时间：2023-08-24 09:27:59
绪论：在寻找写作灵感吗？爱发表网为您精选了8篇医疗行业可视化，愿这些内容能够启迪您的思维，激发您的创作热情，欢迎您的阅读与分享！
深圳市锐取软件技术有限公司是一家国家级高新技术企业，专业视听领域领先的可视化信息记录与传播产品和解决方案的提供商。自2003年成立以来，在北京、上海、广州、南京、成都、西安、武汉等地设有办事处，业务及客户已遍及国内各省市自治区及海外。
锐取凭借领先的技术和创新的产品，及对客户需求的准确把握，保持年均100％的高速增长，在视频会议、教育、会议室等行业中的拥有众多客户和成功案例。
锐取总经理张秋首先为活动致辞，向与会者介绍了锐取近年在可视化信息记录与传播领域在全球所取得的卓越成就，并表达了对未来发展的期许和决心
活动邀请到广州大学声像与灯光技术研究所所长彭妙颜教授做主题报告，彭教授和与会者分享了会议系统中音响系统和视频系统相关问题，并就其中的话筒选择、啸叫抑制技术、扬声器选择和布局、视频显示技术以及音视频录播技术等问题进行了重点阐述。其精彩发言赢得了大家的热烈响应。
本次活动由锐取公司市场总监张佩华主持，他向大家介绍了锐取全线系列产品和解决方案，并深入分析了行业发展趋势。他指出，随着对可视化信息记录与传播需求的日益增长，录播产品的应用规模越来越大，应用环境越来越复杂，而且已经由单一的简单的设备发展到复杂而功能强大的设备体系，同时系统与IT的融合也不断深入。产品的应用领域也越来越广阔，已经在会议室、教育行业和医疗行业扮演者重要角色。
随后，锐取产品经理王俊与杨强分别对锐取桌面一体、模块化一体机新品以及录播产品系统平台PowoLiveETM平台、BeyondSysTM平台进行了重点介绍。
本次活动投影机和显示器产品均由NEC公司提供，作为协办方，NEC华南大区经理吴学铭为我们讲解了NEC的公司介绍以及企业文化，让广大商与经销商更加的了解NEC的文化以及发展的方向。
最后，锐取产品经理望远超、谭有训、陈勇等分别介绍了锐取在教育行业、会议行业以及医疗行业录播产品与解决方案，并为我们分享了相关案例。
流量可控
云计算、大数据、虚拟化、移动化的兴起，对于数据中心架构尤其是网络的管理、分析和安全产生了重大影响。用户对于网络效率、安全性和可靠性的追求永无止境，而传统的网络管理和监控方式则有些捉襟见肘。Gigamon的网络流量可视化解决方案采用带外方式，可以在不影响网络本身性能和可靠性的情况下，对流量进行监控。
网络流量的提取、分类、优先级划分等并不容易。传统的流量监控和分析往往要通过大规模添加新的工具和系统，或者变更以太网交换机的用途，或借助镜像端口复制流量，以及通过网络分路器分拆流量等方式实现。上述方式通常只借助一台交换机或一个分路器的有限过滤功能实现，功能和可视化都受到了限制，而且扩展和管理难度大，成本高。
能不能通过一种可靠的一体化的设计方式，冲破传统方式在性能、成本和管理方面的局限性，实现对网络流量的有效监控与管理呢？正是基于这种考虑，Gigamon推出了流量可视化矩阵（Traffic Visibility Fabric），它采用创新的架构，可以全方位实现流量的可视化与控制，提升扩展性和吞吐能力，同时增强网络的可靠性，提高网络效率并简化部署和使用。
统一可视化
在网络由简单的、静态的逐渐向复杂的、动态化的方向发展时，Gigamon流量可视化矩阵的优势就显现出来了，它为网络架构的设计师、管理员提供了全面的流量可视性，在不影响生产网络的性能和稳定性的情况下，可以对通过物理网和虚拟网的流量进行监控。许多大型企业、数据中心和服务供应商都采用了Gigamon流量可视化矩阵。
在可视化矩阵的基础上，Gigamon又进一步提出了统一可视化结构的理念，它可以提供跨平台的流量可视化功能，让用户原有的监测工具，可以监测和分析来自物理网络、虚拟网络或软件定义网络的流量，从而提升网络流量监控的智能化程度。统一可视化结构的好处显而易见：具有智能化的全面可视性，可以对远程站点提供实时、深入的监控；实现集中监控，为多种工具和IT部门提供可视性，从而简化运作；减少远程站点的维护人员和监测工具，节省成本。
精确分发与智能过滤
【关键词】 可视化通信 技术 发展 应用
可视化通信是利用图像来传达沟通的信息等，最常用在视频通话、视频会议甚至军事通信等方面，具有较好的视觉呈现效果，也能更直观清晰的传达需要沟通的信息，拉近通信双方的距离。另外，可视化通信的操作简单、功能齐全是其备受人们喜爱的原因，它能更好的体现电子通信的交互性。
一、可视化通讯的发展
自1837年莫尔斯发明有线电报通信后，通信技术开始了快速的发展，发展至今通信技术已被广泛的应用在各个领域，大到国家政府、军队通信，小到企业、个人通信。随着电子技术、网络技术的不断发展，人们对通信技术的要求越来越高，现今的通讯领域已经将可视化技术作为进一步发展的主要方向。当前市场上各种可视化通信设备与软件越来越多，实现的功能也越来越丰富，运用的领域也愈发广泛。
目前主要的可视化通信设备就是视频电话，它是利用电话线路将人的语音、图像实时的传送到信息接收方。视频电话设备一般是由电话机、摄像头以及显示屏共同组成的，它既具有普通电话机的通话功能，又能传送图像信号。在手机上实现视频通话需要在网络信号下，双方都使用入网的手机并开通视频通话功能才能实现视频通话。早在上世纪五十年代就有人提出了视频电话的概念，美国贝尔试验室也曾就视频电话提出相关的研究方案，但由于以往电子通信技术及网络技术发展有较大的限制，视频电话的研究并没有获得较大的发展成果。知道1980年左右，随着数字通讯技术、传输技术、集成电路、芯片技术以及视频解码技术等的发展，视频电话才开始迅猛发展。
