基于Hadoop的智能醫(yī)療分析系統(tǒng)的設(shè)計(jì)研究

皮健夫　黃辰

摘 要：現(xiàn)代智能醫(yī)療需要操作簡單、反應(yīng)快速和能夠智能診斷的信息化平臺(tái)。針對該特點(diǎn)，運(yùn)用物聯(lián)網(wǎng)、云計(jì)算等多種技術(shù)開發(fā)了智能醫(yī)療分析系統(tǒng)。系統(tǒng)使用B/S架構(gòu)開發(fā)，可為用戶提供方便簡潔的交互平臺(tái)。同時(shí)，系統(tǒng)還可利用云計(jì)算來高效處理海量數(shù)據(jù)，并使用基于Hadoop的分布式存儲(chǔ)計(jì)算系統(tǒng)來分析處理數(shù)據(jù)，從而做到智能診斷。

關(guān)鍵詞：物聯(lián)網(wǎng)；云計(jì)算；智能醫(yī)療；Hadoop

中圖分類號：TP393 文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼：A 文章編號：2095-1302（2014）09-0025-03

0 引 言

當(dāng)今的醫(yī)療系統(tǒng)有醫(yī)院強(qiáng)大的治療康復(fù)系統(tǒng)支撐。大型醫(yī)院有著種類繁多和復(fù)雜的病癥分類和科室劃分，它們?yōu)椴∪颂峁┝嗽敿?xì)專業(yè)的治療方案、醫(yī)療設(shè)備和康復(fù)場所。但是，完善的醫(yī)療系統(tǒng)還需求具有智能分析病情的能力，這是智能醫(yī)療希望達(dá)到的。隨著物聯(lián)網(wǎng)、云計(jì)算和其他相關(guān)技術(shù)的不斷發(fā)展，提供具有這些能力的系統(tǒng)平臺(tái)已經(jīng)成為可能。

基于上述智能醫(yī)療系統(tǒng)的需求問題，本文設(shè)計(jì)了這樣的一個(gè)醫(yī)療信息化分析系統(tǒng)：不論是在醫(yī)院還是在家中，患者都可以通過移動(dòng)智能終端或傳感設(shè)備和儀器，將身體狀況和相關(guān)信息通過互聯(lián)網(wǎng)傳輸?shù)竭h(yuǎn)程服務(wù)器。這些信息在實(shí)現(xiàn)了云計(jì)算功能的Hadoop集群中處理，得出分析結(jié)果存入數(shù)據(jù)庫。相關(guān)的醫(yī)護(hù)人員可以隨時(shí)隨地了解病人的各種信息，并對患者的醫(yī)療方案作出調(diào)整和更新?；颊咭部梢缘顷懴到y(tǒng)了解自己的健康狀況。

1 系統(tǒng)設(shè)計(jì)思路

本系統(tǒng)從功能上可分為三大部分，分別是收集患者信息的數(shù)據(jù)收集部分、處理數(shù)據(jù)的分布式集群部分和用戶交互部分。

系統(tǒng)不僅要求能在醫(yī)院里收集患者的生理數(shù)據(jù)，還需要能在患者家中收集數(shù)據(jù)。隨著醫(yī)療技術(shù)的快速發(fā)展，各種智能醫(yī)療設(shè)備層出不窮。如使用RFID技術(shù)的智能手腕、智能臂腕提供了血壓、體溫、脈搏、葡萄糖含量等多項(xiàng)人體生理指標(biāo)的檢測功能[1]。本系統(tǒng)的設(shè)計(jì)思路是：利用智能醫(yī)療設(shè)備收集信息然后通過無線網(wǎng)絡(luò)上傳到服務(wù)器?，F(xiàn)如今的家庭中，Wi-Fi普及相當(dāng)?shù)母遊2]，因此，不論是在醫(yī)院還是在家中，都可以對患者身體狀況信息進(jìn)行收集。

