医疗大数据应用建设方案

1、医疗大数据应用第1页议程医疗与大数据趋势2什么是医疗大数据?大数据面临挑战怎样管理和利用大数据案例分享总结与展望第2页议程医疗与大数据趋势3什么是医疗大数据?大数据面临挑战怎样管理和利用大数据案例分享总结与展望第3页趋势分析: 我们正处于医疗行业一个主要转折点4医疗费用在不停上升GDP占比非常高Source: U nited Nation s “Po pulati on Agi ng 200 2”25- 29%30+ %20- 24%10- 19%0-9 % % o f popu lation over age 602050WW Average Age 60+: 21%全球老龄化 平均年纪60

2、 +: 当前10%, 到2050年将到达20%以美国为例: 医疗大数据价值3千亿美元/年, 相当于每年生成总值增加0.7%第4页趋势分析:我们正处于医疗行业一个主要转折点5050001000015000存放增加医疗服务产生数据总量(PB)Admin Imaging EMREmail FileNon Clin Img Research医疗影像归档一个医疗系统案例数据到20, 医疗数据将急剧增加到35 Zetabytes, 相当于年数据量44倍增加第5页议程医疗与大数据趋势6什么是医疗大数据?大数据面临挑战怎样管理和利用大数据案例分享总结与展望第6页医疗大数据介绍71. 制药企业/生命科学3. 费

3、用报销, 利用率 和 欺诈监管2. 临床决议支持 & 其它临床应用 (包含诊疗相关影像信息)4. 患者行为/社交网络数据起源包含哪些?我们怎样利用大数据创造价值?(示例)1. 个体化医疗3. 欺诈监测得以加强2. 临床决议支持4. 由生活方式和行为引发疾病分析第7页医疗大数据相关处理方案8分布式平台存放优化安全和隐私影像数据处理加速新兴医疗服务 应用个体化医疗临床决议支持肿瘤基因组学健康信息服务基础医疗服务个人健康管理老龄社会数据分析及 视觉化处理类SQL检索医疗影像分析机器学习数据处理/ 管理医疗影像医疗统计基因数据第8页议程医疗与大数据趋势9什么是医疗大数据?大数据面临挑战怎样管理和利用大

4、数据案例分享总结与展望第9页大数据挑战不但来自于数据量增加.需要新技术支持10检验结果, 费用数据, 影像, 设备产生感应数据, 基因数据等数据量结构化数据, 遵照标准数据标准(如,HL7)非结构化数据, 如口述、手写、照片、影像等类型在传统处理方案之上，引入新数据及分析模型和技术， 实时有效商业价值基于现有数据库中数据进行分析，来支持不一样种类业务：如 费用及报销、患者病史、归档影像分析、实时临床决议支持（数 据分析）价值 实时数据分析，而非传统批量处理分析 数据以流方式进入系统，进行抽取和分析 对于实时运行中每个时间节点产生影响，而不是事后处理速度第10页议程医疗与大数据趋势11什么是医疗

5、大数据?大数据面临挑战怎样管理和利用大数据案例分享总结与展望第11页关注数据价值12数据源文本-语音-视频-传感器 Requesting Or M2M通讯批量 商业应用传统处理方案 环境ERP, CRM, Batch, OLTP-DB边缘服务器(Edge)大数据存放考虑传统存放方式 大规模数据分析 Hadoop* 海量数据库 Hive* 大规模备份 Lustre*丰富视觉化效果 安全数据分析和缓存分析 同时 端到端Machine-to-Machine Source-to-Source第12页关注数据价值13数据源文本-语音-视频-传感器 Requesting Or M2M 通讯批量 商业应用传

6、统处理方案 环境ERP, CRM, Batch, OLTP-DB边缘服务器（Edge）Data Center ProvisioningDiscrete VirtualCloud As A Service HPC大数据存放考虑 传统存放方式 大规模分析 Hadoop* 海量数据库 Hive* 大规模备份 Lustre*丰富视觉化效果 安全数据分析和缓存分析 同时 端到端Machine-to-Machine Source-to-Source可行处理方案体系（示例）Applications & ServicesVisualization File Structure & Analytical Too

7、lsData Delivery, Operational & Graphical AnalyticsData Management & Computational AnalyticsCompute Storage & Infrastructure Platforms第13页大数据处理方案布署方式（参考）14企业级数据仓库电子表格视觉化工具数据挖掘集成开发工具ODS & 数据集市企业应用工具传统文件格 式日志社交 & 网络遗留系统结构化非结构化录音文件& 笔记等数据平台关系型数据库No-SQL内存数据库SQL应用NodeNodeNodeHadoop*Web Apps MashUpsIMPORTI

