Методи ефективного зберігання великих обсягів медичних даних в умовах їх неперервного зростання
Вантажиться...
Дата
2021
Автори
Науковий керівник
Назва журналу
Номер ISSN
Назва тому
Видавець
КПІ ім. Ігоря Сікорського
Анотація
Актуальність. Широкий набір методів і підходів, що надає
напрямок великих даних, дозволяє ефективно зберігати, обробляти та
аналізувати дуже великі обсяги інформації за максимально короткий
термін, що і є ключовою перевагою застосування великих даних.
Поєднання цих методів зі сферою охорони здоров’я є перспективним
напрямком, що активно розвивається. Медична сфера щороку продукує
великі обсяги даних, які потребують певної обробки з метою отримання
цінної інформації на їх основі. На даний момент є досить багато успішних
випадків застосування аналітики великих даних до сфери охорони
здоров’я. Подальший розвиток і покращення даної області може принести
переваги для пацієнтів, медичного персоналу та інших залучених сторін.
Різні дослідження аналітики великих даних для медицини зазначають різні
методи зберігання, що обмежуються в основному прикладами конкретних
засобів.
Мета і задачі дослідження. Метою цієї роботи є виявлення проблем,
що пов’язані зі зберігання великих об’ємів медичних даних та можливих
шляхів вирішення однієї з них. Задачі дослідження полягають в аналізі
актуальних публікацій, статей та інших джерел інформації, що стосуються
застосування аналітики великих даних у сфері медицини, з метою
визначення конкретних напрямків їх використання, проблем та переваг, що
вони надають, методів зберігання великих даних та покращення їх
ефективності. Також важливим завданням є приведення способу для
вирішення деяких проблем, що стосуються ефективності зберігання даних.
Об’єкт дослідження. Методи та підходи, що сприяють оптимізації
ефективності обробки та використання великих даних за умов
неперервного зростання їх обсягів.
Предмет дослідження. Технології та підходи, що дозволяють
покращити ефективність та оптимізувати зберігання і використання
великих обсягів медичних даних.
Наукова новизна одержаних результатів. Полягає в розробці
прототипу дерева прийняття рішень для визначення найоптимальнішого
сховища даних.
Практичне значення одержаних результатів. Програмна
імплементація отриманого дерева рішень може бути розроблена як
окремий засіб допомоги у визначенні найкращого методу зберігання
медичних даних для відповідного проекту чи дослідження на моменті його
планування та практичного виконання.
На основі виконаної роботи подано статтю на публікацію в
періодичне фахове видання категорії Б.
Загальний обсяг роботи – 105 сторінок, 24 таблиці, 9 рисунків, 29
посилань.
Опис
Ключові слова
великі дані, охорона здоров'я, медицина, бази даних, колонко-орієнтовані, документо-орієнтовані, ключ-значення, хмарні сервіси, NoSQL, HDFS, Hadoop, big data, healthcare, medicine, databases, column-oriented, document-oriented, key-value, cloud services
Бібліографічний опис
Материнська, С. В. Методи ефективного зберігання великих обсягів медичних даних в умовах їх неперервного зростання : магістерська дис. : 122 Комп’ютерні науки / Материнська Софія Василівна. – Київ, 2021. – 105 с.