在分布式集群中，通過對患者生理數(shù)據(jù)的分析得出智能分析結(jié)果，給醫(yī)護(hù)人員提供病因參考。需要在搜集大量的患者的各項(xiàng)生理數(shù)據(jù)后作出最準(zhǔn)確的分析。本系統(tǒng)使用Hadoop集群分析處理數(shù)據(jù)。Hadoop是適合大數(shù)據(jù)的分布式存儲(chǔ)與計(jì)算平臺(tái)，應(yīng)用于各大IT電商網(wǎng)站的海量數(shù)據(jù)處理系統(tǒng)，被證明是非常成功的框架平臺(tái)[3]。處理完的數(shù)據(jù)結(jié)果將存入傳統(tǒng)數(shù)據(jù)庫中。

本系統(tǒng)用戶端使用B/S架構(gòu)（瀏覽器/服務(wù)器）開發(fā)。對于B/S架構(gòu)來說，只要是有網(wǎng)絡(luò)的地方，就可以通過計(jì)算機(jī)、智能手機(jī)和其他終端隨時(shí)掌握患者的信息。圖1所示是本系統(tǒng)的整個(gè)模型圖。

基于系統(tǒng)模型可對系統(tǒng)進(jìn)一步細(xì)分。在醫(yī)院，系統(tǒng)具有錄入患者、收集病房患者信息，并將信息反映給醫(yī)生護(hù)士以作出相應(yīng)治療方案的功能。其中信息采集部分，使用基于物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)的傳感器和各種智能醫(yī)療設(shè)備作為主要的收集設(shè)備，傳感器將收集到的數(shù)據(jù)通過網(wǎng)絡(luò)上傳到數(shù)據(jù)庫。根據(jù)實(shí)際的需求，可以對傳感器收集的數(shù)據(jù)進(jìn)行細(xì)致的安排，例如記錄患者體溫特征的時(shí)間、頻次，監(jiān)測患者的用藥量。遠(yuǎn)端的服務(wù)器集群對收集到的數(shù)據(jù)進(jìn)行處理，其中用來分析處理數(shù)據(jù)的是Hadoop集群，數(shù)據(jù)在集群上處理之后回傳給數(shù)據(jù)庫以便于呈現(xiàn)給用戶。對于在家治療康復(fù)的患者，可使用智能手腕等智能醫(yī)療設(shè)備獲取身體狀況，并通過家庭Wi-Fi網(wǎng)絡(luò)將數(shù)據(jù)上傳給系統(tǒng)服務(wù)器。這樣，患者登陸系統(tǒng)，就可以查詢自己的病況、智能病因分析和醫(yī)囑等信息。

根據(jù)系統(tǒng)需求可以設(shè)計(jì)出系統(tǒng)網(wǎng)絡(luò)架構(gòu)，圖2所示是系統(tǒng)的網(wǎng)絡(luò)架構(gòu)圖。

2 相關(guān)核心技術(shù)

2.1 智能醫(yī)療

智能醫(yī)療是物聯(lián)網(wǎng)的重要研究領(lǐng)域，通過打造健康檔案區(qū)域醫(yī)療信息平臺(tái)，就可以利用最先進(jìn)的物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)，實(shí)現(xiàn)患者與醫(yī)務(wù)人員、醫(yī)療機(jī)構(gòu)、醫(yī)療設(shè)備之間的互動(dòng)，逐步達(dá)到信息化。通過電子醫(yī)療和RFID物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)能夠使大量的醫(yī)療監(jiān)護(hù)工作實(shí)施無線化，而遠(yuǎn)程醫(yī)療和自助醫(yī)療信息則可及時(shí)采集和高度共享，并可緩解資源短缺、資源分配不均的窘境，降低公眾的醫(yī)療成本[4]。

2.2 物聯(lián)網(wǎng)

物聯(lián)網(wǎng)的英文全稱是“The Internet of things”，顧名思義，物聯(lián)網(wǎng)是物物相連的互聯(lián)網(wǎng)，它是一個(gè)基于互聯(lián)網(wǎng)、傳統(tǒng)電信網(wǎng)的信息承載體[5]。國際電信聯(lián)盟（ITU）對物聯(lián)網(wǎng)做了如下定義：通過二維碼識(shí)讀設(shè)備、射頻識(shí)別（RFID） 裝置、紅外感應(yīng)器、全球定位系統(tǒng)和激光掃描器等信息傳感設(shè)備，按約定的協(xié)議，把任何物品與互聯(lián)網(wǎng)相連接，進(jìn)行信息交換和通信，以實(shí)現(xiàn)智能化識(shí)別、定位、跟蹤、監(jiān)控和管理的一種網(wǎng)絡(luò)。

