健康医疗大数据平台

欢迎来到北京大学健康医疗大数据国家研究院

北京大学健康医疗大数据平台简介

北京大学健康医疗大数据平台集成多源健康医疗大数据、采用国际前沿的数据处理和分析技术,为国家健康医疗战略、医学实践和全人群健康管理提供大数据驱动的决策支持服务。

平台集中部署运行在北京大学健康医疗大数据国家研究院自建机房,可实现健康医疗大数据标准化、流程化、自动化、系统化的专业安全运维管理。

2019年4月\2020年12月,北京大学健康医疗大数据平台两次通过了中国信息安全测评中心的国家信息系统安全等级保护三级测评(业务信息安全等级为第三级、系统服务安全等级为第三级、网络安全保护等级为第三级【S3A3】

依照2019年5月国务院颁布《中华人民共和国人类遗传资源管理条例》,北京大学健康医疗大数据国家研究院按政策引导建设了北京大学健康医疗大数据分析保藏平台,建设方案经我校伦理委员会审批后递交科技部中国人类遗传资源管理办公室申请保藏行政许可。2020年8月5日上午,由中国人类遗传资源管理办公室组织的专家团对我院保藏平台进行了现场勘查评审。2020年8月25日,获得中国人类遗传资源管理办公室行政审批许可。

北京大学健康医疗大数据平台由大数据分析模块和高性能计算模块组成。大数据分析模块支持多源异构数据存取及智能多维度建模分析,可实现多源异构的数据查询、数据模型建设、数据挖掘等功能,满足不同业务的数据分析需求(数据源探查、面向医生的科研查询、统计分析、关联分析、聚类分析、分类分析等),并且支持多元化统计分析软件的集成。同时大数据分析模块处理后的数据可流转到高性能计算模块,通过CPU和GPU服务器的高效并行计算能力进行分析,计算后的结果可通过大数据分析模块中的数据展示功能进行多种可视化形式多维度展示分析成果。

北京大学健康医疗大数据平台由10Gb与40Gb高速以太网互联连接,其中大数据分析模块各节点存储均由固态硬盘组成,存储可用容量为210TB、一共有2304GBDDR4内存。高性能计算模块共有660个处理器核心、4480GBDDR4内存、34块GPU卡,存储可用容量1.28PB,读写性能9GB/s,总计算能力达到2776.25TFLOPS。

北京大学健康医疗大数据平台依托北京大学健康医疗大数据国家研究院优势,在通过信息系统安全等级保护三级的安全保障下,开展了如下项目:

医学影像分析:利用高性能计算模块中CPU和GPU服务器的高效并行计算能力,针对于医学影像数据,采用深度学习和图像处理技术对公开或者非公开的生物医学影像数据集与自然图集进行图像分割、图像分类、目标识别等分析,从而形成智能化、自动化模型,用以达到辅助诊断、辅助临床决策等目的。

组学大数据分析:针对于多组学数据,采用了深度学习和机器学习等技术鉴别疾病组与正常组的差异,联系临床症状,探究疾病发生发展的(表观)遗传因素,为疾病的早诊和治疗提供理论依据。

NCIS数据分析:NCIS医疗质量控制数据收集系统,在2016年—2019年四年内,持续有近一万家医院在系统上填报本医疗机构的医疗质量控制数据。2018年和2019年还搜集了近四千家医院的病案首页数据。这些数据,为卫健委编写的2015年度、2016年度、2017年度、2018年度《国家医疗服务与质量安全报告》提供了客观、科学的数据参考;也为各医疗机构充分展现了本医疗机构的医疗服务状况及医疗质量水平,共同为科学评价行业医疗质量水平提供了充足的数据基础。

北京大学健康医疗大数据平台可提供的服务:

1、高性能计算服务

利用高性能计算模块中CPU和GPU服务器的高效并行计算能力及大容量磁盘阵列数据存储的支撑,采用了大数据、深度学习、机器学习的分析技术,可以更好的对医疗影像或多组学等数据集的存储、分析、处理。

2、大数据分析服务

利用大数据集群服务器的高速计算读写能力,支持对多源异构数据存取及智能多维度建模分析,可实现多源异构的数据查询、数据模型建设、数据挖掘等功能,满足不同业务的数据分析需求。

3、服务器托管运维/安全保障服务

4、虚拟服务器租用服务

(注:详情请参见附录北京大学健康医疗大数据国家研究院计算中心资源收费标准)

北京大学健康医疗大数据平台将竭诚为医学领域的高性能计算用户提供高质量的高性能计算服务、以及安全稳定的数据中心机房托管环境,欢迎大家使用!

