文摘
大数据的数据,需要的是他们的体积,形状和大小,为了一个明确的目标的提取有意义的信息。数据是扮演一个重要的角色在组织和行业的日常活动功能顺利。医疗数据的数量的上升而增加技术和时光流逝。这个上升的数据量可能是一项富有挑战的任务,对工业分析大数据和物联网(物联网)。很多方法、技术和工具存在的文献支持,处理和管理处理的数据。审查所需的文学是为了从文献收集现有证据显示哪些方法或工具适用于特定情况。因此,目前的研究提供了一个审查现有的大数据技术的见解和科学编程医疗行业。报告介绍了文献的总结。这项研究从现有文献收集证据,并通过文献回顾一些派生的过程。本文将有利于从业者来识别特定目的的正确的方法的研究。
1。介绍
技术和数字创新上升,医疗技术是细化速度高。医疗数据不断增长,他们的体积大大增加。这些数据可以使它更难识别有用的形式的数据产生有意义的信息。大数据分析是一个有用的数据,生产有价值的和有用的见解巨大的数据量。有几个优点使用大数据如识别病人疾病的早期阶段,提供增强的服务的医疗保健,降低成本,生产高质量的医疗服务。在医疗各种来源的大数据是可用的。这些来源包括电子医疗数据,生物特征数据,登记,医学成像,生物标记数据,patient-reported数据、临床数据和管理数据。这些数据可以被可视化为了提取有意义的和有价值的信息。分析大数据工具扮演了一个重要的角色在分析和整合大量非结构化、半结构式,和结构化数据提供不同的医院,临床、和许多其他决策服务。多样化的大数据在医疗保健中的应用介绍如下(1- - - - - -4]。
熊猫et al。5)集中在手机开发应用程序,病人可以通过发送查询医生的症状。移动将安装的应用程序和指令的急救基于症状的严重程度和性质。巨大的大部分数据来自医生和用户,和数据用于训练机器自动化任务的某种程度上。有益的见解为提高护理效率和质量从收集到的数据被收集。病人能够接触健康轻松和廉价的解决方案。的方法作为分析工具用于收集数据的目的,提取有用的信息。面等。6)描述了数据的实时勘探医疗通过内存数据库的数据集。两个数据库的内存被认为比较和研究能力和响应处理经典数据健康探索任务的复杂性。研究概述了未来大数据的发展需要解决的问题。Gonzalez-Alonso et al。7)提供了一个方法解决大数据的技术分析纳入保健提供者。Katsis [8)描述的应用大数据的有效利用公共卫生发现。研究表明,传统分析方法应用于公共卫生达不到任务目前现有的数据。结果阐述了大数据进行了案例研究,在圣迭戈,加利福尼亚。研究分析了数以千计的变量相关健康获得有用的见解不同健康状况的决心。拟议的研究给出的贡献如下:(我)现有方法的交付评估报告医疗保健行业大数据的见解。(2)提供一个深入回顾可用的来源来自不同的观点通过发布大数据文件在不同地区的医疗保健。(3)提供一个网关的基础上,研究人员可以设计新的方法,技术和工具,以促进医疗保健。
本文的组织如下。部分2提供了文学研究大数据医疗行业的见解。部分3显示搜索的图书馆的学习过程材料和他们的分析。本文的结论部分4。
2。文献综述
许多方法在实践中处理大数据的不同的观点。数据可以为提供优质服务提取有意义的见解。Cha et al。9)提出对健康数据分析平台的技术架构提供方法论的分析解决方案的大型健康数据从各种来源。数据标准化是作为建筑的主要特征,和SNOMED-CT被认为是健康的标准规范数据从不同的来源。的帮助下案例研究,根据实验室大量的数据通过这个平台整合和分析。李等人。10]介绍了大数据分析概念框架的发展risk-tuning病人支出模型。这种方法是基于“分而治之”的策略利用big-yet-rich数据提高模型的准确性。MapReduce的工具是用来实现数据的机器学习算法。框架决定了预测分析的有效性通过随机森林算法和分布式计算平台的效率。层子et al。11)提出了一个预测和评价方法在Facebook上发布订婚。相关的研究集中在洞察指标导致参与医疗在Facebook上的帖子。无监督的方法和使用监督。医疗的研究阐述了战略吸引用户和构建预防机制,内容发布在Facebook的医疗保健。英镑(12)回顾了相关文献的概念组织沟通和阐述了技术并购理论。这项研究描述了可能的好处和问题。这项研究进一步强调人力资源成本的问题,病人的隐私,和周到的技术干预措施。
