数据分析解决方案
蒙特菲尔医疗中心创建数据分析平台提升护理服务
使用英特尔®至强®处理器和FranzAllegroGraph实现基于数据价值的医疗护理。
* “要想为患者提供正确的服务，就必须掌握他们的相应信息。
如果这还不能挽救生命，我真不知道什么能挽救生命了。
” AndrewRacine，高级副总裁兼首席医疗官，蒙特菲尔医疗系统 挑战 蒙特菲尔医疗系统位于纽约布朗克斯区，服务于美国种族多样性和社会经济状况多样性最为突出的群体区域之
一。
蒙特菲尔医疗系统包括但不限于蒙特菲尔医疗中心、阿尔伯特•爱因斯坦医学院和一个研究机构。
与按次付费服务模式不同，作为一个负责任的医疗服务机构，蒙特菲尔致力于为患者创造价值，关注患者的长期健康，在患者来到医院或诊所治疗过程中及愈后回到社区之后，始终关心患者的身体状况。
与所有医疗服务机构一样，蒙特菲尔面临着复杂的挑战，既要承受政府施加的降低成本压力，又要面对严格的监管条例，还要面对多样化的患者人群和突破性技术带来的冲击。
对精准医疗的关注和投资引起了整个国家和行业的注意，精准医疗需要获取并分析更多和更加深入的患者数据，为个人和过去的弱势群体制定个性化的治疗方案。
另外，要了解患者，就需要掌握有关多种复杂因素的信息，其中有些信息在临床接诊过程中甚至是未知的，比如家庭和工作环境、营养状况、遗传病史等。
蒙特菲尔医疗系统高级副总裁兼首席医疗官AndrewD.Racine博士表示：“对于一个任何时候都要接诊成千上万名患者的医疗机构来说，最大的挑战是让接诊患者的医生能在接诊时随手可得患者的相应信息。
” 长期以来，医疗行业收集了大量患者数据。
医院每天为每个患者采集100个以上的数据点，这种情况并不罕见。
数据范围十分广泛，既有非结构化的自由文本信息，也有图像和波形，还有来自传感器和监护仪器的数据。
准确的数据对于从插管到药物相互作用等类似风险评估至关重要。
但是，这种数据通常无法被快速分析，医院数据与外部数据来源（比如来自制药公司和研究人员的数据）的结合也并非易事。
许多医疗服务机构的基础设施无法满足大数据分析对处理器和内存的超高要求。
集成先进技术的医疗服务机构通常发现这些设施和解决方案维护起来成本高昂，而且需要耗费大量的人力。
HIPAA及其他患者隐私法规也会加大数据访问和数据共享的难度。
解决方案 为了借助高级数据分析技术优化医疗，确保临床医生能及时掌握正确的患者信息以提升治疗结果，蒙特菲尔医疗服务机构部署了SemanticDataLake*。
该解决方案整合了多样化的海量原始数据，可通过深度分析发现有风险的患者，帮助临床医生发现最佳治疗方案。
该新型解决方案以广泛的患者护理和医学研究经验为基础，使得相关数据可以直接为患者护理提供有价值的参考信息并影响患者护理结果。
解决方案简介|数据分析解决方案 该平台整合了结构化数据和非结构化数据，从基础科学、临床病历和人口分布，到社区、环境、行为和健康研究数据等等，多种多样。
通过全面评估患者的真实数据，加上相关科学、临床人群历史、药物信息和医疗成像信息，SemanticDataLake能提高护理水平，发现有风险的患者，提供个性化的医疗方案，同时还能减少错误和低效问题。
由于该解决方案近乎实时地发挥作用，所以，护理人员可以在护理点及时获得相关、可行的建议和信息。
所有这些都是通过基于临床相关算法的自动化系统实现的，这些算法能以极快的速度分析大量的数据。
如此一来，无IT专业技术背景的临床医生和医学研究人员就可以集中精力发现医护问题。
SemanticDataLake基于不断演化的数据提供洞察。
这种洞察可以准确查找有效的治疗方案，发现风险，在及时干预必不可少或具有预防作用的情况下提醒护理人员关注需要重点护理的情形，还能突出显示与类似病例的异同处。
技术细节 SemanticDataLake基于英特尔®架构，采用ClouderaHadoop*分布式计算平台和FranzAllegroGraph，后者是一款高性能语义图数据库，可以实现基于行业标准的分析。