附录1

北京大学健康医疗大数据国家研究院

计算中心资源收费标准

北京大学健康医疗大数据国家研究院依据《计算中心资源使用管理制度》,参考IDC机房服务的市场价格,收费标准如下:

项目

规格

使用费用(元/月)

备注

占地费

1U

800

2U

1200

4U

1600

带宽

费用

10Mbps

3800

50Mbps

9000

100Mbps

12000

计算公式

托管费=占地费+带宽例:1U服务器+10Mbps带宽=800+3800=4600元/月;托管服务器都需要独立申请带宽,不与计算中心自有服务器共享

校内用户:

使用费用

是否选用

虚拟服务器租用

1个虚拟CPU

1G内存,

30G硬盘空间(SAS硬盘)

125元/月

CPU(个):

内存(G):

硬盘(G):

30G硬盘空间(SSD硬盘)

250元/月

-每增加1个CPU费用为50元/月

-每增加1G内存费用为20元/月

-每增加10G磁盘(SAS硬盘)空间费用为10元/月,每增加10G磁盘(SSD硬盘)空间费用为20元/月

*最小租用单位为月

*默认共享100M带宽,申请独立带宽需额外收费

校外用户:

500元/月

-每增加1个CPU费用为100元/月

-每增加1G内存费用为40元/月

-每增加10G磁盘(SAS硬盘)空间费用为20元/月,每增加10G磁盘(SSD硬盘)空间费用为40元/月

计费类别

计费方式

节点类型

节点共享

作业与其他用户的作业一起排队,所需资源具备时开始运行。不限使用时长,最小单位为月

CPU节点

800元/月*节点

GPU节点

2000元/月*节点

节点独享(GPU不允许独享)

用户对租用的节点独占使用,无需排队。不限使用时长,最小单位为月。平台提供给独占使用的节点数不高于总计算资源的20%

1800元/月*节点

储存资源

用户在计算节点中须使用单独的用户HOME目录,目录大小进行限制。最小单位为月

存储节点

120元/月*1TB

最小租用单位为月;多个项目共享节点资源的情况下,优先安排北京大学健康医疗大数据国家研究院牵头和参与的项目任务,同等条件下优先安排国家部委委托任务。默认共享100M带宽,申请独立带宽需额外收费

1600元/月*节点

4000元/月*节点

3600元/月*节点

240元/月*1TB

最小租用单位为月;多个项目共享节点资源的情况下,优先安排北京大学健康医疗大数据国家研究院牵头和参与的项目任务,同等条件下优先安排国家部委委托任务。默认共享100M带宽,独立带宽需额外收费

序号

服务内容

服务费标准

1

运行维护

操作系统升级,故障处理

1000元/次

系统运行状态监控、预警

100元/台/月

应用系统运行状态监控、预警

100元/个/月

2

访问控制

限制服务器中应用的被访问范围,提高安全性

免费

3

漏洞扫描

强制定期(每月)对系统进行漏洞扫描,发现安全隐患及时通知并做相应处理,处理按次收费

4

网络入侵、病毒、网络攻击监测、阻断

应用多种检测机制在出站的网络流量中发现访问远控服务器,检测机制包括应用远控类型的情报指标(IOC,IndicatorofCompromise)、木马协议分析特征分析、基于深度学习算法的DGA检测方法等。并通过可视化的方式将发现的失陷告警、关联主机、威胁类型等进行关联展示,呈现所有失陷情况及关联威胁

100元/月

5

安全防控

提供出口应用层安全防护能力

6

公网IP映射

根据需求提供公网IP使用映射服务(由于IP地址有限,每个业务申请不得超过1个公网IP)