2.3 云計(jì)算和Hadoop

云計(jì)算是一種商業(yè)計(jì)算模式，它將計(jì)算任務(wù)分布在大量計(jì)算構(gòu)成的資源池上，使用戶能夠按需獲取計(jì)算力、存儲(chǔ)空間和信息服務(wù)[6]。云計(jì)算是網(wǎng)格計(jì)算、分布式計(jì)算、并行計(jì)算等關(guān)鍵技術(shù)日趨成熟后催生的一種新的服務(wù)模式，非常適合海量數(shù)據(jù)的分析處理。

目前應(yīng)用最廣泛的云計(jì)算平臺(tái)是Hadoop。Hadoop來源于Google公司的分布式文件系統(tǒng)和計(jì)算模型的開源實(shí)現(xiàn)，是Apache開源組織的一個(gè)分布式計(jì)算框架，可以在大量廉價(jià)的硬件設(shè)備組成的集群上運(yùn)行應(yīng)用程序[7]。Hadoop的核心是HDFS和MapReduce。HDFS是Hadoop的分布式文件系統(tǒng)，用來存儲(chǔ)數(shù)據(jù)；MapReduce是一種并行計(jì)算框架，提供有處理海量數(shù)據(jù)的并行模型。MapReduce能夠把應(yīng)用程序分割成許多小的工作單元，并把這些單元放到任何集群節(jié)點(diǎn)上執(zhí)行。并具有可擴(kuò)展、經(jīng)濟(jì)、可靠、高效等特點(diǎn)[8]。

3 系統(tǒng)具體設(shè)計(jì)研究

3.1 系統(tǒng)設(shè)計(jì)

負(fù)責(zé)數(shù)據(jù)信息收集的部分，可使用傳感器等設(shè)備收集，并將數(shù)據(jù)通過網(wǎng)絡(luò)上傳到數(shù)據(jù)庫服務(wù)器進(jìn)行存儲(chǔ)；給醫(yī)護(hù)人員提供處理平臺(tái)的部分可使用B/S架構(gòu)建立的前端到后臺(tái)到數(shù)據(jù)庫的信息管理系統(tǒng)；患者同樣能夠使用計(jì)算機(jī)或智能手機(jī)登陸該系統(tǒng)來查詢自己的健康狀況。

醫(yī)生或護(hù)士等相關(guān)醫(yī)護(hù)人員也可通過使用瀏覽器登陸管理系統(tǒng)，對患者的個(gè)人信息、用藥情況、醫(yī)療費(fèi)用、實(shí)時(shí)狀態(tài)等信息進(jìn)行處理。根據(jù)職務(wù)的不同，相應(yīng)人員能完成的操作也有所不同。表1示列是其各職位的職員所能完成的主要功能和事務(wù)。

3.2 系統(tǒng)框架設(shè)計(jì)研究

系統(tǒng)的核心是后臺(tái)SSH（Struts2+Hibernate+Spring）框架部分和數(shù)據(jù)分析的設(shè)計(jì)實(shí)現(xiàn)?；赟SH框架的信息管理部分分為數(shù)據(jù)庫、前臺(tái)頁面和后臺(tái)代碼三部分。

3.2.1 數(shù)據(jù)庫的設(shè)計(jì)

在系統(tǒng)的開發(fā)階段，使用MySQL關(guān)系型數(shù)據(jù)庫作為系統(tǒng)數(shù)據(jù)庫。MySQL具有的體積小、速度快、開源、使用成本低等特點(diǎn)，可以很好地支持企業(yè)級系統(tǒng)的開發(fā)[9]。

針對信息分析系統(tǒng)的特點(diǎn)，根據(jù)用戶職務(wù)、病人和終端的分類，設(shè)計(jì)了一系列的關(guān)系數(shù)據(jù)表。每個(gè)實(shí)體類都對應(yīng)數(shù)據(jù)庫中的一張表，且各表都有一定的關(guān)聯(lián)關(guān)系，例如，病人表中主治醫(yī)生的ID號是來自于醫(yī)生表中的醫(yī)生ID號，病床表的病房號來自病床表的ID號。圖3給出了幾張主要表的數(shù)據(jù)關(guān)系模型圖。其中生理數(shù)據(jù)等表中的數(shù)據(jù)將被傳入Hadoop集群進(jìn)行分析處理，并得出智能分析結(jié)果。

