2017年---医疗大数据可视化研究综述（）

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医疗大数据可视化研究重点（总结）

• 医疗大数据包含各种形式的数据，文字的，图像的，数字的，，，
• 医疗大数据可视化的应用于精准医疗、生物医药、公共卫生分析中。现在仍存在很多问题：

（1）医疗信息安全性

信息的安全性是至关重要的。

（2）系统化可视化方法

从众多的可视化的图形化表示方法中，对其分析，找出共性，提出一种规范的、抽象层次更高的医疗大数据可视化方法。

（3）数据冗余问题

数据规模不断增大，信息越来越复杂（不仅是形式，还有数据间的关系），解决医疗大数据数字化、碎片化等实际的问题很重要。

数字化（搜狗百科）

1. 解释一：数字化就是将许多复杂多变的信息转变为可以度量的数字、数据，再以这些数字、数据建立起适当的数字化模型，把它们转变为一系列二进制代码，引入计算机内部，进行统一处理，这就是数字化的基本过程。
2. 解释二：数字化将任何连续变化的输入（如图画的线条或声音信号）转化为一串分离的单元，在计算机中用0和1表示。通常用模数转换器执行这个转换。 2. 解释二：数字化将任何连续变化的输入（如图画的线条或声音信号）转化为一串分离的单元，在计算机中用0和1表示。通常用模数转换器执行这个转换。

碎片化

医疗大数据信息非常多，形成一部分一部分，零散的信息，而且并没有真正将全部数据用到可视化上。而只是部分进行了可视化。

（4）多样化可视化

将医疗大数据可视化技术与各种大数据可视化分析技术有机结合，展示其多样化的特性和价值

了解： 机器学习 人工智能
基于Hadoop和MapReduce框架的大数据处理方法
可视化方法众多----d3.js,vue.js,node.js等