医疗大数据项目解决方案说明书

医疗大数据项目解决方案说明书XX科技股份有限公司编制

目录一、项目存在问题及需解决问题 31.存在问题 32.需解决问题 3二、解决方案 51.解决方案架构 52.关键技术 6（1）Hadoop 6（2）SpringMVC 6（3）MyBatis 6（4）Echarts 7（5）MySQL 7（6）Hive 7（7）HBASE 8（8）Zookeeper 8（9）Flume 8三、开发范围 81.数据生产 82.数据采集/消费 93.数据分析 104.数据展示 11项目存在问题及需解决问题存在问题当前医疗卫生信息化建设的主要问题是各个区域内不同医疗机构中患者的基础信息和各种临床信息资源分散、重复、孤立，导致有效信息闲置、信息重复或不一致，很难得到有效利用。通过本平台实现国家医疗卫生信息化规划中“4631-2”的三大基础数据库，即电子健康档案数据库、电子病历数据库和全员人口个案数据库的应用落地；通过本平台实现智慧医疗的核心部分，即医疗卫生服务体系的智能化，使医疗卫生的各种应用提升水平；通过本平台为“看病难、看病贵”的解决提供科学定量判断依据、对比分析依据和方案效果评价依据。需解决问题目前国内智能医疗技术相对成熟,大数据已经被运用到智慧医疗方面，即让患者就医更方便、疾病诊断更加高效，以及医疗信息更加准确。更快速也更精准的在医疗行业进行多点落地。但人工智能医疗面临着三个问题:第一、大数据时代需要改变对疾病的认识和处理方式：现代医疗中根据患者的病史、症状、体征、实验室诊断，但常忽视患者的遗传背景、基因组数据、环境背景因素以及对疾病主要监测指标持续的观察和亚组分析，包括目前日常医疗诊疗中常根据疾病某个遗传表征，而忽略最基本信息。随着医疗知识积累的不断深入、专业的细化、碎片化，必然向大数据时代的集成化、系统化方向发展。更专业的人机配合达到对患者最全面的诊断。第二、大数据时代要改变整个医疗评价方式：中国在过去的30年中，改革开放和经济实力的积累、医疗资源配置的增加、整体医疗可及性得到不断改善。不仅仅对医疗结果本身，同时要观察临床的精神面貌，不仅要关注患者的并发症和死亡率，同时要关注医生报告、医院报告、账单生成。用数据提升医生自我学习的能力来完善临床实践的能力，这是大数据给我们的提示。第三、大数据时代需要改变对医学生培养的观念：传统的医学模式在大数据时代形成了新的体系，过去的专科培养使医生对数据的理解越来越局限。我们需要从单纯的医生经验的积累过渡到医学数据的积累，这是医学大数据时代所必须的，以及医学上各种指南制定所需要的。作为医生，需要转变思想，需要接受人脑和电脑的结合，每一个未来医生都应该熟练应用智能工具处理海量信息以寻求更加准确的诊治方案。在医疗领域，大数据有着广泛的应用空间，可以用在包括疾病预防、临床应用、互联网医疗等方面。朗锐慧康认为，医疗大数据是未来医疗领域的发展趋势。解决方案解决方案架构图1解决方案架构图系统开发平台使用Hadoop大数据开发平台。Hadoop是一个高度可扩展的存储平台，可以存储和分发横跨数百个并行操作的廉价的服务器数据集群。能扩展到处理大量的数据，能提供成百上千TB的数据节点上运行的应用程序。Hadoop能够有效的在几分钟内处理TB级的数据。相比关系型数据库管理系统更具有优势。它适用于任何规模的非结构化数据持续增长的企业，将帮助用户持续提高用户体验。系统采用面向对象的软件设计方法，把整个系统看作是多个离散对象的组合。系统设计时，首先把业务流程分解成功能模块及其业务实体对象，然后根据业务流程分析对于这些业务实体对象的操作方法，形成业务处理对象，最后把各个功能模块关联起来，形成系统。软件设计是一个将需求转变为软件的过程，系统通过逐步求精使得设计陈述逐渐接近于源代码。系统程序采用MVC的设计思想，将展现逻辑、控制逻辑、业务处理逻辑分离。系统采用参数化的设计思想，定义和管理系统的实体及配置，调整实体以适应外部变化。系统采用J2EE技术保证程序逻辑实现的平台无关性，并便于安装部署。系统采用AJAX技术，提高客户操作的交互性，保证实际使用的易用性。系统采用echarts可视化框架实现数据展示。关键技术HadoopHadoop是一个由Apache基金会所开发的分布式系统基础架构。用户可以在不了解分布式底层细节的情况下，开发分布式程序。充分利用集群的威力进行高速运算和存储。SpringMVCSpringMVC：属于SpringFrameWork的后续产品，已经融合在SpringWebFlow里面。Spring框架提供了构建Web应用程序的全功能MVC模块。