SemanticDataLake包括来自蒙特菲尔自有机构的数据，以及来自PharmGKB数据库（将基因变异与药物反应关联起来）、国立卫生研究院的统一医学语言系统(NationalInstituteofHealth’sUnifiedMedicalLanguageSystem,UMLS)、在线人类孟德尔遗传数据库(OnlineMendelianInheritanceinMan)等来源的数据，在线人类孟德尔遗传数据库是一个持续更新的人类基因组和遗传病目录。
SemanticDataLake会自动将元数据注入数据层，在数据不同组成部分之间建立关联。
这样即可让数据可以通过新型查询机制成为“显露的”在基础数据框架之上，蒙特菲尔注入了知识库和知识本体，也就是对数据进行描述并赋予其意义和特定语境的语义。
该解决方案具有重大意义。
蒙特菲尔和爱因斯坦临床研究信息学总监ParsaMirhaji博士表示：“对患者信息、遗传数据、医疗器械数据、临床试验、药物信息、公共卫生数据等新型数据组合进行实时分析，将促进研究发现，大幅提高效率，实现个性化护理。
” 该解决方案提供了广泛的数据管理技术，包括： •整合语义数据湖，其中将计费代码、患者事件、医疗程序等多种信息类型集中起来，并用语义关系、行业标准和特定领域知识库进行编码。
•以适当规模部署预测分析技术，在治疗可以影响护理结果的时间框架内，利用这些数据预测和考虑患者的各种结果。
•运用机器学习算法，整合会显著影响未来患者目标分析和效果的过往结果。
•整合知识本体流水线，可将新的数据来源（如可穿戴式设备、家居感知技术、物联网）和相关要求快速整合到现有模型当中，并验证临床流程是否适合具有较强针对性的患者子集。
•内含与沙盒类似的一次性数据集市，可快速部署因项目而异的分析就绪环境，以便数据科学家能在该环境中操作数据和分析结果，同时允许其他人利用相同的数据完成各自的任务，无需复制数据或部署冗余流水线。
SemanticDataLake帮助蒙特菲尔发现和解决需要干预的危重病患护理问题 该解决方案运行在英特尔®至强®E5-2690v3高性能处理器上，拥有卓越的性能、可靠性和可扩展性，能近乎实时地处理大量数据。
英特尔®处理器在硬件层内置了安全机制，具有硬件加速加密、基于角色的访问控制等多种增强功能。
英特尔在Cloudera和开源ApacheHadoop优化方面做了大量工作，为内存密集型计算奠定了灵活的基础。
英特尔和Cloudera平台采用分布式计算框架，能随需求的增长轻松实现横向扩展。
AllegroGraph允许蒙特菲尔以传统数据库不可能实现的方式，从高度复杂的分布式数据中抽象出复杂的决策洞察和预测性分析结果。
2 解决方案简介|数据分析解决方案 蒙特菲尔与英特尔的密切合作贯穿了整个开发流程。
英特尔资助了硬件，并在Cloudera和Hadoop、数据整合、网络基础设施、分析和安全等方面提供了专业知识。
这使蒙特菲尔能够集中精力处理重点医疗事项和接诊事宜，跨越技术障碍，更快实现愿景。
影响 作为SemanticDataLake的首个试点项目，蒙特菲尔和爱因斯坦医学院选择它来处理责任制医疗面临的一个迫切问题：发现需要进行时间敏感型紧急干预的高危患者。
Mirhaji博士表示：“我们希望运用预测性分析，在蒙特菲尔医疗系统各个住院地点的患者中发现在48小时内存在死亡风险或者需要插管治疗的患者，这48个小时是有机会完成有效干预的时间窗。
” 实践证明，将自动化预测性和预防性方法结合起来，可以在整个医疗系统内及时、有效地发现高危患者，并为相关执业医生提供统一的临床决策支持。
在医院里，通过准确预测延长通气，可以在发生致命事件或呼吸衰竭之前，提前48小时发现发病概率超过70%的患者。
1 SemanticDataLake架构可以实现开放式查询，整合了来自多个数据来源的答案 解决方案组成部分 •蒙特菲尔SemanticDataLake•英特尔®至强E5-2690v3处理器•Franz分布式AllegroGraph 蒙特菲尔和爱因斯坦医药学院从自己的患者群体和Mayo诊所患者的历史数据中抽取信息，提出了一种可以生成分数以发现患者风险等级的预测性算法。
