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El análisis de big data (BDA) es importante para reducir los costes sanitarios. Sin embargo, en muchos sistemas hospitalarios, las nuevas tecnologías que influyen en los datos de los pacientes requieren extensas pruebas técnicas y rigurosas de usabilidad antes de su implantación en producción. Por lo tanto, para la implementación, se utilizó externamente un clúster de nodos Linux de computación de alto rendimiento (HPC) existente, y la simulación de datos de pacientes se comparó y cruzó con los perfiles de metadatos actuales en los sistemas hospitalarios operativos en la Autoridad Sanitaria de la Isla de Vancouver (VIHA), Victoria, Canadá. En la plataforma probada, los datos se generaron, indexaron y almacenaron en un sistema de archivos distribuidos Hadoop (HDFS) a una base de datos noSQL (HBase) que representaba tres mil millones de registros de pacientes. El marco Hadoop/MapReduce formó la plataforma BDA con HBase (base de datos NoSQL) utilizando metadatos específicos del hospital e ingestión de archivos. Las consultas mostraron un alto rendimiento con diversas herramientas de Apache en el ecosistema de Hadoop. Plataforma BDA de HBase distribuida por Hadoop con éxito bajo alto rendimiento en grandes volúmenes y todo el archivo de datos. Se discute la importancia de la representación de la informática sanitaria mediante el uso de tecnologías de big data en sanidad.
Info autore
Je suis technologue de l'information sur la santé et spécialiste des plates-formes dans le domaine de la santé. Mes recherches actuelles portent sur les technologies big data et les applications middleware à la Vancouver Island Health Authority, au Canada. J'ai obtenu cinq diplômes universitaires, une collaboration à l'université de Victoria, un poste de professeur à l'université de Tokyo et un doctorat à l'université suédoise des sciences agricoles.
