★原文翻译★ 大数据的意义在于提供“大见解”：从不同来源收集信息，然后分析信息，以揭示用其他方法发现不了的趋势。在利用大数据发掘价值的所有行业中，医疗行业有可能实现最大的回报。 该机构已成功将BioMosaic作为预测、测试和锁定疾病的工具，它能够追踪潜在的疾病爆发，并就如何遏制潜在的流行病提出建议。 这只是大数据在医疗领域的众多应用之一。 以下是大数据在医疗行业的一些常见用途，包括商业运作和健康管理： 1. 分析电子病历：医生共享电子病历可以收集和分析数据，寻找能够降低医疗成本的方法。 和其他行业一样，大数据指明了从哪里入手可以改善医疗过程。 以上只是大数据对医疗领域产生重大影响的七个方面。 医生可以像其他领域的从业者那样运用大数据分析，唯一的不同之处在于，前者的意义更加重大，从大数据中获得的见解或许可以挽救人们的生命。 来源：品觉
但是，在医疗领域充分利用这些计算工具面临的最大挑战是，这方面的海量数据被束之高阁——或者说从一开始就没有数字化。 早期的医学研究成果或病人的病历，往往锁在医药公司的档案或医生办公室的文件柜中。 病人的隐私问题、公司间的利益冲突以及纯粹缺乏电子病历，阻碍着医疗领域的信息共享，让每一次治疗都像一个孤立的事件。如果医疗领域的信息共享能取得进展，人们很有可能发现更具普遍意义的治疗方案。 鉴于这样的前景，一些组织开始着手将医疗数据整合在一起。 其它推进医疗领域信息共享的努力还包括：由从多医疗机构、研究型大学、生命科学公司等组建的全球基因组学与健康联盟(Global Alliance for Genomics and Health)、欧洲生物信息研究所 他说：“要真正了解什么对癌症有效，其他患者正在接受什么样的治疗，以及癌症领域的研究取得了什么样的成果，相关机构应该开放“去识别(de-identified)”的医疗数据和匿名的典型病例，这是Flatiron
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到2025年，美国的AT＆T、韩国的LG Google等知名厂商司将投资83亿美元构建这些边缘计算系统的网络设施。 如今，很多医疗机构的IT部门正在遭受数据存储和网络速度的困扰。 医生对患者进行诊断以帮助其摆脱困境，这种治疗过程需要进行良好的管理。 一直持续蔓延的冠状病毒疫情加剧了医疗机构的基础设施快速转型，这对其业务和数据的处理带来了不利影响。 数据存储这个普遍存在的问题已经在许多行业领域中显现。 例如在英国医疗卫生体系中，管理文化可能比电力、冷却或通信连接更难调和。 虽然很多企业和机构拥有职责明确的数据中心运营和管理团队，但医疗机构的IT员工可能对电源、冷却和通信机架等技术并不精通。 Bubley表示，某些情况下，与5G相关的超可靠低延迟(URLLC)可以最大限度地减少需要即时响应的新应用和设备的网络往返时间。
来自美国的研究团队在《Journal of Healthcare Informatics Research》发表综述文章，对联邦学习进行概述并通过成功研究说明了联邦学习方法在医疗领域的应用潜力，还讨论了未来其在医疗领域应用的主要机遇和开放性问题 隐私保护方案 联邦学习的应用 医疗领域 医疗领域联邦学习近期案例总结 电子病历（EHR）已经成为现实世界医疗数据的一个重要来源，被用于重要的生物医学研究，包括机器学习研究。 除了在医院或医疗中心积累的数据外，另一种非常有价值的数据来自可穿戴设备，不仅对研究人员如此，更重要的是对用户。然而，在联邦模型训练过程中，客户端在通信和计算方面承受着相当大的成本。 虽然有一些关于联邦学习个性化的一般性工作，但对于医疗信息学来说，如何结合医学领域知识，使全球模型针对每个医疗机构或可穿戴设备进行个性化是另一个开放的问题。 模型精度。 Federated试图让孤立的机构或设备共享他们的经验，形成的大型医学数据集将显著提高机器学习模型的性能。然而，预测任务目前受到限制且相对简单。医疗本身是一个非常专业和精确的领域。
全文较长，建议阅读时间4分钟。 往期回顾：【图说】2016年中国云计算产业趋势分析报告 ?
