跨越数据临界点,以实时洞察成就认知医疗

分级诊疗时代下,大医院不仅要发挥分级诊疗枢纽作用,还要实现自身定位的转型,向专科化发展。为此,很多大医院开始关注医疗大数据应用,类似精准医疗、认知计算都成为医院谋发展的重要途径。在转型路上,大医院同样面临现有存储架构的掣肘,大医院该如何突破呢?

2016年6月24日国务院办公厅继《促进大数据发展行动纲要的通知》后第一个行业大数据应用发展指导意见——《关于促进和规范健康医疗大数据应用发展的指导意见》,表明了国家对于促进和规范健康医疗大数据应用发展寄予了极大的重视和期望。《意见》明确指出,要通过深化医疗健康大数据应用提升健康医疗服务效率和质量,扩大资源供给,满足人民群众多层次、多样化的健康需求。基于此,以Waston为代表的IBM医疗行业认知计算模式,正在为医疗大数据释放能量打开一扇大门。

认知型医疗来袭存储是短板

Waston的出现,不仅为正在转型升级的大医院提升诊疗能力提供一条捷径,也为基层医生提高日常服务能力,在分级诊疗中发挥自身价值提供了一种方法。

以一个亚裔癌症患者为例:Watson只需花费17秒,就可以通过对3469本专例、超过24万份的期刊杂志、69个教学大纲、6万多份实验数据、10多万份临床报告的通读分析,最终提出最符合患者需求的3个治疗方案。而一个医生要读这么多的资料,穷其一生也是难以实现的,这就是认知技术的魅力所在。而这也同时对存储速度提出了新挑战。

从国内来看,分级诊疗落地最大的挑战是无法满足医疗服务连续性,因为基层医生诊疗能力太差,基层医生无法满足慢病患者日常的检查管理需求。未来,以Watson为代表的认知计算模型可以辅助社区医生进行诊疗,帮助社区医生更加清晰地了解患者的病情并总结发展趋势以更早预测疾病发展,为患者提供更有效的健康管理服务。

如果说认知计算是基于大数据的深度延伸产品,那么IBM FlashSystem全闪存存储系统就是提供大数据存在的根本,当数据库规模不断增大,认知所需的响应速度和数据扩展力等指标早已不是传统存储能够应对的,面对未来医疗,医院CIO该何去何从?IBMFlashSystem全闪存存储系统支持医疗应用需性能,而且让医疗用户无需调整应用或架构,最大程度降低实行性能所需的额外硬件成本,缩短了获得洞察的时间,有效提高IT效率,实现卓越的医疗数据的效益。

认知医疗遇挑战 IBM存储有办法

在向未来医疗迈进中,大医院要向认知型医疗转型,首先需要升级底层架构以应对大数据分析挖掘到认知一系列复杂数据处理需求。IBM全新存储解决方案能够帮助医院CIO应对未来业务需求,并提供高可用性、高安全性与更高级服务质量。

·存取速度 闪存的低延迟将在线医疗数据的更新时间缩短50%,让IT有可能实时支撑临床医生决策,为认知医疗发挥效用提供可能。在此过程中,闪存将存储延迟控制在几毫秒到几微秒之间,服务器CPU因等待存储器处理读写请求而耗费的时间将大幅减少。

·系统响应时间缩短99% 认知型医疗需要系统帮助临床医生实时分析患者病情及检查数据,并检索知识库给出辅助判断,因此对于系统响应速度的要求极高,传统存储系统的响应时间根本无法支撑。快速响应的存储解决方案让临床知识库的响应速度大幅提升,使得电子病历等数据库能够支撑实时分析,帮医生判断疾病。

·数据扩展力 对于精准医疗所需的大规模数据分析问题,光谱计算可以帮助解决精准医疗中基因测序、临床建模等高性能计算和批处理应用需求,并提高效率。利用IBM Spectrum LSF最高可将数据吞吐量提升150倍,有效提高医疗用户所需效率。无论是基因测序还是临床建模分析,都能快速获得分析结果。为临床科研和精准医疗争取“救命”时间。

·数据保护和耐久性功能 数据安全对于医院来说至关重要,在认知型医疗模式下数据丢失或存储故障可能直接影响医生判断,无论对于医院本身还是患者来说都是“生命攸关”的事情。IBM FlashSystem A9000R提供写时重定向(redirect-on-write)空间高效快照功能以及异步/同步复制功能,可在不用增加成本的前提下实现精细的数据保护。而IBM FlashSystem中闪存模块的故障率远远低于传统硬盘驱动器。IBM只配置了12个闪存模块,这样的方案避免了其他方案中发生的高故障性,提升耐久性。

IBM存储就绪未来医疗

未来医疗是大数据最好的时代,也是最“坏”的时代。为了让认知时代早日到来,我们需要更好地的存储解决方案,帮助大医院应对即将到来到大数据挑战,并有机会平稳向认知型医疗过度。在此,以闪存及光谱计算解决方案为先导的IBM存储解决方案充分调研医疗行业发展需求,为医疗行业用户提供可持续发展的存储支撑,让医院CIO可以轻松向未来进发。IBM大中华区硬件系统部存储系统相关负责人表示,“IBM FlashSystem将真正地服务医疗行业用户需求,推动医疗用户采用先进的存储方案,建立灵活并且高效的IT基础架构,迎接海量数据冲击,突破医疗业务临界点,实现医疗生态大变革。”

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