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目前顯示的是有「大數據」標籤的文章

醫學健康跨領域合作的開始:資料工程

一直都很喜歡在會議上與跨領域的專家、醫師、學者分享我們在數據工程與分析應用上的發展經驗。 許多的專家學者,對於大數據應用的認知都仍侷限在一個超大型結構化資料集的子集合應用,在規劃好的條件設定下,針對特定的目標(疾病、行為)進行篩選,將數據narrow down到可以被個人電腦或是單一伺服器架構處理的小型資料集。 這樣的半手工處理方式,對於專一(Specific)領域主題的資料追蹤計算或許已經十分足夠,但當中倘若資料清理方式有改變、篩選條件增減,所有的數據都要從raw重新處理,不僅造成大量的時間與人力浪費,對於專案計畫進度的延宕更是麻煩。這些還不包含

物聯網與大數據時代下的個人化精準醫療

Source:  idownload blog 2014 年,當致力於電子病歷 (Electronic Medical Record, EMR) 分析,藉以尋找癌症機轉與治療方法的大數據公司 Flatiron Health 獲得 Google 創投( Google Ventures )高達 1.3 億美元投資後 [1] ,個人化精準醫療( personalized medicine )隨即成為火紅的熱門主題,這樣一股氣勢發展,讓美國總統歐巴馬 (Obama) 更在今年提出精準醫療計劃( Precision Medicine Initiative) ,並投入 2016 年預算高達 2.15 億美金之譜 [2] 。 在精準醫療這般的強勢展開下,不僅僅只有過去生物資訊上基因體學、轉錄體學上的資料探勘或是電子病歷醫療健康數據分析,物聯網 (Internet of Thing) 的發展也同時透過行動裝置與消費型穿戴式裝置大舉進入個人化健康促進與醫學上疾病研究領域。在這機電感測裝置快速發展下,各種輕巧卻具備多種感測裝置的隨身穿戴式裝置逐漸普及於消費電子商品市場,各家廠商發展出豐富的產品功能不僅能記錄活動頻率,更能偵測活動強度、睡眠狀態、作息規律,更甚至能取得穿戴者 24 小時的心跳狀態與壓力疲勞狀態,並利用這些生理數據進行健康促進的提醒與建議。