiative），投資２億以上美元，正式啟動(dòng)“大數(shù)據(jù)發(fā)展計(jì)劃”美國(guó)政府認(rèn)為，大數(shù)據(jù)是“未來(lái)的新石油”1、大數(shù)據(jù)時(shí)代——大數(shù)據(jù)時(shí)代到來(lái)(1)2012年３月份美國(guó)奧1、大數(shù)據(jù)時(shí)代——大數(shù)據(jù)時(shí)代到來(lái)(2)大數(shù)據(jù)是2012年１月份的達(dá)沃斯世界經(jīng)濟(jì)論壇上的主題之一該次會(huì)議還特別針對(duì)大數(shù)據(jù)發(fā)布了報(bào)告“Bigdata,bigimpact:Newpossibilitiesforinternationaldevelopment”1、大數(shù)據(jù)時(shí)代——大數(shù)據(jù)時(shí)代到來(lái)(2)大數(shù)據(jù)是2012年１月1、大數(shù)據(jù)時(shí)代——大數(shù)據(jù)時(shí)代到來(lái)(3)聯(lián)合國(guó)一個(gè)名為“GlobalPulse”的倡議項(xiàng)目在2012年５月發(fā)布報(bào)告《BigDataforDevelopment:Challenges&Opportunities》該報(bào)告主要闡述大數(shù)據(jù)時(shí)代各國(guó)特別是發(fā)展中國(guó)家在面臨數(shù)據(jù)洪流（datadeluge）的情況下所遇到的機(jī)遇與挑戰(zhàn)1、大數(shù)據(jù)時(shí)代——大數(shù)據(jù)時(shí)代到來(lái)(3)聯(lián)合國(guó)一個(gè)名為“Glo1、大數(shù)據(jù)時(shí)代——大數(shù)據(jù)時(shí)代到來(lái)(4)產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)調(diào)整要依靠改革，進(jìn)退并舉…設(shè)立新興產(chǎn)業(yè)創(chuàng)業(yè)創(chuàng)新平臺(tái)，在新一代移動(dòng)通信、集成電路、大數(shù)據(jù)、先進(jìn)制造、新能源、新材料等方面趕超先進(jìn)，引領(lǐng)未來(lái)產(chǎn)業(yè)發(fā)展。---李克強(qiáng)《政府工作報(bào)告》2014年3月5日1、大數(shù)據(jù)時(shí)代——大數(shù)據(jù)時(shí)代到來(lái)(4)產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)調(diào)整要依靠改革1、大數(shù)據(jù)時(shí)代——大數(shù)據(jù)定義大數(shù)據(jù)至今尚無(wú)確切、統(tǒng)一的定義麥肯錫（McKinsey）的定義：大數(shù)據(jù)是指無(wú)法在一定時(shí)間內(nèi)用傳統(tǒng)數(shù)據(jù)庫(kù)軟件工具對(duì)其內(nèi)容進(jìn)行采集、存儲(chǔ)、管理和分析的數(shù)據(jù)集合IDC的定義：大數(shù)據(jù)一般會(huì)涉及2種或2種以上數(shù)據(jù)形式。它要收集超過(guò)100TB的數(shù)據(jù)，并且是高速、實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)流1、大數(shù)據(jù)時(shí)代——大數(shù)據(jù)定義大數(shù)據(jù)至今尚無(wú)確切、統(tǒng)一的定義1、大數(shù)據(jù)時(shí)代——大數(shù)據(jù)特點(diǎn)4VVolume海量的數(shù)據(jù)規(guī)模Variety多樣的數(shù)據(jù)類型StreamsRealtimeNeartimeBatchTBPBEBStructuredUnstructuredSemi-structuredAlltheaboveValueVelocity快速的數(shù)據(jù)流轉(zhuǎn)巨大的數(shù)據(jù)價(jià)值1、大數(shù)據(jù)時(shí)代——大數(shù)據(jù)特點(diǎn)4VVolumeVarietyS目錄大數(shù)據(jù)時(shí)代大數(shù)據(jù)帶來(lái)的變革大數(shù)據(jù)相關(guān)技術(shù)醫(yī)療大數(shù)據(jù)大數(shù)據(jù)時(shí)代反思目錄大數(shù)據(jù)時(shí)代2、大數(shù)據(jù)帶來(lái)的變革信息技術(shù)革命的小周期2、大數(shù)據(jù)帶來(lái)的變革信息技術(shù)革命的小周期2、大數(shù)據(jù)帶來(lái)的變革——新思維個(gè)體數(shù)據(jù)的精確性不再重要數(shù)據(jù)就是貨幣數(shù)據(jù)隨時(shí)間迅速折舊數(shù)據(jù)是資產(chǎn)改變“數(shù)據(jù)是稀缺資源”的世界觀數(shù)據(jù)是原材料信息是原油2、大數(shù)據(jù)帶來(lái)的變革——新思維個(gè)體數(shù)據(jù)的精確性不再重要數(shù)據(jù)就2、大數(shù)據(jù)帶來(lái)的變革——新方法學(xué)多數(shù)據(jù)源的整合描述性分析預(yù)測(cè)性和處方性分析大數(shù)據(jù)+小算法+上下文+知識(shí)積累數(shù)據(jù)民主化和開(kāi)放數(shù)據(jù)數(shù)據(jù)資產(chǎn)、數(shù)據(jù)產(chǎn)品和社會(huì)化分析服務(wù)的貨幣化數(shù)據(jù)極大豐富前提下的新分析思維和技術(shù)數(shù)據(jù)市場(chǎng)和數(shù)據(jù)定價(jià)社會(huì)化分析服務(wù)實(shí)時(shí)性大于絕對(duì)的精確性2、大數(shù)據(jù)帶來(lái)的變革——新方法學(xué)多數(shù)據(jù)源的整合描述性分析預(yù)2、大數(shù)據(jù)帶來(lái)的變革——實(shí)時(shí)精準(zhǔn)營(yíng)銷利用大數(shù)據(jù)能力可以幫助企業(yè)獲得突破性回報(bào)2、大數(shù)據(jù)帶來(lái)的變革——實(shí)時(shí)精準(zhǔn)營(yíng)銷利用大數(shù)據(jù)能力可以幫助企2、大數(shù)據(jù)帶來(lái)的變革——實(shí)時(shí)風(fēng)險(xiǎn)控制利用大數(shù)據(jù)能力可以幫助企業(yè)進(jìn)行實(shí)時(shí)風(fēng)險(xiǎn)控制，如，銀行業(yè)2、大數(shù)據(jù)帶來(lái)的變革——實(shí)時(shí)風(fēng)險(xiǎn)控制利用大數(shù)據(jù)能力可以幫助企2、大數(shù)據(jù)帶來(lái)的變革——安全檢測(cè)將安全檢測(cè)與大數(shù)據(jù)融合2、大數(shù)據(jù)帶來(lái)的變革——安全檢測(cè)將安全檢測(cè)與大數(shù)據(jù)融合2、大數(shù)據(jù)帶來(lái)的變革——醫(yī)療大數(shù)據(jù)2、大數(shù)據(jù)帶來(lái)的變革——醫(yī)療大數(shù)據(jù)目錄大數(shù)據(jù)時(shí)代大數(shù)據(jù)帶來(lái)的變革大數(shù)據(jù)相關(guān)技術(shù)醫(yī)療大數(shù)據(jù)大數(shù)據(jù)時(shí)代反思目錄大數(shù)據(jù)時(shí)代

