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헬스케어 분야를 위한
사전 예방적 분석 및 빅 데이터 솔루션

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애리조나 주립 대학에서는 HDP® 를 사용하여 갇혀 있던 통찰력을 모두 활용합니다.

Arizona State University (ASU) is the largest university in the U.S. and was named by U.S. News & World Report as the “Most Innovative School in America” in 2016. ASU’s Complex Adaptive Systems Initiative (or CASI) built a genomic data lake with petabytes of genetic data on hundreds of individualswith HDP healthcare predictive analytics powering research on how each individual variant in the genome can influence the expression of a cancer gene, thereby unlocking insight into potentially life-saving treatments.

보다 효율적인 치료로 생명 연장

Difficult challenges and choices face today’s healthcare industry. Researchers, clinicians and administrators have to make important decisions—often without sufficient data. Hortonworks offers open source Connected Data Platforms (powered by Apache™ Hadoop® and Apache NiFi) to make healthcare data available and actionable. Researchers explore the genetic architecture of cancer cells. Nurses and physicians monitor intensive care patients. Administrators submit reimbursement claims before patients leave the hospital. Hortonworks is transforming big data analytics in healthcare and medicine.

이용 사례

게놈 데이터를 이용한 새로운 암 치료법 개발

특정 약이 “암 치료에 40% 효과가 있다”는 말에서, 특정 유전자 프로파일을 가진 환자라면 같은 약이 100% 효과를 낼 수 있다는 또 다른 해석을 내릴 수 있습니다. 그러나 게놈 데이터는 빅 데이터입니다. 단일 인간 게놈의 데이터에는 약 20,000개의 유전자가 포함됩니다. 이런 데이터를 기존 데이터 플랫폼에 저장하면 용량이 수백 기가바이트에 달합니다. 각 게놈을 백만 개의 가변적인 DNA 위치와 결합하면 1인당 약 200억 줄에 해당하는 데이터가 생성됩니다.

Researchers at major universities and teaching hospitals are performing big data analytics in genomics with Hortonworks Data Platform as the cost-effective, reliable platform for storing genomic data and combining that with other data on demographics, trial outcomes, and real-time patient responses. They are adopting Hortonworks DataFlow to stream that data into HDP for real-time decisions and long-term cohort analyses. Connected Data Platforms help those doctors learn which drugs and treatments work best for groups of patients across the genetic spectrum.


환자의 바이탈 사인 실시간 모니터링

환자의 바이털 사인은 간호사가 병실을 돌면서 직접 모니터링하는 것이 일반적입니다. 보통 몇 시간마다 환자의 침대로 직접 가서 바이털 사인을 측정하고 기록하지만, 예정된 모니터링 시간 외에 환자의 상태가 나빠질 수도 있습니다. 따라서 의료 제공자는 환자의 문제에 사후 대응하는 일이 잦고, 조기에 대응하지 못하여 사후 대응한 경우 환자의 사활에 미치는 영향은 하늘과 땅 차이라고 할 수 있습니다.

New wireless sensors can capture and transmit patient vitals far more frequently than human beings can visit the bedside, and these measurements can stream into a Hadoop cluster. Caregivers can use these signals for real-time alerts to respond more promptly to unexpected changes. HDP uses this data accumulated over time for healthcare predictive analytics, feeding algorithms that proactively help predict the likelihood of an emergency even before it could be detected with a bedside visit.


심장병으로 인한 재입원 비율 감소

심장 질환이 있는 환자들의 경우 입원 중에는 면밀한 모니터링이 가능한 반면, 퇴원 후에는 약을 잘 복용하지 않거나 식단 조절을 하지 않고 퇴원 시 주치의에게 전달받은 셀프케어 지침을 잘 지키지 않는 경우가 많습니다.