该系统还可以帮助临床医生确定最有效的后续步骤。
Mirhaji博士解释道：“系统根据患者发生危重事件的可能性生成风险分数。
然后由另一个引擎基于这些风险分数和其他因素，确定我们能为这名特定患者做些什么以避免发生危急情况。
系统可以向负责该患者的医生发送一份个性化的干预建议核对表。
” 插管发现技术已经在蒙特菲尔得到成功运用，但这只是SemanticDataLake在改善患者护理、变革护理模式和医学研究等方面无限可能性中的一种。
Racine对其效果进行了总结：“SemanticDataLake使我们能够更高效地搜索可用的信息，从数据中发现规律，并将这些规律用于临床实践。
目前，我们已经在医疗中心旗下所有医院的重病护理系统中全面部署该系统。
” 更多信息 有关英特尔®数据中心解决方案的更多信息，请访问：/analytics。
有关蒙特菲尔医疗系统的更多详情，请访问：。
有关Franz语义图技术的更多信息，请访问：。
英特尔技术特性和优势取决于系统配置，并可能需要支持的硬件、软件或服务得以激活。
产品性能会基于系统配置有所变化。
没有计算机系统是绝对安全的。
更多信息，请见或从原始设备制造商或零售商处获得更多信息。
测试中记录了组件在特定系统环境和测试中的性能。
硬件、软件或配置方面的差异都将影响实际性能。
考虑购买时，请查阅其他信息来源以评估性能。
有关性能和基准测试结果的更多详细信息，请访
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*其他的名称和品牌可能是其他所有者的资产。
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* “要想为患者提供正确的服务，就必须掌握他们的相应信息。
如果这还不能挽救生命，我真不知道什么能挽救生命了。
” AndrewRacine，高级副总裁兼首席医疗官，蒙特菲尔医疗系统 挑战 蒙特菲尔医疗系统位于纽约布朗克斯区，服务于美国种族多样性和社会经济状况多样性最为突出的群体区域之
一。
蒙特菲尔医疗系统包括但不限于蒙特菲尔医疗中心、阿尔伯特•爱因斯坦医学院和一个研究机构。
与按次付费服务模式不同，作为一个负责任的医疗服务机构，蒙特菲尔致力于为患者创造价值，关注患者的长期健康，在患者来到医院或诊所治疗过程中及愈后回到社区之后，始终关心患者的身体状况。
与所有医疗服务机构一样，蒙特菲尔面临着复杂的挑战，既要承受政府施加的降低成本压力，又要面对严格的监管条例，还要面对多样化的患者人群和突破性技术带来的冲击。
对精准医疗的关注和投资引起了整个国家和行业的注意，精准医疗需要获取并分析更多和更加深入的患者数据，为个人和过去的弱势群体制定个性化的治疗方案。
另外，要了解患者，就需要掌握有关多种复杂因素的信息，其中有些信息在临床接诊过程中甚至是未知的，比如家庭和工作环境、营养状况、遗传病史等。
蒙特菲尔医疗系统高级副总裁兼首席医疗官AndrewD.Racine博士表示：“对于一个任何时候都要接诊成千上万名患者的医疗机构来说，最大的挑战是让接诊患者的医生能在接诊时随手可得患者的相应信息。
” 长期以来，医疗行业收集了大量患者数据。
医院每天为每个患者采集100个以上的数据点，这种情况并不罕见。
数据范围十分广泛，既有非结构化的自由文本信息，也有图像和波形，还有来自传感器和监护仪器的数据。
准确的数据对于从插管到药物相互作用等类似风险评估至关重要。
但是，这种数据通常无法被快速分析，医院数据与外部数据来源（比如来自制药公司和研究人员的数据）的结合也并非易事。
许多医疗服务机构的基础设施无法满足大数据分析对处理器和内存的超高要求。
集成先进技术的医疗服务机构通常发现这些设施和解决方案维护起来成本高昂，而且需要耗费大量的人力。