当前的视频电话属多媒体范畴，在视讯会议领域应用的较为广泛。人们可以通过视频通信进行远程通话，并清晰的看到对方的图像、听到对方的声音，因此在商业活动、视频会议、远程教学、科学探测、医疗诊断等领域有着广泛的应用。但在人们的日产生活通信方面，虽然视频电话的通信方式广受人们期待，却由于市场、技术、线路等方面的限制应用并不广泛。在日常通信方面人们更多的是使用可视化通信软件，包括QQ视频、微信视频等，在网络环境下，这些通讯工具除了有文字、语音留言外，还能实现对讲功能、视频通话功能。
以上介绍的都是双向可视化通信的发展，在当前也有许多单向的可视化通信，如监控摄像、航天影像等。由此可见，人们对可视化需求将会越来越高，可视化通信在人们的生活和工作中有着广泛的发展空间与应用市场。
二、可视化通信的应用趋势
通信技术由一开始并不成熟的无线电通信方式，发展为现在的多种通信方式并存的信息化、数字时代，经过了近一百年的发展历程。由最早的电脑视频聊天，到现在的手机视频电话、QQ微信视频聊天、航天飞行中视频无线传输等实际可视化通信方式的运用，都离不开可视化通信技术的支持。尤其是近年来网络、智能终端的普及，可视化通信已经成为大部分人日常通信的主要渠道之一。可视化技术在各个领域的应用也越来越广泛，以下就从几个主要的应用领域进行分析。
1.城市安全的打造。2016年8月，华为举办了以“新ICT（信息和通信技术），让城市更安全”为主题的全球平安城市峰会，并面向全球了“平安城市”解决方案之一的集成通信平台。该平台具有全联接和可视化的显著特点，它能够通过社交媒体、物联网等广泛接入报警源，并且快速地大范围调度视频，使得接处警更高效、跨部门协同更便捷、指挥决策更精准。充分利用云计算、物联网、移动宽带、视频等创新技术，助力公共安全行业向云架构和智慧化转型，打造主动、融合、可视的平安城市体系。
2.企业、商务可视化通讯。企业可视化通信以企业内部办公为主，具有即时通信、便于部门、员工交流的优势，另外在商务通讯方面，主要以网站伴侣、商务局域网通讯等软件为主，更加方便快捷的实现了工作沟通、业务交流等，也便于召开跨地域远程会议。
3.安全可靠的生活通信。在人们的生活中使用视频通信，不仅可以方便人们之间的交流，拉近双方的距离，还能在与陌生人对话时更加有效的辨别对方是否诈骗，并能留下视频C据，提高人们通信的安全性。除此之外，可视化通讯的应用，如聊天室，网络教育，应急指挥，远程医疗，数字电视等发展更是全球关注的焦点。
结语；可视化通信是未来通信发展的一种必然趋势，在家用、民用、商用、军用等领域都会有较大的发展空间，尤其是在今后军队和国防建设、信息化战场等方面更是研究的重点区域。
大数据还是大忽悠?在上个月举行的中关村大数据峰会上，中国大数据行业群雄毕至，中科院院士徐宗本向中国大数据行业的精英们抛出这个话题时，现场所有人都笑了。
大数据确实具有大价值，但它并不是万能的，用好大数据必须具有大智慧，用得不好就是大忽悠。“大数据”公司不少，但大数据落地，最难的是商业模式，真正能接上地气，将大数据产品化的公司不多。
受资本关注度极高的大数据产业，也无法逃脱泡沫周期的洗礼。而泡沫浪潮退去，才能看出谁在裸泳。一批中国大数据公司，正找到自己的商业模式，逐渐在细分领域站稳脚跟。近期的《中国大数据企业评级白皮书》，首次对中国近400家大数据企业进行了评级。在一共7个维度的评级榜单上，数据堂、BBD (数联铭品)、美林数据、华院数据这四家公司表现突出，分别至少在其中2个维度上被评为“五星级”(最高级)。可以说，中国大数据行业的“四大”格局正初步显现。
可以说，大数据“四大”所代表的，是当前大数据行业的几种典型模式。高端的金融征信，时髦的数字营销，传统的工业、制造业，以及围绕数据本身的数据交易，每一种方式，都在努力释放数据的价值。我们就以这“四大”为代表，来看看它们如何在各自领域接上地气。
数据交易
代表：数据堂
数据堂成立于2011年，总部位于北京，它其实最开始是由科研和人工智能大数据服务商发展而来的，是国内首家专注于互联网综合数据交易和服务的公司。提供数据定制、数据云服务、数据交易等服务，致力于融合和盘活各类大数据资源，实现数据价值最大化，推动相关技术、应用和产业的创新。
目前，数据堂的业务领域拓展到包括到智慧交通、健康医疗、金融征信、政府大数据运营等诸多领域，逐渐形成多业务多模式立体化的集团式发展。已成功为国内外多家企业提供数据定制服务，包括百度，腾讯，阿里巴巴、奇虎360、联想、Microsoft、NEC、Canon、Intel、Samsung、Nuance、Fujitsu等。
产品分析：
数据堂的产品可以概括为两个方面，一是面向B端客户提供定制化数据源服务，二是大数据交易平台。数据堂的B端客户包括百度、腾讯、阿里巴巴等，主要业务有代采集、处理和制作数据或出售和租赁数据。数据堂的C端客户是需要数据的个体，可以通过数据交易平台购买和租赁数据。
其中大数据交易平台的目标是打通数据拥有方和需求方的需求，通过数据拥有方合作，积累了征信、交通、健康、医疗等数十个领域的数据集。第二步数据加工处理分析，把分析结果放到云上，当前服务BAT在内的一千家企业以上。
金融大数据
代表：BBD(数联铭品)
BBD(数联铭品)成立于2013年，至今才2年多时间，但发展势头迅速。作为大数据金融风险管理专家，这家公司还是商业大数据行业标准COSR的制定者。除了位于成都的总部，还在北京、上海、深圳和杭州设有分支机构，并在香港和新加坡设有子公司。2015年，BBD被评为国家高新技术企业，还拿到中国人民银行审批通过的《企业征信业务经营备案证》。
