基于Hadoop的醫(yī)院數(shù)據(jù)中心系統(tǒng)設計與實現(xiàn).pdf

1、隨著國民經(jīng)濟的發(fā)展，醫(yī)院信息化進程的不斷推進，以電子病歷、PACS系統(tǒng)等為代表的臨床信息系統(tǒng)得到了廣泛的使用。醫(yī)院推進信息化過程中，數(shù)據(jù)存儲問題日益凸現(xiàn)出來，傳統(tǒng)分散式的數(shù)據(jù)存儲模式有著明顯的缺陷，數(shù)據(jù)安全性、可靠性得不到保障，數(shù)據(jù)備份繁瑣，并且無法挖掘數(shù)據(jù)的潛在價值，因此數(shù)據(jù)中心建設提上醫(yī)院信息化日程。鑒于以傳統(tǒng)Unix服務器為基礎的數(shù)據(jù)中心具有成本高、計算能力不足、數(shù)據(jù)讀取速度相對較慢等缺陷，本論文結合當前計算機技術潮流，提出以Ha

2、doop分布式框架為基礎構建醫(yī)院數(shù)據(jù)中心系統(tǒng)。
　　本論文針對醫(yī)院數(shù)據(jù)存儲的實際需求，結合Hadoop框架的自身特點，使用Hadoop、HBase、Hive、Mahout等在大數(shù)據(jù)時代得到廣泛使用的技術，構建醫(yī)院數(shù)據(jù)中心。本數(shù)據(jù)中心在克服傳統(tǒng)Unix服務器缺點、滿足醫(yī)院數(shù)據(jù)存儲需求的同時，為醫(yī)院提供私有云和大數(shù)據(jù)的機器學習平臺。本論文首先完成醫(yī)院數(shù)據(jù)中心系統(tǒng)的開發(fā)，然后以電子病歷系統(tǒng)為例，實現(xiàn)了結構化數(shù)據(jù)在數(shù)據(jù)中心的高速讀取和存儲

3、;以PACS系統(tǒng)為例，實現(xiàn)了非結構化數(shù)據(jù)在數(shù)據(jù)中心的高速存儲和讀取;在機器學習平臺上實現(xiàn)了推薦引擎算法。
　　以Hadoop分布式框架為基礎構建醫(yī)院的數(shù)據(jù)中心系統(tǒng)具有實施成本低、數(shù)據(jù)存儲安全可靠、系統(tǒng)易擴展、數(shù)據(jù)讀寫速度快、計算能力強等特點。數(shù)據(jù)中心系統(tǒng)與現(xiàn)有醫(yī)院臨床信息系統(tǒng)可實現(xiàn)無縫集成，為醫(yī)院提供結構化數(shù)據(jù)和非結構化數(shù)據(jù)的高速存儲。在數(shù)據(jù)集中存儲的基礎上，利用Hadoop集群強大的計算能力，構建大數(shù)據(jù)的機器學習平臺，挖掘數(shù)據(jù)背