現(xiàn)階段,國內(nèi)衛(wèi)生系統(tǒng)的衛(wèi)生統(tǒng)計工作已經(jīng)基本實現(xiàn)了信息化全覆蓋。這為數(shù)據(jù)的統(tǒng)計提供了可能,也為數(shù)據(jù)統(tǒng)計的及時和有效性提供了可能。但是同時也要認(rèn)識到,現(xiàn)在的醫(yī)療信息統(tǒng)計技術(shù),遠(yuǎn)遠(yuǎn)沒有實現(xiàn)醫(yī)療信息大數(shù)據(jù)的共享,大數(shù)據(jù)技術(shù)在醫(yī)療信息統(tǒng)計領(lǐng)域還處于初期階段。醫(yī)療衛(wèi)生管理部門面對龐大的醫(yī)療信息數(shù)據(jù),沒有可靠的技術(shù)手段對數(shù)據(jù)信息抓取分析,面對突發(fā)衛(wèi)生事件,不能快速提供可靠的處置手段。醫(yī)生、科研人員在面對海量的數(shù)據(jù),沒有可靠的手段,查詢使用有效信息,個人處理的具有代表性的疾病案例,不能進(jìn)行系統(tǒng)的統(tǒng)計。綜上所述,在面對龐大的醫(yī)療數(shù)據(jù)時,能夠作用交互統(tǒng)計的方式進(jìn)行快速分析,具有極高的研究整理價值。本文綜合運用文獻(xiàn)分析,對比研究,實證分析等方法對現(xiàn)有的大數(shù)據(jù)處理技術(shù)進(jìn)行綜合考慮,確定采用Spark處理技術(shù)。Spark以其基于內(nèi)存運算,適合機(jī)器學(xué)習(xí)迭代計算的優(yōu)勢,成為目前大數(shù)據(jù)領(lǐng)域主流的處理工具。利用多種應(yīng)用模塊,可以應(yīng)用于各種大數(shù)據(jù)場景,也適合本研究的醫(yī)療信息大數(shù)據(jù)交互統(tǒng)計分析。最終使用合適的技術(shù),設(shè)計出醫(yī)療信息大數(shù)據(jù)交互式統(tǒng)計系統(tǒng),并進(jìn)行驗證。在研究時,將各層最為主要的功能進(jìn)行分析,并規(guī)范處理數(shù)據(jù)時的流程;其次,對于數(shù)據(jù)查詢的方式進(jìn)行了升級,提高效率;最終保證在領(lǐng)域基礎(chǔ)下對醫(yī)療數(shù)據(jù)進(jìn)行了平臺的測試以及后期思路的制定。經(jīng)過實證研究檢驗,提出優(yōu)化數(shù)據(jù)查詢效率的解決方案;在對基礎(chǔ)醫(yī)療衛(wèi)生行業(yè)領(lǐng)域的決策邏輯與業(yè)務(wù)進(jìn)行深入分析的基礎(chǔ)上,分析了助于醫(yī)療輔決策的數(shù)據(jù)信息的有效方法;對于數(shù)據(jù)的儲存、數(shù)據(jù)的預(yù)處理和效率更高的可視化服務(wù)以及計算服務(wù)等三個方面進(jìn)行了算法的升級和結(jié)構(gòu)的規(guī)劃。使用門診流程所涉及到相關(guān)數(shù)據(jù)表的抽樣數(shù)據(jù),對系統(tǒng)的功能和性能進(jìn)行對比測試,驗證了系統(tǒng)的科學(xué)性、實效性和可靠性。
【學(xué)位單位】：江西財經(jīng)大學(xué)
【學(xué)位級別】：碩士
【學(xué)位年份】：2019
【中圖分類】：R-05;TP311.13
【部分圖文】：

