基于Hadoop的医院数据中心系统设计与实现

【摘要】随着国民经济的发展,医院信息化进程的不断推进,以电子病历、PACS系统等为代表的临床信息系统得到了广泛的使用。医院推进信息化过程中,数据存储问题日益凸现出来,传统分散式的数据存储模式有着明显的缺陷,数据安全性、可靠性得不到保障,数据备份繁琐,并且无法挖掘数据的潜在价值,因此数据中心建设提上医院信息化日程。鉴于以传统Unix服务器为基础的数据中心具有成本高、计算能力不足、数据读取速度相对较慢等缺陷,本论文结合当前计算机技术潮流,提出以Hadoop分布式框架为基础构建医院数据中心系统。本论文针对医院数据存储的实际需求,结合Hadoop框架的自身特点,使用Hadoop、HBase、Hive、Mahout等在大数据时代得到广泛使用的技术,构建医院数据中心。本数据中心在克服传统Unix服务器缺点、满足医院数据存储需求的同时,为医院提供私有云和大数据的机器学习平台。本论文首先完成医院数据中心系统的开发,然后以电子病历系统为例,实现了结构化数据在数据中心的高速读取和存储；以PACS系统为例,实现了非结构化数据在数据中心的高速存储和读取；在机器学习平台上实现了推荐引擎算法。以Hadoop分布式框架为基础构建医院的数据中心系统具有实施成本低、数据存储安全可靠、系统易扩展、数据读写速度快、计算能力强等特点。数据中心系统与现有医院临床信息系统可实现无缝集成,为医院提供结构化数据和非结构化数据的高速存储。在数据集中存储的基础上,利用Hadoop集群强大的计算能力,构建大数据的机器学习平台,挖掘数据背后的信息,为医生提供临床决策支持。系统解决了医院数据存储问题,使医院更加信息化、一体化、智能化,促进了医院信息化发展。
【作者】张洪磊；
【导师】李劲松；田丽丽；
【作者基本信息】浙江大学，生物医学工程（专业学位），2014，硕士
【关键词】数据中心；Hadoop；集成；机器学习；

【参考文献】
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