MyBatisMYBatis：是支持普通SQL查询，存储过程和高级映射的优秀持久层框架。MyBatis消除了几乎所有的JDBC代码和参数的手工设置以及结果集的检索。MyBatis使用简单的XML或注解用于配置和原始映射，将接口和Java的POJOs（PlainOldJavaObjects，普通的Java对象）映射成数据库中的记录。EchartsECharts是一款基于Javascript的数据可视化图表库，提供直观，生动，可交互，可个性化定制的数据可视化图表。MySQLMySQL是一个关系型数据库管理系统，由瑞典MySQLAB公司开发，属于Oracle旗下产品。MySQL是最流行的关系型数据库管理系统之一，在WEB应用方面，MySQL是最好的RDBMS(RelationalDatabaseManagementSystem，关系数据库管理系统)应用软件之一。MySQL是一种关系型数据库管理系统，关系数据库将数据保存在不同的表中，而不是将所有数据放在一个大仓库内，这样就增加了速度并提高了灵活性。MySQL所使用的SQL语言是用于访问数据库的最常用标准化语言。MySQL软件采用了双授权政策，分为社区版和商业版，由于其体积小、速度快、总体拥有成本低，尤其是开放源码这一特点，一般中小型网站的开发都选择MySQL作为网站数据库。Hivehive是基于Hadoop构建的一套数据仓库分析系统，它提供了丰富的SQL查询方式来分析存储在Hadoop分布式文件系统中的数据：可以将结构化的数据文件映射为一张数据库表，并提供完整的SQL查询功能；可以将SQL语句转换为MapReduce任务运行，通过自己的SQL查询分析需要的内容，这套SQL简称HiveSQL，使不熟悉mapreduce的用户可以很方便地利用SQL语言查询、汇总和分析数据。而mapreduce开发人员可以把自己写的mapper和reducer作为插件来支持hive做更复杂的数据分析。它与关系型数据库的SQL略有不同，但支持了绝大多数的语句如DDL、DML以及常见的聚合函数、连接查询、条件查询。它还提供了一系列的：具进行数据提取转化加载，用来存储、查询和分析存储在Hadoop中的大规模数据集，并支持UDF（User-DefinedFunction）、UDAF(User-DefnesAggregateFunction)和UDTF（User-DefinedTable-GeneratingFunction），也可以实现对map和reduce函数的定制，为数据操作提供了良好的伸缩性和可扩展性。HBASEHBase–HadoopDatabase，是一个高可靠性、高性能、面向列、可伸缩的分布式存储系统，利用HBase技术可在廉价PCServer上搭建起大规模结构化存储集群。ZookeeperZooKeeper是一个分布式的，开放源码的分布式应用程序协调服务，是Google的Chubby一个开源的实现，是Hadoop和Hbase的重要组件。它是一个为分布式应用提供一致性服务的软件，提供的功能包括：配置维护、域名服务、分布式同步、组服务等。FlumeFlume是Cloudera提供的一个高可用的，高可靠的，分布式的海量日志采集、聚合和传输的系统，Flume支持在日志系统中定制各类数据发送方，用于收集数据；同时，Flume提供对数据进行简单处理，并写到各种数据接受方（可定制）的能力。开发范围数据生产对于该模块的业务，即数据生产过程，一般并不会让你来进行操作，数据生产是一套完整且严密的体系，这样可以保证数据的安全性。但是如果涉及到项目的一体化方案的设计（数据的产生、存储、分析、展示），则必须清楚每一个环节是如何处理的，包括其中每个环境可能隐藏的问题；数据结构，数据内容可能出现的问题。数据采集/消费数据采集模块（消费），在企业中你要清楚流式数据采集框架flume和kafka的定位是什么。我们在此需要将实时数据通过flume采集到kafka然后供给给hbase消费。flume：cloudera公司研发适合下游数据消费者不多的情况；适合数据安全性要求不高的操作；适合与Hadoop生态圈对接的操作。kafka：linkedin公司研发适合数据下游消费众多的情况；适合数据安全性要求较高的操作（支持replication）；因此我们常用的一种模型是：线上数据-->flume-->kafka-->flume(根据情景增删该流程)-->HDFS线上数据-->flume-->kafka-->sparkstreaming实时流式处理