25、医疗与云端的数据科学：Spark与DSaaS的应用

医疗与云端的数据科学：Spark与DSaaS的应用

医疗大数据分析的重要性与Spark的应用

在医疗领域，每天都会产生大量复杂的数据。对这些数据进行有意义的分析，有助于避免在无效药物和医疗程序上浪费大量资金。大数据分析在医疗保健中的应用对于提高医疗质量至关重要。

预测分析的需求

医疗行业产生的数据日益增多。借助Spark的大数据分析系统能够对患者数据进行预测分析，提前向患者发出健康风险警报。同时，医生可以通过实时监测患者的健康状况，为患者提供更有效的治疗方案，实现以患者为中心的治疗，提高医疗服务质量。此外，还能预测可能出现的季节性疾病，在疾病传播前采取必要的预防措施。

Spark在医疗领域的用例

1. 多源数据集成 ：Spark支持雾计算，可处理物联网（IOT）相关数据。它能从不同的医疗数据源收集数据，如电子健康记录（EHR）、可穿戴健康设备（如Fitbit）、用户在社交网络中的医疗数据搜索模式以及已存储在HDFS中的健康数据。通过Spark支持的过滤转换，可以去除不充分的数据。
2. 高性能批处理计算和迭代处理 ：Spark能够快速处理大量医疗数据集，这得益于其在不同集群上进行的分布式内存计算。基因组学研究人员现在可以利用Spark的弹性分布式数据集（RDD）转换，在几小时内将化合物与3亿个DNA对进行比对，并进行迭代处理以进行进一步分析。
3. 使用Spark Streaming进行预测分析 ：Spark Streaming组件（如MLib）可使用机器学习算法对医疗数据进行