成本可承受（economically）的情況下

通過(guò)非?？焖伲╲elocity）的采集、發(fā)現(xiàn)和分析；在大量化（volumes）、

多類別（variety）的數(shù)據(jù)中提取價(jià)值（value）

分析的數(shù)據(jù)越全面，分析的結(jié)果就越接近于真實(shí)

能夠從這些數(shù)據(jù)中獲取新的洞察力，并將其與已知業(yè)務(wù)的各個(gè)環(huán)節(jié)相融合3、大數(shù)據(jù)相關(guān)技術(shù)成本可承受（economically）的情況下分析的數(shù)據(jù)計(jì)算存儲(chǔ)數(shù)據(jù)庫(kù)網(wǎng)絡(luò)單機(jī)集群文件存儲(chǔ)單機(jī)設(shè)備間連接設(shè)備內(nèi)連接關(guān)系型數(shù)據(jù)庫(kù)10GEFCIB分布式數(shù)據(jù)庫(kù)非關(guān)系型數(shù)據(jù)庫(kù)塊存儲(chǔ)10GESASIB橫向擴(kuò)展塊級(jí)虛擬化橫向擴(kuò)展分布式文件系統(tǒng)3、大數(shù)據(jù)相關(guān)技術(shù)——大數(shù)據(jù)帶來(lái)的技術(shù)變革計(jì)算存儲(chǔ)數(shù)據(jù)庫(kù)網(wǎng)絡(luò)單機(jī)集群文件存儲(chǔ)單機(jī)設(shè)備間連接設(shè)備內(nèi)連接關(guān)3、大數(shù)據(jù)相關(guān)技術(shù)——大數(shù)據(jù)系統(tǒng)當(dāng)前大數(shù)據(jù)系統(tǒng)主要包括：存儲(chǔ)、計(jì)算、分析等。3、大數(shù)據(jù)相關(guān)技術(shù)——大數(shù)據(jù)系統(tǒng)當(dāng)前大數(shù)據(jù)系統(tǒng)主要包括：存儲(chǔ)3、大數(shù)據(jù)相關(guān)技術(shù)——分布式文件系統(tǒng)分布式文件系統(tǒng)（DistributedFileSystem）是指文件系統(tǒng)管理的物理存儲(chǔ)資源不一定直接連接在本地節(jié)點(diǎn)上，而是通過(guò)計(jì)算機(jī)網(wǎng)絡(luò)與節(jié)點(diǎn)相連。分布式文件系統(tǒng)的設(shè)計(jì)基于客戶機(jī)/服務(wù)器模式。大數(shù)據(jù)系統(tǒng)中常用的分布式文件系統(tǒng)為HDFS。3、大數(shù)據(jù)相關(guān)技術(shù)——分布式文件系統(tǒng)分布式文件系統(tǒng)（Dist3、大數(shù)據(jù)相關(guān)技術(shù)——并行計(jì)算傳統(tǒng)并行計(jì)算。擁有多個(gè)CPU，計(jì)算資源與存儲(chǔ)資源分離，數(shù)據(jù)統(tǒng)一存放、統(tǒng)一讀取。對(duì)于數(shù)據(jù)密集型處理，I/O將成為整個(gè)系統(tǒng)瓶頸。MapReduce。由普通PC組成，考慮數(shù)據(jù)局部性原理，將數(shù)據(jù)分布至各個(gè)節(jié)點(diǎn)，處理時(shí)，就近讀取數(shù)據(jù)。分組聚合X86服務(wù)器X86服務(wù)器3、大數(shù)據(jù)相關(guān)技術(shù)——并行計(jì)算傳統(tǒng)并行計(jì)算。擁有多個(gè)CPU，3、大數(shù)據(jù)相關(guān)技術(shù)——實(shí)時(shí)流式計(jì)算實(shí)時(shí)計(jì)算一般都是針對(duì)海量數(shù)據(jù)進(jìn)行，除了像非實(shí)時(shí)計(jì)算的需求（如計(jì)算結(jié)果準(zhǔn)確）以外，實(shí)時(shí)計(jì)算最重要的一個(gè)需求是能夠?qū)崟r(shí)響應(yīng)計(jì)算結(jié)果，一般要求為秒級(jí)。3、大數(shù)據(jù)相關(guān)技術(shù)——實(shí)時(shí)流式計(jì)算實(shí)時(shí)計(jì)算一般都是針對(duì)海量數(shù)3、大數(shù)據(jù)相關(guān)技術(shù)——數(shù)據(jù)分析流程確定業(yè)務(wù)對(duì)象數(shù)據(jù)準(zhǔn)備數(shù)據(jù)挖掘結(jié)果分析知識(shí)的同化3、大數(shù)據(jù)相關(guān)技術(shù)——數(shù)據(jù)分析流程確定業(yè)務(wù)對(duì)象數(shù)據(jù)準(zhǔn)備數(shù)據(jù)挖濫用縮寫(xiě)詞數(shù)據(jù)輸入錯(cuò)誤數(shù)據(jù)中的內(nèi)嵌控制信息不同的慣用語(yǔ)重復(fù)記錄丟失值拼寫(xiě)變化不同的計(jì)量單位過(guò)