.1 應(yīng)用需求分析醫(yī)療信息大數(shù)據(jù)交互統(tǒng)計分析系統(tǒng)處理的數(shù)據(jù)對象為醫(yī)療服務(wù)大數(shù)據(jù)，從需分析的角度來看，設(shè)計原則需要滿足大數(shù)據(jù)交互統(tǒng)計分析系統(tǒng)和分布式計算的本原則，即具有可使用性、容錯性能高及未來的可擴(kuò)展性。并且，為了更好的握醫(yī)療信息的動態(tài)情況，系統(tǒng)同時也需要滿足實時性的要求，做到能夠?qū)崿F(xiàn)數(shù)交互。醫(yī)療大數(shù)據(jù)可以為以下幾個人群進(jìn)行服務(wù)。（1） 醫(yī)療工作者。提供臨床輔助決策、單病種統(tǒng)計、用藥治療、不良反應(yīng)等等。（2） 患者。病歷管理、健康檔案管理、健康預(yù)警與疾病預(yù)測等等。（3） 管理者。決策支持、財務(wù)管理、傳染病防治等等。（4） 研發(fā)人員。藥物研發(fā)、臨床用藥數(shù)據(jù)、科研服務(wù)。（5） 本研究將最終使用基于 spark 技術(shù)構(gòu)建醫(yī)療信息大數(shù)據(jù)交互統(tǒng)計分析系統(tǒng)，來滿足醫(yī)療大數(shù)據(jù)的數(shù)據(jù)采集、數(shù)據(jù)清洗、分布式存儲、數(shù)據(jù)檢索、和交互式應(yīng)用展現(xiàn)的需要。具體構(gòu)想如圖 2-1 所示。

19圖 3-1 系統(tǒng)架構(gòu)設(shè)計由于醫(yī)院信息系統(tǒng)眾多，不同的業(yè)務(wù)系統(tǒng)的廠家、產(chǎn)品架構(gòu)皆不相同，數(shù)能來源于數(shù)據(jù)庫，數(shù)據(jù)爬取，各類文件等等，這時候先需要對這些數(shù)據(jù)統(tǒng)一標(biāo)準(zhǔn)化處理，使用 OFS 算法內(nèi)的“區(qū)域標(biāo)記”等算法，把數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換成標(biāo)準(zhǔn)數(shù)據(jù)。最后，使用 Kafka 與 Spark Streaming 相結(jié)合，對流式計算處理系統(tǒng)進(jìn)行和搭建。Kafka 作為一個消息中間件負(fù)責(zé)消息分發(fā)及數(shù)據(jù)緩存機(jī)制。Kafka 把數(shù)據(jù)處流式數(shù)據(jù)并進(jìn)行分發(fā)。Kafka 在此起到了消息中間件作用。OFS 算法被加入Spark Streaming 中，在線篩選特征數(shù)據(jù)得以實現(xiàn)，得到文本向量的 DStre為中間的結(jié)果，然后被存儲在內(nèi)存中。另一方面，根據(jù) SparkMLlib 的特點進(jìn)線學(xué)習(xí)，將分類模型進(jìn)行訓(xùn)練，之后，所獲取的文本向量 DStream 輸入至該模型中，再進(jìn)行分類計算，得到分類結(jié)果 RDD，最后存儲在 HDFS，數(shù)據(jù)分過程完成。

Master 可以在有向圖中對所有的 WorkerNode 分配一個任務(wù)，并再次對每一個 Worker 節(jié)點進(jìn)行發(fā)送。（3）加載完成數(shù)據(jù)任務(wù)以及接收到任務(wù)之后，WorkerNode 便會根據(jù)這些數(shù)據(jù)進(jìn)行計算任務(wù)的執(zhí)行，每一個子任務(wù)被執(zhí)行之后，都會通知 MasterNode 已經(jīng)完成，MasterNode 便能夠時時刻刻的把握任務(wù)處理的進(jìn)度。（4）當(dāng)每一個 WorkerNode 將自身的任務(wù)完成之后，會根據(jù)用戶提交任務(wù)時所選擇，通過 MasterNode 合并數(shù)據(jù)后統(tǒng)一存儲在 HBase 中或由每一個 Worker 分別直接將數(shù)據(jù)存儲至 HBase 中。3.2.2 交互式查詢請求與數(shù)據(jù)展示查詢本功能模塊負(fù)責(zé)對數(shù)據(jù)的各類統(tǒng)計結(jié)果進(jìn)行交互式的展示與實現(xiàn)，負(fù)責(zé)將存儲在 HBase 中的數(shù)據(jù)展示分析結(jié)果。交互式查詢展示通過 Web 的方式，使用表格時間軸、地理圖、信息關(guān)聯(lián)圖等方式進(jìn)行展示。系統(tǒng)還提供數(shù)據(jù)交互接口，用來滿足各種對外數(shù)據(jù)展示的需求。交互式查詢業(yè)務(wù)處理的流程如圖 3-2 所示。

【參考文獻(xiàn)】

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本文編號：2818240