6、医疗大数据与文本可视化：挑战、方案与成果

医疗大数据与文本可视化：挑战、方案与成果

在当今数字化时代，医疗领域产生了海量的数据，如医疗报告、CT 扫描和 MRI 报告等。同时，文本数据在各个领域也广泛存在，如何对这些数据进行高效的存储、处理和可视化成为了关键问题。本文将探讨医疗大数据存储与安全以及文本可视化技术的相关内容。

1. 医疗大数据存储与安全面临的挑战

在使用数据优化技术时，处理和配置核函数并根据需求进行优化是现有工作的一大局限。当使用遗传算法和其他特征选择方法进行文档优化时，计算适应度函数值是遗传方法面临的挑战。现有的压缩解决方案虽然实现了压缩，但具有较高的信噪比，这意味着方法效率较低。利用大数据处理在服务器上提交文档时，存储算法的安全性不足。数据的访问和存储需要改进，以使其能够在并发节点上进行有效处理。短索引在文档存储和访问时会消耗大量计算时间，需要进行优化。

2. 医疗大数据存储与安全的解决方案

为了解决上述问题，提出了一种基于压缩感知词法索引和增强安全算法的方案，该方案将在医疗数据的 MapReduce 环境中使用。具体步骤如下：
- 数据访问与采样 ：使用压缩数据测量方法访问数据，并对源文件夹中的可用数据进行采样，以便进一步处理。通过压缩采样函数进行数据采样和临时存储，计算输入文件之间的差异。
- ECC 技术优化 ：采用增强版的 ECC 技术，在压缩优化后，将该技术应用于云服务器，并对其组件进行修改。与现有的基于 MAC 和 ECC 的解决方案进行比较，以进行云安全和完整性验证。
- ECC 工作原理 ：
1. 发送方选择一个