由大赛组委会倾力打造的本次专题论坛以“大数据人工智能技术在医疗健康领域的创新与应用”为核心主题，旨在展示大赛的优秀创新成果。 席间多位领域专家大咖就论坛主题进行了深入地探讨，既吸引了业内专业人士的热情参与，又吸引了众多场外观众积极地收看直播。 ，国内首次联手医疗机构提供实际医疗场景AI创业赛，首次提供6大实际医疗场景，提供珍贵的骨骼X线图片数据集，对接医院实际紧迫需求等。 ，解读大数据人工智能技术在健康医疗领域的发展与创新应用。 医疗领域专家表示，大数据人工智能技术应用于临床领域，路还很长，大数据人工智能技术技术专家应该与医疗领域紧密结合，才能有更实用的产品产生，如今有“硬件+软件”模式、“鱼饵+鱼钩”捆绑模式和社交商业模式这三种产品模式值得推荐
随着互联网规模不断的扩大，大数据正在改变着这个时代的绝大一部分的行业或者企业，医疗行业也不例外，医疗健康正在成为人们关注的重点问题，以智能化、数字化为特征的医疗信息化正在蓬勃兴起，医疗行业的数据类型也在向海量 健康医疗大数据作为国家重要的基础性战略资源，也受到了政企、医院等行业相关人员的高度重视。如何让医疗行业及领域去便捷管理和使用海量的大数据？ 接下来，我们具体了解一下，大数据技术在医疗行业领域的具体应用以及有何价值？，Hadoop大数据平台如何帮助互联网医疗行业去低成本、高效的实现对批量的大数据进行一个采集、存储、计算、分析、实时监测呢？ 1.就医数据进行电子化管理 对电子医疗记录的收集，包括个人病史、家族病史、过敏症以及所有医疗检测结果等。在信息系统中进行分享，每一个医生都能够在系统中添加或变更记录，而无需再通过耗时的纸质工作来完成。 应用于数百万人及其各种疾病的预测和分析，并且在未来的临床试验将不再局限于小样本，而是包括所有人。
2018年，这些医疗健康初创企业将致力于将更多尖端技术（如物联网IoT，大数据分析和医疗设备）整合到医疗保健领域。 Telangana全国软件和服务公司协会（NASSCOM）区域总监Srikanth Srinivasan表示，物联网和大数据分析是在印度健康科技领域发挥关键作用的两项技术，由于医疗健康行业存在着大量的数据并且每天还在不断地产生新的数据 他同时也希望人工智能和机器学习等其他技术在印度的医疗健康领域发挥更大的作用。 根据一份报告，印度医疗保健行业目前正面临诸多挑战，例如自费支出率高、缺乏专业医护人员、医院的床位严重不足等。 印度其他城市的创业者则表示，企业客户对信息管理和云服务的采用率较高，但在远程医疗等领域，采用率并不高。 不过可以看出，随着印度医疗健康领域的初创企业逐渐壮大和数据的逐渐增加，大数据分析将成为处理这些数据的关键技术。（编译/金又南）
近年来，人工智能（AI）发展迅速，从AlphaGo连败人类棋手，到商场里随处可见的智能机器人，人工智能已经从实验室走向了大众，不论是舆论关注度还是相关领域的投资，都在节节增长。 2017年第一季度及第二季度，美国VC投资AI及深度学习领域的资本数量已经达到36亿美元，超过2016年全年的投资额。 更重要的是，人工智能技术也到达到了新的阶段，在工业界、医疗、SaaS、农业等等各行各业的应用都引起了巨大的势能。这其中，应用增长率最高的当属AI在医疗领域的应用。 人工智能和医疗健康的结合也是“双向驱动”的。一方面，人工智能的众多技术在医疗方面得到了优秀的商用价值体现；另一方面，创新型的AI技术也给医疗创新带来了新的机会。 尤其是通过把传统的离散生理信息通过机器学习等技术整合起来，医疗领域未来的个性化和导向化趋势将更加明确和快速地到来。
各行各业的工程师带着自己的算法兴致勃勃地来到了医疗领域，却发现医疗数据出人意料的贫瘠。他们选择了相对操作性更强的肺结节领域，开始了医疗人工智能最初的发展。 随后的三年，标准化的医疗数据已经逐渐丰满。 统计表中数据，参与调研的31家企业中，有21家企业都涉及了两个及其以上科室，应用愈发五花八门。 科室分布状况 从统计数据看，聚焦单科室的企业主要是影像辅助类企业与放疗辅助治疗类企业，例如连心医疗、大图医疗等企业在这一方面尤其专注，而单科室的AI企业多处于Pre-A轮与A轮。 在这一领域，数坤科技、依图医疗、推想科技、深睿医疗、汇医慧影均有涉及。 调研企业产品分类 从数据维度上看，AI企业获得数据的途径主要来源于临床数据和科研数据。 百洋科技、连心医疗、大图医疗等旗下用于辅助放疗的智能产品均已获得NMPA发放的III类器械证书，但这些产品对于“智能”的定义并不明确。
