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欧盟医疗大数据分析试点项目文件(D1.3):《所

“医疗大数据分析(BIGMEDILYTICS)”是欧盟资助的通过大数据改善医疗结果的最大项目。一个由12个国家的35个合作伙伴组成的联盟正在参与欧洲的“医疗大数据分析”项目,该项目旨在通过应用大数据解决方案,以更低的成本实现更好的医疗保健效果。这一为期三年的项目是欧洲“地平线2020框架计划”下欧盟资助的最大项目,目的是通过使用大数据来推进该地区医疗行业的转型升级。该项目由飞利浦(Philips)牵头,旨在通过将人工智能(AI)技术应用于复杂的数据集,并将其与临床知识相结合,来改善患者的预后和提高欧洲医疗行业的生产率。它还将确保在成员国和欧盟监管框架内保护和管理个人数据的安全和隐私。通过汇集来自健康数据价值链的所有关键参与者,“医疗大数据分析”试图打破传统的医疗孤岛之间的壁垒,并结合数据源来开启新的洞见,实现协同创新。为了实现其目标,该项目实施了12项试点,涵盖了对医疗行业影响最大的三个主题。其中两个主题是人群健康与慢性病管理,以及肿瘤,二者涉及所有主要疾病组,占欧洲疾病负担的四分之三以上。第三个主题是医疗保健的产业化,涉及运营和设备成本,占该行业支出的33%。

 “医疗大数据分析”项目的第一工作分项的目标是确保成熟的大数据技术向“医疗大数据分析”试点项目的转移。第一工作分项的最终成果是医疗大数据分析蓝图,即:医疗大数据分析需求与技术组件之间的映射。这个矩阵将是多维的,会考虑到技术、试点/企业和社区的各个方面,以及具体数据来源的各个方面。欧洲“医疗大数据分析”项目的交付成果文件D1.1解决了从所有“医疗大数据分析”试点项目中收集到的技术需求。“医疗大数据分析”项目的交付成果文件D1.3根据第一工作分项的任务对不同的试点项目进行了更详细的分析,重点概述了不同软件原型,展示了不同的组件、数据和需要克服的挑战。

欧盟医疗大数据分析试点项目文件(D1.3)《所有医疗大数据分析试点项目的特定组件原型(软件)》是2019年5月31日发布的D1.2的更新版本,是在D1.2的基础上试图收集更详细的信息,以便更好地了解各试点项目之间的异同,也为医疗大数据分析需求与技术组件之间的映射打下一个坚实的基础。

本文件对六类不同的任务进行了分析:1、多语种自然语言处理与影像分析的深度学习(T1.1);2、预测算法(T1.2);3、复杂的实时事件检测(T1.3);4、大型结构化或非结构化数据源的处理(T1.4);5、异构数据流的多速率处理(T1.5);6、数据访问与处理的安全和隐私 (T1.7)。

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