现在建立的医疗大数据平台,l能够接入并处理的数据基本上都是结构化的,his lis ris以及其他结构化的数据一般比较好处理,数据的清洗处理也有各种技术。然而很多科室对于非结构化数据也有极大的需求,s比如影像科就很希望将各种影像原始数据进行智能分析处理,而不是仅仅只对生成的报告进行分析,同时还要配合患者其他的相关数据进行匹配,在同一个大数据平台中通过什么样的技术可以将结构化数据和非结构化数据同时进行处理?
在Spark程序中使用一个预训练过的模型,将其并行应用于大型数据集的数据处理。比如,给定一个可以识别图片的分类模型,其通过一个标准数据集(如ImageNet)训练过。可以在一个Spark程序中调用一个框架(如TensorFlow或Keras)进行分布式预测。通过在大数据处理过程中调用预训练模型可以直接对非结构化数据进行直接处理。
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