医疗大数据管理体系建设和临床数据标准化

U s e t h is t it le s li d e o

ly w it h a n im a g

e 医疗大数据管理体系建设和临床数据标准化

医疗/研究信息化的趋势和挑战医疗大数据管理体系建设临床数据标准化答疑时间

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医疗/研究信息化的趋势和挑战医疗大数据管理体系建设临床数据标准化答疑时间

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未来医疗创新的新模式

未来的协作模式

Source: PwC, Pharma 2020: The vision, Harvard Business Review, Jan-Feb 2010, Ten Breakthrough Ideas

生命科学公司和医疗机构合作开展研究…

建立全球新药研发网络?新药研发和法规监管的集成

?降低费用加速药品上市提供低风险的治疗?开展以病人为中心的个性化治疗?提供基于价值的医疗

生命科学邻域的持续技术创新

根据特性来制定计划

医药科学的区块链

支付网络源的扩展

机器学习

智能对话机器人

创新的压力

加速

当前研发的效果不能达到投资方要求以及厂家和患者的期望

为了保护患者安全, FDA 和 EMA 努力推动药物全生命周期的信息共享和透明。

洞察力

现在的数据孤岛的模式及大量医学出版物的文本信息导致我们难以快速确定相关的疗效

大数据

个性化医疗，医疗服务机构与患者的密切合作都对传统的IT 的模式提出了挑战

法规管理

专科医院

康复医院

社区诊所

制药公司

医疗研究

中心

付费者

医疗仪器

实验室

医疗服务提供者/

责任医疗组织

健康数据的

连接和汇聚

患者的远程参与带来更多真实世界的证据

通过获得医疗设备的数据带来生活方式的改变和对健康的更好理解

根据以下情况去找到合适的项目/实验的参加者:-治疗邻域 / 位置-血液学性质-ICD10-代码-物理参数等

患者的满意

评估治疗/项目的效果-分析重要指标的改善-为管理者和患者提供指南

结果分析

为患者远程支持提供新的选择，通过远程的设备持续地检测 .-减少重复住院率-增加患者忠诚度

远程监控

GB50174--2017《数据中心设计规范》解读

GB50174--2017《数据中心设计规范》解读 GB50174--2017《数据中心设计规范》解读一、数据中心是一切信息化的基础李克强总理在政府报告中指出：新兴产业和新兴业态是竞争高地。要实施高端装备、信息网络、集成电路、新能源、新材料、生物医药、航空发动机、燃气轮机等重大项目，把一批新兴产业培育成主导产业。制定“互联网”行动计划，推动移动互联网、云计算、大数据、物联网等与现代制造业结合，促进电子商务、工业互联网和互联网金融健康发展，引导互联网企业拓展国际市场。云计算、互联网、物联网、大数据等现代信息技术已成为国民经济的重要支柱。信息化的基础是数据中心，可以说，没有数据中心就没有信息化的发展。二、规范编制目的 1、电子信息技术平均2.5年发展一代，每一代IT技术的发展都意味着其支持技术的发展，即数据中心环境要求、建筑与结构、空气调节、电气、电磁屏蔽、网络系统与布线、智能化、给水排水、消防等技术的发展，这些技术的发展需要相关技术规范的支持。 2、GB50174-2008《电子信息系统机房设计规范》于2008年发布实施，到2015年《电子信息系统机房设计规范》已运

行了7年，意味着电子信息技术已发展了3代，需要规范做相应修改。 3、将《电子信息系统机房设计规范》更名为《数据中心设计规范》的主要目的是适应目前国内数据中心的建设需要以及更好地进行国际交流。三、规范编写原则 1、可实施性原则本规范在执行国家相关法律、法规和规范的基础上，注重设计方法的可操作性和可实施性，为设计人员提供实用的设计方法。 2、先进性原则《数据中心设计规范》在满足中国数据中心行业发展的前提下，吸取国外有关数据中心设计的优点，结合中国数据中心行业的具体情况，增加补充具有数据中心行业特点的相关条文规定。主要围绕数据中心的可靠性、可用性、安全、节能、环保等方面的进行编写，具有一定的技术先进性和前瞻性。3、科学性原则本规范提出的设计原则和方法归纳总结了国内外数据中心行业的经验，是众多行业专家经过多年实践总结出来的，是以现行有效的相关法规、标准、规范为基础，并充分考虑数据中心行业的特点和特殊性。 4、协调性原则

大数据实验室建设方案

高校大数据实验室建设方案一、建设目标 xx大数据实验室的建设目的是作为大数据教学实验及科研平台，包括数据挖掘与大数据分析平台。实验室的设计全面落实“产、学、研、用”一体化的思想和模式，从教学、实践、科研和使用多方面注重专业人才和特色人才的培养。利用虚拟化教学资源，搭建教学系统和集群平台，将理论学习、实践教学和大数据项目实战融为一体，由难而易、循序渐进，逐步提升学生的学习技能和实践水平，提高“学”的质量和成效。利用大数据分析主流软件框架，搭建与业界主要用户一致的实验与科研环境，将理论课程中学到的数据挖掘算法运用到实际的数据分析过程中，提升学生的动手操作和项目实践能力。使得学生所学与企业项目人才需求无缝衔接，与教师的科研工作紧密配合。通过专业的大数据分析计算资源搭建的开放式大数据分析平台，可以充分的融合教师的科研需求，教师可以在开放的平台环境下开展大数据科研工作，提升教师的科研创新能力，充分提高“研”的成效。二、产品优势

?交互式学习模式提供体系完整、简单易用的在线教学课堂；以基础知识学习、在线视频教学、习题、线上测试、评估等为主线的一系列方法，确保学生在短时间内掌握大数据虚拟仿真实验、分析部署技能。 ?真机实验训练实验训练体系设计成各模块相对独立的形式，各模块交互式的实验任务、大数据实验机、实际项目上机操作，通过多方位的训练，最终灵活的、渐进式地掌握大数据生态体系。 ?大数据实战及案例分析提供实验数据，包括网站流量数据、租房及二手房数据、电商商品交易数据、搜索引擎访问等多种行业数据，数据内容超过20TB，同时周期更新数据内容。 ?充分支撑科研工作提供行业数据及案例解剖用于基础研究，提供数据分析方案及流程，提供数据更新接口，

