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中科院-融合闪存的大数据分析

捷拓商贸提供大数据解决方案

加速科研到临床价值转化

背景调查显示,75%的人口希望通过数字化医疗接受医疗健康服务。人口老龄化和慢性病是导致医疗卫生开支快速攀升重要因素。如何通过新技术提高健康服务水平,降低开支,已成为很多国家的战略重点。预计到 2025 年,美国用于健康服务年开支占 GDP 的 18%,约在$3.2 兆亿,而普及数字化医疗则每年可以减少$30亿美金开支。云计算、物联网、移动互联网、大数据等信息化技术让慢性病服务可以足不出户,在优化预防、诊断、治疗,医疗卫生业务流程的同时,也加速医药医疗科研和临床的协作效率,推动了医疗卫生服务模式和管理模式的深刻变革。

中科学医学部致力于为医疗卫生行业提供协作网络平台和服务,提高从诊断、临床、医疗、教学、科研以及住家医疗服务全流程医疗协作效率。中科院医学部通过数字化整合医疗服务资源,提高患者救治效率和医疗服务体验;通过开放的开源技术平台,为医院和医生提供电子病历服务,以及临床数字化医疗管理工具。将电子病例(EHR)生态平台与临床大数据和机器深度学习技术融合,加速“研究成果”到 “临床方案”转化,实现智慧医疗服务,是该机构数字化转型的重要目标。

 

挑战

海量数据持续增长:预计到 2020 年,人类将会产生超过 2314EB 的医疗数据。对于中科院,数据量快速猛增使传统存储无论在容量、性能、管理和使用效率方面都遇到了极大挑战。为了应对挑战,中科院医学部通过数字化来保障医疗卫生数据“合规”和安全的基础上,提高救治效率和服务水平。 l

亟待提高大数据分析效率:跨电子病历(EHR)平台与 IDEA(用于分析整合数据环 境)平台实现数据整合和大数据分析,是数字化转型的关键。传统数据孤岛以及大数 据分析性能导致数据 ETL 周期长,分析效率低下。此外,随着物联网和远程智能终端 的快速普及,中科院医学部需要新一代大数据分析平台,保证跨数据中心和 边缘计算实现快速数据分析。

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捷拓定制的解决方案

“合作数据湖”:针对“合作数据湖”的 PB 级存储和数十 PB 存储可扩展性需求, 以及海量数据高并发处理,大数据共享和大数据分析需求,戴尔科技提供数据湖方案。中科院医学部通过数据湖为研究人员和临床医生提供了数据共享、数据管理 和数据分析工具,推进从科研到临床的价值转化过程。基于软件定义和云就绪,医疗卫生生态平台可以根据医疗、科研、教学和临床个性化需求, 制定 IT 资源的 QoS(Quality of Service), 满足不同业务对资源、安全和数据保护 需求。 l

大数据分析:捷拓提供的戴尔数据湖和全闪存的医疗大数据平台服务。医疗卫生和科研教学借助医疗服务大数据平台服务,无需采购和部署 IT 架构前提下,将大数据分析转换为科研和服务能力。捷拓定制的方案以全闪存与数据湖融合,以及横向可扩展存储架构,确保业务发展过程中大数据分析效率。应对智慧医疗物联 网应用和穿戴智能终端应用需求,数据湖保证了从中心到边缘以及云的横向可扩展。


解决方案价值

“合作数据湖”通过广域分布式对象存储满足不同应用对大数据存储和管理需求。同时提供13种灵活的部署方式让中科院医学部可以针对医学研究、医院和临床服务,选择最为经济实用的部署方式。此外,数据湖的单一域名可容纳 3.9PB 数据,能大幅度提高数据共享和数据管理效率。基于数据湖的云存储在降低存储开支以及线性升级扩展方面有着显著有事,满足激增处理和查询过程中对于高并发处理性能的要求,确保业务持续稳定安全。

通过数据湖和全闪存融合,保证海量大数据分析效率。助力中科院医学部通过对海量电子病历数据分析和开发建模等大数据分析提高个性化救治效率。数字化平台将大数据、机器深度学习和物联网等先进的技术手段实现智慧医疗,为患者提供优质医疗服务体验以及加速医学科研和临床上的创新举措。