异构健康大数据诊疗模型的优化算法及应用

随着时代的发展,各种信息化技术不断出现,并在多个不同的领域得到日益广泛的应用,进而极大地改变了众多行业的发展模式.其中,在医疗行业中,经常会产生大量的数据信息.这一背景下,为更好地进行数据管理,提高医疗行业的诊疗水平,可以积极地应用大数据技术.本文对医学健康大数据的内涵进行简要的分析,研究异构健康大数据以及多层次整合建模算法等问题,并结合生物医学大数据的特征,构建疾病诊断及分期的分类和回归模型.之后,结合医疗行业的诊疗情况进行应用分析,提出识别疲劳状态的REDE算法,并从特征数、建模参数等方面对模型在检测疲劳方面的应用问题进行分析.     

聚类算法在医疗大数据上的应用研究

随着大数据技术的不断发展,医疗大数据的研究也成为我国医疗建设的重要一环,聚类能够挖掘出医疗大数据中潜在隐藏的信息,协助医生、医疗管理部门、科研所进行有效工作.研究分析聚类算法K-means和K-medoids在医疗大数据的应用,从优化聚类算法降低时间复杂度、对高维医疗大数据进行特征提取降低维度、通过并行处理平台加速医疗数据的处理速度方面出发,阐明聚类算法在医疗大数据的数据预处理、数据分类、疾病预测等方面都广泛的应用.随着并行处理平台的建设,聚类算法在医疗大数据的应用也将越来越广泛.     

基于RCFile的无线传感器网络数据存储策略研究

随着无线传感器网络技术的发展,其应用价值遍布环境监测、工农业、抢险救灾、军事国防、生物医疗等许多领域.由于无线传感器网络特征与节点特点,其数据存储与查询策略研究成为热点.对已有的数据存储策略进行了详细介绍与研究,并分析它们的优缺点;其次结合大数据中一种高效的数据存储结构——RCFile,并将其应用到传感器网络的数据存储中,结合行列存储的优势,改变数据存储结构,提出了一种基于RCFile的无线传感器数据存储算法(Wireless sensor network Data Storage based on RCFile,WDSR),并给出了仿真结果分析.仿真结果表明,提出的算法在低能耗、高效率方面存在一定优势.最后指出了无线传感器网络数据存储算法的发展方向.     

大数据技术在智慧机场领域的应用研究

随着信息技术的发展,大数据技术在公共服务中的交通、医疗、教育、预测服务等领域得到广泛应用。本文从大数据存储、挖掘、分析和应用等几个角度重点介绍了机场大数据分析平台的构建方法,在机场转型升级方面提供了信息整合及数据分析模式的创新,以大数据技术在智慧机场领域的应用为研究内容,通过多个案例讨论大数据技术在智慧机场中的应用,从而加深人们对智慧机场的认识。     

大数据分析及其在医疗领域中的应用

互联网和物联网技术的快速发展给数据的上传与下载带来了前所未有的便利,使得互联网上的数据量急剧增长,由此产生了针对大数据的存储、计算、分析、处理等新问题,尤其是对大数据的挖掘。文章分析当前大数据产生的背景,阐述大数据的基本特征及其应用,结合医疗领域,论述医疗大数据分析的目的、意义和主要方法。     

电子病历文本挖掘研究综述

电子病历是医院信息化发展的产物,其中包含了丰富的医疗信息和临床知识,是辅助临床决策和药物挖掘等的重要资源.因此,如何高效地挖掘大量电子病历数据中的信息是一个重要的研究课题.近些年来,随着计算机技术尤其是机器学习以及深度学习的蓬勃发展,对电子病历这一特殊领域数据的挖掘有了更高的要求.电子病历综述旨在通过对电子病历研究现状的分析来指导未来电子病历文本挖掘领域的发展.具体而言,综述首先介绍了电子病历数据的特点和电子病历的数据预处理的常用方法;然后总结了电子病历数据挖掘的4个典型任务(医学命名实体识别、关系抽取、文本分类和智能问诊),并且围绕典型任务介绍了常用的基本模型以及研究人员在任务上的部分探索;最后结合糖尿病和心脑血管疾病2类特定疾病,对电子病历的现有应用场景做了简单介绍.     

近年来大数据应用情况综述

大数据的概念,自出现之日起就不是单独存在的.它源自我们生活、工作和学习中产生的各种信息数据,然后随着大数据技术的发展,又将得到的大数据进行分析、处理后应用到现有的各类应用中,给当前的应用带来巨大的经济效益,给社会带来各方面的长足影响.因此,通过了解近年来各领域大数据应用的情况,可以将大数据应用的思路带到更多的领域,为大数据应用带来更加广阔的前景.     

关联规则算法在医疗大数据中的应用探索

随着中国互联网越来越快的发展,互联网+、大数据和人工智能技术等最新科技技术也越来越多的渗透到医疗领域,对于提升多种疾病的筛查和诊断效率作用明显,而大数据处理技术上仍然面对着许多难题。本课题针对智慧医疗发展的难点之一,将大数据处理技术和医疗海量数据相结合,应用Apriori关联规则算法在医疗信息系统中海量医疗数据中的应用,发现疾病与其他疾病之间的联系,从而为人们的健康预警及医疗机构对疾病的诊断提供科学依据参考,本文实验数据以心肌炎和胃癌为例,发现与病症相关性强的病因。     

移动医疗的建设与发展

通过物联网,移动与传统互联网,在生物医学领域产生了大数据.移动医疗云就是通过移动云计算的形式打造医学大数据信息处理平台,分析了移动查房,移动护理,远程监护及医疗设备、物资与医护人员跟踪与管理等多个移动医疗领域的应用,最后针对移动医疗发展中存在的问题及目前国际发展状况,提出了移动医疗最终的发展方向-无边界健康医疗服务模式的新概念.     

医疗健康大数据对医疗信息化发展的影响研究

大数据时代,信息化建设是我国整体建设发展的重要趋势.本文介绍了医疗健康大数据的定义,来源和特征,通过分析我国目前医疗卫生供给体系的现状和大数据时代医疗卫生信息化发展情况,详细探究大数据时代医疗信息化的发展趋势,并探讨了医疗健康大数据对医疗信息化发展的作用和影响.