医疗大数据及相关技术42

医疗大数据及相关技术介绍翟运开博士/副教授河南省数字医疗工程技术研究中心副主任数字化远程医疗服务河南省工程实验室副主任郑州大学第一附属医院河南省远程医学中心主任中国卫生信息学会远程医疗信息化专业委员会常委/秘书长Page2目录大数据简介大数据相关技术大数据挖掘大数据平台Page3摩尔定律，正在走向终结摩尔定律：集成电路芯片上所集成的电路的数目，每隔18个月就翻一番，同时性能也提升一倍单芯片容纳晶体管的增加，对制造工艺提出要求CPU制造18nm技术，电子泄漏问题CPU主频已达3GHz时代，难以继续提高散热问题（发热太大，且难以驱散）功耗太高Page4并发计算发展成熟Page5大数据时代正在来临…1000+PB24亿网民1天产生的数据63%GAGR非结构化数据增长率数据摩尔定律：Y=C×2XX代表时间，Y代表用户的信息分享量，C代表现在时刻的分享信息量30+TB交易量3000+万笔/天1PB/SCERN：核爆产生数据的速度Page6单位英语标识大小例子位Bit1或0一个二进制数位：0或1字节Byte8Bit一个英文字母：8Bit千字节KB1024Byte一页纸上的文字：5KB兆字节MB1024KB一首普通MP3的歌曲：4MB吉字节GB1024MB一部电影：1GB太字节TB1024GB美国国会图书馆所有登记印刷版书本的消息:15TB2011年底，其网络备份的数据量为280太字节拍字节PB1024TB美国邮政局一年处理的信件大约为5拍谷歌每小时处理的数据为1拍艾字节EB1024EB相当与13亿中国人人手一本500页的书加起来泽字节ZB1024ZB截止2010年，人类拥有的信息总量大概是1.2ZB尧字节YB1024YB超出想象数据量的表达单位当前典型大数据的处理量Page7传统数据vs.大数据Page8传统数据处理技术面临的挑战海量数据的高存储成本数据批量处理性能不足流式数据处理缺失有限的扩展能力单一数据源数据资产对外增值数据扩展性需求和硬件性能之间存在差距传统框架：小型机＋磁阵＋商用数据仓库——传统的IOE模式已经不能满足PB级海量数据的存储、分析和应用需求小型机+DWH+SAN成本高企、扩容昂贵无法满足海量数据的离线分析和实时分析无法满足对非结构化数据的快速处理要求Scale-Up已到极限，必须支持Scale-OutPage9大数据处于成长阶段，即将广泛商用Page10大数据是对数据更大的掌控和应用能力大数据是淘炼黄金而不是制造更多的石头“大数据”是数据存储、管理、处理和分析的技术和解决方案“大数据”带来数据分析能力的质变性增强，不仅是传统BI领域，也为新商业机会和新商业模式提供了更大的创新空间；“大数据”是“以数据为中心”，这不仅是技术需要，也是管理需要；存储、计算、分析合一的系统成为必然的需求、趋势“大数据”的本质不在于更多（更快）的数据，而在于对数据中蕴含信息价值的巨大掌控和应用能力；使企业更好认识数据中所蕴含的巨大信息价值，影响和改变企业决策依据与过程和生产业务的开展过程“BigDataisnothingwithoutBigAnalysis”Page11大数据要解决的问题Volume海量的数据规模Variety多样的数据类型StreamsRealtimeNeartimeBatchTBPBEBStructuredUnstructuredSemi-structuredAlltheaboveValueVelocity快速的数据流转巨大的数据价值Page12目录大数据简介大数据相关技术大数据挖掘大数据平台Page13大数据与云计算、物联网、互联网之间的关系云计算来源：《互联网进化论》物联网移动互联网传统互联网产生海量数据大数据是对海量数据的高效处理。云计算是硬件资源的虚拟化，是大数据分析的支撑平台。