8、NSIGHTSCONSUMECreate MapREDUCE第14页18大数据处理方案整体框架架构Data as a ServicesBI & Predictive AnalyticsExisting BI/Analytics with in-databasedata processing supportMedical DevicesData VelocityData Volume and QualityIntegrated Analytics with Hadoop SupportIntegration ToolsDistributed High Performance Data Proce

9、ssingHadoop* MapReduceData ingestion, Integration and Processing ServicesMPP DatabasesDW AppliancesDatabases DBMS / NoSQLCustom Analytic SolutionsMapReduceTextual AnalyticsStreaming Analytics10GBeFast FabricVertically Integrated Software IntelAIMSuiteNLP/Semantic Search/ Machine Learning Knowledge M

10、anagementData VulnerabilityHPC / TCP MICNAS - SAS and Distributed StorageData Access User AuthenticationData CharacteristicsDistributedVirtualPersistenceEvent, Message Real-Time, Cached, Federated EDW, MartsData VisibilityCloudProvisioning Models-Storage & Connectivity ConsiderationsData SourcesText

11、, VideoSecurityServices Privacy ComplianceHumanGenome & Drug DiscoveryGISSurveillance andMedical Device Streaming DataDiagnosticImagesSocialMediaMedicalRecordsLogFilesand AudioProvisioning ModelsCan Vary by DataCharacteristics第15页高效大数据访问路径 (客户端)16“Know Me”“Free Me”“Express Me”智能手机移动医疗 助理平板电脑笔记本, Ult

12、rabook 其它设备台式机数字标牌自助终端MobilityVital sign, I & O entryMedication administrationTemplate data entryFree-format textdata entryLarge diagnosticimagesData inquiryManageability“Link Me”第16页大数据在中国医疗行业中应用模式171.制药企业/生命科学3.费用报销, 利用 率和欺诈监管4.患者行为/社交 网络2.临床决议支持 & 其它临床应用 (包 括诊疗相关影像 信息)药品研发对药品实际 作用进行分析；实 施药品市场预测基因

13、测序分布式计算加紧基因测序计算 效率临床数据比对匹配同类型病人，用药临床决议支持 利用规则和数据实时分析给出智能提醒公共卫生实时统计分析 发现公共卫生疫情及公民健康 状况新农合基金数据分析 及时了解基金状况，预测风险 辅助制订农合基金起付线，赔付病种等基本药品临床应用分析分析基本药品在处方中比例远程监控 采集并分析病人随身携带仪器数据，给出智能提议人口统计学分析 对不一样群体人群就医，健 康数据实施人口统计分析了解病人就诊行为 发觉病人特定就诊行为， 分配医疗资源第17页议程医疗与大数据趋势18什么是医疗大数据?大数据面临挑战怎样管理和利用大数据案例分享总结与展望第18页案例分享: Regio

14、nal Health Info Network ChinaReal-time Clinical Decision Support19 实时医疗数据处理（电子健康档案，医 疗影像数据），支持医疗协同、临床决议 支持和公共卫生管理采取 Hadoop* (HBase*/Hive*)来实现医 疗数据分析和处理未来将扩展到不一样领域、不一样区域/地域（包含数据交换、处理和分析） 与当地软件厂商及OEM厂商进行了广泛 合作技术挑战Hadoop (HBase/Hive)与传统关系型数据 库怎样有效结合大数据在区域卫生信息平台中切实可行 应用场景Public HealthHospitalPrimary car

15、e (Grassroots)Ancillary Data & ServicesHealth Information DWEHRData & ServicesRegistries Data & ServicesLongitudinal Record ServicesHealth Information Access LayerCare Coordination Clinical decision supportData Analytic R&DRHIN第19页区域医疗及基层医疗信息系统大数据处理方案20分布式数据服务系统展现层(汇报, 视图)集成用户应用界面（居民、医生、卫生行政管理人员）数据挖