Pandey,印度13建议的体系结构的大数据存储包含存储集群和应用程序集群促进阅读,写作,或更新数据优化以及加速。应用程序集群促进有效存储和检索功能的用户,而提供的服务的存储存储集群。Ambigavathi和曾经14]分析大数据的属性,大数据分析工具,不同阶段通过医疗保健经济数据集合的数据交付阶段。研究报告研究的挑战和可能的结果。Zhang et al。15)研究了三种知识模式实现有益的使用大数据分析与电子健康记录。作者调查了580名在2019年中国医院的护士。用于检查协会的电子健康记录和知识,使用结构方程模型。可用的研究导致了文学的大数据和数字健康通过探索分析工具从各种模式电子健康记录的知识提取有用的大数据分析。曼丁哥人et al。(16]的目标是与病人建立合作处理环境的数据通过开源软件的技术。分布式数据被从医院明确的结构元数据提取的副作用的病人通过开发整个临床试验数据的查询,重新,重新定位药物。Harerimana et al。17)确定数据来源、技术技巧,主要问题,医疗大数据分析的未来发展方向。研究阐述了diy审查提供一个简化的,容易理解,整体观点不同技术的应用发展健康的整合分析应用程序。纳齐尔et al。18)提出了一个全面和详细的报告在心脏病学大数据可视化。这项研究是基于过去10年中从2009年到2018年。53研究过滤基于纳入和排除标准,质量评估,一些推导。他们阐述了心脏病学和相关的研究将帮助研究者和实践者在该地区为设计新的解决方案基于现有证据。其他几个研究相同的作者与大数据是可用的(19- - - - - -22]。
辛格et al。23)解释了实时数据的有效性进行分析和预测严重的紧急情况下。他们解释说,没有方法的Hadoop集群和大数据的分析,成为无用的数据。徐和库马尔24]提出了基于机器学习的框架分析大数据的改进和测试辅助动力装置的性能和质量服务的健康监测。他们开发和使用有用的技术和实用的大数据分析在航空和航天工业的应用。Ojha和Mathur25]给出的概述如何保存为病人记录数字数据的形式电子健康记录和如何产生有用的信息从保存的记录通过分析的方法和工具支持省钱和时间的医生和病人。这项研究是在医院做的王公Yeshwantrao,印多尔、中央邦、印度。从这个医院,生成大量的异构数据从各种来源如实验室检测,病人健康记录,电子医疗需求,社会媒体,医疗保险数据,基因组研究、药物研究、临床结果,从圣雄甘地纪念医疗Mollege和事务,工作在王公Yeshwantrao。大数据的分析可以用于制造有用的信息检索。人力et al。26)关注大数据的应用和分析,问题IoH护理。Rao et al。27)提出了不同的可能的解决方案的安全利用大数据的可能影响医疗大大监管环境。Ajayi et al。28)提出了一种粒子群优化方法的选择功能和调优参数的梯度提升机方法对1349239事件的数据集的数据点。该方法的预测能力比传统的基于树的方法发现了准确预测模型的测试数据。Khennou et al。29日]探索有效适当的适应电子健康记录的分析工具的升级使用通过从业人员的健康。一个案例研究的电子健康记录的实现过程依赖于开放的电子医疗记录和识别分析卫生采用在每一个阶段的方法。
Gaitanou et al。30.)进行了系统的文献回顾大数据的应用在医疗保健系统中为提高临床医生的行为,护理质量和病人的经验,促进病人。PubMed数据库搜索的搜索过程,识别相关的研究论文。12个研究论文根据包含和排除标准选择从108年在图书馆研究论文搜索。推导过程的研究表明,9篇论文显示大数据的积极作用,而一些论文造成负面的。大数据的应用程序的主要优点包括增强可用性,积极的行为改变,有效的决策支持,同时为验收的技术问题跟踪。系统的过程中的关键问题发生异构数据集,结果病人的报告,和运动数据,不同的电子健康记录。这项研究强调了周围地区的研究,探索理解大数据的应用程序需要在医疗保健和改善它的成功。Talukder [31日)指出,大量的病人在医院数据可用。除此之外,大型医学知识的身体存在于数字形式在不同的存储库。研究的重点已经从这些数据与处理出现的问题分析解决方案相结合的知识机构和数据的大数据集成技术数学模型,人工智能,和翻译医学”基于证据的精密医学完美的决策结果与完美的知识支持。”存在一些利益等各利益相关者支付显著减少成本。改善和提高生产率的医疗决策正确性医院,降低疾病负担,减少医疗错误,减少浪费和欺诈行为。
3所示。大数据洞察力和理解工业医疗基于著名的库