处理分析Page14需求技术描述DataWarehouse数据仓库ETL,DataQuality信息整合、元数据TextAnalyticsEngineVisualDataModeling文本内容分词与分析HadoopMapReduce分布式文件系统流计算引擎StreamingData海量非结构化、结构化数据存储结构化数据处理实时数据处理非结构数据分析各类信息整合数据处理技术的变化：满足数据的多样化Page15大数据技术成本可承受（economically）的情况下通过非常快速（velocity）的采集、发现和分析；在大量化（volumes）、多类别（variety）的数据中提取价值（value）分析的数据越全面，分析的结果就越接近于真实能够从这些数据中获取新的洞察力，并将其与已知业务的各个环节相融合Page16计算存储数据库网络单机集群文件存储单机设备间连接设备内连接关系型数据库10GEFCIB分布式数据库非关系型数据库块存储10GESASIB横向扩展块级虚拟化横向扩展分布式文件系统大数据带来哪些技术变革-技术驱动Page17大数据的基本技术MapReduceHBaseHDFSStreaming–分布式文件系统HDFS（hadoopDistributedFileSystem)–并行数据处理MapReduce–非结构化数据表HBase–流式数据处理StreamingPage18MapReduce分布式数据处理架构分组聚合DATA计算(IOE架构)输入结果输出传统方式X86服务器X86服务器Page19HDFS分布式文件系统架构Hadoop集群Page20HBaseNoSQL数据库HBase的数据模型分布式的多维映射,以(row,column,timestamp)索引RowsColumnsgoogle.comtimestamps“contents:”“anchor:baidu”“anchor:google”“html/html”t1“html/html”t2“html/html”t3www.bitren.com……www.google.comColumnFamilyTableletPage21Streaming：流式数据处理---StormStorm广泛应用于实时分析，在线机器学习，持续计算等领域。VSPage22大数据的预处理技术滥用缩写词数据输入错误数据中的内嵌控制信息不同的惯用语重复记录丢失值拼写变化不同的计量单位过时的编码含有各种噪声数据污染格式标准化异常数据清除错误纠正重复数据的清除数据处理大数据预处理技术主要完成对已接收数据的辨析、抽取、清洗等操作目的是将数据按统一的格式提取出来，然后再转化，集成，载入数据仓库的工具（ETL）抽取：因获取的数据可能具有多种结构和类型，数据抽取过程可以帮助我们将这些复杂的数据转化为单一的或者便于处理的构型，以达到快速分析处理的目的。清洗：对于大数据，并不全是有价值的，有些数据并不是我们所关心的内容，而另一些数据则是完全错误的干扰项。因此要对数据通过过滤“去噪”从而提取出有效数据Page23大数据的存储技术结构化数据：传统的关系数据模式海量数据的查询、统计、更新等操作效率低非结构化数据图片、视频、word、pdf、ppt等文件存储不利于检索、查询和存储半结构化数据转换为结构化存储按照非结构化存储Page24存储与分析融合，提升处理效率拷贝共享存储分析存储拷贝导入存储数据生产数据共享数据分析数据生产数据共享数据分析一份数据3次存储，浪费空间67%一份数据2次拷贝，浪费时间2倍一份数据1次存储，节省空间67%一份数据0次拷贝，提升效率2倍存储资源池Page25大数据的其他技术数据仓库数据仓库是商务智能的依托，是对海量数据库进行分析的核心物理构架，是一种格式一致的多源数据存储中心。数据源可以来自多个不同的系统，如企业内部的财务系统、客户管理系统、人力资源系统，甚至是企业外部系统。