在大数据领域，有“南周北孙”的说法。“南周”就是指BBD创始人兼首席科学家周涛。这位27岁时就当上教授的明星科学家，刚刚当选央视年度科技创新人物，与屠呦呦一同获奖。
截至目前，BBD已覆盖2300万家企业法人主体的基本数据，建立了最全面的工商、诉讼、专利、招聘、社交、招中标数据库，尤其是对诉讼数据进行了深度挖掘，所采集的数据全部来自于公开数据。
服务对象包括银行、会计师事务所、律所、投资机构、征信评级机构、金融信息终端、媒体和咨询机构等，典型客户有毕马威、普华永道、长沙银行、重庆银行、中证信用、中经社、《财富》(中文版)、财新传媒、四川省旅游局等。
产品分析：
目前国际上领先的金融服务机构缺少标准的方法论和模型，对轻资产高研发高成长的新经济企业进行评级和分析。BBD提供可靠且可验证的金融大数据和技术方案，基于大数据框架和国际标准建立中国特色的Fin-Tech，建设新经济框架下，中小企业信用体系尤其是轻资产高研发高成长企业信用体系。
数据科学家和金融科学家组成的团队，研究了一套新经济企业的行为模型，建立了一个企业行为数据库，模型分为七个维度：企业的基本信息;行业数据信息;法人治理结构信息;关联方信息;财务和非财务KPI;社交媒体信息;无形资产和资产质押数据。
BBD旗下的明星产品HIGGS Credit是一款企业全息画像搜索引擎，依托于全面的企业数据库，可以提供企业DNA全息画像、企业行为KPI数据与行业比对、实时动态的企业尽职调查数据、关联方异动数据监测等数据服务。公司还有BBD Finance，BBD Index，BBD Anti-Fraud， BBD Innovation、BBD Credit等针对不同领域的多条产品线。
工业大数据
代表：美林数据
如果要给美林贴上一个标签的话，应该是“工业大数据”。这家公司位于西安，旗下有数据分析产品、行业大数据解决方案、数据运营服务三大核心业务。公司深耕大数据行业应用，面向电力、军工制造、金融领域提供定制化大数据落地解决方案。深度参与国家“中国制造2025”、“一带一路”、“大数据”战略计划，并成立国内首家“一带一路大数据交易所”，主要客户群为电力、军工制造、金融等相关领域，是国内首家军工制造业大数据落地方案提供商。
产品分析：
去年5月，美林数据国内首款集数据可视化探索与数据深度发掘功能于一体的大数据分析平台(Tempo-DataAnalysis)，面向企业不同领域和不同层级的数据分析、价值应用人员，提供数据可视化探索、数据深度分析和数据应用开发的一体化服务，持续为用户打造“专业、敏捷、易用“的产品体验。
该平台的特点在于可视化(分析过程可视化、分析结果可视化、高维数据可视化)、智能化(数据模型自动识别、数图智能匹配)、增值化(发掘数据规律、获取商业洞察力、创造商业价值)、大数据支持(分布式并行计算、内存计算)、多数据源接入支持(文件数据格式、关系型数据库、HDFS、H )等。
美林的大数据产品线还包括数据挖掘平台、统计分析平台、企业门户平台、数据资源管理平台等。
营销大数据
代表：华院数据
华院数据位于上海，提供基于数据挖掘的面向营销分析和管理、客户关系管理和决策支持的应用软件和咨询解决方案。
这家成立于2002年的企业，一直为传统运营商、银行、保险、航空等具有海量数据的机构提供数据挖掘和分析解决方案。几年前，随着数据采集、存储和传输技术的发展，华院开始了以数据分析为核心的多元化尝试，将足迹延伸到电商、制造业、医疗、安防、物流等更多的新兴行业。
华院也着力于产业大数据生态孵化，培育了数云、数创、数真等十余家围绕垂直行业的大数据企业。
产品分析：
关键词：数据挖掘；技术；应用；分析
中图分类号：TP311文献标识码：A文章编号：1007-9599 (2012) 01-0000-02
Application Analysis of the Data Mining Technology
Zhang Yihui
(Shandong Polytechnic,Jinan250104,China)
Abstract:With the advent and popularization of the Internet age,a lot of information get together,in the quick and easy at the same time to give people the agent has brought us a problem,how is the large amount of data to digest and true and false identification,followed by information how secure is to ensure that lay their unified approach method.This is a new term-data mining technology.Data mining is a relatively new database technology,there is a wide range of practical applications demand;made a comprehensive overview of data mining technology,citing a data mining system composition and mining method.