16、掘 （Mahout）分布式批量处理框架(Map/Reduce)协作 服务(Zookeeper)结构化数据采集器 (Sqoop)日志数据采集器(Flume)分布式文件系统 (HDFS)区域卫生信息访问层(HIAL)医院信息系统医院信息系统实时数据库(Hbase)语言和编译(Hive)基层医疗信息系统新农合医疗保 险服务器虚拟化基础设施虚拟化网络虚拟化存放虚拟化基于云区域基层医疗服务系统多租户应用健康档案数据存放公共卫生医疗服务运行管理药品管理第20页Sequencing3 Billion Base PairsData Processing Cloud Storage VisualizationM

17、illions of VariantsInterpretation & AnalyticsMillions of Variants Millions of PatientsCommercializingTargeted Therapeutics Companion DiagnosticsActionable Biomarkers案例分享: NEXTBIO基因数据分析21Cost to sequence a genome has fallen by 800 x in the last 4 yearsEach genome has 4 million variantsGrowth in the g

18、enomics data in the public and private domainData available in variety of sourcesStructured, semi-structured, unstructuredNew aggregated data growing exponentially第21页案例分享: NEXTBIO病人相关性数据22Novel DiscoveriesBiomarkers Disease Mechanism Drug IndicationsClinical Trial Parameters Patient Care OptionsLar

19、ge content repository of public and private genomic data combined with proprietary and patented correlation engine第22页案例分享: Kaiser Permanente 大数据应用23第23页数据发展趋势Kaiser数据中， 90% 是非结构化 (80%EHR和影像数据)在未来十年，数据将会有25 倍增加 (One exabyte by )主要数据 增加 来自于 非结构化数据 (医疗影像, 视频, 文本, 音频等)信息 给 实时个性化医疗服务带来了可能性 (Requires Con

20、textual device, environment, spatial, Demographics, Social and Behavioral profiles in addition to medical information)Kaiser 正在评定大数据相关技术24结构化数据80%非结构化数据全世界 80% 数据是非结构化 (大量移动 终端设备, 机器产生数据)在未来十年，数据将迎来 44 倍增加 (35zettabytes by )主要数据 增加 来自于 非结构化数据 (在线 归档数据, 医疗影像, 在线视频和存放, 照 片等)信息 给各行业发展带来了新一轮机遇 (零售, 金融,

21、保险, 制造, 医疗,)各行业已经开始采取 大数据技术 用于信息提 取全球数据组成结构化数据Kaiser数据组成90%非结构化数据第24页数据平台计算趋势分布式计算25Discontinuous ChangeSAN/NASMasterSlave(s)Data is distributed across processing slave nodesResources containing data are not sharedMaster manages the data distribution, job scheduling across slave nodes and aggregatin

22、g result setsIntegrate built/bought Real-time Predictive Analytical Solutions or Processing logicSMP (5$)MPP (10$)In-Memory (50$)SAN/NASSAN/NASShare-Nothing Distributed Storage and Compute ($)Fault-tolerant MasterSlave Architecturecapable of withstanding partial system failuresDASSAN/NASSMP (Disk Ca

23、ching, High Speed Network) (10$)Kaiser is looking to exploit this capabilityStructured, Relational Tabular DataInteractive Query SupportReal-time AnalyticsSQL Transaction DataUnstructured, Non-tabular DataRich Ad Hoc IntegrationReal-time AnalyticsUQL ALL Data第25页大数据平台需求分析26 Ingestion(Data Model, Met

24、adata Reference Data, Store) Integration(Alignment, Semantics, Completeness, Quality) Interrogation(Clustering, Statistical, Quality, Semantics) Information(Standard & Ad Hoc reporting, Query, Alerts, Forecasting, Access)数据量 (Sensors, EMR, Claims, Pharmacy, Images)类型(Structured, Text, Unstructured,

25、Documents, Images)处理特征 Intuition(Simulation, Optimization,Stochastic Optimization)A unified information storage methodologyenabling users to manage data from ALL sources.A portfolio of tools to manage (profile, cleanse, classify, synchronize, aggregate, integrate, share) ALL types of data.Support cu

26、rrent BI tools focused on structured information. Build/buy packaged unstructured data processing and analytics tools.Ability to model information and transition from multiple access methods to generating, sharing, collaborating and acting on insights anytime, anywhere on any device.速度 (SLAs, Real-time Decision Support & Contextual Intelligence)Information drives process optimizations with strategic impact. Modeling business intuition from data deluge.数据特征第26页大数据 界定标准27DATA SIZEDATA TYPEDATA CLASSDATA CATALOGDATA VELOCITYDATA ACCESSDATABASE TYPESERVER ARCHITECTURESTORAGE ARCHIT