Plataforma de análisis de macrodatos sanitarios con marco Hadoop/MapReduce

El análisis de big data (BDA) es importante para reducir los costes sanitarios. Sin embargo, en muchos sistemas hospitalarios, las nuevas tecnologías que influyen en los datos de los pacientes requieren extensas pruebas técnicas y rigurosas de usabilidad antes de su implantación en producción. Por lo tanto, para la implementación, se utilizó externamente un clúster de nodos Linux de computación de alto rendimiento (HPC) existente, y la simulación de datos de pacientes se comparó y cruzó con los perfiles de metadatos actuales en los sistemas hospitalarios operativos en la Autoridad Sanitaria de la Isla de Vancouver (VIHA), Victoria, Canadá. En la plataforma probada, los datos se generaron, indexaron y almacenaron en un sistema de archivos distribuidos Hadoop (HDFS) a una base de datos noSQL (HBase) que representaba tres mil millones de registros de pacientes. El marco Hadoop/MapReduce formó la plataforma BDA con HBase (base de datos NoSQL) utilizando metadatos específicos del hospital e ingestión de archivos. Las consultas mostraron un alto rendimiento con diversas herramientas de Apache en el ecosistema de Hadoop. Plataforma BDA de HBase distribuida por Hadoop con éxito bajo alto rendimiento en grandes volúmenes y todo el archivo de datos. Se discute la importancia de la representación de la informática sanitaria mediante el uso de tecnologías de big data en sanidad.