時(shí)的編碼含有各種噪聲數(shù)據(jù)污染格式標(biāo)準(zhǔn)化異常數(shù)據(jù)清除錯(cuò)誤糾正重復(fù)數(shù)據(jù)的清除數(shù)據(jù)處理大數(shù)據(jù)預(yù)處理技術(shù)主要完成對(duì)已接收數(shù)據(jù)的辨析、抽取、清洗等操作目的是將數(shù)據(jù)按統(tǒng)一的格式提取出來(lái)，然后再轉(zhuǎn)化，集成，載入數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)的工具（ETL）抽取：因獲取的數(shù)據(jù)可能具有多種結(jié)構(gòu)和類型，數(shù)據(jù)抽取過(guò)程可以幫助我們將這些復(fù)雜的數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)化為單一的或者便于處理的構(gòu)型，以達(dá)到快速分析處理的目的。清洗：對(duì)于大數(shù)據(jù)，并不全是有價(jià)值的，有些數(shù)據(jù)并不是我們所關(guān)心的內(nèi)容，而另一些數(shù)據(jù)則是完全錯(cuò)誤的干擾項(xiàng)。因此要對(duì)數(shù)據(jù)通過(guò)過(guò)濾“去噪”從而提取出有效數(shù)據(jù)3、大數(shù)據(jù)相關(guān)技術(shù)——大數(shù)據(jù)預(yù)處理技術(shù)濫用縮寫(xiě)詞數(shù)據(jù)污染格式標(biāo)準(zhǔn)化數(shù)據(jù)處理大數(shù)據(jù)預(yù)處理技術(shù)主要完成3、大數(shù)據(jù)相關(guān)技術(shù)——大數(shù)據(jù)分析挖掘技術(shù)方法分類根據(jù)挖掘任務(wù)：分為分類或預(yù)測(cè)模型發(fā)現(xiàn)、數(shù)據(jù)總結(jié)、聚類、關(guān)聯(lián)規(guī)則發(fā)現(xiàn)、序列模式發(fā)現(xiàn)、依賴關(guān)系或依賴模型發(fā)現(xiàn)、異常和趨勢(shì)發(fā)現(xiàn)等等根據(jù)挖掘?qū)ο螅嚎煞譃殛P(guān)系數(shù)據(jù)庫(kù)、面向?qū)ο髷?shù)據(jù)庫(kù)、空間數(shù)據(jù)庫(kù)、時(shí)態(tài)數(shù)據(jù)庫(kù)、文本數(shù)據(jù)源、多媒體數(shù)據(jù)庫(kù)、異質(zhì)數(shù)據(jù)庫(kù)、遺產(chǎn)數(shù)據(jù)庫(kù)以及環(huán)球網(wǎng)Web根據(jù)挖掘方法：可分為機(jī)器學(xué)習(xí)方法、統(tǒng)計(jì)方法、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)方法和數(shù)據(jù)庫(kù)方法。重點(diǎn)技術(shù)數(shù)據(jù)挖掘算法。分割、集群、孤立點(diǎn)分析還有各種算法讓我們精煉數(shù)據(jù)，挖掘價(jià)值。這些算法要能夠應(yīng)付大數(shù)據(jù)的量，同時(shí)還具有很高的處理速度。預(yù)測(cè)性分析。預(yù)測(cè)性分析可以讓分析師根據(jù)圖像化分析和數(shù)據(jù)挖掘的結(jié)果做出一些前瞻性判斷。語(yǔ)義引擎。人工智能從數(shù)據(jù)中主動(dòng)地提取信息。包括機(jī)器翻譯、情感分析、輿情分析、智能輸入、問(wèn)答系統(tǒng)等。數(shù)據(jù)質(zhì)量和數(shù)據(jù)管理。透過(guò)標(biāo)準(zhǔn)化流程和機(jī)器對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行處理可以確保獲得一個(gè)預(yù)設(shè)質(zhì)量的分析結(jié)果。3、大數(shù)據(jù)相關(guān)技術(shù)——大數(shù)據(jù)分析挖掘技術(shù)方法分類顧名思義，數(shù)據(jù)挖掘就是從大量的數(shù)據(jù)中挖掘出有用的信息數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)投入商用的三種基礎(chǔ)技術(shù)已發(fā)展成熟海量數(shù)據(jù)搜集強(qiáng)大的分布式并行處理技術(shù)數(shù)據(jù)挖掘算法知識(shí)發(fā)現(xiàn)（KDD）：從源數(shù)據(jù)中發(fā)掘模式或聯(lián)系的方法KDD被用來(lái)描述整個(gè)數(shù)據(jù)發(fā)掘的過(guò)程，包括最開(kāi)始的制定業(yè)務(wù)目標(biāo)到最終的結(jié)果分析，而用數(shù)據(jù)挖掘（DM，Data