Keywords:Data mining;Technology;Application;Analysis
何为数据挖掘，所谓数据挖掘（Data Mining）在传统的定义就是提取隐含在大量的、不完全的、有噪声的、模糊的、随机的数据中的、人们事先不知道的、但又是潜在有用的信息和知识的过程。意思简单来讲就是从一大堆乱七八糟的信息数据里提取一些对自己有用的数据知识。
一、数据挖掘的概念
从面的定义中我们对数据挖掘有了一个模糊的了解，其实数据挖掘技术通俗的从字面意思理解就是从数据中挖掘有用的数据。我国一些单位普遍都采用了计算机技术来处理单位的一些业务，因为计算机的分析处理数据的能力比较强，所有产生了大量的业务数据，通过计算机来分析这一大批数据不单单是为了研究的需要，更为重要的是从这些杂乱的数据中分析提取一些对自身企业有价值的数据信息。一些企业单位要从大批量的数据中获取对自己有用的数据来进行企业运作以及提高自身企业的竞争能力，这就好比从矿石中提炼金子一样，提取的都是精华。所以数据挖掘越来越得到人们的重视。
随着数据挖掘和知识发现核心技术研究的逐步深入，其核心模块已经强有力的形成了三大的技术领域：数据库技术、人工智能和数理统计。随着高性能的关系数据库引擎的广泛数据集成和相关理论研究和相关技术的成熟，，让数据库挖掘技术进入了实用阶段。
在国际上，由美国人工智能协会主办的KDD（数据库中的知识发现，简称KDD）已经渐渐被人们所接受，已经召开了数十次国际研讨会，随着规模的不断壮大，在注重多种发现策略和技术的集成，理论研究指导实践应用，以及多种学科之间的相互渗透的基础上，研究重点也逐渐从发现方法转向系统应用，成为目前计算机领域的研究热点；与国外相比，国内研究起步较晚，主要是处在基础理论上的研究。国家自然科学基金对于该领域的研究项目是1993年首次支持。目前，知识发现的基础理论及其应用研究在国内的许多知名的高等院校和科研机构已经开展。
二、数据挖掘系统的组成
以下是典型的数据挖掘的几个组成部分：
（一）数据挖掘所操作的最直接的对象就是数据库，这些数据库是一个或一组可以在数据上进行数据收集、存储、处理和集成的数据库、数据仓库或其他类型的信息库。
（二）数据库或数据仓库服务器：在数据处理过程中，根据客户的数据挖掘请求的指令信息，数据库或数据仓库服务器负责提取相关数据反馈信息。
（三）知识库：数据挖掘的关键技术就是知识库，它是用于指导数据搜索、查找、分析或拟合评估模式的兴趣度的领域知识集。另外将数据信息集中属性或属性值组成不同的数据抽象层的概念分层和用户确信方面的知识数据也包括在里面。
（四）数据挖掘引擎：用于特征化、关联、分类、聚类分析以及演变和偏差分析的一组功能模块，这是数据挖掘系统的基本组成。
（五）模式评估模块：这是数据挖掘实现的关键所在，在数据挖掘过程中参照兴趣度做度量，并与数据挖掘模块交互配合，以便将数据搜索、归并、聚焦在有趣模式的操作。根据所用数据挖掘方法的不同，模式评估模块也可以使用兴趣度阀值作为评定参数，去过滤发现的模式挖掘数据，也可以与数据挖掘模块集成在一起使用。
（六）图形用户界面：是以图形界面的形式给出用户数据查询操作或指令任务，并提供中间参考信息提示、帮助搜索、确定聚焦兴趣度，根据数据挖掘的中间结果进行探索式数据挖掘的操作模块，是在用户和数据挖掘系统之间通信的桥梁，是用户与系统交互的中介。
三、数据挖掘方法
数据挖掘方法的来源主要是由人工智能和机器学习的方法发展来的，结合传统的统计分析方法、模糊数学方法以及科学计算可视化技术，以数据库为研究对象，形成的数据挖掘的方法和技术。数据挖掘是数据和信息系统及其应用的学科前沿，是综合了数据库、专家系统和可视化等领域的相关技术的多学科和多种网络技术交叉结合的新领域，在商业利益的强大推动下，每年都有新的数据挖掘方法和模型的出现，数据挖掘的方法和技术可以分为六大类。
（一）关联分析（Association Analysis）。在数据处理中，随着大量数据不停的收集、存储和处理，关联规则在数据挖掘中发现大量数据项集之间有趣的关联和相互联系，因此许多业界人士对于通过关联规则从相关数据库中挖掘有用的信息，并从中组织和处理这些有用的数据是越来越感兴趣。
（二）聚类方法（Clustering Approach）。在数据处理中，按一定的规则（参照距离或相似尺寸等）将数据分成一系列相互区别的数据组或数据集，这种操作不需要用户的事先提示相关操作和背景知识而去直接挖掘、发现有意义的数据结构或数据模式的方法。
