Big Data i Data Mining – analiza i przetwarzanie danych medycznych

Big Data 

W pierwotnej definicji za  Big Data uznawano wszystkie zbiory informacji cechujące się dużą objętością oraz różnorodnością zawartych w  nich danych, których analiza pozwala na  otrzymanie nowej wiedzy prowadzącej do  nieznanych dotychczas wniosków. W  literaturze przeważa pogląd skłaniający do  postrzegania Big Data jako procesu bardziej charakteryzującego się wybranymi cechami niż strukturami danych czy ilością informacji w  sobie zawierających. W  2001 roku członkowie META Group wskazali na  trzy kryteria (3V), które definiują model danych typu Big Data (3):

• duża ilość danych,
• wysoka różnorodność agregowanych informacji,
• znacząca dynamika zmian w  zbiorze.

Prace nad Big Data doprowadziły do zwiększenia popularności modelu 4V, uzupełniającego poprzedni trójskładnikowy o dodatkowy element weryfikacji jakości danych w  systemie. W  obecnie przyjętej polskiej wersji procesy z zakresu analiz Big Data charakteryzują się (4):

• wykorzystaniem danych,
• prawidłowym wnioskowaniem,
• uzupełnianiem danych o dodatkowe zmienne,
• weryfikacją stawianych hipotez w oparciu o dostępne dane.

W odniesieniu do sektora ochrony zdrowia, zastosowanie i  wdrożenie Big Data możliwe jest na  każdym z  obszarów sektora, wobec którego możemy pozyskać oraz cyfrowo przetworzyć duże zbiory danych. W  uproszczeniu przyjąć można, że  są  to  wszystkie zbiory danych, których przetwarzanie łączy się z  wymierną korzyścią uzyskiwaną dla wybranej grupy interesariuszy. Oznacza to, że nie istnieje ograniczony katalog obszarów, w  których użytkowanie sy...