大数据+精准医疗

大数据+精准医疗 2012年全国居民慢性病死亡率为533/10万，占总死亡人数的86.6%。心脑血管病、癌症和慢性呼吸系统疾病为主要死因，占总死亡的79.4%，其中心脑血管病死亡率为271.8/10万，癌症死亡率为144.3/10万（前五位分别是肺癌、肝癌、胃癌、食道癌、结直肠癌），慢性呼吸系统疾病死亡率为68/10过标化处理后，除冠心病、肺癌等少数疾病死亡率有所上升外，多数慢性病死亡率呈下降趋势。慢性病的患病、死亡与经济、社会、人口、行为、环境等因素密切相关。一方面，随着人们生活质量和保健水平不断提高，人均预期寿命不断增长，老年人口数量不断增加，我国慢性病患者的基数也在不断扩大；另一方面，随着深化医药卫生体制改革的不断推进，城乡居民对医疗卫生服务需求不断增长，公共卫生和医疗服务水平不断提升，慢性病患者的生存期也在不断延长。慢性病患病率的上升和死亡率的下降，反映了国家社会经济条件和医疗卫生水平的发展，是国民生活水平提高和寿命延长的必然结果。当然，我们也应该清醒地认识到个人不健康的生活方式对慢性病发病所带来的影响，综合考虑人口老龄化等社会因素和吸烟等危险因素现状及变化趋势，我国慢性病的总体防控形势依然严峻，防控工作仍面临着巨大挑战。大数据的分析和应用都将在医疗行业发挥巨大的作用，提高医疗效率和医疗效果。一、临床操作在临床操作方面，有5个主要场景的大数据应用： 1．比较效果研究通过全面分析病人特征数据和疗效数据，然后比较多种干预措施的有效性，可以找到针对特定病人的最佳治疗途径。基于疗效的研究包括比较效果研究(Comparative Effectiveness Research， CER)。研究表明，对同一病人来说，医疗服务提供方不同，医疗护理方法和效果不同，成本上也存在着很大的差异。精准分析包括病人体征数据、费用数据和疗效数据在内的大型数据集，可以帮助医生确定临床上最有效和最具有成本效益的治疗方法。医疗护理系统实现CER，将有可能减少过度治疗(比如避免那些副作用比疗效明显的治疗方式)，以及治疗不足。从长远来看，不管是过度治疗还是治疗不足都将给病人身体带来负面影响，以及产生更高的医疗费用。 2．临床决策支持系统临床决策支持系统可以提高工作效率和诊疗质量。目前的临床决策支持系统分析医生输入的条目，比较其与医学指引不同的地方，从而提醒医生防止潜在的错误，如药物不良反应。通过部署这些系统，医疗服务提供方可以降低医疗事故率和索赔数，尤其是那些临床错误引

IDC机房建设要求

IDC机房建设要求一．物理要求： 1.根据功能的不同，IDC 可以划分为主机房区、支持区和辅助区。主机房区包括：服务器机房、网络机房、存储机房等。支持区包括：高低压变配电房、发电机房、UPS 电池电力室、空调机房、设备监控机房、接入室和消防控制中心等。辅助区包括：客户接待区、客户操作区、监控室、大客户休息区、会议室等，可根据实际功能需要进行选择性设置。 2.IDC 机楼天面应做一级防水，地下室防水等级应为一级。 3.机房净高一般在2.5m~3.2m；计算机机房楼板荷载：A级>500kg/m2 B级>300kg/m2空调机房、供电设备用房>1000kg/m2 4.架空地板的高度应通过计算确定，确保地板下断面风速控制在 1.5~ 2.5m/s，单机架功率不小于 3.2kW 时，活动地板高度不宜小于500mm；单机架功率不小于4kW 时，活动地板高度不宜小于600mm；单机架功率不小于4.8kW 时，活动地板高度不宜小于700mm。 5.为合理规划机房内气流组织，建议机房内机架统一按面对面、背靠背方式排列，即相邻二列机柜的正面板相对或者背面板相对排列。其中冷通道应不少于1000mm，热通道应不少于700mm。 6.IDC 机房的建筑平面和空间布局应具有灵活性。主体结构宜采用大空间及大跨度柱网，大型IDC 柱网宜大于7.2 米，中小型柱网

不应小于6.0 米。有地下车库的应考虑与小车停车位经济模数结合。二．关于电源和UPS 1.按照电信相关规定，供电电源应符合下列规定：A、B 级IDC 应由两个电源供电，两个电源不应同时受到损坏；C 级IDC 应由两回线路供电。 2.除由市电电源供电外，应配置可靠的备用发电机作为应急电源，发电机组应具有快速自动启动、自动切换、自动停机和遥测、遥信功能。市电电源与发电机后备电源的切换应采用具有旁路隔离功能的自动转换装置；自动转换装置检修时，不应影响电源的切换。 3.企业的数据中心需要采用发电机阵列，其可以提供数据中心正常运行所必要的电力。例如谷歌就已经在其位于爱荷华州的数据中心安装了30多台发电机。 4.柴油发电机房的确定：考虑到柴油发电机组的进风、排风、排烟等情况，如果有条件时机房最好设在首层。但是，高层建筑功能较复杂，对面积的利用率要高，因此，一般把发电机房设在地下室的地下一层，不宜设在地下二层及以下。这时，解决好通风、防潮、机组的排烟、消音和减振就显得非常重要，在设计中要注意处理好。机房选址时应注意以下几点：不应设在四周无外墙的房间，为热风管道和排烟管道伸出室外创造有利条件；尽量避