3.2.2 后臺(tái)服務(wù)器的代碼設(shè)計(jì)

系統(tǒng)后臺(tái)服務(wù)器使用Tomcat作為Web服務(wù)器。Tomcat是一個(gè)開源的Web應(yīng)用服務(wù)器，其運(yùn)行時(shí)占用的系統(tǒng)資源小，擴(kuò)展性好，能支持負(fù)載平衡與郵件服務(wù)等開發(fā)應(yīng)用系統(tǒng)常用的功能[10]。

使用MapReduce進(jìn)行智能分析，具有自定義、擴(kuò)展性強(qiáng)、能處理海量數(shù)據(jù)等特點(diǎn)。針對不同生理數(shù)據(jù)，通過編寫各異的MapReduce程序，即可達(dá)到分析目的。當(dāng)患者的數(shù)量達(dá)到一定規(guī)模，而且需要處理的數(shù)據(jù)量很大時(shí)，系統(tǒng)將動(dòng)態(tài)地向Hadoop集群中增加節(jié)點(diǎn)以提高集群的處理能力。

4 結(jié) 語

智能醫(yī)療分析系統(tǒng)是目前醫(yī)療發(fā)展的一個(gè)重要內(nèi)容。本文通過物聯(lián)網(wǎng)應(yīng)用，引入了多種智能終端，使用更有優(yōu)勢的B/S架構(gòu)做開發(fā)。在后臺(tái)Web服務(wù)器的開發(fā)上則使用成熟的SSH框架，為系統(tǒng)與用戶交互提供高效穩(wěn)定的保證。在系統(tǒng)的核心智能診斷方面，使用了基于Hadoop的數(shù)據(jù)分析框架，繼承了Hadoop的高可靠、高擴(kuò)展和高效特點(diǎn)，將來自患者的各式生理數(shù)據(jù)并行地在分布式系統(tǒng)上進(jìn)行處理，得出智能分析結(jié)果。根據(jù)具體的病情，系統(tǒng)還能夠進(jìn)行針對性的參數(shù)調(diào)整。據(jù)此得出智能診斷結(jié)果能夠?yàn)獒t(yī)護(hù)人員提供治療參考，也能為患者提供康復(fù)建議。

參考文獻(xiàn)

[1]李建功，唐雄燕.智慧醫(yī)療應(yīng)用技術(shù)特點(diǎn)及發(fā)展趨[J].中興通信技術(shù)，2012，18（2）：13-22.

[2]張琰，忻展紅.Wi-Fi與電信業(yè)的發(fā)展[J].北京郵電大學(xué)學(xué)報(bào)，2004，6（4）：39-41.

[3] White T.Hadoop：The Definitive Guide，Second Edition[M].周敏奇，譯.北京：清華大學(xué)出版社，2011.

[4] Trace D，Naeymi-Rad F，Haines D，et al.Intelligent Medical Record-Entry [J].Journal of Medical Systems，2003（17）：139-141.

[5] Atzori L，Iera A，Morabito G，The Internet of Tings： A Survery[J].Computer Networks， 2010，54（15）： 2787-2805.

[6]劉鵬.云計(jì)算（第二版）[M].北京：電子工業(yè)出版社，2011.

[7]蔡斌，陳湘萍.Hadoop技術(shù)內(nèi)幕：深入解析Hadoop Common和HDFS架構(gòu)設(shè)計(jì)與實(shí)現(xiàn)原理[M]. 北京：機(jī)械工業(yè)出版社，2013.

[8]劉鵬.實(shí)戰(zhàn)Hadoop[M].北京：電子工業(yè)出版社，2011.

[9] Schwartz B，Zaitsev P，Tkachenko V.High Performance MySQL[M].王曉東，譯.北京：電子工業(yè)出版社，2010.

[10] Brittain J，Darwin I.Tomcat：The Definitive Guide [M].吳豪，譯.北京：中國電力出版社，2009.

