第一章醫(yī)療數(shù)據(jù)處理的背景與挑戰(zhàn)第二章Hadoop技術(shù)棧在醫(yī)療數(shù)據(jù)處理中的架構(gòu)設(shè)計第三章Hadoop平臺在醫(yī)療數(shù)據(jù)分析中的典型應(yīng)用第四章Hadoop醫(yī)療數(shù)據(jù)處理平臺的安全與合規(guī)設(shè)計第五章基于Hadoop的醫(yī)療數(shù)據(jù)處理平臺性能優(yōu)化第六章Hadoop醫(yī)療數(shù)據(jù)處理平臺運維與未來展望01第一章醫(yī)療數(shù)據(jù)處理的背景與挑戰(zhàn)醫(yī)療數(shù)據(jù)爆炸式增長帶來的機遇與挑戰(zhàn)數(shù)據(jù)規(guī)模與類型全球醫(yī)療數(shù)據(jù)規(guī)模與類型分析數(shù)據(jù)增長趨勢美國醫(yī)療數(shù)據(jù)存儲量年增長率與預(yù)測數(shù)據(jù)應(yīng)用潛力疾病預(yù)測與個性化治療的可行性分析數(shù)據(jù)挑戰(zhàn)分析數(shù)據(jù)存儲、處理和分析能力面臨的考驗數(shù)據(jù)挑戰(zhàn)具體表現(xiàn)傳統(tǒng)數(shù)據(jù)庫處理能力不足案例分析數(shù)據(jù)挑戰(zhàn)解決方案Hadoop技術(shù)棧如何應(yīng)對醫(yī)療數(shù)據(jù)處理挑戰(zhàn)醫(yī)療數(shù)據(jù)處理的典型場景與痛點分析傳染病爆發(fā)預(yù)警某市疾控中心流感數(shù)據(jù)實時處理案例藥品不良反應(yīng)監(jiān)測某藥企全國藥店銷售數(shù)據(jù)與患者反饋分析醫(yī)療決策支持某醫(yī)院用藥規(guī)律分析與個性化建議公共衛(wèi)生監(jiān)測某疾控中心傳染病報告實時分析案例運營管理優(yōu)化某醫(yī)院門診量波動與資源配置關(guān)系分析數(shù)據(jù)痛點總結(jié)處理延遲、資源利用率與成本效益問題分析Hadoop技術(shù)棧在醫(yī)療領(lǐng)域的應(yīng)用優(yōu)勢HDFS存儲優(yōu)勢支持TB級醫(yī)療影像存儲與大規(guī)模數(shù)據(jù)存儲MapReduce處理優(yōu)勢處理大規(guī)模醫(yī)療數(shù)據(jù)的效率與性能分析Spark實時處理優(yōu)勢實時分析放療數(shù)據(jù)的案例與效果Hadoop生態(tài)優(yōu)勢Hadoop生態(tài)組件在醫(yī)療領(lǐng)域的綜合應(yīng)用技術(shù)優(yōu)勢驗證案例某大學(xué)附屬醫(yī)院與某省級醫(yī)院的應(yīng)用案例技術(shù)選型邏輯可擴展性、容錯性與成本效益分析醫(yī)療數(shù)據(jù)處理平臺設(shè)計的未來趨勢技術(shù)融合趨勢AI與Hadoop結(jié)合的疾病預(yù)測案例區(qū)塊鏈應(yīng)用趨勢跨國醫(yī)療數(shù)據(jù)安全共享的案例場景演變趨勢從批處理到流處理的實時分析案例區(qū)域聯(lián)盟趨勢多機構(gòu)數(shù)據(jù)共享的案例與效果技術(shù)挑戰(zhàn)與應(yīng)對AI融合、區(qū)塊鏈應(yīng)用的技術(shù)挑戰(zhàn)與解決方案總結(jié)與展望醫(yī)療數(shù)據(jù)處理平臺的發(fā)展方向與建議02第二章Hadoop技術(shù)棧在醫(yī)療數(shù)據(jù)處理中的架構(gòu)設(shè)計醫(yī)療數(shù)據(jù)處理平臺的總體架構(gòu)設(shè)計分層架構(gòu)設(shè)計數(shù)據(jù)采集層、數(shù)據(jù)存儲層、數(shù)據(jù)處理層的設(shè)計架構(gòu)特點模塊化設(shè)計、數(shù)據(jù)血緣追蹤、多租戶隔離的優(yōu)勢架構(gòu)優(yōu)勢驗證案例某省級醫(yī)院與某大學(xué)附屬醫(yī)院的案例架構