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加工和分析医疗保健大数据的影响云计算环境实现Hadoop集群

Sreekanth Rallapallia，*，Gondkar RRb，Uma Pavan Kumar Ketavarapuc

印度Coiambatore Bharathiyar大学研发中心研究员b教授，AIT，班加罗尔，印度班加罗尔AIMS的IndiacAssociate教授

摘 要

医疗机构面临的关键挑战是分析大规模数据。随着快速增长各种医疗保健应用，用于医疗保健的各种设备产生各种数据。数据需要处理并有效地分析了更好的决策。云计算是一种有前途的技术，可以提供一般性存储，处理和分析数据的服务。传统的数据处理系统不再有处理这样巨大数据的能力。为了实现更好的性能和解决可扩展性问题，我们需要一个更好的云环境分布式系统。 Hadoop是一个可以处理大规模数据集的框架分布式环境。 Hadoop可以部署在云环境中来处理大规模的医疗保健数据。通过互联网和云服务提供保健应用，而不是像传统软件一样使用。医疗保健提供者需要有实时信息来提供优质的医疗保健。本文讨论了影响数据处理和分析云计算环境下的大规模医疗数据。

1.介绍

世界各地的医疗保健提供商正在迁移到使用软件应用程序作为服务由大多数云提供商提供。 由于医疗保健信息是保密的，并提供更好的质量医疗保健方面，各利益相关方应以安全的方式交换患者信息，临床信息。随着医疗数据可用于大型数据集和各种格式，云环境是有效的方式来存储和处理数据。 今天，大部分软件应用正在部署数据中心。 为了执行复杂的计算，云计算是可以支配的主导架构通过提供可扩展的资源，有效地执行大规模数据计算2。 领先研究像Gartner Inc和像IDC这样的市场情报公司这样的组织报告说，大数据和云计算在现在的工艺市场里是能量增强技术。

根据IBM每天报告的2.5个百万字节的数据被创建，并且在过去的2年创建了90％的数据根据麦肯锡分析，大数据正在改变医疗保健的范式和数据的新见解为付款人和提供者创造了新的价值。到目前为止，医疗保健数据以电子形式提供医疗记录（EMR），电子健康记录（EHR）和患者医疗记录（PMR）。的数字化医疗记录的收集在一段时间内增加了大量数据集。大数据需要有效分析卫生保健服务，努力解决行业面临的各种问题。优质的医疗保健，降低医疗成本，有效的决策提供适当的医疗保健，发现不必要的医院重新接种的模式是Big数据可以解决的一些问题技术。可以通过建立有效的分析工具来分析大型数据集的新价值帮助病人，医生和各种利益相关者进行保健。云计算已经解决了大部分的问题卫生保健数据相关问题，如医疗保健记录的交换标准化，隐私和网络安全。在云中分享卫生保健数据时，安全是主要问题。访问控制将支持共享EHR的机制将解决这个问题。

Hadoop框架解决了与巨大数据处理相关的大多数问题。 Hadoop应用程序运行使用商品硬件构建的群集。 Hadoop的一个重要特点是容错。MapReduce是Hadoop中使用的计算范例，因为它提供Hadoop分布式文件系统（HDFS）其在节点上存储数据。 需要在云中的hadoop集群上分析医疗保健数据集计算环境来解决行业的各种问题。

2.在云上分享医疗数据

全球的医疗保健提供商现在愿意将数据转移到云端以减少运营成本 由于各种挑战，采用云计算在许多国家仍然不受欢迎如安全性，身份验证和访问控制机制。 研究人员提供了各种解决方案克服挑战，世界各地的许多医生在没有适当的信息的同时处理病人。 患者需要携带他过去的所有历史记录，然后解释他的过去医疗资料 这有时导致基于患者记录的不准确的决定。 各种组织都有开发综合解决方案，以应对上述挑战。 但它需要一个新的基础设施在医疗机构中发展。

为了克服安全问题，提出建立一个电子卫生保健隔离网络记录。 还建议检查漏洞，提供数据丢失预防程序，安装防火墙，并提供所有国家级卫生政策。

3.大数据医疗保健

大数据在今天的世界被定义为5V 的量，如体积，速度，品种，真实性以及量，如之前讨论的医疗保健是生成巨大数据集的组织之一。分析大患者记录集涉及确定患者群体和相关性。这也涉及到使用统计原理或机器学习技术开发各种模型，卫生保健数据是医疗保健提供者需要的组织面临的主要问题之一保护。随着医疗保健产生复杂的数据库，大数据开发的应用程序应该处理这种情况数据复杂性质。大数据应用为计算生物医学，基因组数据，和其他医疗数据分析。 提出大数据技术在健康领域具有很大的潜力护理。 将大数据分析与各种模型集成在医疗保健领域将表现出出色的效果。

4.安全云框架为医疗保健大数据

在本节中，我