[11]董西成.Hadoop技術(shù)內(nèi)幕：深入解析MapReduce架構(gòu)設(shè)計(jì)與實(shí)現(xiàn)原理[M].北京：機(jī)械工業(yè)出版社，2013.

醫(yī)生或護(hù)士等相關(guān)醫(yī)護(hù)人員也可通過使用瀏覽器登陸管理系統(tǒng)，對患者的個(gè)人信息、用藥情況、醫(yī)療費(fèi)用、實(shí)時(shí)狀態(tài)等信息進(jìn)行處理。根據(jù)職務(wù)的不同，相應(yīng)人員能完成的操作也有所不同。表1示列是其各職位的職員所能完成的主要功能和事務(wù)。

3.2 系統(tǒng)框架設(shè)計(jì)研究

系統(tǒng)的核心是后臺(tái)SSH（Struts2+Hibernate+Spring）框架部分和數(shù)據(jù)分析的設(shè)計(jì)實(shí)現(xiàn)?；赟SH框架的信息管理部分分為數(shù)據(jù)庫、前臺(tái)頁面和后臺(tái)代碼三部分。

3.2.1 數(shù)據(jù)庫的設(shè)計(jì)

在系統(tǒng)的開發(fā)階段，使用MySQL關(guān)系型數(shù)據(jù)庫作為系統(tǒng)數(shù)據(jù)庫。MySQL具有的體積小、速度快、開源、使用成本低等特點(diǎn)，可以很好地支持企業(yè)級系統(tǒng)的開發(fā)[9]。

針對信息分析系統(tǒng)的特點(diǎn)，根據(jù)用戶職務(wù)、病人和終端的分類，設(shè)計(jì)了一系列的關(guān)系數(shù)據(jù)表。每個(gè)實(shí)體類都對應(yīng)數(shù)據(jù)庫中的一張表，且各表都有一定的關(guān)聯(lián)關(guān)系，例如，病人表中主治醫(yī)生的ID號是來自于醫(yī)生表中的醫(yī)生ID號，病床表的病房號來自病床表的ID號。圖3給出了幾張主要表的數(shù)據(jù)關(guān)系模型圖。其中生理數(shù)據(jù)等表中的數(shù)據(jù)將被傳入Hadoop集群進(jìn)行分析處理，并得出智能分析結(jié)果。

3.2.2 后臺(tái)服務(wù)器的代碼設(shè)計(jì)

系統(tǒng)后臺(tái)服務(wù)器使用Tomcat作為Web服務(wù)器。Tomcat是一個(gè)開源的Web應(yīng)用服務(wù)器，其運(yùn)行時(shí)占用的系統(tǒng)資源小，擴(kuò)展性好，能支持負(fù)載平衡與郵件服務(wù)等開發(fā)應(yīng)用系統(tǒng)常用的功能[10]。

使用MapReduce進(jìn)行智能分析，具有自定義、擴(kuò)展性強(qiáng)、能處理海量數(shù)據(jù)等特點(diǎn)。針對不同生理數(shù)據(jù)，通過編寫各異的MapReduce程序，即可達(dá)到分析目的。當(dāng)患者的數(shù)量達(dá)到一定規(guī)模，而且需要處理的數(shù)據(jù)量很大時(shí)，系統(tǒng)將動(dòng)態(tài)地向Hadoop集群中增加節(jié)點(diǎn)以提高集群的處理能力。

4 結(jié) 語

智能醫(yī)療分析系統(tǒng)是目前醫(yī)療發(fā)展的一個(gè)重要內(nèi)容。本文通過物聯(lián)網(wǎng)應(yīng)用，引入了多種智能終端，使用更有優(yōu)勢的B/S架構(gòu)做開發(fā)。在后臺(tái)Web服務(wù)器的開發(fā)上則使用成熟的SSH框架，為系統(tǒng)與用戶交互提供高效穩(wěn)定的保證。在系統(tǒng)的核心智能診斷方面，使用了基于Hadoop的數(shù)據(jù)分析框架，繼承了Hadoop的高可靠、高擴(kuò)展和高效特點(diǎn)，將來自患者的各式生理數(shù)據(jù)并行地在分布式系統(tǒng)上進(jìn)行處理，得出智能分析結(jié)果。根據(jù)具體的病情，系統(tǒng)還能夠進(jìn)行針對性的參數(shù)調(diào)整。據(jù)此得出智能診斷結(jié)果能夠?yàn)獒t(yī)護(hù)人員提供治療參考，也能為患者提供康復(fù)建議。

參考文獻(xiàn)

[1]李建功，唐雄燕.智慧醫(yī)療應(yīng)用技術(shù)特點(diǎn)及發(fā)展趨[J].中興通信技術(shù)，2012，18（2）：13-22.

