戴尔在多家省级大三甲医院落地了基因测序平台,数字化病理平台,影像AI平台等科研大数据平台,涉及到科研方向有罕见病研究、遗传病研究、肿瘤相关疾病研究等。戴尔提供的是以算力和存储为主的基础架构平台,平台上可以运行多
影像、语音等灵活的非结构化数据与标准诊疗业务流程的结构化数据之间有效的融合与一体化管理/治理这一需求涉及到业务融合的范畴,这一问题应有大数据应用提供厂家解决。 戴尔科技的数据湖解决方案侧重于解决数据存储、
科研大数据平台的建设自然是需要以科研为核心来进行建设,对于数据平台来讲,主要的目标还是科研数据的管理和提取统计,考虑到医疗数据来源、类型多样化,所以在科研大数据平台需要具备灵活的数据处理功能,对数据的来源、格式
目前各种类型的数据库在数据平台上都有一定的实践,数据平台的选择一般从数据量和负载两个层面来考虑: 从医疗大数据的实际情况看,医疗领域除影像系统外其实很难说有真正意义上的“大”数据,一般来讲都在几十TB到数百TB之
医院科研大数据平台,大部分基于 HADOOP 技术框架,针对业界公认的未来大方向是计算与存储分离。计算节点容易理解就是运行集群管理和 MapReduce 的计算资源,存储推荐基于数据湖的 HDFS 解决方案,数据湖的核心定义就是一个
互联网医院的大数据平台建设中常常遇到的典型问题是如何应对非结构化数据高速增长带来的存、管、用难题,比如:数据中转效率低,性能跟不上,硬件更新迭代如何数据迁移,归档怎么做,数据安全、合规怎么做,如何保障数据长期甚至是
云计算框架中的终端资源当然可以使用云桌面。从使用体验、远程办公、便捷运维、数据安全、敏捷高效等角度考虑,考虑采用基于成熟的 ”VMWARE Horizon + vSphere server + VSAN 一体机 “ 解决方案。
建议前期可以将医院的 PACS 类非结构化数据都直接放入数据湖中,后期基于数据湖建设影像大数据平台,这样能实现数据的就地存储和就地分析,避免了海量数据在多个平台间迁来迁去。戴尔科技的数据湖还支持重复数据消除功能,这
AI 影像选择存储在那的要求是保证隐私数据不被泄露,目前从行业内看大多数是部署在了医院内部
在大数据平台建设中,无论是 hadoop , mapreduce 只是大数据平台中的技术细节,只要是能满足业务需求的采用那种技术路线都是可以的。如果是规划底层的基础构架,灵活性是首先要考虑的问题。目前大数据相关技术发展很快,开源
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