HIPAA及其他患者隐私法规也会加大数据访问和数据共享的难度。
解决方案 为了借助高级数据分析技术优化医疗，确保临床医生能及时掌握正确的患者信息以提升治疗结果，蒙特菲尔医疗服务机构部署了SemanticDataLake*。
该解决方案整合了多样化的海量原始数据，可通过深度分析发现有风险的患者，帮助临床医生发现最佳治疗方案。
该新型解决方案以广泛的患者护理和医学研究经验为基础，使得相关数据可以直接为患者护理提供有价值的参考信息并影响患者护理结果。
解决方案简介|数据分析解决方案 该平台整合了结构化数据和非结构化数据，从基础科学、临床病历和人口分布，到社区、环境、行为和健康研究数据等等，多种多样。
通过全面评估患者的真实数据，加上相关科学、临床人群历史、药物信息和医疗成像信息，SemanticDataLake能提高护理水平，发现有风险的患者，提供个性化的医疗方案，同时还能减少错误和低效问题。
由于该解决方案近乎实时地发挥作用，所以，护理人员可以在护理点及时获得相关、可行的建议和信息。
所有这些都是通过基于临床相关算法的自动化系统实现的，这些算法能以极快的速度分析大量的数据。
如此一来，无IT专业技术背景的临床医生和医学研究人员就可以集中精力发现医护问题。
SemanticDataLake基于不断演化的数据提供洞察。
这种洞察可以准确查找有效的治疗方案，发现风险，在及时干预必不可少或具有预防作用的情况下提醒护理人员关注需要重点护理的情形，还能突出显示与类似病例的异同处。
技术细节 SemanticDataLake基于英特尔®架构，采用ClouderaHadoop*分布式计算平台和FranzAllegroGraph，后者是一款高性能语义图数据库，可以实现基于行业标准的分析。
SemanticDataLake包括来自蒙特菲尔自有机构的数据，以及来自PharmGKB数据库（将基因变异与药物反应关联起来）、国立卫生研究院的统一医学语言系统(NationalInstituteofHealth’sUnifiedMedicalLanguageSystem,UMLS)、在线人类孟德尔遗传数据库(OnlineMendelianInheritanceinMan)等来源的数据，在线人类孟德尔遗传数据库是一个持续更新的人类基因组和遗传病目录。
SemanticDataLake会自动将元数据注入数据层，在数据不同组成部分之间建立关联。
这样即可让数据可以通过新型查询机制成为“显露的”在基础数据框架之上，蒙特菲尔注入了知识库和知识本体，也就是对数据进行描述并赋予其意义和特定语境的语义。
该解决方案具有重大意义。
蒙特菲尔和爱因斯坦临床研究信息学总监ParsaMirhaji博士表示：“对患者信息、遗传数据、医疗器械数据、临床试验、药物信息、公共卫生数据等新型数据组合进行实时分析，将促进研究发现，大幅提高效率，实现个性化护理。
” 该解决方案提供了广泛的数据管理技术，包括： •整合语义数据湖，其中将计费代码、患者事件、医疗程序等多种信息类型集中起来，并用语义关系、行业标准和特定领域知识库进行编码。
•以适当规模部署预测分析技术，在治疗可以影响护理结果的时间框架内，利用这些数据预测和考虑患者的各种结果。
•运用机器学习算法，整合会显著影响未来患者目标分析和效果的过往结果。
•整合知识本体流水线，可将新的数据来源（如可穿戴式设备、家居感知技术、物联网）和相关要求快速整合到现有模型当中，并验证临床流程是否适合具有较强针对性的患者子集。
•内含与沙盒类似的一次性数据集市，可快速部署因项目而异的分析就绪环境，以便数据科学家能在该环境中操作数据和分析结果，同时允许其他人利用相同的数据完成各自的任务，无需复制数据或部署冗余流水线。
SemanticDataLake帮助蒙特菲尔发现和解决需要干预的危重病患护理问题 该解决方案运行在英特尔®至强®E5-2690v3高性能处理器上，拥有卓越的性能、可靠性和可扩展性，能近乎实时地处理大量数据。
英特尔®处理器在硬件层内置了安全机制，具有硬件加速加密、基于角色的访问控制等多种增强功能。