Mining）來(lái)描述使用挖掘算法進(jìn)行數(shù)據(jù)挖掘的子過(guò)程。數(shù)據(jù)挖掘所發(fā)現(xiàn)的知識(shí)有以下四類：廣義知識(shí)：指類別特征的概括性描述知識(shí)關(guān)聯(lián)知識(shí)：反應(yīng)一個(gè)事件和其他事件之間依賴或關(guān)聯(lián)的知識(shí)分類知識(shí)：反應(yīng)同類事物共同性質(zhì)的特征性知識(shí)和不同事物之間的差異性特征知識(shí)預(yù)測(cè)性知識(shí)：根據(jù)時(shí)間序列型數(shù)據(jù)，由歷史的和當(dāng)前的數(shù)據(jù)去推測(cè)未來(lái)的數(shù)據(jù)。3、大數(shù)據(jù)相關(guān)技術(shù)——大數(shù)據(jù)分析挖掘之?dāng)?shù)據(jù)挖掘與知識(shí)發(fā)現(xiàn)顧名思義，數(shù)據(jù)挖掘就是從大量的數(shù)據(jù)中挖掘出有用的信息3、大數(shù)關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘：在交易數(shù)據(jù)、關(guān)系數(shù)據(jù)或其他信息載體中，查找存在于項(xiàng)目集合或?qū)ο蠹现g的頻繁模式、關(guān)聯(lián)、相關(guān)性、或因果結(jié)構(gòu)。應(yīng)用：購(gòu)物籃分析、交叉銷售、產(chǎn)品目錄設(shè)計(jì)、loss-leaderanalysis、聚集、分類等。買尿布的客戶二者都買的客戶買啤酒的客戶結(jié)論：買啤酒和尿布的客戶，占50%在買啤酒的客戶中，67%會(huì)買尿布3、大數(shù)據(jù)相關(guān)技術(shù)——大數(shù)據(jù)分析挖掘之關(guān)聯(lián)分析關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘：買尿布的客戶二者都買的客戶買啤酒的客戶結(jié)論：3序列模式定義：給定一個(gè)由不同序列組成的集合，其中，每個(gè)序列由不同的元素按順序有序排列，每個(gè)元素由不同項(xiàng)目組成，同時(shí)給定一個(gè)用戶指定的最小支持度閾值，序列模式挖掘就是找出所有的頻繁子序列，即該子序列在序列集中的出現(xiàn)頻率不低于用戶指定的最小支持度閾值應(yīng)用領(lǐng)域：客戶購(gòu)買行為模式預(yù)測(cè)Web訪問(wèn)模式預(yù)測(cè)疾病診斷自然災(zāi)害預(yù)測(cè)DNA序列分析工業(yè)控制關(guān)聯(lián)解決了大量數(shù)據(jù)中的“關(guān)聯(lián)”關(guān)系問(wèn)題數(shù)據(jù)價(jià)值中還有非常重要的“順序”問(wèn)題，需要依靠序列用戶時(shí)間訪問(wèn)網(wǎng)站AA20:0020:20XX論壇XX購(gòu)物BBB21:0021:0521:15XX論壇XX新聞XX購(gòu)物CCC14:0014:2014:21XX論壇XX搜索XX購(gòu)物DD21:3021:50XX論壇XX視頻目前應(yīng)用最多的是基于“時(shí)間”關(guān)系的序列訪問(wèn)XX論壇15分鐘后，不低于X%的用戶會(huì)訪問(wèn)XX購(gòu)物3、大數(shù)據(jù)相關(guān)技術(shù)——大數(shù)據(jù)分析挖掘之序列模式序列模式定義：給定一個(gè)由不同序列組成的集合，其中，每個(gè)序列典型應(yīng)用信譽(yù)證實(shí)目標(biāo)市場(chǎng)醫(yī)療診斷性能預(yù)測(cè)預(yù)測(cè)分類標(biāo)號(hào)（或離散值）