（三）决策树方法（Decision Tree Approach）。该方法是一种常用于预测模型的算法，具有信息描述简单、查找速度快的特点，适合于大规模的数据挖掘。建立决策树的过程：首先根据信息论中的信息增益寻找数据库中具有最大信息量的字段，从中找到潜在的、有价值的信息，然后建立决策树的节点，再根据字段的不同取值建立树的各个分枝，然后在每个分枝子集上分别递归上述过程，即可。
（四）神经网络方法（Neural Network Approach）。神经网络由于本身的特性适合解决数据挖掘问题，因此，近年来越来越被关注。以HEBB学习规则和MP模型为基础的模拟人脑神经元方法，建立了三大类多种神经网络模型：反馈式网络模型、前馈式网络模型和自组织网络模型。
（五）遗传算法（Genetic Algorithms）。遗传算法是模拟生物自然选择与遗传机理的（进化过程）随机的算法，由繁殖（选择）、交叉（重组）、变异（突变）三个基本算子组成的仿生全局优化方法。遗传算法所具有的特有性质已在数据挖掘中发挥了显着作用。
（六）可视化方法（Visualization Approach）。可视化方法增强人们认识能力，拓宽了传统的图表展示功能，增强了用户对数据反馈的感知度，使用户对数据的剖析更加清楚。例如，在数据库表中，将多维数据变成多种线性图形（如线图、柱图），增加直观性，使用户更好、更快速的理解和掌握，并充分揭示数据的内涵、内在本质及规律起了很大的作用。
四、数据挖掘的应用领域
数据挖掘所应用的领域非常广泛，目前，数据挖掘应用最集中的领域包括医疗保健、金融、司法、市场、零售业、制造业、工程与科学等。但每个领域又有其特定的应用问题和应用背景。
（一）医疗保健。在我过国，医疗保健行业有大量的数据需要处理。这个行业中数据挖掘最关键的任务是进行数据处理理，系统可以从大型多变的数据库中发现并整理，预测医疗保健费用。由实验室开发的解释保健数据，在定量范围内解释偏差，生成报表。
（二）金融。数据挖掘技术在金融行业中的应用不但指的是对金融事务数据的开采，能够发现某个客户、消费群体或组织的金融和商业兴趣，并且还可以融市场的变化趋势。
（三）司法。在司法方面，数据挖掘技术可应用在案件调查、诈骗监测、洗钱认证、犯罪组织分析等工作中，这将给司法工作带来巨大的收益，例如：美国财政部开发的系统，对各类金融事务进行监测，识别洗钱、诈骗等。
（四）数字城市。数据挖掘技术应用于数字城市建设中的数据整合系统是指通过对不同的数据库资源进行连接，根据需要获取不同的数据库资源的数据内容，组合形成所需要的数据资源，支持分析决策。在这种机制下，即实现了数据集市的建立，又解决了与城市信息化建设中业已建成的各种信息系统运行上独立，数据上统一的问题。
（五）制造业。制造业应用数据挖掘技术进行零部件故障诊断、资源优化、生产过程分析等。例如进行彩色扫描仪的生产过程分析。他们基于大约公司个参数建立了一个自动数据收集系统，产生了难以手工处理的大量数据，通过使用，工程师们能够对数据进行分析并对最重要的参数进行认定。
五、利用WEKA编写算法
作为数据挖掘爱好者自然要对WEKA的源代码进行分析并以及改进，努力写出自己的数据挖掘算法。我一直觉得对于机器学习算法来说，weka是很有特色的工具，算法非常多。而且还有诸如clementine之类的数据流处理工具。相比之下，clementine的算法就会失色很多。但是weka的可视化做的不好。这是它的缺点。如果在weka的基础上再做些二次开发，加强可视化的应用应该很不错。最近看到一本书叫《可视化数据》，作者竟然包装了java的图形库，自己创作出了个processing语言来做数据可视化，似乎效果不错，而且也是开源的。如果能在这个基础上做些研发应该会不错的。
六、结语
在现今社会，数据挖掘技术已经可以被应用与所有的领域和行业中。在人们生活里的各个方面几乎都可以用到数据挖掘技术数据挖掘技术不但给我们的日常生活带来了巨大的改变和影响，并且这种影响还深深的改变着我们的生活方式。
参考文献：
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[2]颜惠,吴小穗.MetaCrawler集成搜索引擎[J].图书馆工作与究,2002,3:46-47
[3]周黎明,邱均平.基于网络的内容分析法[J].情报学报,2005,5:594-599
[4]Lisa Sokol Data Mining in the Real World Part of the Conference on Data Mining and Knowledge Discovery:Theory.Tool,and Technology.Orlando.Florida-April,1999
[关键词]信息技术；医疗质量；可视化；应用
