Thứ ba, 25/07/2017 00:06
Số 7 năm 201728 - 36Download

HealthDL - Một hệ thống thu thập, lưu trữ dữ liệu y tế lớn

Phan Tân1*, Trần Việt Trung1, Nguyễn Hữu Đức1, Nguyễn Thanh Tùng2,3 

*Tác giả liên hệ: Email: phantan@gmail.com

 
1Viện Công nghệ thông tin và Truyền thông, Trường Đại học Bách khoa Hà Nội
2Khoa Quốc tế, Đại học Quốc gia Hà Nội
3Trường Đại học Nguyễn Tất Thành

Ngày nhận bài: 29/05/2017; ngày chuyển phản biện: 01/06/2017; ngày nhận phản biện: 26/06/2017; ngày chấp nhận đăng: 30/06/2017

Tóm tắt:

Hiện nay, ứng dụng công nghệ lưu trữ lớn, khai phá dữ liệu trong lĩnh vực y tế để chẩn đoán, phòng ngừa và điều trị bệnh nhằm can thiệp nâng cao tình trạng sức khỏe con người là hướng nghiên cứu có nhu cầu thực tiễn. Trong nghiên cứu này, các tác giả giới thiệu HealthDL - Một hệ thống thu thập và lưu trữ dữ liệu y tế. HealthDL có kiến trúc phân tán, xây dựng từ các thành phần khả mở cho dữ liệu lớn, gia tăng liên tục theo thời gian thực. Hệ thống tối ưu cho dữ liệu nhận về từ các thiết bị y sinh và dữ liệu thông tin lịch sử bệnh án đến từ hàng triệu thiết bị phân tán về mặt địa lý. Các thử nghiệm, đánh giá trên hệ thống thực bằng các công cụ đánh giá tiêu chuẩn với dữ liệu mô phỏng cho kết quả tốt.

Từ khóa:

Cơ sở dữ liệu phân tán, dịch tễ học, dữ liệu lớn, thời gian thực. 

Chỉ số phân loại:
2.2

HealthDL - A system for collecting and storing big data in the medical field

Tan Phan1*, Viet Trung Tran1, Huu Duc Nguyen1, Thanh Tung Nguyen2,3

1School of Information and Communication Technology, HUST

2VNU - International School (VNU-IS)

3Nguyen Tat Thanh University 

Received: 29 May 2017; accepted: 30 June 2017

Abstract:

At present, applications of large storage technology and data mining in the medical field to diagnose, prevent, and treat diseases with the purpose of improving human health are preferred the practical researches. In this study, we would like to introduce HealthDL: A system for collecting and storing medical data. HealthDL has a dispersal architecture, is built from open components for large data, and continuously increases in real time. An optimal system retrieves database from biomedical devices and medical record database coming from millions of geographically dispersed devices. Tests and evaluations on the real system using standard assessment tools with simulated database show good results. 

Keywords:

 Big data, dispersed database, epidemiology, real time.

Classification number:
2.2
Lượt dowload: 338 Lượt xem: 703

Đánh giá

X
(Di chuột vào ngôi sao để chọn điểm)