大数据分析在智慧健康管理中的应用 The application of big data analysis in health management 嘉兴统捷通讯科技有限公司 : 相建南
0 1 大数据应用案例 实际数据的采集 目录 2 非结构数据采集 3 健康数据分析 4 决策系统 ( 预警机制 )
大数据应用案例
应用案例 医院 在医院, 儿科部会记录早产儿和患病婴儿的每一次心跳, 然后将这些数据与历史 数据相结合来识别模式 基于这些分析, 系统可以在婴儿表现出任何明显的症状 之前就检测到感染, 这使得医生可以早期干预和治疗
应用案例 智能分析 WNYC 开发的 Transit Time NYC 让纽约人可以点击纽约市的五个区域来 获取地铁或火车的时间 他们从开源行程平台 OpentripPlanner 获取数据, 并将这些数据域公开下载的地铁时间表结合来创造 400 万虚拟旅程
应用案例 选举 美国联邦调查局正在结合来自社交媒体 闭路电视摄像机 电话和文本的信息来追踪犯罪和未来恐怖袭击活动 同时根据一些国外媒体报道, 奥巴马在 2012 年总统竞选中使用大数据分析来收集选民的数据, 再加上一流的分析引擎, 让他可以专注于最有可能投他的选民
应用案例 智能汽车 这方面最有发言权的应该就是谷歌了, 谷歌自主研制的自动驾驶汽车分析 来自传感器和摄像头的实时数据, 从而保障用户在道路上的驾驶安全
应用案例 智慧城市 通过 路灯杆装上传感器, 进行城市数据挖掘 在人们的生活里, 无处不在的传感器被应用在街边灯柱上 通过 灯柱传感器, 可以收集城市路面信息, 检测环境数据, 如空气质量 光照强度 噪音水平 温度 风速. 灯柱传感器 不会侵犯个人隐私, 它只侦测信号, 不记录移动设备的 MAC 和蓝牙地址 在今后几年 灯柱传感器 将分批安装, 全面占领一些城市的大小街区 这样, 我们就可以预先了解城市道路的情况 对城市设计和管理提供最有利的支持
实际数据采集
实际数据采集 血压 / 脉搏 / 微循环参数计算 压力传感器血压测量脉搏参数 光电传感器微循环参数基于脉搏参数计算其它相关参数
实际数据采集 红外光电式连续血压测量研究 光电式脉搏传感器的噪声分析和工程处理 脉搏信号的模 / 数信号转换电路 血压测量原理 半导体力敏传感器 血压的压力信号放大电路
非结构数据采集
非结构数据 Word 文档 Pdf 文档 图形文件 语音文件
非结构数据采集 最早的网络问答服务应该是由各搜索引擎推出的问答社区, 例如百度知道 搜搜问 问等 接着兴起了 Quora 知乎一类的社会化问答网站 现在, 网络问答服务似乎开始 进化到第三阶段 -- 基于语义分析引擎的专家问答服务
Google Dremel ( 如何能 3 秒分析 1PB) 随着 Hadoop 的流行, 大规模的数据分析系统已经越来越普及 数据分析师需要一个能将数据 玩转 的交互式系统 如此, 就可以非常方便快捷的浏览数据, 建立分析模型 Dremel 系统有下面几个主要的特点 : Dremel 是一个大规模系统 在一个 PB 级别的数据集上面, 将任务缩短到秒级, 无疑需要大量的并发 磁盘的顺序读速度在 100MB/S 上下, 那么在 1S 内处理 1TB 数据, 意味着至少需要有 1 万个磁盘的并发读! Google 一向是用廉价机器办大事的好手 但是机器越多, 出问题概率越大, 如此大的集群规模, 需要有足够的容错考虑, 保证整个分析的速度不被集群中的个别慢 ( 坏 ) 节点影响 Dremel 是 MR 交互式查询能力不足的补充 和 MapReduce 一样,Dremel 也需要和数据运行在一起, 将计算移动到数据上面 所以它需要 GFS 这样的文件系统作为存储层 在设计之初,Dremel 并非是 MapReduce 的替代品, 它只是可以执行非常快的分析, 在使用的时候, 常常用它来处理 MapReduce 的结果集或者用来建立分析原型 Dremel 的数据模型是嵌套 (nested) 的 互联网数据常常是非关系型的 Dremel 还需要有一个灵活的数据模型, 这个数据模型至关重要 Dremel 支持一个嵌套 (nested) 的数据模型, 类似于 Json 而传统的关系模型, 由于不可避免的有大量的 Join 操作, 在处理如此大规模的数据的时候, 往往是有心无力的 Dremel 中的数据是用列式存储的 使用列式存储, 分析的时候, 可以只扫描需要的那部分数据的时候, 减少 CPU 和磁盘的访问量 同时列式存储是压缩友好的, 使用压缩, 可以综合 CPU 和磁盘, 发挥最大的效能 对于关系型数据, 如果使用列式存储, 我们都很有经验 但是对于嵌套 (nested) 的结构,Dremel 也可以用列存储, 非常值得我们学习 Dremel 结合了 Web 搜索和并行 DBMS 的技术 首先, 他借鉴了 Web 搜索中的 查询树 的概念, 将一个相对巨大复杂的查询, 分割成较小较简单的查询 大事化小, 小事化了, 能并发的在大量节点上跑 其次, 和并行 DBMS 类似,Dremel 可以提供了一个 SQL-like 的接口, 就像 Hive 和 Pig 那样 http://www.yankay.com/google-dremel-rationale/