doi：10.3969/j.issn.1673 - 0194.2015.16.054
[中图分类号]R197.3 [文献标识码]A [文章编号]1673-0194（2015）16-00-01
随着科学技术不断进步，社会生活不断发展，人们对医疗质量的要求越来越高。保障医疗安全是社会对医疗机构的基本要求，是医院获得经济效益的基本保障，是防止医疗事故和纠纷的重要手段。信息技术的普及，使医疗的质量管理更加精准化、严密化、科学化和简洁化，使医院的质量监管工作得到进一步加强。
1 现代医疗质量管理的难点
1.1 医疗质量的全程掌控
对医疗质量的评价不是对某一阶段的工作效果进行单一评价就可以取得较好效果的，而要纵观整个医疗过程，控制每一个环节的质量管理。由于每一个控制点的质量特性各不相同，要真正实现医疗质量的全程监控非常复杂。
1.2 对服务质量的要求越来越高
随着生活水平不断提高，人们需要的服务项目越来越多，对服务质量的要求也越来越高，社会对医疗服务越来越追求人性化、透明化和及时性，医院的工作者必须不断完善医院的服务模式和工作流程，以满足病人提出的各种服务要求。
1.3 新技术的有效评估难度加大
医学进步较为缓慢，而医疗技术的进步却极为迅速，对新兴医疗技术评估往往需要大量实例论证，这将面临大量医疗信息，仅凭手工提取有用信息不仅分析难度大、过程漫长，而且出错率高、评估效果较差。
1.4 病人的安全难以得到保证
医疗安全是医疗质量的前提，没有安全保证就谈不上质量保证。病人在整个就诊过程中，环节众多，稍有不慎就会出现医疗事故，这些环节若仅靠人力维持，不仅工作效率差，需要耗费大量的人力和物力，而且还很容易出现差错。
2 信息技术在质量管理上的优势
信息技术的管理在医疗质量管理工作中的优势主要体现在以下几方面：第一，准确性，信息技术的使用有利于全面采集病人信息，准确反映医院的运行状况，减少人为误差；第二，集约性，信息系统有利于统一整理分散在不同部门的数据信息，为医学研究提供更加充分的准备；第三，实时性，信息系统可实时传递医务人员需要的数据资料，解决信息滞后问题，有效提高医疗服务和管理效率；第四，延展性，医院可根据需求对质量控制系统进行深入研究，将质量控制贯穿于医疗全过程，扩展医疗质量的控制手段，提高医院服务效能。
3 信息技术在医疗质量管理中的应用
3.1 电子健康档案在医疗系统中的应用
随着现代信息系统建设的不断加快，电子健康档案在医疗质量监管过程中发挥的作用越来越大。通过该系统，医疗人员可随时随地获取患者信息、更新医疗记录、下医嘱、开药物处方，同时还可为患者进行诊断和治疗。充分利用电子健康档案，方便医院加强对患者、医疗关键流程及病历质量的管理，电子健康档案在医院系统中的应用越来越受到卫生行政部门和医院管理者的支持和重视。通过电子健康档案的使用，方便临床管理，满足医疗管理需求，避免自相矛盾的错误。
3.2 可视化技术的应用
可视化技术的应用对医疗质量决策提供了较大帮助。可视化技术就是将不同方面的业务状态在同一张报表中集中体现出来，通过更加直观的方式反映问题的根本原因。通过界面集成技术将决策平台和医院的各大办公系统有效结合在一起，相关医护人员只要通过统一的登录界面就可以进行办公和决策分析，决策平台和办公系统使用的是统一的用户管理，因此，需要实现账号、权限和角色分开管理，保障信息分级授权。
3.3 数据集成系统的应用
数据集成是以所有管理对象为主线，将分散在医院各个部门的相关信息进行分类汇总，筛选、删除和加载业务系统中的数据信息，数据集成的效果会直接影响指标分析的结果和数据模型的有效性。数据集成有实时统计和定时抽取两种，便于将业务的明细数据转化为用于分析的汇总数据，利于对门诊挂号、就诊进度的实时监控。若将两种数据集成的方式有效结合，可大大提高数据集成效率，减轻系统业务负担。数据集成系统的应用，使医院质量管理的监控更加细致、全面，确保全面、系统地管理医院信息。
3.4 临床系统的技术支持
医院要努力研发各种系统，覆盖医院整个工作流程，使医院工作的所有流程都标准化、自动化、流程化，实现对病人生命体征数据的采集和进行动态实时监控，全程监控医院的整个工作流程，确保病人的人身安全，满足社会对服务流程优化的需求。为提高医疗的及时性，缩短病人和医务人员的等待时间，需要引进图像存储和传输系统、心电传输系统，以方便临床调阅，实现无胶片化管理。检验信息系统可实现信息的实时传输和资源共享，对标本进行全程质量监控，可将病人的情况第一时间反馈给相关医护人员。使用合理的用药系统，科学指导用药，确保患者用药安全。
主要参考文献
[1]陈敏，曾宇平，王春容.基于医疗信息技术的医疗质量管理研究[J].中国医院管理，2011（2）：52-54.