根據(jù)訓(xùn)練數(shù)據(jù)集和類標(biāo)號(hào)屬性，構(gòu)建模型來(lái)分類現(xiàn)有數(shù)據(jù)，并用來(lái)分類新數(shù)據(jù)建立連續(xù)函數(shù)值模型，比如預(yù)測(cè)空缺值分類預(yù)測(cè)比如將客戶采用分類方法來(lái)判斷信用卡發(fā)放的目標(biāo)對(duì)象：分類為：關(guān)注、不關(guān)注經(jīng)過(guò)不斷干預(yù)訓(xùn)練，得到分類規(guī)則：--【年齡(25~40)、職業(yè)(x,y)、收入(5000~10000)】--關(guān)注由此如果獲取到新的“客戶信息”，即可判定其屬于哪類。此處：指預(yù)測(cè)算法；而不是廣義的預(yù)測(cè)活動(dòng)已有10萬(wàn)人的（年齡，性別，血壓）數(shù)據(jù)，建立一個(gè)函數(shù)來(lái)擬合這些數(shù)據(jù)。預(yù)測(cè)：一位新來(lái)的病人(男，50歲)，預(yù)測(cè)其血壓應(yīng)為X3、大數(shù)據(jù)相關(guān)技術(shù)——大數(shù)據(jù)分析挖掘之分類、預(yù)測(cè)典型應(yīng)用預(yù)測(cè)分類標(biāo)號(hào)（或離散值）建立連續(xù)函數(shù)值模型，比如預(yù)將物理或抽象對(duì)象的集合分組成為由類似的對(duì)象組成的多個(gè)類