英特尔在Cloudera和开源ApacheHadoop优化方面做了大量工作，为内存密集型计算奠定了灵活的基础。
英特尔和Cloudera平台采用分布式计算框架，能随需求的增长轻松实现横向扩展。
AllegroGraph允许蒙特菲尔以传统数据库不可能实现的方式，从高度复杂的分布式数据中抽象出复杂的决策洞察和预测性分析结果。
2 解决方案简介|数据分析解决方案 蒙特菲尔与英特尔的密切合作贯穿了整个开发流程。
英特尔资助了硬件，并在Cloudera和Hadoop、数据整合、网络基础设施、分析和安全等方面提供了专业知识。
这使蒙特菲尔能够集中精力处理重点医疗事项和接诊事宜，跨越技术障碍，更快实现愿景。
影响 作为SemanticDataLake的首个试点项目，蒙特菲尔和爱因斯坦医学院选择它来处理责任制医疗面临的一个迫切问题：发现需要进行时间敏感型紧急干预的高危患者。
Mirhaji博士表示：“我们希望运用预测性分析，在蒙特菲尔医疗系统各个住院地点的患者中发现在48小时内存在死亡风险或者需要插管治疗的患者，这48个小时是有机会完成有效干预的时间窗。
” 实践证明，将自动化预测性和预防性方法结合起来，可以在整个医疗系统内及时、有效地发现高危患者，并为相关执业医生提供统一的临床决策支持。
在医院里，通过准确预测延长通气，可以在发生致命事件或呼吸衰竭之前，提前48小时发现发病概率超过70%的患者。
1 SemanticDataLake架构可以实现开放式查询，整合了来自多个数据来源的答案 解决方案组成部分 •蒙特菲尔SemanticDataLake•英特尔®至强E5-2690v3处理器•Franz分布式AllegroGraph 蒙特菲尔和爱因斯坦医药学院从自己的患者群体和Mayo诊所患者的历史数据中抽取信息，提出了一种可以生成分数以发现患者风险等级的预测性算法。
该系统还可以帮助临床医生确定最有效的后续步骤。
Mirhaji博士解释道：“系统根据患者发生危重事件的可能性生成风险分数。
然后由另一个引擎基于这些风险分数和其他因素，确定我们能为这名特定患者做些什么以避免发生危急情况。
系统可以向负责该患者的医生发送一份个性化的干预建议核对表。
” 插管发现技术已经在蒙特菲尔得到成功运用，但这只是SemanticDataLake在改善患者护理、变革护理模式和医学研究等方面无限可能性中的一种。
Racine对其效果进行了总结：“SemanticDataLake使我们能够更高效地搜索可用的信息，从数据中发现规律，并将这些规律用于临床实践。
目前，我们已经在医疗中心旗下所有医院的重病护理系统中全面部署该系统。
” 更多信息 有关英特尔®数据中心解决方案的更多信息，请访问：/analytics。
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英特尔技术特性和优势取决于系统配置，并可能需要支持的硬件、软件或服务得以激活。
产品性能会基于系统配置有所变化。
没有计算机系统是绝对安全的。
更多信息，请见或从原始设备制造商或零售商处获得更多信息。
测试中记录了组件在特定系统环境和测试中的性能。
硬件、软件或配置方面的差异都将影响实际性能。
考虑购买时，请查阅其他信息来源以评估性能。
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问
/zh/benchmarks/intel-product-performance.html。
文中所描述的成本削减方案旨在举例说明基于英特尔技术的特定产品在指定的环境和配置下如何影响未来的成本并实现成本节约。
环境各不相同。
英特尔不保证任何成本或成本下降。
1.
英特尔、英特尔标识、至强是英特尔公司在美国和/或其他国家的商标。
*其他的名称和品牌可能是其他所有者的资产。
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