医疗大数据分析应用平台建设项目背景介绍

医疗大数据分析应用平台建设项目背景介绍根据国际著名分析机构Gartner给出的定义：大数据就是那些具有规模大、速度快、种类多三大特征的数据资产。大数据分析从海量数据中筛选出有用的信息，然后通过各种手段将信息转化为洞察力，从而做出正确决策，并最终推动业务发展。通过一系列分析处理，大数据可以帮助企业制定明智且切实可行的战略，获取前所未有的客户洞察，支持客户购买行为，并构建新的业务模式，进而赢得竞争优势。随着人们的生活水平不断提高，健康也越来越受到家庭的关注。2009 年2 月27 日，我国卫生部公布的第四次国家卫生服务调查结果显示，截止至2008 年，我国居民脑血栓，糖尿病，高血压等慢性病病例数达到2.6亿，占全国总人数的20%，其中高血压病人对自身疾病的知晓率只有30%，同时这些病人中的治疗率只有25%，控制率仅为6%，糖尿病病人中，能坚持做到规范治疗的也只有33%。由此我们可以看出，建立科学、规范、高质量的慢性病管理策略，实现对人体慢性病的监护具有重大的意义。通过慢性病的早期诊断

和监护，不仅能提前预防和控制各种疾病，还能帮助他们合理用药，减少医药开支。另一方面，我国公共医疗卫生资源紧缺，城乡医疗卫生资源的差距比较大，城市人口平均拥有的医疗卫生资源是农村人口的2.5倍以上，比如，占全国总人口近70%的农村拥有全国医疗卫生资源的30%，而占全国总人口30%的城市却占有全国医疗卫生资源的70%，优质的医疗卫生资源集中分布在城市，尤其是大城市。因此，实现城乡之间的医疗卫生资源共享成为丞待解决的重要问题。同时，随着国家积极倡导“3521”医疗系统建设，我国医疗领域信息化程度得到了很大的提高，预计在全国会出现上百个医疗数据中心，每个数据中心都将承载近1000 万人口的医疗数据，数量多、更新快且类型繁杂，使医院数据库的信息容量不断膨胀，这就产生了医疗大数据。医疗大数据通常具有以下特征: (1) 数据巨量化: 区域医疗数据通常是来自于拥有上百万人口和上百家医疗机构的区域，并且数据呈持续增长的趋势。依照医疗行业的相关规定，患者的数据通常至少需要

高校大数据平台解决方案-高校智慧校园解决方案

高校大数据平台解决方案、高校智慧校园解决方案

1.项目概况近年来，随着信息技术产业的蓬勃发展，高校的信息化建设工作也受到了广泛关注。推进高校信息化建设，打造数字化校园已成为各高等院校的普遍共识。由于信息化建设初期缺乏统一规划，数据标准各异，业务系统各自为政，导致数据非集成化并形成了许多的信息孤岛，这使得大量数据无法共享和利用，获得更大价值。数据共享交换平台是整个数字化校园建设的重要组成部分，利用平台对校园内散乱分布的数据进行集成化整合，同时将原来分散、利用率低下的信息资源进行数据挖掘，对于学校的发展战略和决策支持具有重要意义。另外，数据共享交换平台的建设是高校信息化建设下一阶段——智慧校园建设的工作基础。完成对学校内大数据有机的整合和继承管理，掌握学校各项活动中发生的庞大、海量数据，并利用大数据处理技术对这些信息资源进行挖掘、整理、分析，为学校的发展提供决策支持，是大数据时代下支撑学校改革、发展的重要手段。 2.智慧校园建设方案！高校统一数据中心解决方案平台设计目标及思路大数据时代的教育带有“大教育”的特性，具有全员（从全日制学生到全民，面向所有人）、全程（从学前教育到终身教育，服务各个教育阶段）、全方位（家庭、学校、社会三位一体教育，无所不在的教育，虚实结合的教育）等特点。随着在线平台的推广和普及，越来越多的老师将自己的授课视频放上网。互联网上的眼睛将使所有错误无所遁形，在无数人的编辑之下，知识传播的形式将不断优化、效率会不断提高。在数据的不断累积当中，视频将会沉淀下来，成为经典的学习材料。目前，建设以全局数据为基础的数据共享交换平台已成为各高校信息化建设的核心内容。通过其建设可以有效消除信息孤岛，节约人力、物力、财力成本，提高工作效率。各职能部处可以通过该平台获取其他业务部门的数据信息，通过对数据的交换、共享、分析、挖掘，为广大师生提供更加完善的服务，为高校建设以及科学管理提供重要的依据。

大数据与健康医疗

大数据与健康医疗 1.德国于2011年提出（）新理念，旨在整合、联网一个地区的医疗资源，可善医疗服务。（5.0 分） A.“科学时代” B.“模式转变” C.“联网健康” D. “健康监测” 我的答案：C答对 2.2016年10月份，“健康中国（）规划”得以发布，在这个规划里面也把医疗健康大数据应用创新与发展列入了国家一项重要任务。（5.0分） A.2023 B.2030 C.2020 D.2010 我的答案：B答对 3.我国各地市区域医疗信息化平台招投标正在快速展开，预计未来几年公共卫生信息化将保持在（）的高速增长。（5.0分）

A.20%-30% B.20%-35% C.20%-40% D.30%-50% 我的答案：A答对 4.下列选项不属于健康医疗大数据应用发展中的要点的是（）。（ 5.0 分） A.互联互通 B.标准规范 C.政策支撑

D.应用创新我的答案：D答对 1.1970年哈佛大学在关于资源三角形的论述中指出（）是推动社会发展的三种基本资源。（10.0 分）） A.材料 B.能源 C.信息 D.数据我的答案：ABC答对 2.下列选项属于健康大数据的背景是（）（10.0分）） A.行业复杂，极难标准化 B.医院资源有限，利用有限 C.个人信息缺乏，信息不对称