大数据应用架构分为三部分： 1. 大数据应用阐述 2. 大数据应用架构 3. 大数据行业应用 大数据应用阐述 大数据能做什么? 大数据说的那么悬，其实主要是做三件事：对用户的理解、对信息的理解、对关系的理解。 第一，对信息的理解 你发的每一张图片、每一个新闻、每一个广告，这些都是信息，你对这个信息的理解是大数据重要的领域。 大数据应用架构 ? 大数据行业应用 医疗行业 1. Seton Healthcare是采用IBM最新沃森技术医疗保健内容分析预测的首个客户。 该技术允许企业找到大量病人相关的临床医疗信息，通过大数据处理，更好地分析病人的信息。 2. 在加拿大多伦多的一家医院，针对早产婴儿，每秒钟有超过3000次的数据读取。
在这一年里，有越来越多的企业和研究者将目光投向了医疗健康领域，AI在这个领域的应用也进行着飞速发展，产生了诸多令人惊喜的成果， 让我们聚焦于AI医疗的主要应用场景，为大家分析当前的发展现状： 医疗影像分析 人工智能在医疗影像领域的应用主要包含：图像或是检查的分类，器官、区域或是标记点的定位，目标及病理的检测，组织结构的分割，病灶区的分割，以及图像配准等，主要针对的疾病主要有肺结节、糖网、脑卒中等，应用方向主要有三类 医疗机器人——手术机器人、康复机器人等 医疗机器人的应用，可以提高可视化程度，提高医生手术效率，从而提高精度。 也正是因为这一领域应用属于弱医疗，其容错率大大降低，风险性更小。不过，风险小的同时并没有降低对技术的要求，其考虑的环境更为复杂化，因此近几年的智能穿戴也并没有很大的发展。 ，与AI结合最为紧密的就是营销领域了，不论是精准推荐还是千人千面，没有机器学习深度学习算法的应用话是根本无从下手的。
来源：海量大数据实践 随着低成本传感器的增长超过预期，计算机在医疗领域正在产生前所未有的数据量。这其中，有的被用于研究目的，比如儿科医生监测哮喘背后的环境诱发因素。 也有的将其用于个人消费领域，比如对心率和血压的监测。而大数据医疗在其中最主要的作用是提高患者的医疗效果并压低医疗成本。 ? 今年十月底，IEEE（电气与电子工程师协会）将在加利福尼亚州圣克拉拉市举办2015年国际大数据会议，研究大数据在医疗IT领域的潜力。 基于对大数据的应用早期的成功分析，麦肯锡估计大数据帮助医疗领域节省12％至17％的医疗费用。外推至2013年用于医疗保健的费用约为2.9万亿美元，也就是说相当在3480亿到 4930亿美元的成本降低。 显然，对于未来的临床决策支持，它们对于改进治疗效果会起到非常大的作用。
本篇文章主要介绍Apache Hudi在医疗大数据中的应用，主要分为５个部分进行介绍：1. 建设背景，2. 为什么选择Hudi，3. Hudi数据同步，4. 存储类型选择及查询优化，5. 针对不同的医院不同的系统里面的表结构，字段含义都不一样，但是最终数据模型是一定的要应用到大数据产品上的，这样需要考虑数据模型的量化。 数据量级差别巨大。 不一样的医院，不一样的系统，库和表都有很大的数据量差异，处理方式是需要考虑兼容多种场景的。 数据的时效性。数据应用产品需要提供更高效的实时应用分析，这也是数据产品的核心竞争力。 2. Hudi现在只是Spark的一个库， Hudi为Spark提供format写入接口，相当于Spark的一个库，而Spark在大数据领域广泛使用。 Hudi 支持多种索引。 这里需要考虑如果多表传输过来有数据倾斜的问题，还有Hudi 的写入不仅仅只有Parquert数据写入，还包括元数据写入、布隆索引的变更、数据合并逻辑等，如果大表合并比较慢会影响上游的消费速度。
这篇文章从应用于医疗行业的计算机视觉、自然语言处理、强化学习和通用方法入手，详细介绍了深度学习在医疗中的应用。 ? NLP 中的机器翻译、文本生成和图像描述取得了显著成功。在医疗领域中，序列深度学习和语言技术为电子健康档案（EHR）等应用提供了很多支持。 总的来说，这种规模的 EHR 大概表示了 20 万年的医生智慧累积和 1 亿年的患者医疗结果数据，其中还包含足够多的罕见病症。因此将深度学习应用到 EHR 数据是一个迅速发展的领域。 可以从深度强化学习中受益的一大医疗领域是机器人辅助手术（RAS）。目前，机器人辅助手术的主要方式是医生以遥控方式指导机器人操纵器械。 半自动遥操作的主要挑战之一是在手术场景附近正确定位仪器的位置和方向。最近，采用改进 U-Net 架构 CNN 开发的像素级仪器分割技术开始崭露头角。深度学习应用于手术机器人的另一大挑战是数据收集。
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