2017年---醫療大資料視覺化研究綜述（）
阿新 • • 發佈：2019-01-07
醫療大資料視覺化研究重點（總結）
- 醫療大資料包含各種形式的資料，文字的，影象的，數字的，，，
- 醫療大資料視覺化的應用於精準醫療、生物醫藥、公共衛生分析中。現在仍存在很多問題：
（1）醫療資訊保安性
資訊的安全性是至關重要的。
（2）系統化視覺化方法
從眾多的視覺化的圖形化表示方法中，對其分析，找出共性，提出一種規範的、抽象層次更高的醫療大資料視覺化方法。
（3）資料冗餘問題
資料規模不斷增大，資訊越來越複雜（不僅是形式，還有資料間的關係），解決醫療大資料數字化、碎片化等實際的問題很重要。
數字化（搜狗百科）
- 解釋一：數字化就是將許多複雜多變的資訊轉變為可以度量的數字、資料，再以這些數字、資料建立起適當的數字化模型，把它們轉變為一系列二進位制程式碼，引入計算機內部，進行統一處理，這就是數字化的基本過程。
- 解釋二：數字化將任何連續變化的輸入（如圖畫的線條或聲音訊號）轉化為一串分離的單元，在計算機中用0和1表示。通常用模數轉換器執行這個轉換。 2. 解釋二：數字化將任何連續變化的輸入（如圖畫的線條或聲音訊號）轉化為一串分離的單元，在計算機中用0和1表示。通常用模數轉換器執行這個轉換。
碎片化
醫療大資料資訊非常多，形成一部分一部分，零散的資訊，而且並沒有真正將全部資料用到視覺化上。而只是部分進行了視覺化。
（4）多樣化視覺化
將醫療大資料視覺化技術與各種大資料視覺化分析技術有機結合，展示其多樣化的特性和價值
瞭解： 機器學習 人工智慧
基於Hadoop和MapReduce框架的大資料處理方法
視覺化方法眾多----d3.js,vue.js,node.js等