(gòu)設(shè)計原則可擴展性、高可用性、高性能的設(shè)計原則架構(gòu)設(shè)計挑戰(zhàn)數(shù)據(jù)異構(gòu)性、數(shù)據(jù)孤島、數(shù)據(jù)安全與隱私的挑戰(zhàn)架構(gòu)設(shè)計解決方案Hadoop生態(tài)組件如何應(yīng)對這些挑戰(zhàn)數(shù)據(jù)采集與集成方案的設(shè)計要點多源異構(gòu)數(shù)據(jù)采集EMR系統(tǒng)、影像設(shè)備、物聯(lián)網(wǎng)設(shè)備的采集方案采集工具對比ApacheNiFi與KafkaConnect的優(yōu)缺點分析數(shù)據(jù)質(zhì)量監(jiān)控完整性、一致性、準確性的監(jiān)控指標與案例數(shù)據(jù)采集優(yōu)化案例某三甲醫(yī)院與某連鎖體檢中心的案例數(shù)據(jù)采集挑戰(zhàn)數(shù)據(jù)實時性、數(shù)據(jù)完整性、數(shù)據(jù)一致性的挑戰(zhàn)數(shù)據(jù)采集解決方案Hadoop生態(tài)組件如何解決這些挑戰(zhàn)數(shù)據(jù)存儲架構(gòu)的優(yōu)化設(shè)計存儲方案對比HDFS、Alluxio、HBase、Redis的對比分析存儲優(yōu)化案例數(shù)據(jù)分層、數(shù)據(jù)壓縮、列式存儲的優(yōu)化案例存儲架構(gòu)挑戰(zhàn)數(shù)據(jù)存儲成本、數(shù)據(jù)存儲效率、數(shù)據(jù)存儲安全的挑戰(zhàn)存儲解決方案Hadoop生態(tài)組件如何解決這些挑戰(zhàn)存儲優(yōu)化效果某醫(yī)院與某大學(xué)附屬醫(yī)院的優(yōu)化效果對比存儲架構(gòu)設(shè)計原則高可用性、高性能、高擴展性的設(shè)計原則數(shù)據(jù)處理與計算的架構(gòu)設(shè)計批處理架構(gòu)SparkSQL與HadoopMapReduce的批處理案例流處理架構(gòu)Flink與SparkStreaming的實時處理案例混合計算架構(gòu)批處理與流處理結(jié)合的案例與效果數(shù)據(jù)處理挑戰(zhàn)數(shù)據(jù)實時性、數(shù)據(jù)準確性、數(shù)據(jù)完整性的挑戰(zhàn)數(shù)據(jù)處理解決方案Hadoop生態(tài)組件如何解決這些挑戰(zhàn)數(shù)據(jù)處理架構(gòu)設(shè)計原則高可用性、高性能、高擴展性的設(shè)計原則03第三章Hadoop平臺在醫(yī)療數(shù)據(jù)分析中的典型應(yīng)用醫(yī)療數(shù)據(jù)分析平臺的業(yè)務(wù)需求分析臨床決策支持某醫(yī)院用藥規(guī)律分析與個性化建議案例公共衛(wèi)生監(jiān)測某疾控中心傳染病報告實時分析案例運營管理優(yōu)化某醫(yī)院門診量波動與資源配置關(guān)系分析案例醫(yī)療數(shù)據(jù)分析需求量化響應(yīng)時間、準確率、資源利用率的量化指標醫(yī)療數(shù)據(jù)分析需求挑戰(zhàn)數(shù)據(jù)實時性、數(shù)據(jù)準確性、數(shù)據(jù)完整性的挑戰(zhàn)醫(yī)療數(shù)據(jù)分析需求解決方案Hadoop生態(tài)組件如何解決這些挑戰(zhàn)臨床決策支持系統(tǒng)的數(shù)據(jù)分析方案系統(tǒng)架構(gòu)數(shù)據(jù)層、分析層、應(yīng)用層的架構(gòu)設(shè)計系統(tǒng)優(yōu)勢Hadoop平臺在臨床決策支持方面的優(yōu)勢分析系統(tǒng)應(yīng)用案例某醫(yī)院與某腫瘤中心的案例系統(tǒng)挑戰(zhàn)數(shù)據(jù)實時性、數(shù)據(jù)準確性、數(shù)據(jù)完整性的挑戰(zhàn)系統(tǒng)解決方案Hadoop生態(tài)組件如何解決