健康数据分析
健康数据分析引擎 Big Data 健康分析引擎 健康风险指数心血管参数计算健康预警及建病征分析议, 等 大数据 (big data,mega data), 或称巨量资料, 指的是需要新处理模式才能具有更强的决策力 洞察力和流程优化能力的海量 高增长率和多样化的信息资产
对人体健康的分析 - 深度学习
PPT 模板下载 :www.1ppt.com/moban/ 节日 PPT 模板 :www.1ppt.com/jieri/ PPT 背景图片 :www.1ppt.com/beijing/ 优秀 PPT 下载 :www.1ppt.com/xiazai/ Word 教程 : www.1ppt.com/word/ 资料下载 :www.1ppt.com/ziliao/ 范文下载 :www.1ppt.com/fanwen/ 教案下载 :www.1ppt.com/jiaoan/ 行业 PPT 模板 :www.1ppt.com/hangye/ PPT 素材下载 :www.1ppt.com/sucai/ PPT 图表下载 :www.1ppt.com/tubiao/ PPT 教程 : www.1ppt.com/powerpoint/ Excel 教程 :www.1ppt.com/excel/ PPT 课件下载 :www.1ppt.com/kejian/ 试卷下载 :www.1ppt.com/shiti/ 健康风险指数 健康风险指数 : 通过对多种健康风险因素的分析, 建立健康计算模型, 分析个体健康风险
心血管参数 6 动脉顺应量 1 血压 2 心血管参数 左心室射血时间 3 每博血量 心血管参数计算 : 通过分析脉搏波, 计算出各种心血管相关的生理参数, 辅助健康分析 5 心舒末容量 4 外周血管阻力
加速数据分析的能力 IBM 科学家是怎样把人脑的数学模型抽象成一颗芯片的 图为 TrueNorth 芯片结构
决策系统 ( 预警机制 )
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智能决策支持系统 在提供用户干预方案时, 使用决策系统是最有效的办法 将人工智能技术引入决策支持系统主要有几方面原因 : 是人工智能可以处理定性的 近似的或不精确的知识而引入 DSS 中 ; DSS 的一个共同特征是交互性强, 这就要求使用更方便, 并在接口水平和在进行的推理上更为 透明 人工智能在接口水平, 尤其是对话功能上对此可以作出有益的贡献, 如自然语言的研究使用使 DSS 能用更接近于用户的语言来实现接口功能
健康监护系统平台
健康监护的整套系统 图 2 u-healthcare 平台构架 生命体征传输 : 为了提供可拓展性, 系统采用符 合 W3C 的 SOAP 标准传输数据 中间服务层 : 为了对用户提供统一的数据形式, 系统添加中间服务层来预处理数据, 将数据转换 为符合 HL7 规范的数据, 中间服务层还提供接收 体征数据 传送数据到处理平台 接收处理平台 结果并发送给用户以及信号处理的功能 ( 例如将 加速度数据转换为记步数据 ) 数据存储服务 : 系统接收中间服务层的数据, 存 放至分布式数据库 HDFS 中 分析服务 : 系统采用 Hadoop 作为主要的数据分 析平台 个人健康分析系统, 以便用户在此之上快速搭架生命体征分析应用 系统应该提供的服务包括 : 体征数据接收 数据存储管理 数据分析接口 个性化服务 ( 发送用户服务数据到用户的智能设备 ) 考虑到两种不同体征数据形态, 系统应该提供统一的处理方式
健康监护实际案例
防病 防急 防意外 定期采集父母脉搏波动曲线, 分析血压 心率 平均脉搏 搏输 出量等心血管数据, 卡路里消耗 计步数据 活动休息等数据实时记 录
智能健康分析及反馈 后台专家会根据用户测量的身体数据综合分析用户的健康状态, 定期出具分析报告, 传送给老人的子女 ; jwotch 可外部蓝牙连接血糖 血压 血脂 温度医疗检测器械, 所有检测数据自动上传到平台, 充实专家分析诊断的依据 子女手机安装健康大使 App, 方便随时查询父母身体健康现状 数据变化趋势 帮助远程管理腕宝 ;
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