
小型可穿戴健康设备将成就大数据
物联网不断以惊人的速度蓬勃发展,在医疗保健领域尤为如此。在该领域,可穿戴健身与医疗传感设备正在迅猛兴起,而索尼Smartwatch3和来势汹汹的Apple Watch则是这一快速增长的可穿戴设备市场的新宠。这些可穿戴设备能够监控生物计量指标,从而更高效地管理我们的健康与健身。
虽然基于IoT的医疗设备具有毋庸置疑的光明前景,但其技术需求也为传输数据的服务提供商以及采集和分析数据的企业带来了各种挑战。为了尽可能高效快捷地处理数据——尤其是在IoT设备的功能和数量不断增长的情况下——他们需要考虑如何改进其网络及数据中心的性能。
IoT还正在为医患关系中提供者一方催生新的创新,举例而言,随着Google Glass等产品的推出,就引发了医疗保健领域的新一轮创新。医生在为患者进行治疗时,可从自己的Glass屏幕上调出患者的病历。而急诊室的医生也可使用该技术更快速地对患者进行分诊,显示他们的生命体征、化验结果以及其他相关信息。
据爱立信移动报告和ABI咨询公司 (Ericsson Mobility Report and ABI Research)预测,到2019年无线连接设备的数量将达到惊人的300亿。我们的身体及行为将能够为可穿戴医疗保健设备提供海量数据。而连续跟踪和采集到的数据量将更加令人叹为观止。让情况更为复杂的是,原始数据需要根据更多的上下文信息进行处理和分析,才能产生真正的价值。比如,如果一名临床医生知道患者是在睡觉或是在进行5公里跑,那么他从患者心率明显上升的原始数据所得出的结论可能会迥然相异。
随着更多“物”连接到互联网上并实现互连,目前的数据管理工具和传统应用将无法达到不断增长的、海量复杂的数据集(也被称为大数据)对于精确分析的要求。管理大数据是确保消费者和专业医学团队等都能从可穿戴医疗保健设备中获得最大利益的关键。
企业网络作为管理和分析来自医疗健身设备海量数据的关键,很难低估其对企业的重要性。企业需要考虑更新其网络,才能充分利用软件定义网络(SDN)、网络功能虚拟化(NFV)和云计算等最新的创新技术。而这些创新技术的结合,将有助于网络在合理时间内完成采集、整理、管理和处理大数据的工作。
SDN的新兴架构可分离网络控制和转发功能,有助于管理员针对应用和网络服务对网络控制进行直接编程并抽象底层基础架构。SDN软件程序可实现快速配置、管理、保护和优化网络,围绕不断变化的需求调整流量。这种“集中智能”不仅可提供全局网络视图,还可作为应用和策略引擎的单一逻辑交换机。低成本的SDN可建立在开放式标准的基础之上,和厂商无关,从而可在改善可管理性、协调性和控制性的同时简化网络设计。可编程、低时延的高性能以太网交换机非常适合用作互联网和数据中心架构的SDN。
SDN解决方案支持的NFV是一种设计、部署和管理网络服务的新途径。NFV能够将各类网络功能与路由器或交换机等专有硬件设备分离开来,从而可在软件上运行。NFV使用标准IT虚拟化技术,可将这些功能“虚拟”为能够连接起来创建通信服务的构建模块。NFV适用于任何有线和无线网络基础架构的数据平面处理或控制平面功能,可为以太网实现更高的可扩展性、高灵敏度和高效率。SDN是管理这些基于NFV的网络的实现者,能更高效地配置并监控提供这些网络。
网络、存储和服务器的虚拟化正在重塑企业运用IT的方式。云计算在这一过程中发挥着至关重要的作用,可为复杂应用和海量的计算资源提供网络接入。“云”能够提供更多的容量,充分满足第三方对企业或小型企业不断增加的需求,从而可为企业提供一条无需投资全新IT基础设施就能增加容量的途径。将处理及数据托管到云端,就能为网络管理人员释放容量,他们可将该容量重新分配给创造数据的地理位置并控制生成数据的设备。精心设计的以太网网络可实现低时延与高带宽,能充分满足云计算实现其所有效率价值的需求。
不可否认的是可穿戴技术现已远远超越了概念阶段,但其对医疗行业产生的影响才刚刚开始。这种影响的覆盖面究竟如何,目前仍然还有争议,但只要有适合的技术做支撑,一切皆有可能。
数据分析咨询请扫描二维码
若不方便扫码,搜微信号:CDAshujufenxi
机器学习解决实际问题的核心关键:从业务到落地的全流程解析 在人工智能技术落地的浪潮中,机器学习作为核心工具,已广泛应用于 ...
