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A an lise de grandes volumes de dados (BDA) importante para reduzir os custos dos cuidados de sa de. No entanto, em muitos sistemas hospitalares, as novas tecnologias que influenciam os dados dos doentes requerem testes t cnicos extensivos e rigorosos de usabilidade antes de serem implementadas na produ o. Por conseguinte, para a implementa o, foram utilizados externamente clusters de n s Linux de Computa o de Alto Desempenho (HPC) existentes e a simula o de dados de doentes foi comparada e cruzada com os perfis de metadados actuais em sistemas hospitalares operacionais na Autoridade de Sa de da Ilha de Vancouver (VIHA), Victoria, Canad . Na plataforma testada, os dados foram gerados, indexados e armazenados num sistema de ficheiros distribu dos Hadoop (HDFS) para uma base de dados noSQL (HBase) que representava tr s mil milh es de registos de doentes. A estrutura Hadoop/MapReduce formou a plataforma BDA com a HBase (base de dados NoSQL) utilizando metadados espec ficos do hospital e a ingest o de ficheiros. As consultas revelaram um elevado desempenho com uma variedade de ferramentas Apache no ecossistema do Hadoop. A plataforma BDA do HBase distribu da pelo Hadoop foi bem sucedida sob alto desempenho em grandes volumes e em todo o arquivo de dados.

L'analisi dei big data (BDA) importante per ridurre i costi dell'assistenza sanitaria. Tuttavia, in molti sistemi ospedalieri, le nuove tecnologie che influenzano i dati dei pazienti richiedono test tecnici approfonditi e rigorosi di usabilit prima di essere implementate nella produzione. Pertanto, per l'implementazione, sono stati utilizzati cluster di nodi Linux ad alte prestazioni (HPC) e la simulazione dei dati dei pazienti stata sottoposta a benchmark e a riferimenti incrociati con gli attuali profili di metadati nei sistemi ospedalieri operativi della Vancouver Island Health Authority (VIHA), Victoria, Canada. Sulla piattaforma testata, i dati sono stati generati, indicizzati e archiviati su un Hadoop Distributed File System (HDFS) e su un database noSQL (HBase) che rappresentava tre miliardi di record di pazienti. Il framework Hadoop/MapReduce ha formato la piattaforma BDA con HBase (database NoSQL) utilizzando metadati specifici dell'ospedale e ingestione di file. Le query hanno mostrato prestazioni elevate con una serie di strumenti Apache dell'ecosistema Hadoop. La piattaforma BDA di HBase distribuita da Hadoop riuscita a ottenere prestazioni elevate su grandi volumi e sull'intero archivio di dati. Viene discussa l'importanza della rappresentazione dell'informatica sanitaria utilizzando le tecnologie per i big data nella sanit .

L'analyse des big data (BDA) est importante pour r duire les co ts des soins de sant . Cependant, dans de nombreux syst mes hospitaliers, les nouvelles technologies qui influencent les donn es des patients n cessitent des tests techniques approfondis et des tests d'utilisation rigoureux avant d' tre mises en oeuvre dans la production. Par cons quent, pour la mise en oeuvre, une grappe de noeuds Linux de calcul haute performance (HPC) existante a t utilis e en externe, et la simulation des donn es des patients a t compar e et crois e avec les profils de m tadonn es actuels dans les syst mes hospitaliers op rationnels de l'Autorit sanitaire de l' le de Vancouver (VIHA), Victoria, au Canada. Sur la plateforme test e, les donn es ont t g n r es, index es et stock es sur un syst me de fichiers distribu s Hadoop (HDFS) vers une base de donn es noSQL (HBase) repr sentant trois milliards d'enregistrements de patients. Le cadre Hadoop/MapReduce a form la plateforme BDA avec HBase (base de donn es NoSQL) en utilisant des m tadonn es sp cifiques l'h pital et l'ingestion de fichiers. Les requ tes ont montr des performances lev es avec une vari t d'outils Apache dans l' cosyst me Hadoop. La plateforme BDA de HBase distribu e par Hadoop a r ussi obtenir des performances lev es pour les grands volumes et l'ensemble des archives de donn es.

Big-Data-Analysen (BDA) sind wichtig, um die Kosten im Gesundheitswesen zu senken. In vielen Krankenh usern erfordern neue Technologien, die Einfluss auf die Patientendaten haben, jedoch umfangreiche technische und rigorose Gebrauchstauglichkeitstests, bevor sie in der Produktion eingesetzt werden. Daher wurde zur Implementierung ein vorhandener High Performance Computing (HPC) Linux-Knotencluster extern genutzt und die Simulation von Patientendaten mit aktuellen Metadatenprofilen in operativen Krankenhaussystemen der Vancouver Island Health Authority (VIHA), Victoria, Kanada, verglichen. Auf der getesteten Plattform wurden die Daten ber ein Hadoop Distributed File System (HDFS) erzeugt, indiziert und in einer noSQL-Datenbank (HBase) gespeichert, die drei Milliarden Patientendatens tze repr sentiert. Das Hadoop/MapReduce-Framework bildete die BDA-Plattform mit HBase (NoSQL-Datenbank) unter Verwendung krankenhausspezifischer Metadaten und Dateieingabe. Die Abfragen zeigten eine hohe Leistung mit einer Vielzahl von Apache-Tools im Hadoop- kosystem. Die BDA-Plattform von HBase, die von Hadoop verteilt wird, ist bei gro en Datenmengen und dem gesamten Datenarchiv erfolgreich und leistungsstark. Die Bedeutung der Darstellung von Gesundheitsinformatik unter Verwendung von Technologien f r Big Data im Gesundheitswesen wird diskutiert.