Congestive heart failure causes fluid retention, which leads to weight gain. In one innovative program at UC Irvine Health, patients could return home with a wireless scale and weigh themselves at regular intervals. Algorithms running in Hortonworks’ healthcare predictive analytics determined unsafe weight gain thresholds and alerted a physician to see the patient proactively, before an emergency re-admittance was necessary.


가정 내 테스트를 통해 자폐증을 선별하는 기계 학습 접근법

자폐 스펙트럼 장애는 어린이 100명당 1명꼴로 나타나며 치료 비용만 해도 연간 1,000억 달러를 웃도는 것으로 추산됩니다. 자폐 스펙트럼 장애 증상은 18개월 때 유아의 행동을 통해 진단할 수 있지만 4가지 사례 중 하나 이상은 8살 연령에서도 진단이 되지 않는 경우가 있습니다. 또한 임상 검사 시설이 턱없이 모자란 관계로 진단을 받고자 하는 환자 수가 너무 많아 진단을 받기까지 오랜 시간을 기다려야 합니다. 가장 일반적인 진단 방법은 2시간 30분 동안 약물을 투여하고 그 결과치를 기록하는 것입니다.

데니스 월(Dennis Wall) 박사는 하버드 의과대학에서 컴퓨터 생명 공학 프로젝트를 주도하고 있는 담당 교수입니다. 이번 프레젠테이션에서 데니스 월 박사는 저렴한 비용으로 자폐증을 모바일로 선별할 수 있는 프로세스를 개발했다고 발표했습니다. 이 테스트에 소요되는 시간은 5분 미만이며, 가정에서 환자가 직접 시행하고 전송한 간단한 테스트 결과를 대량의 준구조적 데이터로 저장하는 기능을 기반으로 하고 있다고 설명했습니다. 또한 이 연구 팀은 사용자가 보고한 자폐증에 관한 정보를 Facebook을 통해서도 수집했다고 덧붙였습니다.

방대한 양의 데이터 세트에서 실행되는 인공 지능은 정확하고도 효율적인 진단에 데 도움이 됩니다. 이러한 접근법은 Hadoop 클러스터의 데이터 저장 공간에 결합되어 다른 혁신적인 기계 학습 진단 프로세스에서도 사용할 수 있습니다.

임상 연구 데이터의 영구 저장

Medical and scientific researchers at universities live by the “publish or perish” code. Data supporting a given paper used to be appended in an Excel spreadsheet, but many of today’s data sets are just too large. Nevertheless, supporting data sets must be perpetually available in association with its paper. If the data disappears, the paper becomes unsubstantiated.

Universities can use a cluster running Hortonworks Data Platform as a cost-effective, perpetual storage platform for its scientists’ data. Big data in medicine’s easy and open querying capabilities allow scientific colleagues to share data, validate it and reuse it for more downstream research.

RFID 데이터로 장비, 기기 및 의료 제공자 추적

이제 의료 기관에서는 시설 내 전 지역에서 이동하는 장비와 약물을 추적하기 위해 RFID(Radio Frequency IDentification)라는 전파 식별 기술을 이용하기 시작했습니다. RFID는 품목을 스캔하여 품목에 포함된 구성품, 위치, 제조일자, 주문 번호, 배송일자 등을 캡처하는 기술입니다. 한 혁신적인 병원 그룹에서는 의사가 손을 씻기 위해 세면대 앞에 서 있는 시간을 확인하여 질병 감염 가능성을 줄일 수 있었습니다.

In the short run, this data can help utilize medicines before their dates of expiration or quickly locate an important piece of equipment. Over time, historical data on how medicines, equipment and doctors interact provides valuable information for healthcare predictive analytics and helps in planning purchases, training staff and improving operational efficiency.