D.真正的健康医疗大数据我的答案：ABCD答对 3.下列选项属于健康医疗大数据特征的包括（）。（10.0分）） A.数据规模大 B.数据结构多样 C.数据增长快 D.数据价值高我的答案：ABCD答对4.下列选项属于健康医疗大数据来源的是（）。（10.0分）） A.医疗领域内数据资源 B.行业数据资源 C.学科相关数据资源

高校大数据专业教学科研平台建设方案详细

高校大数据专业教学科研平台建设方案一、项目建设的意义及目的芝诺数据自主研发的高校大数据教学科研平台以校企联合培养模式为手段，通过校企合作联合培养机制，让企业、行业深度参与人才培养过程，逐步实现校企共同制定培养目标、共同建设课程体系和教学内容、共同实施培养过程、共同把控培养质量，全面提升学生的应用实践能力。该平台以应用型人才培养为目标定位，在以解决现实问题为目的的前提下，使培养的学生有更宽广和跨学科的知识视野，注重知识的实用性，有创新精神和综合运用知识的能力。注重培养学生具有在创新中应用、在应用中创新的能力，让学生真正学会大数据行业各个岗位真正的职业技能。二、功能模块和建设思路芝诺大数据教学科研平台构建总体分为三大部分，一是平台硬件，二是教学与实验支撑系统（包括：芝诺数据综合分析ZDM平台、芝诺数据教学实训平台），三是产品服务体系。具体如下：

教学与实验支撑系统由芝诺数据综合分析ZDM平台和芝诺数据教学实训平台构成，教学与实验支撑系统部署在大数据教学科研一体机中。二、项目建设的目标及内容 1、项目建设目标 1）平台的建设能让高校大数据专业与实际应用相结合，提高学生的学习、实践和创新创业能力，能够培养实用性人才所需的专业能力，提升教学效果与就业率，为“大数据时代”的创新人才培养做出贡献。

2）平台的建设将支撑大数据去冗降噪、大数据融合、大数据可视化等关键技术研究，能够服务于学校的教学和科研，有助于大数据方向发展和自主创新，有利于创新团队培育和高水平研究成果积累，有利于提升教师的教学和科研水平，推动教学和科研团队建设。 3）平台的建设搭建可以发挥学校的行业优势，体现学校办学特色，推进与国内外高校、科研机构和企业间的产学研合作，开展项目合作研究和人才培养，促进科研成果转化，促进产学研协同创新。 4）平台的建设有利于促进学科交叉与融合。 2、项目建设内容 1）模块一：平台相关硬件建设本模块主要包含：大数据教学科研一体机技术参数：

数据中心建设总体要求

数据中心建设总体要求中信北京国安电气责任有限公司二○一二年四月二十六日

一、建设环境要求数据中心大楼或具有数据中心功能要求的办公大楼建设位置、周边环境应符合下列要求： 1、电力供给应稳定可靠，交通通信应便捷，自然环境应清洁； 2、应远离产生粉尘、油烟、有害气体以及生产或贮存具有腐蚀性、易燃、易爆物品的场所； 3、远离水灾火灾隐患区域； 4、远离强振源和强噪声源； 5、避开强电磁场干扰； 6、距离停车场不小于10m； 7、距离铁路或高速公路的距离不小于100m； 8、距离飞机场不小于1600m； 9、距离化学工厂中的危险区域、垃圾填埋场不小于400m； 10、距离军火库不小于1600m； 11、距离核电站的危险区域不小于1600m； 12、有可能发生洪水的地区不应设置机房； 13、地震断层附近或有滑坡危险区域不应设置机房。当无法满足上述要求时，可采取必要措施加以解决，必要时更换建设地点。二、数据中心对建筑与结构的要求

1、抗震设防分类不应低于丙类（地震作用和抗震措施均应符合本地区抗震设防烈度的要求）； 2、耐火等级不低于二级； 3、屋面的防水等级Ⅰ； 4、拟确定数据中心建设的区域，可不进行物理分割； 5、根据数据中心的特殊性，考虑到今后机房的扩容和调整，数据中心机房层承载不小于1000公斤/平方米，UPS电池间如设置在楼上，承载要求不小于1600公斤/平方米； 6、拟确定机房建设的区域，地面应做找平处理，地面和顶面应做防水和保温处理； 7、拟确定机房建设的区域，应满足设备进出的要求（走廊、货梯、门的尺寸不小于1500*2100）； 8、拟确定机房建设的区域可做无窗设计； 9、拟确定机房建设区域的核心筒（电梯厅）平面高于本层平面400mm以上，以保证抗静电活动地板铺设后无高差； 10、大楼层高，应保证梁下高度不低于3.5米； 11、建筑物要有空调和新风机室外机安装位置，楼顶应为平顶设计； 12、与机房建设区域无关的给排水管道不得穿越主机房，临近上下楼层禁止有商场、饭店、食堂等易产生人员、气体、水源影响的隐患，机房不应设在水泵房、厕所和浴室等潮湿场所的正下方或贴邻布置；

智慧医疗大数据分析应用平台建设方案

目录 1.背景介绍 (10) 2.产品愿景 (14) 3.产品定位 (15) 3.1解决的问题 (15) 3.2达到的效果 (15) 4.产品理念 (16) 5.总体思路 (16) 5.1对接数据源，获取医疗卫生大数据 (17) 5.2对获取的医疗卫生大数据预处理机制 (18) 5.3建立医疗卫生大数据的存储机制 (18) 5.4医疗卫生大数据的处理和分析算法分类和形成 (20) 5.5开发专题大数据分析，形成专题大数据应用 (22) 5.6开发机构大数据分析，建立机构大数据应用 (22) 5.7建立平台应用实施推广组织机制 (23) 5.8建立平台产品优化升级服务组织机制 (23) 6.医疗卫生信息的大数据建模描述和分析 (23) 6.1 我们给出的相关数据模型 (24) 6.2 卫计委给出的相关数据模型 (25) 6.3 相关数据特征对比分析 (29) 7.大数据分析应用平台支持的业务主题场景 (31) 7.1 医疗卫生服务机构应用 (33)

