医疗大数据解决方案(DOC 66页)
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医疗大数据解决方案(DOC 66页)内容简介
医疗大数据解决方案.....1
第1章 概要.....4
1.1 名词定义.....5
第2章 医疗大数据面临的挑战.....7
2.1 医疗大数据与医院信息系统之间的具有本质的差异.....7
2.1.1 小问题放大万倍就会大的吓人.....9
2.2 医疗大数据面临八大难题.....10
2.3 国家大数据标准工程堪比“两弹一星”.....14
2.4 医疗行业的信息系统顶层设计为何难产.....15
2.5 大数据挖掘中的问题:大数据的关键不在于大而在于如何挖掘.....16
2.5.1 我国医疗行业每年产生多少数据.....16
2.5.2 挖掘关系数据库系统所产生的医疗数据非常困难.....17
2.5.3 仅患者与数据的对应关系就是一个大问题.....18
2.6 关系数据库理论的致命伤.....19
2.6.1 关系数据库中的数据在大数据环境中为何变成无意义的数据.....19
2.6.2 关系数据库系统是一种完全封闭的系统:外来数据无法入住.....22
2.6.3 关系数据库中的数据与数据系统密不可分.....22
2.6.4 关系数据库中的数据与数据结构密不可分.....23
2.6.5 关系数据库中的数据与应用程序密不可分.....23
2.6.6 关系数据库中的数据一旦脱离相应的系统就成了无意义的数据.....24
2.6.7 关系数据库无法实现病历信息的结构化存贮.....24
2.6.8 关系数据库中的数据都是“方言”,大数据需要的是“普通话”.....24
2.7 关系数据库如何处理国家医疗大数据中数万个数据库、数千万张表.....25
2.8 大数据之梦十年后成真.....26
2.8.1 信息化社会由概念到比较成熟用了30多年时间.....27
2.8.2 千年虫问题的启示.....27
2.8.3 大数据工程远比千年虫问题复杂.....28
2.8.4 五年之内(2020年前)医疗大数据只是纸上谈兵.....29
2.9 必须开发新型的软件工具才能对医疗大数据进行高效挖掘.....29
第3章 发明专利:医学信息的结构化存贮方法.....30
3.1 在了解医学信息的结构化存贮方法时的注意事项.....31
3.2 医学信息的结构化存贮方法.....32
3.3 数据的完整性是大数据的根本.....38
3.3.1 大数据的策略:以适当的数据冗余而使数据易识别.....38
3.3.2 一个事物的数据.....40
3.3.3 事物分类.....40
3.3.4 关系数据库的缺陷:关系.....42
3.3.5 数据的可识别性.....46
3.3.6 数据的多样性.....48
3.3.7 元数据及国际元数据标准非常重要.....48
3.3.8 大数据的关键:让数据自己说话.....49
3.3.9 大数据的策略:用数据代替程序.....51
3.4 与信息系统的耦合度为零的数据才是合格的大数据.....52
3.5 医学信息的结构化存贮方法与关系数据库的对比.....55
3.6 应用医学信息的结构化存贮方法的注意事项.....55
3.7 超大表化问题:分为多张表.....56
3.8 关系数据库中的二维表是数据不具独立性的一个根本原因.....56
3.9 “万能数据结构表”存放病历信息的例子.....56
3.10 医学信息的结构化存贮方法实现互联互通非常简单.....58
3.11 结构化录入病历信息的例子:症状的结构化.....58
第4章 独立数据库在医疗大数据方面的优势.....61
4.1 大数据中最重要的就是查询.....61
4.2 超大表问题.....61
4.2.1 自动调整表的长度.....62
4.2.2 自动查询多张表.....62
4.3 用独立数据库实现国家医疗大数据的存贮处理.....63
4.3.1 独立数据库如何处理国家医疗大数据中数十万个数据库、数千万张表.....63
4.3.2 疾病、症状的相关数据.....65
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第1章 概要.....4
1.1 名词定义.....5
第2章 医疗大数据面临的挑战.....7
2.1 医疗大数据与医院信息系统之间的具有本质的差异.....7
2.1.1 小问题放大万倍就会大的吓人.....9
2.2 医疗大数据面临八大难题.....10
2.3 国家大数据标准工程堪比“两弹一星”.....14
2.4 医疗行业的信息系统顶层设计为何难产.....15
2.5 大数据挖掘中的问题:大数据的关键不在于大而在于如何挖掘.....16
2.5.1 我国医疗行业每年产生多少数据.....16
2.5.2 挖掘关系数据库系统所产生的医疗数据非常困难.....17
2.5.3 仅患者与数据的对应关系就是一个大问题.....18
2.6 关系数据库理论的致命伤.....19
2.6.1 关系数据库中的数据在大数据环境中为何变成无意义的数据.....19
2.6.2 关系数据库系统是一种完全封闭的系统:外来数据无法入住.....22
2.6.3 关系数据库中的数据与数据系统密不可分.....22
2.6.4 关系数据库中的数据与数据结构密不可分.....23
2.6.5 关系数据库中的数据与应用程序密不可分.....23
2.6.6 关系数据库中的数据一旦脱离相应的系统就成了无意义的数据.....24
2.6.7 关系数据库无法实现病历信息的结构化存贮.....24
2.6.8 关系数据库中的数据都是“方言”,大数据需要的是“普通话”.....24
2.7 关系数据库如何处理国家医疗大数据中数万个数据库、数千万张表.....25
2.8 大数据之梦十年后成真.....26
2.8.1 信息化社会由概念到比较成熟用了30多年时间.....27
2.8.2 千年虫问题的启示.....27
2.8.3 大数据工程远比千年虫问题复杂.....28
2.8.4 五年之内(2020年前)医疗大数据只是纸上谈兵.....29
2.9 必须开发新型的软件工具才能对医疗大数据进行高效挖掘.....29
第3章 发明专利:医学信息的结构化存贮方法.....30
3.1 在了解医学信息的结构化存贮方法时的注意事项.....31
3.2 医学信息的结构化存贮方法.....32
3.3 数据的完整性是大数据的根本.....38
3.3.1 大数据的策略:以适当的数据冗余而使数据易识别.....38
3.3.2 一个事物的数据.....40
3.3.3 事物分类.....40
3.3.4 关系数据库的缺陷:关系.....42
3.3.5 数据的可识别性.....46
3.3.6 数据的多样性.....48
3.3.7 元数据及国际元数据标准非常重要.....48
3.3.8 大数据的关键:让数据自己说话.....49
3.3.9 大数据的策略:用数据代替程序.....51
3.4 与信息系统的耦合度为零的数据才是合格的大数据.....52
3.5 医学信息的结构化存贮方法与关系数据库的对比.....55
3.6 应用医学信息的结构化存贮方法的注意事项.....55
3.7 超大表化问题:分为多张表.....56
3.8 关系数据库中的二维表是数据不具独立性的一个根本原因.....56
3.9 “万能数据结构表”存放病历信息的例子.....56
3.10 医学信息的结构化存贮方法实现互联互通非常简单.....58
3.11 结构化录入病历信息的例子:症状的结构化.....58
第4章 独立数据库在医疗大数据方面的优势.....61
4.1 大数据中最重要的就是查询.....61
4.2 超大表问题.....61
4.2.1 自动调整表的长度.....62
4.2.2 自动查询多张表.....62
4.3 用独立数据库实现国家医疗大数据的存贮处理.....63
4.3.1 独立数据库如何处理国家医疗大数据中数十万个数据库、数千万张表.....63
4.3.2 疾病、症状的相关数据.....65
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