고객 사례 연구

애리조나 주립 대학
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애리조나 주립 대학

애리조나주립대학교(ASU)는 학생 수 83,000명, 교직원 수 3,300명이 넘는 미국에서 재적자 수가 가장 많은 공립 대학교 입니다. 2014년 운영이사회에서 승인한 ASU 헌장은 ASU 학장 Michael M. Crow가 만든 "새로운 미국 대학교" 모델을 기반으로 합니다. 여기에서는 ASU를 "종합…

Geisinger
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Geisinger

Geisinger Health System is one of the largest health service organizations in the United States, serving more than 3 million residents throughout Pennsylvania and southern New Jersey. Geisinger is one of America’s leading rural healthcare providers, with an integrated, physician-led system that includes 30,000 employees, nearly 1,600 employed physicians, 12 hospital campuses, and two research centers.…

UNOS
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UNOS

The United Network for Organ Sharing (UNOS) is the private, non-profit organization managing the United States organ transplant system. UNOS brings together hundreds of hospitals, transplant centers, organ procurement professionals, and thousands of volunteers. The mission of UNOS is to advance organ availability and transplantation by uniting and supporting communities for the benefit of patients…

HCSC
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HCSC

Health Care Service Corporation (HCSC) is the largest customer-owned health insurance company in the United States, providing health insurance to 15 million people through Blue Cross Blue Shield affiliates in Illinois, Montana, New Mexico, Oklahoma, and Texas. HCSC uses Hortonworks Data Platform for a single view of its membership to understand what challenges its customers…

Mercy
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Mercy

Mercy는 Hortonworks와 손을 잡고 Hortonworks Data Platform(HDP)에서 실행되는 Hadoop 기반 Data Lake인 Mercy Data Library를 만들었습니다. Data Library에는 Epic 액세스 로그 등의 실시간 데이터 소스뿐만 아니라 Clarity 같은 관련 시스템에서 추출된 엄청난 양의 배치 데이터가 포함되어 있습니다. 이들은 다른 데이터 소스도 수집할 계획으로, 소셜…

Cardinal Health
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Cardinal Health

Fuse by Cardinal Health는 비용면에서 더 효율적이고 더 안전한 의료를 통해 향후 의료 및 건강을 개선하는 데 초점을 맞춘 혁신적인 연구소입니다. Fuse 팀은 더 개선된 공급망을 구축하고 분석을 통해 새로운 정보를 검색함으로써 지속적인 치료에 집중하고 있습니다. Fuse는 Hortonworks Data Platform을 선택하여 데이터 아키텍처를 최적화하고…

ZirMed
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ZirMed

의료 정보 관리 솔루션의 선두 제공업체인 ZirMed는 HDP for Windows 2.0을 실행하는 Hadoop 클러스터를 구축했습니다. 그 결과 가용 저장 용량이 5배 증가하고 처리 성능이 향상되었지만, 비용은 기존 엔터프라이즈 기술의 30%밖에 소요되지 않았습니다. 켄터키 주 루이빌에 본사가 있는 ZirMed는 1999년에 설립된 최고의 의료 정보 관리 솔루션 제공업체…

Mayo Clinic
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Mayo Clinic

Mayo Clinic은 빅데이터를 위한 Hortonworks Data Platform(HDP) 개선 제품을 70개 이상의 자사 병/의원의 임상 진료에 사용함으로써 의료 연구 및 교육 분야에서 전 세계적인 인지도를 갖게 되었습니다. HDP를 통해 Mayo Clinic은 전자 의료 기록(EMR)에서 실시간으로 데이터를 검색할 수 있게 되었습니다. 이는 이전에 없었던 새로운 기능…

UC Irvine Health
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UC Irvine Health

UC Irvine 의과대학 병원이 어떻게 Hadoop과 Hotonworks 데이터 플랫폼을 활용하여 병원의 임상 운영과 의과 대학의 연구 성과를 향상시키고 있는지 자세히 알아보세요. 이 병원에서는 재입원을 줄이고, 새로운 연구 프로젝트의 속도를 높이고, 분 단위로 환자의 바이털 상태를 추적하는 수량화된 의료 업무 절차를 구축하고 있습니다. 두 가지 서로 다른...

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