7.1.1各级医院自身应用 (33) 7.1.2 基层医疗机构自身应用 (38) 7.1.3 区域卫生医疗联合体应用 (38) 7.1.4医疗卫生机构的合规应用 (43) 7.2患者医疗治疗应用 (46) 7.2.1患者就医过程提示服务 (46) 7.2.2患者服药提示服务 (46) 7.2.3患者饮食、运动、习惯注意事项服务 (46) 7.2.4患者体征和治疗效果服务 (47) 7.2.5患者交流交往服务 (47) 7.3个性化医疗服务应用 (47) 7.3.1基因测序分析应用 (47) 7.3.2个性化药物应用 (48) 7.3.3个人健康管理应用 (48) 7.4慢性病预防治疗应用（疾控中心） (50) 7.4.1慢性病检测、发现、预警服务 (50) 7.4.2慢性病诊断服务 (52) 7.4.3慢性病防控治疗服务 (52) 7.5居民健康保健应用（疾控中心） (53) 7.5.1居民自我健康保健应用 (53) 7.5.2政府卫生管理部门进行居民健康管理应用 (54) 7.5.3政府医疗规划结构进行居民健康保健决策应用

智慧高校大数据平台建设方案

智慧高校大数据平台建设方案 I

目录第1章前言 (8) 1.1、大数据发展分析 (9) 1.1.1、大数据定义 (9) 1.1.2、大数据5v特征及其应用 (10) 1.2、高校大数据建设背景 (11) 1.2.1、战略机遇 (11) 1.2.2、大数据产业政策支持 (12) 1.3、高校大数据建设面临问题 (13) 1.3.1、高校大数据应用分析 (13) 1.3.1.1、数据规模日益庞大 (13) 1.3.1.2、缺乏稳定高效的大数据环境 (14) 1.3.1.3、数据利用不充分 (14) 1.3.1.4、数据驱动带来的科研新挑战 (14) 1.3.2、高校大数据数据源分析 (14) 1.3.2.1、数据涉及面窄 (14) 1.3.2.2、有效数据量少 (15) 1.3.2.3、数据接口不完善 (15) 1.3.3、高校大数据服务用户分析 (15) 1.3.4、高校大数据建设责任制问题 (16) 1.3.4.1、校领导 (16) I

1.3.4.2、教师 (17) 1.3.4.3、学生 (17) 1.3.4.4、家长 (17) 1.3.4.5、校园环境 (17) 1.3.4.6、教学管理与服务 (17) 1.3.4.7、社会 (17) 1.4、建设原则 (18) 1.4.1、安全性 (18) 1.4.2、可扩展性 (18) 1.4.3、灵活性 (18) 1.5、建设目标 (18) 1.5.1、实现数据的共享和交换 (18) 1.5.2、大数据的采集和存储 (19) 1.5.3、大数据分析与决策 (19) 1.6、高校大数据平台建设意义 (19) 1.6.1、实现个性化学习 (19) 1.6.2、实现教育评价体系重构 (20) 1.6.3、实现科学研究范式转型 (20) 1.6.4、开启“大数据创客”新模式 (20) 1.6.5、实现教学模式改革 (20) 1.6.6、实现科学化教育管理 (20) II

基于大数据的医疗卫生信息平台建设研究

基于大数据的医疗卫生信息平台建设研究聂文梅刘宏英张叶娥李勇宋晓霞（山西大同大学数学与计算机科学学院大同037009）摘要: 随着大量智能医疗设备的广泛使用和医疗数据的指数级增长，医疗卫生领域正面临着大数据的挑战。这些挑战对医疗卫生信息平台建设提出了新的要求。在对山西省医疗卫生信息平台现状分析的基础上，构建了一个符合山西省医疗特点的基于大数据的医疗卫生信息平台。与传统的医疗卫生信息平台相比，该平台又集成了无线传感网、智能医疗设备无线网和云平台，综合运用了Hadoop、Storm和MOM等大数据技术对医疗卫生数据进行了收集、存储和分析处理，能够更优质更广泛地服务于患者、医护人员乃至政府决策人员。关键词:大数据，医疗卫生信息平台，Hadoop，Storm，MOM 中图法分类号:TP301. 6文献标识码A 目前医疗信息数据处于从传统业务交易数据到大数据积累的转折点，尤其影像数据这类非结构化数据成为了重要的业务数据之一。据IDC 预测，中国的大数据市场在2012-2016年间将增长5倍。区域化的发展，使数据在省内聚集，数据规模更加客观；医疗行业是与人口呈现正相关的行业，中国的人口基数使得大数据成为不得不使用的方法；传统的医疗信息处理方式经历了PC、PC集群、小型架构和大型主机四个阶段。然而，这些传统的方式已经不能满足省级医疗数据的处理，大数据的高性价比使其成为解决医疗信息的一个重要手段。大数据（Big Data）又称为巨量资料，指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。大数据有4V特点，即V olume（量大），数据已经从 TB 级跃升至PB级；Velocity（高速），Twitter每天产生大约8TB的信息[1]；Variety （多样），区别于传统的数据结构和类型,数据结构和类型更加复杂，超过80%的数据都是非结构化数据,比如网上的流媒体数据、物联网中RFID感应数据以及社交网络上产生的各种数据等；Value（价值），是不得不考虑的，是决策的依据。这样的数据集对存储、分析和可视化提出了新要求[2,3]。为了解决大数据面临的存储、分析和可视化挑战，人们开发了能够进行多线程计算任务的新软件程序框架[3-5]。文献[1]采用了MapReduce和Hadoop对临床数据进行分析，说明这两个开源工具可以充分用于医疗领域。文献[6]开发了基于Hadoop的医疗信息处理系统，采用分布式算法实现大数据处理。许多文献研究了医疗传感网，但大部分是与可穿戴式医疗传感器相关的[7,8,9]。也有人开发了用于监测病人日常活动的基础设施[10], 如用于家庭监护[11]和用于医院监护的[12]。它们都没有从大数据的处理角度考虑问题。考虑大数据技术，将无线传感网与云计算结合进行整合的如文献[13]，但它只用于大数据的

