面向医疗卫生行业的海量数据智能分析系统

需求所属领域：电子信息

需求所处阶段：研制阶段

需求缘由：新产品开发

意向合作方式：技术开发、技术咨询、人才培养、共建载体

意向合作院校：南京大学,南通大学

拟投入资金额：面议

参加活动： 2022年高校院所服务苏北五市产学研合作对接活动

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发布人：江苏正融科技有限公司离线

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（1）基于Hadoop构建区域医疗卫生数据中心，用以解决数据存储水平扩展的挑战。利用MapReduce并行处理批量事务的能力，从多个数据源（主要是医疗机构的各个业务系统）抽取数据、转换格式、并导入基于HBase的数据存储模型。（2）利用HBase数据库将多维医疗数据有效地组织在一起。而在索引技术上，结合关系性数据库的成熟技术，用以进一步提高HBase的查询性能。并且采用结构化和非结构化数据混合存储的形式，相互弥补缺陷，c 达到最灵活和最高效的设计。（3）为了保留医疗数据中大量的语义关系，采用结构化数据+XML文档混合存储的方式。在数据导入的同时，提取XML文档中特定的元数据，（比如：患者主索引、就诊科室、主治医师等），并将XML文档根据不同粒度打散成大小不一的子文档。根据不同粒度的查询条件，系统将自动选择相应的子文档进行进一步信息的解析，从而避免为提取少量信息而不得不解析大量XML文档的问题。（4）数据模型的接口将采用Hive提供的类SQL查询的方式。这样更有利于数据分析人员设计分析算法。同时，系统中将嵌入多种数据挖掘算法供数据分析师使用。

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需求详情

技术介绍

需求简要说明及主要技术参数
（1）基于Hadoop构建区域医疗卫生数据中心，用以解决数据存储水平扩展的挑战。利用MapReduce并行处理批量事务的能力，从多个数据源（主要是医疗机构的各个业务系统）抽取数据、转换格式、并导入基于HBase的数据存储模型。（2）利用HBase数据库将多维医疗数据有效地组织在一起。而在索引技术上，结合关系性数据库的成熟技术，用以进一步提高HBase的查询性能。并且采用结构化和非结构化数据混合存储的形式，相互弥补缺陷，c 达到最灵活和最高效的设计。（3）为了保留医疗数据中大量的语义关系，采用结构化数据+XML文档混合存储的方式。在数据导入的同时，提取XML文档中特定的元数据，（比如：患者主索引、就诊科室、主治医师等），并将XML文档根据不同粒度打散成大小不一的子文档。根据不同粒度的查询条件，系统将自动选择相应的子文档进行进一步信息的解析，从而避免为提取少量信息而不得不解析大量XML文档的问题。（4）数据模型的接口将采用Hive提供的类SQL查询的方式。这样更有利于数据分析人员设计分析算法。同时，系统中将嵌入多种数据挖掘算法供数据分析师使用。

需求简要说明及主要技术参数

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