這些挑戰(zhàn)系統(tǒng)架構(gòu)設(shè)計原則高可用性、高性能、高擴展性的設(shè)計原則公共衛(wèi)生監(jiān)測系統(tǒng)的數(shù)據(jù)分析方案系統(tǒng)架構(gòu)數(shù)據(jù)采集層、分析引擎、可視化層的架構(gòu)設(shè)計系統(tǒng)優(yōu)勢Hadoop平臺在公共衛(wèi)生監(jiān)測方面的優(yōu)勢分析系統(tǒng)應(yīng)用案例某疾控中心與某大學(xué)的案例系統(tǒng)挑戰(zhàn)數(shù)據(jù)實時性、數(shù)據(jù)準確性、數(shù)據(jù)完整性的挑戰(zhàn)系統(tǒng)解決方案Hadoop生態(tài)組件如何解決這些挑戰(zhàn)系統(tǒng)架構(gòu)設(shè)計原則高可用性、高性能、高擴展性的設(shè)計原則醫(yī)院運營管理系統(tǒng)的數(shù)據(jù)分析方案系統(tǒng)架構(gòu)數(shù)據(jù)采集層、分析模型、決策支持層的架構(gòu)設(shè)計系統(tǒng)優(yōu)勢Hadoop平臺在醫(yī)院運營管理方面的優(yōu)勢分析系統(tǒng)應(yīng)用案例某醫(yī)院與某連鎖醫(yī)院的案例系統(tǒng)挑戰(zhàn)數(shù)據(jù)實時性、數(shù)據(jù)準確性、數(shù)據(jù)完整性的挑戰(zhàn)系統(tǒng)解決方案Hadoop生態(tài)組件如何解決這些挑戰(zhàn)系統(tǒng)架構(gòu)設(shè)計原則高可用性、高性能、高擴展性的設(shè)計原則04第四章Hadoop醫(yī)療數(shù)據(jù)處理平臺的安全與合規(guī)設(shè)計醫(yī)療數(shù)據(jù)安全與合規(guī)的核心要求HIPAA合規(guī)要求某醫(yī)院滿足HIPAA隱私保護要求的案例分析GDPR合規(guī)要求某跨國醫(yī)療平臺滿足GDPR要求的案例分析中國《網(wǎng)絡(luò)安全法》合規(guī)要求某醫(yī)院滿足《網(wǎng)絡(luò)安全法》要求的案例分析合規(guī)要求對比HIPAA、GDPR、《網(wǎng)絡(luò)安全法》的對比分析合規(guī)挑戰(zhàn)數(shù)據(jù)安全、數(shù)據(jù)隱私、數(shù)據(jù)合規(guī)的挑戰(zhàn)合規(guī)解決方案Hadoop生態(tài)組件如何解決這些挑戰(zhàn)數(shù)據(jù)安全架構(gòu)的設(shè)計要點數(shù)據(jù)加密技術(shù)透明數(shù)據(jù)加密（TDE）的案例分析訪問控制技術(shù)基于角色的訪問控制（RBAC）的案例分析數(shù)據(jù)脫敏技術(shù)動態(tài)脫敏工具的案例分析數(shù)據(jù)安全架構(gòu)挑戰(zhàn)數(shù)據(jù)加密、訪問控制、數(shù)據(jù)脫敏的挑戰(zhàn)數(shù)據(jù)安全解決方案Hadoop生態(tài)組件如何解決這些挑戰(zhàn)數(shù)據(jù)安全架構(gòu)設(shè)計原則高可用性、高性能、高擴展性的設(shè)計原則數(shù)據(jù)隱私保護的技術(shù)方案差分隱私技術(shù)基于Hadoop的差分隱私算法的案例分析同態(tài)加密技術(shù)同態(tài)加密算法的案例分析聯(lián)邦學(xué)習(xí)技術(shù)聯(lián)邦學(xué)習(xí)算法的案例分析隱私保護技術(shù)挑戰(zhàn)差分隱私、同態(tài)加密、聯(lián)邦學(xué)習(xí)的挑戰(zhàn)隱私保護解決方案Hadoop生態(tài)組件如何解決這些挑戰(zhàn)隱私保護架構(gòu)設(shè)計原則高可用性、高性能、高擴展性的設(shè)計原則安全審計與合規(guī)監(jiān)控方案操作審計Hadoop審計日志系統(tǒng)的案例分析數(shù)據(jù)審計數(shù)據(jù)血緣追蹤工具的案例分析合規(guī)