每个公网IP使用费用

2000元/年

7

VPN账号

8

日志分析审计

对日志进行收集分析、对数据库日志审计、对异常行为进行审计,需额外收费,按次按库收费

1000/个/次

注:用户须遵循《北京大学健康医疗大数据国家研究院计算中心资源使用管理制度》中规定的单个项目占用存储和计算资源不超过计算中心资源总量的20%。

THE END
1.医疗降大数据分析:如何提高医疗资源的利用效率医疗健康大数据分析是一种利用医疗数据和健康数据来提高医疗资源利用效率的方法。随着医疗健康行业的不断发展,医疗数据和健康数据的产生和收集量日益庞大。这些数据包括病人的健康记录、医疗历史、生物标记、医疗设备数据、医疗保险数据等。医疗健康大数据分析可以帮助医疗行业更好地理解病人的需求,提高医疗资源的利用效率,降低https://blog.csdn.net/universsky2015/article/details/137339899
2.医疗大数据分析师是做什么的医疗大数据分析师就业前景医疗大数据分析师岗位职责 职位描述: 1.负责基于临床数据的分析、挖掘及***作 2.制定并执行数据分析项目计划和策略 3.收集、整理和分析医院相关的信息数据 4.根据需求设计相关报告和方案,并进行汇报分析工作 5.与业务团队进行有效沟通,推进项目实施落地 6.协助 查看更多 https://m.liepin.com/jobsyldsjfxs8p10j/
3.医疗大数据分析与应用出版社:机械工业出版社 ISBN:9787111720577 出版年:2023 作者:成生辉 学科:医药、卫生 资源类型:图书 细分类型:中文文献 收藏单位馆藏地在架状态索书号 成都文献中心在架上61.59/ 5329 5浏览量 问图书管理员 馆际互借 点赞 收藏 访问借阅管理系统 分享 https://www.las.ac.cn/front/book/detail?id=b1444a17c15660d16d2b2842cc3f3553
4.医疗大数据分析报告.pptx数智创新 变革未来医疗大数据分析报告 医疗大数据概述与数据源 数据预处理与清洗流程 医疗数据统计分析 疾病模式与趋势挖掘 医疗大数据在临床应用 医疗大数据科研价值 数据安全与隐私保护 展望与建议Contents Page目录页 医疗大数据概述与数据源医疗大数据分析报告 医疗大数据概述与数据源医疗大数据概述1.医疗大数据是指在医疗https://www.360doc.cn/article/71758356_1112476737.html
5.什么是医疗大数据二、医疗大数据的应用场景 1·精准医学:通过对大规模的医疗数据进行分析和挖掘,可以实现个体化的诊断和治疗方案,提高医疗效果和患者满意度。 2·公共卫生:利用医疗大数据可以实时监测疫情流行趋势、预测疾病风险,并采取相应的预防措施,提高公共卫生水平。 3·医疗管理:通过对医疗大数据进行分析和挖掘,可以优化医疗资源配置https://wenku.baidu.com/view/eb5ae032cb50ad02de80d4d8d15abe23492f0325.html
6.智慧医疗:大数据分析对医疗保健的影响大数据分析在医疗保健领域最重要的影响之一,是其改善患者护理的潜力。通过分析患者的病史、基因数据、生活方式选择和其他相关信息,医疗保健提供者可以预测潜在的健康风险并开出个性化的治疗方案。这种方法被称为精准医学,旨在根据患者的独特特征制定治疗方案,提高护理效果并减少不必要的手术和药物。 https://www.51cto.com/article/759909.html
7.医疗大数据和分析在智慧医院中的作用医疗大数据和分析在智慧医院中扮演着至关重要的角色,它为医院管理者提供了丰富的信息资源,通过对患者病历、治疗效果、医生操作数据等的收集和深度分析,为决策制定、医疗流程的优化以及提升医疗服务质量提供了有力支持。 1.患者病历分析 医疗大数据包含了大量的患者病历信息,通过对这些数据进行分析,可以挖掘患者的健康历史https://www.fractal-technology.com/fxbk/4828.html