同一個(gè)簇中的對(duì)象有很大的相似性，而不同簇間的對(duì)象有很大的相異性把一個(gè)給定的數(shù)據(jù)對(duì)象集合分成不同的簇（分簇完全是自動(dòng)化的）聚類與分類的不同：聚類是無(wú)監(jiān)督分類法，沒(méi)有預(yù)先指定的類別疾病分析：針對(duì)1萬(wàn)冠心病人x個(gè)指標(biāo)記錄，自動(dòng)進(jìn)行聚類，相似的病人可以進(jìn)行相似的治療醫(yī)療衛(wèi)生管理：將醫(yī)院的規(guī)模、診治水平、工作效率等指標(biāo)進(jìn)行聚類分析，以提升管理水平市場(chǎng)銷售:幫助市場(chǎng)人員發(fā)現(xiàn)客戶中的不同群體，然后用這些知識(shí)來(lái)開(kāi)展一個(gè)目標(biāo)明確的市場(chǎng)計(jì)劃；地震研究:根據(jù)地質(zhì)斷層的特點(diǎn)把已觀察到的地震中心分成不同的類舉例3、大數(shù)據(jù)相關(guān)技術(shù)——大數(shù)據(jù)分析挖掘之聚類將物理或抽象對(duì)象的集合分組成為由類似的對(duì)象組成的多個(gè)類把一異常檢測(cè)是數(shù)據(jù)挖掘中一個(gè)重要方面，用來(lái)發(fā)現(xiàn)”小的模式”(相對(duì)于聚類)，即數(shù)據(jù)集中間顯著不同于其它數(shù)據(jù)的對(duì)象。異常的定義：異常是在數(shù)據(jù)集中與眾不同的數(shù)據(jù)，使人懷疑這些數(shù)據(jù)并非隨機(jī)偏差，而是產(chǎn)生于完全不同的機(jī)制。異常探測(cè)應(yīng)用電信和信用卡欺騙貸款審批藥物研究氣象預(yù)報(bào)客戶分類網(wǎng)絡(luò)入侵檢測(cè)等藥物研究：針對(duì)某種藥物，有大量動(dòng)物測(cè)試樣本，均復(fù)合正常分布。對(duì)于極少數(shù)不符合“分布”的不良反應(yīng)，卻是非常值得研究和關(guān)注的。通過(guò)對(duì)臨床不良反應(yīng)報(bào)告系統(tǒng)中的大量數(shù)據(jù)進(jìn)行分析，找到各種藥品的不良反應(yīng)進(jìn)行研究。舉例3、大數(shù)據(jù)相關(guān)技術(shù)——大數(shù)據(jù)分析挖掘之異常探測(cè)異常檢測(cè)是數(shù)據(jù)挖掘中一個(gè)重要方面，用來(lái)發(fā)現(xiàn)”小的模式”(相對(duì)3、大數(shù)據(jù)相關(guān)技術(shù)——技術(shù)方案架構(gòu)應(yīng)用運(yùn)行環(huán)境云計(jì)算管理平臺(tái)MasterOne