【关键词】院前急救 调度指挥系统 网络信息技术 系统设计
1 引言
随着经济和社会的高速发展，我国城市发展已进入快速增长时期，城市规模不断扩大，人口也不断增长，生活水平也不断提高，人民对健康的需求也越来越高，一个国家、一个地区急救医疗行业的发展情况标志着这个地区经济的发展状况。因此，构建一个结构合理，功能完善，信息化水平高，具备智能调度功能的120调度指挥系统，对于提高我们对公共卫生事件的响应、处理速度和能力有着及其重要的意义。
2 调度系统设计
海口120急救调度指挥中心是一个多系统、多信息、跨平台的网络调度系统。调度指挥系统应采用开放式的网络结构设计，调度指挥系统中各子系统之间都可以容易地实现互连互通，充分地保证整个系统的开放性、可靠性。海口120急救中心所使用的通信调度指挥系统包含地理信息系统（GIS）、全球定位系统（GPS）、计算机电话集成、（CTI）子系统、数字交换机（PBX）子系统、交互式语音应答（IVR）子系统、短消息服务系统（SMS）、移动通信全球系统（GPRS）、数字录音子系统、无线视频传输系统、急救站监控子系统、数据库系统、电子病历信息系统等等，实现了调度指挥的全面信息化和数字化。
2.1 系统体系架构设计
如图1所示。
2.2 主要子系统功能介绍
2.2.1 数字程控调度（PBX）子系统
数字程控交换机PBX（Private branch exchange）子系统主要通过ACD（自动呼叫分配）完成“120”电话的接入和中心与其他部门之间的有线通信。它是中心的核心调度设备，主控部分采用双机热备份，内置七号信令，60路内置IP中继，对呼入的电话采取排队调度的工作方式。
2.2.2 计算机电信集成（CTI）子系统
计算机电信集成CTI（ Computer telephone integrated）子系统实现后台计算机网络与交换机的连接，主要作用是使两者实现信息资源共享，进行呼叫控制和呼叫状态传递，且可以全面控制交换机的电话呼叫、分组和中继线，实现灵活的呼叫管理和监控。
2.2.3 交互式语音应答（IVR）子系统
交互式语音应答IVR（ Interactive Vocabu-lary respond）子系统主要完成语音处理及播放、DTMF的接收和发送、各相关业务流程的解释及运行等功能，以语音播放、收号、语音合成等手段处理自动流程业务。在突发事件时，"120”指挥调度系统承受较大呼叫量，可协助降低“120”受理台的工作量，为市民提供相关事件信息等自动语音查询。
2.2.4 地理信息系统（GIS）子系统
GIS是一种空间信息技术，它利用数据的空间属性，通过可视化平台多维地显示数据，揭示数据之间的关联和隐藏在数据背后的信息，实现了地图与数据的完美结合。用户可以在地图界面上直接对空间对象进行查询和分析，以数据可视化、思维可视化的形式，提供了一种新的决策支持方式。
2.2.5 车载信息GPS） 子系统
GPS救护车定位导航子系统主要通过GPS、GIS技术和无线通信技术提供救护车辆位置和执行救护任务的相关信息。该子系统利用了移动通信运营商提供的高精度、高实时性的基于位置服务LBS（Location Based Service），可以有效地解决救护车资源准确定位的问题。
2.2.6 指挥调度子系统
指挥调度子系统是接警工作人员操作的平台，接警工作人员通过指挥调度系统汇总各种信息，结合智能指挥调度功能根据警情做出调度，并发出调度指令，完成调度工作。结合智能调度算法，该子系统可以自动完成调度工作。但在当前情况下，一般是调度员参与并选择人工调度。
2.2.7 数字录音子系统
数字录音子系统负责所有报警来电和拨出电话的录音工作，是一个实时监控录音系统，并实现高质量的录音，方便对事件指挥调度的查询和管理。
2.2.8 急救站监控子系统
监控系统负责各个医疗站点关键部位和处于工作或待命的救护车的监控，并且处于实时监控的状态，实时拍摄画面并保存数据，接警员或行政管理人员随时调取实时监控信息，支持调度决策和控制。
2.2.9 数据库支持系统
信息系统采用SQLServer2005和Oracla数据库系统存储系统数据。 数据的发送及接收都形成相关数据保存在数据库系统里。如：调度台发送的信息、救护车出车时间、送达医院时间等等，在数据库表里都有详细的记录。
3 系统关键技术说明
系统中涉及到计算机网络技术、通讯技术、视频监控技术、地理信息系统技术（GIS，Geopraphy Information System）以及全球定位系统技术（GPS，Global Position System）等多项技术，下面就地理信息技术（GIS）和全球定位技术（GPS）做个介绍。
3.1 地理信息系统（GIS）技术
指挥调度是“120"指挥调度系统最重要的功能，当前的调度指挥系统一般都采用智能指挥调度。要做到智能指挥调度，必须要根据报警位置找到最佳的医院或急救车辆，并通过最佳路径完成急救工作。本系统结合地理信息（ GIS）技术，首先将空间位置信息抽象为网络拓扑结构，并将道路拥塞状况、急救车辆状况作为权值，使用一个优化的最短路径算法，寻找一个急救代价最小（用时最短）的指挥调度方案。