数据仓库的出现以后，一系列的产业链也逐步形成联机分析联机分析也称多维分析，本意是把分立的数据库“相联”，进行多维的分析；“维”是联机分析的核心概念，指的是人们观察事物、计算数据的特定角度；可以从任意的维度交叉和细分问题，用户能根据自己的需要，随时创建“万维”动态报表数据挖掘通过特定的计算机算法对大量的数据进行自动分析，从而揭示数据之间的关系，模式和趋势，为决策者提供新的知识。如果说联机分析是对数据的一种探测，数据挖掘则是对数据进行开采，发现数据之下的历史规律，对未来进行预测。Page26大数据的分析挖掘技术•技术方法分类根据挖掘任务：分为分类或预测模型发现、数据总结、聚类、关联规则发现、序列模式发现、依赖关系或依赖模型发现、异常和趋势发现等等根据挖掘对象：可分为关系数据库、面向对象数据库、空间数据库、时态数据库、文本数据源、多媒体数据库、异质数据库、遗产数据库以及环球网Web根据挖掘方法：可分为:机器学习方法、统计方法、神经网络方法和数据库方法。•重点技术可视化分析。数据可视化可以让数据自己说话，让用户直观的感受到结果。数据挖掘算法。分割、集群、孤立点分析还有各种算法让我们精炼数据，挖掘价值。这些算法要能够应付大数据的量，同时还具有很高的处理速度。预测性分析。预测性分析可以让分析师根据图像化分析和数据挖掘的结果做出一些前瞻性判断。语义引擎。人工智能从数据中主动地提取信息。包括机器翻译、情感分析、舆情分析、智能输入、问答系统等。数据质量和数据管理。透过标准化流程和机器对数据进行处理可以确保获得一个预设质量的分析结果。Page27目录大数据简介大数据相关技术大数据挖掘大数据平台Page28数据挖掘(DM)与知识发现(KDD)•顾名思义，数据挖掘就是从大量的数据中挖掘出有用的信息•数据挖掘技术投入商用的三种基础技术已发展成熟›（1）海量数据搜集›（2）强大的分布式并行处理技术›（3）数据挖掘算法•知识发现（KDD）：从源数据中发掘模式或联系的方法•KDD被用来描述整个数据发掘的过程，包括最开始的制定业务目标到最终的结果分析，而用数据挖掘（DM，DataMining）来描述使用挖掘算法进行数据挖掘的子过程。•数据挖掘所发现的知识有以下四类：›广义知识：指类别特征的概括性描述知识›关联知识：反应一个事件和其他时间之间依赖或关联的知识›分类知识：反应同类事物共同性质的特征性知识和不同事物之间的差异性特征知识›预测性知识：根据时间序列型数据，由历史的和当前的数据去推测未来的数据。Page29数据挖掘流程及方法模型Page30数据挖掘的技术技术分类预言（Predication）：用历史预测未来描述（Description）：了解数据中潜在的规律数据挖掘技术关联分析序列模式分类（预言）聚集异常检测Page31关联关联规则挖掘：在交易数据、关系数据或其他信息载体中，查找存在于项目集合或对象集合之间的频繁模式、关联、相关性、或因果结构。应用：购物篮分析、交叉销售、产品目录设计、loss-leaderanalysis、聚集、分类等。买尿布的客户二者都买的客户买啤酒的客户Page32序列序列模式定义：给定一个由不同序列组成的集合，其中，每个序列由不同的元素按顺序有序排列，每个元素由不同项目组成，同时给定一个用户指定的最小支持度阈值，序列模式挖掘就是找出所有的频繁子序列，即该子序列在序列集中的出现频率不低于用户指定的最小支持度阈值应用领域：客户购买行为模式预测Web访问模式预测疾病诊断自然灾害预测DNA序列分析工业控制Page33分类&预测分类：预测分类标号（或离散值）根据训练数据集和类标号属性，构建模型来分类现有数据，并用来分类新数据预测：建立连续函数值模型，比如预测空缺值典型应用信誉证实目标市场医疗诊断性能预测分类是发现质变预测是发现量变Page34聚类簇（Cluster）:一个数据对象的集合在同一个类中，对象之间具有相似性不同类的对象之间是相异的聚类分析把一个给定的数据对象集合分成不同的簇聚类是一种无监督分类法:没有预先指定的类