高校大数据平台建设研究

龙源期刊网 https://www.360docs.net/doc/f111989657.html, 高校大数据平台建设研究作者：李金旭吕书林来源：《电脑知识与技术》2017年第16期摘要：大数据已经成为提升社会、提升高校的创新力和生产力，已经成为高校信息化建设过程中必须要面对的问题。文章讨论了高校大数据平添建设的三大用途，给出了从构建基础硬件层，到利用云计算、大数据的数据集成、数据安全、服务器集群、数据计算与挖掘分析等技术的Hadoop生态体系大数据平台的技术架构。关键词：高校；大数据；数据集成；挖掘分析中图分类号：TP393 文献标识码：A 文章编号：1009-3044（2017）16-0013-02 1概述近年来，移动互联网、云计算、大数据、物联网等信息技术取得了突飞猛进的发展，已经在深刻地改变着人类社会的方方面面。“互联网+”、大数据已经上升到了国家战略层面，成为提升社会的创新力、生产力，促进经济发展新形态的基础设施和现实工具。高校作为人才培养、技术创新的前沿阵地，需要充分感知最新技术发展方向，掌握和创新最前沿科学技术，培养时代迫切需求的创新型人才。 2高校大数据平台的用途 2.1培养大数据人才的平台根据国内外高校开展大数据课程建设经验以及现有大数据技术就业市场需求而构建的大数据人才培养平台，以大数据为方向，引进国内外先进大数据技术、成熟解决方案以及管理与教学内容，搭建云计算、大数据管理技术、大数据应用软件开发等技术平台，培养学生研究大数据科学与工程领域问题、解决大数据实际应用问题的能力，系统掌握大数据主流的存储、管理、分析处理技术，以及大数据平台架构和建设，实现科研、教学与社会服务的顺畅衔接，逐步打造以培养大数据人才为核心的科研、教学基地。创新意识、创新精神、创新思维、创造力或创新人格等春心素质的培养需要一个长期的过程、创新教育与科教教育相结合，纳人人才培养体系，利用大数据、“互联网+”、云平台的优势，构建大数据人才平台、打造创新教育人才培养模式、创新教育教学组织新形式，使学生掌握企业运作的过滤与本质，增加师生良性互动，真正培养出社会、企业所需要的创新型人才，如图1所示。

数据中心机房建设标准

数据中心机房建设标准一、装修及承重 ?机房装饰装修机房工程是智能建筑的一部分(机房资质-建筑智能化资质)，也能建筑安装工程的一个分支。因此既有建筑安装工程的一般性，也有其特性；即执行建筑行业相关标准、规范，也有本行业独有的标准、规范。机房工程是一门综合性很强的科学技术和系统工程，涵盖了电气系统、空调及送排风系统、安防系统、机房综合监控系统、计算机操作管理系统、综合布线系统、KVM切换系统、消防系统(火灾自动报警和自动灭火)等。因此，机房基础装修不是简单的建筑装修，它是一个复杂的电子环境空间，应选用气密性好、不起尘、易清洁、符合环保要求、在温度和湿度变化作用下不变形、具有表面静电耗散性能的材料，不得使用强吸湿性材料及未经表面改性处理的高分子绝缘材料作为面层，所以，它需要有专业技术资质、专业设计、专业施工、专业检测的机房工程公司完成。机房装饰装修环境标准规范要求见下表：项目技术要求备注 A级B级C级主机房温度要求(开机时)23℃±1℃18~28℃不得结露主机房相对湿度要求(开机时)40%~55%RH35%~75%RH 主机房温度要求(停机时)5~35℃ 主机房相对湿度要求(停机时)40%~70%RH20%~80%RH 主机房和辅助区温度变化率 (开、停机时)<5℃/h<10℃/h 辅助区温度、相对湿度(开机时)18~28℃、35%~75%RH

辅助区温度、相对湿度(开机时)5~35℃、20%~80%RH 不间断电源系统电池室温度15℃~25℃ 空气含尘浓度(静态下测试)每升空气中大于0.5μm的尘粒数应少于18000粒 ?机房承重加固机房内设备密度较大，对建筑楼板承重有特殊要求，在机房选址和设计时应该核实机房位置的建筑承重。对于个别机房功能区间需考虑做楼板的承重加固，特别是UPS及电池、精密空调等大型设备，重量较大，应安装设备承重散力支架或加固处理达到功能要求。机房布局时要重点考虑大型设备的承重，尽量把重型设备放置在机房的承重梁上。机房规划时建筑承重可参照以下标准规范设计：项目技术要求备注 A级B级C级抗震设防分类不应低于乙类不应低于丙类不应低于丙类主机房活荷载标准值组合值系数Ψ=0.9 8~10 KN/m2组合值系数Ψ=0.9 组合值系数Ψ=0.8根据机柜的摆放密度确定荷载值主机房吊挂荷载1.2 KN/m2 UPS室使用荷载标准值8~10 KN/m2 电池室使用荷载标准值16 KN/m2 监控中心活荷载标准值6 KN/m2 钢瓶间使用荷载标准值8 KN/m2 电磁屏蔽室使用荷载标准值8~10 KN/m2 主机房外墙设采光墙不宜-- 防静电活动地板的高度不宜小于400mm作为空调静压箱时备注：重力学(牛顿定律)换算的关系，1Kg=9.8N 1000N=1KN；因此， 1KN=1000÷9.8≈102.04 Kg。 ?机房基础装修内容

大数据中心建设功能要求技术规范word

大数据中心建设功能要求技术规范WORD版本下载后可编辑

一、数据服务中心建设规划数据服务中心是整个智慧旅游大数据项目核心组成部分，在规划建设过程中，坚持以数据资源为核心，面向数据应用与服务、信息数据资源标准化与管理，实现数据资源横向集成、纵向贯通、全局共享的运转模式。数据服务中心数据流转图和逻辑架构如下图。数服务中心逻辑架构图整个数据服务中心逻辑组成部分有：数据存储、数据组织、数据处理、资源管理、数据服务支撑。数据存储：基于大规模并行处理（Massively Parallel Processing，简称MPP）、Hadoop等分布式计算平台进行搭建，以满