具体来说就是在GIS环境下从电子地图中提取出道路、医院、报警人位置等信息，并抽象成网络拓扑结构，并在抽象出的网络拓扑结构的基础上，将道路拥塞情况进行评估，作为网络拓扑结构各边的权值，采用合适的存储结构进行存储之后，通过改进的最小路径算法求取报警人到代价最小（用时最少）的医院（急救车辆）的路径，从而形成一个最优的指挥调度方案。可借鉴的最短路径算法比较多，如，A*算法、Bellman-Ford算法、 Flovd-Warshall算法以及Dijkstra算法等，本系统结合了急救车辆状况等多种因素，设计了一个优化最短路径算法，以适应实际应用的需要。
3.2 全球定位系统（GPS）技术
全球定位系统（GPS）技术主要功能是定位查询，对于相对固定部门和单位的位置，可通过GIS系统中不同的图层将这些资源进行有效的监管；而对位置在随时变化的资源――救护车，其地理位置信息就需要采用GPS定位系统，系统可根据卫星采集的GPS数据流形成地理位置、工作状态控制和调度信息，实时跟踪目标和定位，并将这些数据以标点的方式显示在对应的图层，最后通过无线通信设备进行传输。
4 海口120调度系统的发展
为了顺应现代社会的高速发展，满足海口市民日益增长的健康需求，海口120调度指挥信息化建设也必须与时俱进。个人认为现有系统可从以下几个方面着手，不断寻求发展与提高：
4.1 规模化发展
随着计算机应用的发展和调度数字综合化的推广，通信调度系统无论接入的信息量、接入的范围、接入的信息种类都比以往大大增加，这就对系统软件提出了更高的要求。无论是电子病历数据库还是视频音频监控各个子系统功能的扩展增加都必须要求调度指挥系统在“量”上下功夫，以更宽广的扩展空间来迎接更多的挑战。
4.2 集成化发展
在规模扩大的情况下，系统的稳定性、可靠性、实时指标等要求并不能降低。调度系统应用需求日益实用化、复杂化，包括了对数据源头要求的多样化、与各系统互连的集成化、兼容化、复杂化。集成化发展是全市应急保障体系、医疗数字化管理体系全面建立的要求，是未来的调度指挥系统发展的方向，同时也是对调度系统提出了“质”的要求。
4.3 可视化发展
通信调度系统及相关系统（GPS， GIS， MIS.....）等信息交互的需求将大大增强，各个子系统间的信息耦合也越来越紧密，子系统间的信息交换和共享日趋频繁。因此，新一代的通信调度系统必须具备良好的接入能力，系统间的交互方式日趋网络化，交互信息日趋标准化，交互内容日趋可视化[4] 。同时，只有通过可视化发展，才能为更好地为院前急救服务全面提升打下坚实基础，才能使院前急救抢救成功率越来越高。
5 结论
通过本文的分析论述，表明“120” 调度指挥系统在当前社会上广泛应用且发挥着越来越大的作用，调度指挥系统建设是一个各子系统集成的复杂系统工程，其建设是一项利国利民的伟大工程，也是政府信息化建设的重要组成部分。建立一个各方面能够协同工作、稳定、高效、信息化水平高的“120”智能指挥调度系统，在处理院前急救和公共卫生事件中起着非常重要的作用，是一个城市国际化的重要标志，也是一个城市步入现代化管理的必然选择。
参考文献
[1]杨李松.120联网指挥调度系统平台建设探讨[J].计算机光盘软件与应用，2012（11）.
[2]张桦，贾清旺，庄辉坤.紧急医疗救援指挥中心信息系统规划设计与研究[J].医院数字化，2004（10）.
[3]张桦，贾清旺，庄辉坤等.运用CPS导航技术构建"120"指挥调度网络[J].中国卫生质量管理，2006（08）.
[4]洪蕾，田松.院前医疗急救调度指挥系统的计算机辅助功能设计与应用[J].数字技术与应用，2012（10）.
作者简介
陈泽强，男，硕士研究生学历。现为海口市120急救中心网络工程师。研究方向为计算机网络与计算机应用。
通知显示，在提升大数据基础技术支撑能力方面，专项的重点内容包括建设大数据系统计算技术、大数据系统软件、大数据分析技术、大数据流通与交易技术、大数据协同安全技术等五类国家工程实验室。
另外，在大数据应用技术水平方面，专项的重点内容则包括智慧城市设计仿真与可视化技术、城市精细化管理技术、医疗大数据应用技术、教育大数据应用技术、综合交通大数据应用技术、社会安全风险感知与防控大数据应用、工业大数据应用技术、空天地海一体化大数据应用技术等八类国家工程实验室。
其别提到，针对我国流程工业产品生命周期的质量管控和评价不足等问题，建设工业大数据应用技术创新平台，支撑开展面向海量在线设备的异构数据获取、数据甄别评价、聚类汇集和关联分析、云端处理、工业产品多维质量评价等技术的研发和工程化。
此外，针对智慧城市建设中设计局限化、信息碎片化、无法模拟仿真等问题，通知要求，建设智慧城市设计仿真与可视化技术创新平台，支撑开展智慧城市总体规划与顶层设计、建设运营可视化、三维空间模型（BIM）及时空仿真建模、室内导航与定位、虚拟现实、图像智能、机器学习等技术、设备的研发和工程化。申报单位需具有顶层设计、仿真建模、三维模拟、虚拟现实、计算机智能等方面的技术积累，并初步建立智慧城市规划设计仿真与互联网公众服务平台。
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