8.大数据分析在医疗行业的作用共享关于治疗方案的信息,能够让医生们评估患者的某些状况,并在更有效的基础上预测可能的结果,大量的信息有助于提高医疗预测的准确性。 大数据分析在医疗行业的作用.中琛魔方大数据分析平台(www.zcmorefun.com)表示大数据并不是一个神秘的字眼,只要医疗行业企业平时善于积累和运用自动化工具收集、挖掘、统计和分析这些数https://www.qianjia.com/zhike/html/2020-05/20_24265.html
9.医疗大数据可视化分析数字化转型资源 免费获取智慧医院建设方案 体验医院数据中心的实例平台,从数据分析应用、业务系统互补、管理平台搭建三个方面助力医院数字化转型升级。 产品体验 数据集成平台 FineDataLink 免费试用> 报表制作工具 FineReport 免费试用> 大数据分析平台 FineBI 免费试用> 数据可视化工具 FineVis 免费试用> 数据集成平台 https://www.fanruan.com/bw/21480-cite
10.基于智慧医疗服务的大数据采集分析方法及系统与流程1.本技术涉及数据处理技术领域,具体而言,涉及一种基于智慧医疗服务的大数据采集分析方法及系统。 背景技术: 2.随着大数据技术的快速发展,越来越多的数据(比如,通勤传播代价)被采集以用于进行数据分析,然而上述数据一般采集的数据来源比较统一(比如,通过地铁系统或公交系统)所获得数据的格式较为统一,在进行大数据采集后可https://www.xjishu.com/zhuanli/55/202110855235.html
11.新冠疫情大数据分析(医疗大数据)为全面了解全球疫情变化及各国政府面对疫情的应对策略,开展新冠疫情大数据分析项目。项目共有六个步骤,分别为:数据采集和爬虫,数据清洗、数据分析、数据存储、数据预测和数据可视化。最后将所有步骤整合成一个完整的全球疫情实时监测系统,各步骤详情如下: 一.数据采集(Python 爬虫) 采集丁香园中所有国家的历史数据 二、https://forge.educoder.netforge.educoder.net/paths/yzft8i4e
12.医疗降大数据分析的关键技术与决策支持摘要 随着数据的可获得,医疗健康大数据分析的价值逐渐显现,然而对之如何分析、分析的关键技术与决策支持成了主要问题。本文先从医疗健康大数据的4V特征入手,分析了要面对的具体挑战,然后对医疗健康大数据分析的技术过程和新技术进行阐述,提出采用分布式数据系统和搭建Hadoop平台等的方法来应对挑战;还讨论了在医疗健康领域如何http://www.zgkjlt.org.cn/CN/abstract/abstract10182.shtml
13.医疗大数据行业发展情况分析1医疗大数据在保险领域体现在精算核保1、医疗大数据在保险领域体现在精算、核保以及理赔。惠民保的出现使得应用逐渐注重区域化的数据。保险领域市场规模由核保与理赔占据主导,其数据主要来源于医保局。 2、而在医药领域则主要体现在新药物的研制,同时也细分为药物发现、临床使用以及产品推广。其主要数据源则来自于医院。 https://xueqiu.com/4290256430/302492606
14.医疗大数据行业发展情况分析1、医疗大数据在保险领域体现在精算、核保以及理赔。惠民保的出现使得应用逐渐注重区域化的数据。保险领域市场规模由核保与理赔占据主导,其数据主要来源于医保局。 2、而在医药领域则主要体现在新药物的研制,同时也细分为药物发现、临床使用以及产品推广。其主要数据源则来自于医院。 https://www.jiuyangongshe.com/a/4nwwj858wl
15.国内外降医疗大数据建设及应用发展现状分析BT与IT融合突破,驱动健康医疗大数据在临床科研、健康管理和公共卫生等核心领域广泛应用,本文旨在了解国内外健康医疗领域大数据建设和应用发展,以及我国健康医疗大数据发展面临的挑战。 一、基本概念 健康医疗大数据是大数据在医疗领域的一个分支,是指在与人类健康相关的活动中产生的与生命健康和医疗有关的数据,根据健康活动http://www.360doc.com/content/19/0806/11/60669552_853280239.shtml