足旅游行业结构化、图像视音频等非结构化多种类型格式的海量数据资源存储需求。数据组织：对各类数据资源进行逻辑组织，形成基础数据资源库、专题应用资源库以及资源管理库，满足旅游行业数据资源应用、管理与服务的需求。数据处理：主要包括数据整合汇集、数据标准化处理、通用数据处理、专题数据处理。从多个层面对数据资源进行分析挖掘，为不同业务需求提供数据处理服务支撑。资源管理：资源管理从应用资源、数据资源、服务资源以及标准资源多个层面实现数据服务中心信息资源的管理与标准建设。数据服务支撑：数据服务中心实现了智慧旅游云数据资源的存储和组织。主要包括基础数据资源库、专题应用资源库和资源管理库。数据分析处理：面向具体业务需求，建立对应的数据分析处理模型，实现对数据资源的深度挖掘和综合利用。 1.1大数据平台建设数据集中统一管理后，由于一体化业务为在线运行的系统，为避免大数据应用对现有生产系统造成影响，本期单独建设一套大数据平台，通过ETL将生产数据抽取到大数据平台中，进行分析处理，建立数据仓库，为上层应用提供支撑。基于大数据等新先进理念，融合MPP、Hadoop、OLTP以及HDFS分布式文件系统等数据处理技术，构建具有海量数据处理能力

高校大数据平台建设和运营整体解决方案

高校大数据云平台建设方案

目录第1章建设思路和建设目标 (20) 1.1、总体建设内容概述 (20) 1.2、总体建设理念 (21) 1.2.1、搭平台 (21) 1.2.2、定标准 (21) 1.2.3、上应用 (23) 1.2.4、成体系 (23) 1.2.5、集中管 (26) 1.2.6、特色建 (26) 1.3、总体目标 (27) 1.3.1、培养人才目标 (27) 1.3.2、推动教育治理体系和治理能力现代化目标 (27) 1.3.3、平台建设目标 (28) 1.3.3.1、高校平台建设标准化 (28) 1.3.3.2、平台云化 (28) 1.3.3.3、业务能力云化 (29) 1.3.3.4、服务集中化 (29) 1.3.3.5、应用移动化 (29) 1.3.3.6、应用扩展化 (29) 1.3.3.7、资源可持续化 (29) 1.3.3.8、管理可视化 (30) 1.4、总体架构设计 (30) 1.4.1、总体架构 (30) 1.4.2、云平台整体架构 (32) 1.4.3、系统技术路线设计 (32) 第2章高校大数据总体规划 (34) 2.1、高校大数据建设背景 (34)

2.1.1、战略机遇 (34) 2.1.2、大数据产业政策支持 (36) 2.2、高校大数据的来源 (37) 2.2.1、个体高校大数据 (38) 2.2.2、课程高校大数据 (38) 2.2.3、班级高校大数据 (39) 2.2.4、学校高校大数据 (39) 2.2.5、区域高校大数据 (39) 2.2.6、国家高校大数据 (40) 2.3、高校大数据采集技术图谱 (40) 2.4、高校大数据建设面临问题 (41) 2.4.1、产品同质化严重 (41) 2.4.2、分析端是整体短板 (42) 2.4.3、缺乏统一的行业标准 (42) 2.4.4、大数据价值尚未体现 (42) 2.4.5、数据模型的科学性不足 (42) 2.4.6、数据的权利制度未明确 (43) 2.4.7、数据规模日益庞大 (43) 2.4.8、缺乏稳定高效的大数据环境 (43) 2.4.9、数据利用不充分 (44) 2.4.10、数据驱动带来的科研新挑战 (44) 2.5、高校大数据云平台建设原则 (44) 2.5.1、要提前规划设计 (45) 2.5.2、要有清晰的边界 (46) 2.5.3、要保持连续性和规范性 (46) 2.5.4、采集粒度要尽可能小 (47) 2.5.5、高校大数据数据源分析 (48) 2.5.5.1、数据涉及面窄 (48) 2.5.5.2、有效数据量少 (48)

医疗大数据及精准医疗

医疗大数据及精准医疗谢邦昌台北医学大学管理学院及大数据研究中心院长/主任大数据的趋势以及价值是现在最热门的话题，也改变了许多企业经营的方式，对于各行各业来说是势必是一个大挑战，能否将大数据的力量从危机到转机就要看现代经营者有没有转变传统型态的思维首先什么是大数据传统数据一年的数据量大概为3TB左右，以现今数据来说一天的资料量为50TB，由这简单的数据量差就可以得知传统数据跟现今数据的差异多么庞大，也就是现在俗称的大数据时代。数据庞大之下，不管是银行业、传统零售业、社会建设公共方面甚至是医疗保健产业对数据处理、分析方式以及经营企业的模式将会有所改变。在过往的医疗诊断历史，到医院看病时必须耗费许多时间等待看诊，而医生看诊又要再花费时间。当医生要求病患拍摄X光片或检验时，又要再花额外许多时间诊断。而在现今医疗信息高度发展的台湾，看诊程序从网络挂号、候诊顺序、诊间病历调阅、医师医令、处方开立、放射影像存取、检查检验数据储存等，无数的数据信息便在医院中传递、交换、储存。同时大多数的生理检验信息在你回诊时得以从电子病历中检索，这些我们认为理所当然的信息处理，在台湾我们只要花费少许的时间如一个早上便完成了，而这一切正是仰赖医学信息分析与医疗大数据的交换处理。医学大数据的产生，主要归功于医疗设备数字化及电子化病历发展两大领域的突破，透过仪器数字化，医院得以获得更多病人疾病与健康信息纪录。而在病人医疗诊断方面，为了完善纪录病患个人资料、诊断数据与过往医疗纪录等，即促成了电子病历系统发展。医学大数据发展由过去纸张记录、纸本信息数字化、医学纪录储存到现今多信息整合，其数据量有着爆炸性的成长，不仅由过去个人社经信息、诊断信息等文字媒介，更拓展到多媒体影像信息，如X光影像，动态视讯影像信息，如核磁共振MRI以及电讯号信息，如心电图等等，这些庞大医学数据的汇集与高度整合技术能力，正是台湾医学信息领域发展领先的原因，同时更显得医学数据发展的多元应用及其重要性。而由医疗健保产业来说，个人医疗信息终端的产生给医疗产业带来革命性的变化，连结了传统医院、政府（社会保障）、保险公司、药物生产公司等相关产业，形成新的行业生态圈。将互联网＋医疗保健去建构一个智能的健康系统，在整个健康系统下会有智能的合作伙伴，包含医院、医生、诊所、学术中心、保险公司、药厂、医疗设备制造商、政府等相关人员等，接着产生出个人化的护理体系，其中包含个人健康、成本节约、提高效率、病人教育、增强通信、绩效度量、

