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医疗卫生  2015-05-26

客户背景

 

老龄化、医疗费用的增长、环境因素、以及民众对健康意识的提高,都正催生着医疗行业的变革与创新。各大医疗机构也在逐步探索利用智能化的方法提供更好更精准的医疗服务, 而大数据技术正好具备这种能力,收集信息量庞大的个人健康档案数据,提供临床决策支持和个性化医疗服务,其中的健康档案管理包括了个人全生命周期的医疗和健康数据管理,医生可在患者以往的病程变化、治疗过程、过敏史、不良反应等数据基础上做出诊断治疗,也可以减少医疗差错和医疗事故的发生。

 

需求与挑战

 

1、数据量庞大。对大规模城市人口的各种健康档案、病历、影像等数据需要永久保留,数据量巨大。

2、数据类型复杂多变。区域卫生数据中心,将会存储大量PACS影像、B超、病理分析等业务产生的非结构化大小不一的非结构化数据和半结构化数据,病人的一次诊断活动就需要存储、调阅数百张影像数据。

 

解决方案

 

通过搭建hadoop+spark+elasticsearch平台,存储海量的个人信息、病历、处方、医疗影像等信息,并可以对这些历史信息进行快速搜索和计算分析,实现对临床诊断的辅助支持,同时可以对重要病症进行群体性分析,辅助完成医学病理分析。

 

1、海量数据存储。满足几十亿级的文件记录存储需求。

2、良好的业务扩展性。采用列式数据存储架构,适应业务类型及数据格式的扩展和变化。

3、全文快速检索。可以对病史、诊疗记录、处方等进行快速检索,便于医生了解详细的个人信息,辅助医生做出更准确的诊断,避免重复用药、药物不良反应等问题。

4、实时统计分析。利用大数据平台的强大分析和挖掘能力,可以对同类型病人的症状、诊疗记录、医疗效果做碰撞分析,以及进行人口统计学分析等。

5、平滑扩容 服务器节点支持线性扩展,可以应对未来业务和数据量的不断增长。

 

 

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