監(jiān)測(cè)控制規(guī)劃運(yùn)營(yíng)支撐系統(tǒng)云服務(wù)門戶統(tǒng)一服務(wù)認(rèn)證SaaS應(yīng)用層PaaS平臺(tái)層IaaS(virtulization)基礎(chǔ)架構(gòu)層（虛擬化）海量數(shù)據(jù)分析云數(shù)據(jù)審計(jì)和安全云Web服務(wù)開(kāi)發(fā)部署平臺(tái)IaaS(non-virtualization)基礎(chǔ)架構(gòu)層（非虛擬化）應(yīng)用系統(tǒng)標(biāo)準(zhǔn)規(guī)劃云存儲(chǔ)Hadoop大數(shù)據(jù)應(yīng)用和管理

云資源運(yùn)營(yíng)服務(wù)3、大數(shù)據(jù)相關(guān)技術(shù)——技術(shù)方案架構(gòu)云計(jì)算管理平臺(tái)目錄大數(shù)據(jù)時(shí)代大數(shù)據(jù)帶來(lái)的變革大數(shù)據(jù)相關(guān)技術(shù)醫(yī)療大數(shù)據(jù)大數(shù)據(jù)時(shí)代反思目錄大數(shù)據(jù)時(shí)代4、醫(yī)療大數(shù)據(jù)——5大應(yīng)用領(lǐng)域臨床業(yè)務(wù)（臨床決策支持系統(tǒng)、遠(yuǎn)程病人監(jiān)控、病人檔案分析）付款/定價(jià)（自動(dòng)化系統(tǒng)、基于衛(wèi)生經(jīng)濟(jì)學(xué)和療效研究的定價(jià)計(jì)劃）公眾健康（快速檢測(cè)傳染病，全面監(jiān)測(cè)疫情）新的商業(yè)模式（臨床記錄和醫(yī)療保險(xiǎn)數(shù)據(jù)集、網(wǎng)絡(luò)平臺(tái)和社區(qū)）研發(fā)（預(yù)測(cè)建模、臨床實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)的分析、個(gè)性化治療）4、醫(yī)療大數(shù)據(jù)——5大應(yīng)用領(lǐng)域臨床業(yè)務(wù)（臨床決策支持系統(tǒng)、遠(yuǎn)4、醫(yī)療大數(shù)據(jù)——健康云服務(wù)平臺(tái)1.預(yù)防保健服務(wù)亞健康管理保健預(yù)防健康教育2.醫(yī)療服務(wù)慢行病醫(yī)療亞急性醫(yī)療急性醫(yī)療3.康復(fù)及后續(xù)服務(wù)機(jī)構(gòu)照護(hù)小區(qū)照護(hù)居家照護(hù)長(zhǎng)期照護(hù)4.健康資料分析個(gè)人健康數(shù)據(jù)網(wǎng)絡(luò)化服務(wù)1個(gè)人健康信息云端服務(wù)2醫(yī)療機(jī)構(gòu)云端病歷存儲(chǔ)服務(wù)、醫(yī)療機(jī)構(gòu)云端醫(yī)護(hù)服務(wù)3遠(yuǎn)程醫(yī)療健康服務(wù)4

