Методи ефективного зберігання великих обсягів медичних даних в умовах їх неперервного зростання

Скорочена інформація про документ
dc.contributor.advisorРогоза, Валерій Станіславович
dc.contributor.authorМатеринська, Софія Василівна
dc.date.accessioned2023-04-26T09:37:55Z
dc.date.available2023-04-26T09:37:55Z
dc.date.issued2021
dc.description.abstractАктуальність. 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.uk
dc.description.abstractotherActuality of theme. A wide range of methods and approaches, which provide the big data area, allows to efficiently store, process and analyze very large amounts of information in the shortest possible time, which is a key advantage of using big data. The combination of these methods with the field of health care is a promising area that is actively developing. The medical field annually produces large amounts of data that require some processing in order to obtain valuable information based on them. At present, there are many successful applications of big data analytics to healthcare. Further development and improvement of this area can bring benefits to patients, medical staff and other stakeholders. Various studies of big data analytics for medicine point to different storage methods, which are limited mainly to examples of specific tools. The purpose and objectives of the study. The purpose of this work is to identify problems associated with the storage of large amounts of medical data and possible solutions to one of them. The objectives of the study are to analyze current publications, articles and other sources of information related to the application of big data analytics in medicine, to identify specific areas of their use, problems and benefits, methods of storing big data and improvement of their efficiency. Another important task is to provide a way to solve some problems related to the efficiency of data storage. Object of study. Methods and approaches that help to optimize the efficiency of processing and use of big data in the conditions of continuous growth of their volumes. Subject of study. Technologies and approaches to improve the efficiency and optimize the storage and use of large amounts of medical data. Scientific novelty of the obtained results is to develop a prototype decision tree to determine the best data warehouse. The practical significance of the results obtained. The software implementation of the resulting decision tree can be developed as a separate tool to help determine the best method of storing medical data for the project or research at the time of its planning and implementation. Based on the work done, an article was submitted for publication in a periodical professional publication of category B. The total volume of the work is 105 pages, 24 tables, 9 figures, 29 references.uk
dc.format.extent105 c.uk
dc.identifier.citationМатеринська, 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.uk
dc.identifier.urihttps://ela.kpi.ua/handle/123456789/54956
dc.language.isoukuk
dc.publisherКПІ ім. Ігоря Сікорськогоuk
dc.publisher.placeКиївuk
dc.subjectвеликі даніuk
dc.subjectохорона здоров'яuk
dc.subjectмедицинаuk
dc.subjectбази данихuk
dc.subjectколонко-орієнтованіuk
dc.subjectдокументо-орієнтованіuk
dc.subjectключ-значенняuk
dc.subjectхмарні сервісиuk
dc.subjectNoSQLuk
dc.subjectHDFSuk
dc.subjectHadoopuk
dc.subjectbig datauk
dc.subjecthealthcareuk
dc.subjectmedicineuk
dc.subjectdatabasesuk
dc.subjectcolumn-orienteduk
dc.subjectdocument-orienteduk
dc.subjectkey-valueuk
dc.subjectcloud servicesuk
dc.subject.udc004.42uk
dc.titleМетоди ефективного зберігання великих обсягів медичних даних в умовах їх неперервного зростанняuk
dc.title.alternativeMethods of effective storage of large medical data amounts in conditions of their continuous growthuk
dc.typeMaster Thesisuk

Файли

Контейнер файлів
Зараз показуємо 1 - 1 з 1
Ескіз
Назва:
Materynska_magistr.pdf
Розмір:
940.47 KB
Формат:
Adobe Portable Document Format
Опис:
Завантажити
Ліцензійна угода
Зараз показуємо 1 - 1 з 1
Ескіз недоступний
Назва:
license.txt
Розмір:
9.1 KB
Формат:
Item-specific license agreed upon to submission
Опис:
Завантажити

Зібрання

Магістерські роботи (СП)
Магістерські роботи