審計自動化合規(guī)檢查工具的案例分析安全審計挑戰(zhàn)操作審計、數(shù)據(jù)審計、合規(guī)審計的挑戰(zhàn)安全審計解決方案Hadoop生態(tài)組件如何解決這些挑戰(zhàn)安全審計架構(gòu)設(shè)計原則高可用性、高性能、高擴展性的設(shè)計原則05第五章基于Hadoop的醫(yī)療數(shù)據(jù)處理平臺性能優(yōu)化平臺性能瓶頸的診斷方法性能監(jiān)控工具Ganglia與Prometheus+Grafana的案例分析性能瓶頸類型數(shù)據(jù)傾斜、資源利用率、延遲問題的案例分析性能診斷挑戰(zhàn)數(shù)據(jù)實時性、數(shù)據(jù)準確性、數(shù)據(jù)完整性的挑戰(zhàn)性能診斷解決方案Hadoop生態(tài)組件如何解決這些挑戰(zhàn)性能診斷架構(gòu)設(shè)計原則高可用性、高性能、高擴展性的設(shè)計原則性能診斷最佳實踐數(shù)據(jù)采集、數(shù)據(jù)存儲、數(shù)據(jù)處理的最佳實踐數(shù)據(jù)存儲性能優(yōu)化方案數(shù)據(jù)壓縮技術(shù)Snappy壓縮算法的案例分析數(shù)據(jù)分區(qū)技術(shù)按月份分區(qū)的案例分析列式存儲技術(shù)Parquet格式的案例分析存儲優(yōu)化挑戰(zhàn)數(shù)據(jù)存儲成本、數(shù)據(jù)存儲效率、數(shù)據(jù)存儲安全的挑戰(zhàn)存儲優(yōu)化解決方案Hadoop生態(tài)組件如何解決這些挑戰(zhàn)存儲優(yōu)化架構(gòu)設(shè)計原則高可用性、高性能、高擴展性的設(shè)計原則數(shù)據(jù)處理性能優(yōu)化方案內(nèi)存優(yōu)化技術(shù)Spark內(nèi)存配置的案例分析代碼優(yōu)化技術(shù)醫(yī)療數(shù)據(jù)預(yù)處理工具的案例分析并行優(yōu)化技術(shù)MapReduce任務(wù)數(shù)量的案例分析處理優(yōu)化挑戰(zhàn)數(shù)據(jù)實時性、數(shù)據(jù)準確性、數(shù)據(jù)完整性的挑戰(zhàn)處理優(yōu)化解決方案Hadoop生態(tài)組件如何解決這些挑戰(zhàn)處理優(yōu)化架構(gòu)設(shè)計原則高可用性、高性能、高擴展性的設(shè)計原則高可用與彈性擴展方案雙活集群某省級醫(yī)院雙活集群的案例分析數(shù)據(jù)備份異地多活架構(gòu)的案例分析自動擴縮容YARN自動擴容的案例分析高可用挑戰(zhàn)單點故障、數(shù)據(jù)丟失、資源不足的挑戰(zhàn)高可用解決方案Hadoop生態(tài)組件如何解決這些挑戰(zhàn)高可用架構(gòu)設(shè)計原則高可用性、高性能、高擴展性的設(shè)計原則06第六章Hadoop醫(yī)療數(shù)據(jù)處理平臺運維與未來展望平臺運維的最佳實踐日常監(jiān)控Zabbix監(jiān)控系統(tǒng)的案例分析定期維護年度維護計劃的案例分析故障處理故障響應(yīng)時間的案例分析運維挑戰(zhàn)數(shù)據(jù)安全、數(shù)據(jù)效率、數(shù)據(jù)合規(guī)的挑戰(zhàn)運維解決方案Hadoop生態(tài)組件如何解決這些挑戰(zhàn)運維架構(gòu)設(shè)計原則高可用性、高性能、高擴展性的設(shè)計原則平臺運維的挑戰(zhàn)與解決方案數(shù)據(jù)安全問題某醫(yī)院數(shù)據(jù)泄露案例分析性能波動問題某醫(yī)院性能波動案例分析數(shù)據(jù)安全解決方案Hadoop生態(tài)組件如何解決這些挑戰(zhàn)性能波動解決方案Hadoop生態(tài)組件如何解決這些挑戰(zhàn)運維架構(gòu)設(shè)計原則高可用性、高性能、高擴展性的設(shè)計原則醫(yī)療數(shù)據(jù)處理平臺的未來發(fā)展趨勢技術(shù)