大数据环境下的医疗数据生命周期的研究和实现

发布时间：2020-08-25 17:39

【摘要】：随着互联网和物联网技术的高速发展,移动互联网的逐渐普及,人们的生活方式发生了翻天覆地的变化。在医疗领域,人们对智慧医疗远程诊疗的需求也逐渐增高。目前医疗行业的信息化建设逐步完善,病人的就诊信息,缴费信息,诊断信息等都逐步向全面的电子信息化方向发展。另外,医疗行业设备精密化程度逐渐增高,采集的图片影像信息等数据的存储空间逐渐加大,利用数据进行分析和病情诊断的需求也不断增加。然而,快速的信息化建设却带来了数据管理上的诸多问题,由于我国人口众多、人均医疗资源匮乏,而精密化的医疗设备和采集的大量的病人信息都带来了种类繁多、数量庞大的数据。如何组织管理这些数据、合理利用这些数据,这些问题都对医疗信息化系统的管理和数据存储提出了新的挑战。如果没有好的数据管理方法和技术的支撑,会降低用户的访问效率,同时还会增加自身系统的维护成本。对于信息系统来说,如果能根据数据的生命周期对数据进行相应管理可以提升系统的存储资源的使用效率。另外,随着大数据时代的来临,信息系统的数据量也呈现爆炸式增长,如何更有效的使用存储资源的研究也变得更有意义。论文首先介绍了数据生命周期理论和数据价值评估的核心概念及国内外研究现状,总结了各算法的特点。随后提出了一种新的数据价值评估算法——MDV(Multi-factor Data Valuation,多因素数据价值评估)。这种算法综合考虑了数据的价值评估的有效性和实效性,利用数据自身的属性进行价值评估,同时,结合大数据分布式计算的特点,使用Java语言、Shell语言和Hadoop框架进行了相关实现。基于实验室独立设计开发的儿童慢性肾病远程康复系统,本文进一步分析了系统内部的数据存储和管理流程,并制定了合理完整的数据生命周期管理方案,并利用Java语言和Hadoop技术进行了实现。在第四章当中对MDV算法和大数据下的医疗数据生命周期模型进行了仿真验证,验证了MDV的有效性和生命周期模型在实际使用效果。
【学位授予单位】：北京邮电大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2019
【分类号】：R-05;TP311.13
【图文】：

仅受访问频率的影响，还受数据大小和数据年龄的影响。因此，我们改进了邋ＵＴ逡逑算法，以考虑数据大小和数据年龄。逡逑图２－１是ＭＤＶ数据价值评估流程，其中设置了邋３个步骤来评估数据的价值。逡逑分别是数据类型判断、计算数据静态价值＋和动态价值、计算最终价值。下面分逡逑别进行介绍。逡逑１０逡逑

Ｎ是数据的总阶段数。利用ＵａＹＣＴａｇｅ，我们可以计算数据的类型。由前文已逡逑知，突发型数据和周期型数据的最大区别在于访问频率是否呈现周期性的变化。逡逑因此，判断数据的周期性是关键一步。在图２－２当中，蓝色线条代表周期型数据，逡逑１２逡逑

３．１．１儿童慢性肾病远程医疗系统一期逡逑一期系统主要目标是平台的搭建，要求实现移动端之间的相互通信以及后端逡逑的数据存储管理功能。构成如图３－１所示。逡逑１６逡逑

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本文编号：2803992