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发布时间:2016-11-15 浏览次数:

大数据分析技术是以最新应用数学、前沿计算科学和信息工程学为核心,以数据挖掘、数据仓库、商务智能等智能化的信息科技技术为手段,不仅能够大幅提高传统的医学科研技术,而且在最新的分子生物技术的发展中也发挥着关键的作用。
少量的个案往往不足以揭示规律和知识,当数量足够大时,规律才有可能显现。这也是通过数据仓库进行数据整合的重要原因。然而规律通常不在数据表面,借助统计学和数据挖掘方法是发现潜在规律的较有效手段,而在线式的方法提高了发现规律的速度,基于系统工程的向导式结构则有利于稳定大数据分析质量。
当年伦琴射线引入医学的时候,一定不会想到今日的局面。在中国广阔的地域、巨大的人口基数条件下,形成的巨大的卫生信息数据,仅仅是用在线式的传统方法就可以发现大量有价值的医学知识,而结合数据挖掘、数据仓库、系统工程,发现新知识的可能性更是大大增加。
健康大数据分析技术
大数据分析技术主要包括:
以数据挖掘为核心的知识发现技术,
以数据仓库为核心的数据整合技术,
以商务智能为核心的智能决策技术。
数据挖掘,又称知识发现(KDD),是从大量的数据中,抽取潜在的、有价值的知识的过程。数据挖掘所探寻的模式是一种客观存在的、但隐藏在数据中未被发现的知识。例如,KDD可直接挖掘疾病高发人群,疾病及症状间的未知联系,化验指标间的影响关系及化验指标与疾病间的潜在影响,对未知的检验项值进行预测等等。
在科研设计中利用聚类分析、因子权重分析,我们可以对数据进行科学分组、考察多因素的不同权重、帮助确定析因分析或嵌套分析等不同的科研设计。KDD在医学中应用非常广泛,为医学研究提供传统方法不能企及的前沿技术手段
前沿技术手段举例
· 聚类分析
· 关联规则分析
· 因子权重分析
· 回归预测分析
· 特性抽取分析
以数据仓库技术为核心的医学数据整合系统,独立于已有的医疗机构业务系统,以全新的设计将分散的业务系统产生的不一致的数据进行整理、变换、集成,整合得到全面、高效、一致的信息。数据仓库技术还使得对历史的全部海量数据进行在线的、实时的、深入的分析成为可能,并使其变得很轻松。
应用数据仓库技术的整合技术,使获得大数据科研样本数据易如反掌。结合中国庞大的人口基数和横跨寒带温带热带的广阔地域,可建成世界上最大的卫生信息数据仓库,其全面的信息量是每个医务人员梦寐以求的。如能与世界各国合作,共享,整合,将成为与人类基因组计划齐名的壮举。

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