医疗大数据+AI是推动精准医疗和临床科研的新引擎

融合论坛INTEGRATION FORUM 58软件和集成电路SOFTWARE AND INTEGRATED CIRCUIT 从1987年从业到现在32年了，我是第一次以医疗行业企业经营者和专业人士的身份来跟大家分享。从国家政策的角度来讲，国家将健康医疗大数据应用发展的建设工作纳入到了“健康中国2030”规划当中，这对健康医疗大数据的属性和发展战略提出了具体的要求，也为医疗行业以健康医疗大数据为抓手、正确有效地推进医改进程指出了路线和方向。目前医疗行业的大数据需求呈现出三大趋势。一是数据来源多样化。在医疗过程中，医生根据的是HIS （医院信息系统）、LIS （实验室信息管理系统）、E M R （电子病历）、PAC S （影像归档和通信系统）等数据，但常常忽视患者遗传背景、基因、环境等信息。现在整个医疗行业，专业纵向细化深入、横向碎片化发展趋势非常明显。二是关注角度多样化。除了关注治疗效果，我们还要关注治疗过程中患者的状态、并发症、死亡率，关注医院救治过程的执行状况以及收费情况。三是知识和工具多元化。对医疗救治的认识，已经从经验积累向数据积累转化，需要医生在成长过程中重视方法论的培养，包括必须熟练掌握计算机工具，学会对海量信息进行处理。人工智能的概念最早于1956年在美国达特茅斯大学首次人工智能研讨会中提出，最早的医疗场景落地探索尝试出现在上世纪70年代的 —海南沃华医疗器械有限公司董事长郝庄严大数据+人工智能就是有效精准数据+优秀算法，将碎片化医疗数据化零为整，将医疗救治从经验积累转化为数据积累，以此服务临床科研、提升医技能力，打造“健康中国”。医疗大数据+AI 是推动精准医疗和临床科研的新引擎

新一代数据中心建设的总体规划设计样本

新一代数据中心建设的总体规划设计中国IDC圈4月25日报道: 下面我们有请中国系统工程学会信息系统工程专业委员会副主任委员高复先先生发表演讲。她的演讲题目是新一代数据中心建设的总体规划设计。有请高教授! 各位下午好! 我讲的题目是"新一代数据中心建设的总体规划设计".和上面几位先生讲的不太一样, 在数据中心的物理平台支撑之下, 作为企业政府也好, 特别是电子政务, 省市一级的信息内容、信息资源怎么来组织。能够说在信息资源整合和开发方面, 利用已有的数据平台的东西。关于数据中心建设的基本认识, 本世纪是信息资源整合的世纪。这是国际上IT界的公认的一个观点。20世纪是计算机表明、普及数据处理应用、数据海量堆积的时代的, 21世纪是整合无序数据, 深度开发利用信息资源的时代。中国油田企业从20世纪50年代, 开始二维地震数据处理到80年代的三维地震数据处理, 现在进行着企业资源计划软件推行, 还有数字油田建设等等, 还有信息化建设取得长足进步, 还有问题也出现了, 应用系统分散开发, 数据标准混乱, 矛盾、冗余的数据继续堆积, 信息孤岛丛生, 管理层和决策层应用开发滞后。这个现象在其它的行业和电子政务方面普遍存在的。要从数据层面, 管理层面要做数据中心, 是一体化解决问题的一个很重要的方法。

那么不论企业信息化, 还有电子政务数据中心建设的误区呢, 我们发现调查研究以后, 主要在数据中心建设定位, 投资方向有问题。基本上停留在物理建设层面, 只注重解决数据集中存储、备份与安全等问题, 不注重解决数据标准化建设和信息资源整合策略问题, 同时由于缺乏统筹规划和需求分析, 没有发挥业主方的主导作用, 将数据中心建设项目分保给系统集成商和软件商, 最终演变成了设备和软件产品的采购、安装、部分数据迁移和调查应用, 数据中心不能支持核心业务运作与辅助领导决策, 数据中心不能支持核心业务运作与辅助领导决策, 没有发挥数据中心建设的应用。我们要总体的来看这个问题。第一是基础设施建设, 提供远程的委托式的数据中心服务。还有在这个之上, 要建立这个行业这个企业这个政府部门, 这个数据标准化, 而我们的研究对这个标准化不是单一的, 是五项的大致系。还有网上是数据存储, 集中存储一些主机的数据仓库, 包括空间地理的数据。还有数字数据, 管理的源数据。这之上才是业务开发, 对企业来讲, 有一套。对于公共卫生、社会保障, 诚信等等等等, 要建设下去。还有能够搞领导决策, 数据决策。那么这是数据中心的高层应用。那么这个应用服务要落到实处。那么要协调的完成这些复杂艰巨的建设任务, 不但有物理设施, 技术资源, 要搞统一筹划, 要做好统一规划、设计。这是非常自然的现象。