對(duì)個(gè)人健康數(shù)據(jù)進(jìn)行分析、挖掘4、醫(yī)療大數(shù)據(jù)——健康云服務(wù)平臺(tái)1.預(yù)防保健服務(wù)亞健康保健4、醫(yī)療大數(shù)據(jù)——大數(shù)據(jù)分析應(yīng)用于疾病預(yù)防(1)疾病預(yù)防兩步走采取措施干預(yù)致病因素找出高風(fēng)險(xiǎn)致病因素預(yù)防步驟4、醫(yī)療大數(shù)據(jù)——大數(shù)據(jù)分析應(yīng)用于疾病預(yù)防(1)疾病預(yù)防兩步4、醫(yī)療大數(shù)據(jù)——大數(shù)據(jù)分析應(yīng)用于疾病預(yù)防(2)社會(huì)結(jié)構(gòu)(Socialstructure)物質(zhì)環(huán)境(Materialfactors)勞動(dòng)環(huán)境(Work)

心理環(huán)境(Psychological)社會(huì)環(huán)境(Socialenvironment)健康行為(Healthbehaviors)生理病態(tài)的變化(Pathophysiologicalchanges)器官損害(Organimpairment)健康

(Well-being)罹病

(Morbidity)死亡

(Mortality)腦(Brain)神經(jīng)內(nèi)分泌與免疫系統(tǒng)的反應(yīng)(Neuroendocrineandimmuneresponse)幼兒期環(huán)境(Earlylife)遺傳因素(Genes)文化因素(Culture)健康與社會(huì)關(guān)聯(lián)4、醫(yī)療大數(shù)據(jù)——大數(shù)據(jù)分析應(yīng)用于疾病預(yù)防(2)社會(huì)結(jié)構(gòu)物質(zhì)4、醫(yī)療大數(shù)據(jù)——大數(shù)據(jù)分析應(yīng)用于疾病預(yù)防(3)SecondaryUse1分析健康數(shù)據(jù)已成為世界趨勢(shì)美國(guó)早已在20年前開(kāi)放全國(guó)住院數(shù)據(jù)供研究者使用2分析健康數(shù)據(jù)有助于研究新的治療方式、疾病診斷、藥物副作用、疾病間的關(guān)聯(lián)性等新的治療方式3若沒(méi)有完整開(kāi)放健康數(shù)據(jù)將嚴(yán)重?fù)p害廣大病人之權(quán)益病人權(quán)益健康數(shù)據(jù)價(jià)值4、醫(yī)療大數(shù)據(jù)——大數(shù)據(jù)分析應(yīng)用于疾病預(yù)防(3)Second4、醫(yī)療大數(shù)據(jù)——大數(shù)據(jù)分析應(yīng)用于疾病預(yù)防(4)存活率追蹤就診率追蹤防治(疫)效益追蹤族群健康追蹤健康數(shù)據(jù)分析與社會(huì)的聯(lián)系社會(huì)經(jīng)濟(jì)、勞動(dòng)條件、幼兒期、遺傳、文化等對(duì)健康的影響健康數(shù)據(jù)分析與衛(wèi)生政策聯(lián)系醫(yī)療、保健、防疫、全民健保政策實(shí)施成效的衡量、評(píng)估與建議族群追蹤應(yīng)用數(shù)據(jù)整合應(yīng)用健康數(shù)據(jù)應(yīng)用4、醫(yī)療大數(shù)據(jù)——大數(shù)據(jù)分析應(yīng)用于疾病預(yù)防(4)就診率追蹤防4、醫(yī)療大數(shù)據(jù)——大數(shù)據(jù)分析應(yīng)用于疾病預(yù)防(5)DataDataWarehouseinValue-addedManagementandDevelopmentCenterOLTPOLAPlabsproceduresgenderclaimsprovideragediagnosisdepartmentvisitdateadmissionsWhatdiseasesaretreatedmostefficiently?HowshouldIbudgetfornextyear?Whatadjustmentsshouldbemadetomaximizeprofit?InformationKnowledgeWisdomWhatdepartmentswerefilingthemostclaims?Thatwerepaid?使用大數(shù)據(jù)平臺(tái)提供健康信息服務(wù)4、醫(yī)療大數(shù)據(jù)——大數(shù)據(jù)分析應(yīng)用于疾病預(yù)防(5)DataDa4、醫(yī)療大數(shù)據(jù)——健康數(shù)據(jù)應(yīng)用場(chǎng)景People