[2]張琰，忻展紅.Wi-Fi與電信業(yè)的發(fā)展[J].北京郵電大學(xué)學(xué)報(bào)，2004，6（4）：39-41.

[3] White T.Hadoop：The Definitive Guide，Second Edition[M].周敏奇，譯.北京：清華大學(xué)出版社，2011.

[4] Trace D，Naeymi-Rad F，Haines D，et al.Intelligent Medical Record-Entry [J].Journal of Medical Systems，2003（17）：139-141.

[5] Atzori L，Iera A，Morabito G，The Internet of Tings： A Survery[J].Computer Networks， 2010，54（15）： 2787-2805.

[6]劉鵬.云計(jì)算（第二版）[M].北京：電子工業(yè)出版社，2011.

[7]蔡斌，陳湘萍.Hadoop技術(shù)內(nèi)幕：深入解析Hadoop Common和HDFS架構(gòu)設(shè)計(jì)與實(shí)現(xiàn)原理[M]. 北京：機(jī)械工業(yè)出版社，2013.

[8]劉鵬.實(shí)戰(zhàn)Hadoop[M].北京：電子工業(yè)出版社，2011.

[9] Schwartz B，Zaitsev P，Tkachenko V.High Performance MySQL[M].王曉東，譯.北京：電子工業(yè)出版社，2010.

[10] Brittain J，Darwin I.Tomcat：The Definitive Guide [M].吳豪，譯.北京：中國電力出版社，2009.

[11]董西成.Hadoop技術(shù)內(nèi)幕：深入解析MapReduce架構(gòu)設(shè)計(jì)與實(shí)現(xiàn)原理[M].北京：機(jī)械工業(yè)出版社，2013.

醫(yī)生或護(hù)士等相關(guān)醫(yī)護(hù)人員也可通過使用瀏覽器登陸管理系統(tǒng)，對患者的個(gè)人信息、用藥情況、醫(yī)療費(fèi)用、實(shí)時(shí)狀態(tài)等信息進(jìn)行處理。根據(jù)職務(wù)的不同，相應(yīng)人員能完成的操作也有所不同。表1示列是其各職位的職員所能完成的主要功能和事務(wù)。

3.2 系統(tǒng)框架設(shè)計(jì)研究

系統(tǒng)的核心是后臺(tái)SSH（Struts2+Hibernate+Spring）框架部分和數(shù)據(jù)分析的設(shè)計(jì)實(shí)現(xiàn)?；赟SH框架的信息管理部分分為數(shù)據(jù)庫、前臺(tái)頁面和后臺(tái)代碼三部分。

3.2.1 數(shù)據(jù)庫的設(shè)計(jì)

在系統(tǒng)的開發(fā)階段，使用MySQL關(guān)系型數(shù)據(jù)庫作為系統(tǒng)數(shù)據(jù)庫。MySQL具有的體積小、速度快、開源、使用成本低等特點(diǎn)，可以很好地支持企業(yè)級系統(tǒng)的開發(fā)[9]。

針對信息分析系統(tǒng)的特點(diǎn)，根據(jù)用戶職務(wù)、病人和終端的分類，設(shè)計(jì)了一系列的關(guān)系數(shù)據(jù)表。每個(gè)實(shí)體類都對應(yīng)數(shù)據(jù)庫中的一張表，且各表都有一定的關(guān)聯(lián)關(guān)系，例如，病人表中主治醫(yī)生的ID號是來自于醫(yī)生表中的醫(yī)生ID號，病床表的病房號來自病床表的ID號。圖3給出了幾張主要表的數(shù)據(jù)關(guān)系模型圖。其中生理數(shù)據(jù)等表中的數(shù)據(jù)將被傳入Hadoop集群進(jìn)行分析處理，并得出智能分析結(jié)果。