2025-09-09SPSS 编码状态区域中 Unicode 的功能与价值解析 在 SPSS(Statistical Product and Service Solutions,统计产品与服务解决方案 ...
2025-09-09CDA 数据分析师:驾驭商业数据分析流程的核心力量 在商业决策从 “经验驱动” 向 “数据驱动” 转型的过程中,商业数据分析总体 ...
2025-09-09R 语言:数据科学与科研领域的核心工具及优势解析 一、引言 在数据驱动决策的时代,无论是科研人员验证实验假设(如前文中的 T ...
2025-09-08T 检验在假设检验中的应用与实践 一、引言 在科研数据分析、医学实验验证、经济指标对比等领域,常常需要判断 “样本间的差异是 ...
2025-09-08在商业竞争日益激烈的当下,“用数据说话” 已从企业的 “加分项” 变为 “生存必需”。然而,零散的数据分析无法持续为业务赋能 ...
2025-09-08随机森林算法的核心特点:原理、优势与应用解析 在机器学习领域,随机森林(Random Forest)作为集成学习(Ensemble Learning) ...
2025-09-05Excel 区域名定义:从基础到进阶的高效应用指南 在 Excel 数据处理中,频繁引用单元格区域(如A2:A100、B3:D20)不仅容易出错, ...
2025-09-05CDA 数据分析师:以六大分析方法构建数据驱动业务的核心能力 在数据驱动决策成为企业共识的当下,CDA(Certified Data Analyst) ...
2025-09-05SQL 日期截取:从基础方法到业务实战的全维度解析 在数据处理与业务分析中,日期数据是连接 “业务行为” 与 “时间维度” 的核 ...
2025-09-04在卷积神经网络(CNN)的发展历程中,解决 “梯度消失”“特征复用不足”“模型参数冗余” 一直是核心命题。2017 年提出的密集连 ...
2025-09-04CDA 数据分析师:驾驭数据范式,释放数据价值 在数字化转型浪潮席卷全球的当下,数据已成为企业核心生产要素。而 CDA(Certified ...
2025-09-04K-Means 聚类:无监督学习中数据分群的核心算法 在数据分析领域,当我们面对海量无标签数据(如用户行为记录、商品属性数据、图 ...
2025-09-03特征值、特征向量与主成分:数据降维背后的线性代数逻辑 在机器学习、数据分析与信号处理领域,“降维” 是破解高维数据复杂性的 ...
2025-09-03CDA 数据分析师与数据分析:解锁数据价值的关键 在数字经济高速发展的今天,数据已成为企业核心资产与社会发展的重要驱动力。无 ...
2025-09-03解析 loss.backward ():深度学习中梯度汇总与同步的自动触发核心 在深度学习模型训练流程中,loss.backward()是连接 “前向计算 ...
2025-09-02要解答 “画 K-S 图时横轴是等距还是等频” 的问题,需先明确 K-S 图的核心用途(检验样本分布与理论分布的一致性),再结合横轴 ...
2025-09-02CDA 数据分析师:助力企业破解数据需求与数据分析需求难题 在数字化浪潮席卷全球的当下,数据已成为企业核心战略资产。无论是市 ...
2025-09-02Power BI 度量值实战:基于每月收入与税金占比计算累计税金分摊金额 在企业财务分析中,税金分摊是成本核算与利润统计的核心环节 ...
2025-09-01巧用 ALTER TABLE rent ADD INDEX:租房系统数据库性能优化实践 在租房管理系统中,rent表是核心业务表之一,通常存储租赁订单信 ...
2025-09-01