见解大数据挖掘的基本过程,分析大数据为生产操作和业务信息异常规模和特异性。汉et al。32]nonsystematic审查提出识别相关的灰色和相关科学文献评估健康的当前状态和限制参与和在美国基础设施的健康数据。文献研究由国家统一的数据系统。这项研究的目的是深入分析可用的努力生产使用和标准化的数据收集通过接触病人与医生的公共健康的目的。Ravikumaran et al。33]阐述了大数据分析领域的发展医疗、详细的优势,提出了体系结构框架和方法。确定了数据的来源和工具和平台技术,方法,和分析建议,问题和推导过程进行了探讨。大数据的研究阐述,分析医疗保健是一个令人鼓舞的地区促进深入见解从大量的数据集。香等。34)系统地调查了工业技术的采用4.0申请健康的领域。研究提供关键的细节范式和技术的医疗4.0的应用程序,讨论了关键的应用场景,并分析了好处,新的跨学科的问题,和经验教训。Istepanian和Al-Anzi35)提供相关问题的大数据移动健康的观念。研究还提出了和解的相关问题的分析大移动医疗数据。Galetsi et al。36]调查系统回顾大数据分析医疗有关。这项研究主要针对组织不同的资源利用率为创建能力/值;根据选定的出版物,研究讨论了大数据类型的分类相关医疗、分析方法、利益相关者价值,处理数据的工具和平台的健康,和即将到来的方面。务实的例子都是进步的医疗保健。
王等人。37)开发相应的转换模型分析大数据的基于实践的观点揭示了休闲协会大数据的分析能力,好处的维度、实践的转型和业务价值。医疗保健的系统环境中验证。Wami et al。38]马赛克的可能的效用评估小组通过识别的目的研究健康指数的关联多个推动英国的人口。各种流行的图书馆寻找相关识别研究。图1描述了year-wise Sciencedirect分布在图书馆的论文。图2描述了文章类型与论文的比例根据其类型。图3显示了论文的出版物的标题总在图书馆。图4介绍了主题领域的论文。IEEE的图书馆搜索寻找相关材料。图5显示了在图书馆出版物的主题。图6介绍了总论文会议举行。图7描述了出版物的标题的论文总数。图8显示了出版类型在给定的图书馆。
施普林格和PubMed图书馆寻找相关的研究。贝茨et al。39]阐述了见解的类型,例如新兴临床分析、类型的分析获得的洞察力,算法,监控设备,评估分数,注册,和分析基础设施所需执行的基本分析和实现组织的变化在低成本提高照顾。纳纳亚卡拉et al。40]调查生物医学在医疗进步,大数据问题,限制对口腔健康的关注和阐述了可能即将到来的大数据的应用对口腔健康改善个性化医疗的效率和质量。Madanian et al。41)识别和检查相关的问题,印度的医疗保健系统的现有地位的强调移动医疗和技术大数据分析。为解决这些问题,研究提出了一个框架,将产生mHealth大数据和结果在印度的医疗保健工作。这项研究是使用电子资源进行2018年12月至2019年2月与出版物的语言为英语。布伦南和肯42)提出了一个研究调查的紧急计划组成的联邦大数据和探索原型为基准从护理信息学研究在护理之前准备参加革命的大数据。反思和观察提供了在新兴大数据的项目经验。罗等。43)大数据的回顾和阐述了应用在四个包括临床生物医学信息学的重要分支学科,生物信息学,成像信息,和公共卫生信息学。这项研究回顾了进步和突破大数据的应用程序域的医疗和调查这个问题,改善和进步的机会,缺口医疗大数据的应用程序。Sukumar et al。44)提出了一项研究,目的是强调上下文的数据质量问题的医疗大数据分析。描述的见解的研究结果分析研究在不同组织在不同的数据集的健康。数据集包括医疗补助和医疗保险,提供数据集从电子健康记录和私人和公共健康中心可以通过伙伴关系的封闭式下医疗卫生的政策。黏液等。45)提出了一项研究关注应用程序的增强技术领域的健康。大数据方面的讨论,给一些实现和阐述各大医疗数据的体系结构。图9描述了主题的出版物的出版物。图10描述了出版物的类型与论文的比例。图11代表了语言的论文发表。图12显示了给定年出版物。
4所示。结论
与不断增长的技术和数字革命,医疗技术越来越先进的高速度。医疗数据总是上升,大大增加医疗数据的体积。这些数据可以使它更难识别有用的形式的数据生成有意义的信息。数据总是扮演一个重要的角色在他们的日常活动组织和行业平稳运行。这上升的大数据量可能是一项富有挑战的任务,关于分析正常行业和物联网的数据。许多工具,方法和技术中存在的文献支持,处理和管理大数据的过程。回顾文献需要为了从文献收集目前的证据显示哪些方法或工具,特殊情况下工作。该研究提出了一种评估现有的大数据技术的见解和科学编程医疗行业。报告介绍了文献的总结。这项研究从现有文献收集证据,并通过文献回顾一些派生的过程。 This review will benefit practitioners to identify the right techniques for their specific purpose of research.
数据可用性
数据不可用。
的利益冲突
作者宣称他们没有利益冲突有关的出版。