3.2.2 后臺(tái)服務(wù)器的代碼設(shè)計(jì)

系統(tǒng)后臺(tái)服務(wù)器使用Tomcat作為Web服務(wù)器。Tomcat是一個(gè)開源的Web應(yīng)用服務(wù)器，其運(yùn)行時(shí)占用的系統(tǒng)資源小，擴(kuò)展性好，能支持負(fù)載平衡與郵件服務(wù)等開發(fā)應(yīng)用系統(tǒng)常用的功能[10]。

使用MapReduce進(jìn)行智能分析，具有自定義、擴(kuò)展性強(qiáng)、能處理海量數(shù)據(jù)等特點(diǎn)。針對不同生理數(shù)據(jù)，通過編寫各異的MapReduce程序，即可達(dá)到分析目的。當(dāng)患者的數(shù)量達(dá)到一定規(guī)模，而且需要處理的數(shù)據(jù)量很大時(shí)，系統(tǒng)將動(dòng)態(tài)地向Hadoop集群中增加節(jié)點(diǎn)以提高集群的處理能力。

4 結(jié) 語

智能醫(yī)療分析系統(tǒng)是目前醫(yī)療發(fā)展的一個(gè)重要內(nèi)容。本文通過物聯(lián)網(wǎng)應(yīng)用，引入了多種智能終端，使用更有優(yōu)勢的B/S架構(gòu)做開發(fā)。在后臺(tái)Web服務(wù)器的開發(fā)上則使用成熟的SSH框架，為系統(tǒng)與用戶交互提供高效穩(wěn)定的保證。在系統(tǒng)的核心智能診斷方面，使用了基于Hadoop的數(shù)據(jù)分析框架，繼承了Hadoop的高可靠、高擴(kuò)展和高效特點(diǎn)，將來自患者的各式生理數(shù)據(jù)并行地在分布式系統(tǒng)上進(jìn)行處理，得出智能分析結(jié)果。根據(jù)具體的病情，系統(tǒng)還能夠進(jìn)行針對性的參數(shù)調(diào)整。據(jù)此得出智能診斷結(jié)果能夠?yàn)獒t(yī)護(hù)人員提供治療參考，也能為患者提供康復(fù)建議。

參考文獻(xiàn)

[1]李建功，唐雄燕.智慧醫(yī)療應(yīng)用技術(shù)特點(diǎn)及發(fā)展趨[J].中興通信技術(shù)，2012，18（2）：13-22.

[2]張琰，忻展紅.Wi-Fi與電信業(yè)的發(fā)展[J].北京郵電大學(xué)學(xué)報(bào)，2004，6（4）：39-41.

[3] White T.Hadoop：The Definitive Guide，Second Edition[M].周敏奇，譯.北京：清華大學(xué)出版社，2011.

[4] Trace D，Naeymi-Rad F，Haines D，et al.Intelligent Medical Record-Entry [J].Journal of Medical Systems，2003（17）：139-141.

[5] Atzori L，Iera A，Morabito G，The Internet of Tings： A Survery[J].Computer Networks， 2010，54（15）： 2787-2805.

[6]劉鵬.云計(jì)算（第二版）[M].北京：電子工業(yè)出版社，2011.

[7]蔡斌，陳湘萍.Hadoop技術(shù)內(nèi)幕：深入解析Hadoop Common和HDFS架構(gòu)設(shè)計(jì)與實(shí)現(xiàn)原理[M]. 北京：機(jī)械工業(yè)出版社，2013.

[8]劉鵬.實(shí)戰(zhàn)Hadoop[M].北京：電子工業(yè)出版社，2011.

[9] Schwartz B，Zaitsev P，Tkachenko V.High Performance MySQL[M].王曉東，譯.北京：電子工業(yè)出版社，2010.

[10] Brittain J，Darwin I.Tomcat：The Definitive Guide [M].吳豪，譯.北京：中國電力出版社，2009.

[11]董西成.Hadoop技術(shù)內(nèi)幕：深入解析MapReduce架構(gòu)設(shè)計(jì)與實(shí)現(xiàn)原理[M].北京：機(jī)械工業(yè)出版社，2013.