應用資料湖倉
資料湖畔會加速並改善診斷流程，改善病患復原的機會。
PACS 與 VNA 的差異在於能夠處理除 DICOM 以外的各種影像格式。不過，任一個人可能面臨挑戰。影像需要大量的儲存容量，因此儲存系統通常會保留目前的案例影像。舊版的影像可能被搬移至成本較低，可能是離線儲存裝置，讓病患的影像歷史變得充滿挑戰且費時。RIS 與 PACS/VNA 解決方案可能位於醫療中心的內部部署，因此可能需要存取其 IT 基礎架構。這也意味著醫療中心必須採用儲存專家來確保資料安全。VNA 解決方案更可能支援參與健康資訊交換 (HIE)，這可讓醫療照護提供者合作共用資料、建立安全網路，以及使用快速醫療保健互通性資源 (FHIR) 和相關標準。這在某些國家可能是受規範的解決方案，例如英國的 Health and Social Care Network (HSCN)。法規可能導致證明合規的其他成本。
資料湖站可大幅加速病患旅程流程。採用雲端提供的儲存解決方案，可讓您以經濟規模快速存取大量儲存 (即使是封存儲存)，醫療中心不太可能與企業內部部署解決方案相符。雲端解決方案也會減少或移除醫療中心的需求，維持管理備援和復原問題所需的專業技能，以維持解決方案的運作。
快速存取影像表示診所人員有更多時間評估影像，這可減少病患花在等候診斷和治療的時間。這也意謂著大量映像檔可用來訓練各種人工智慧 (AI) 和機器學習 (ML) 功能 (由 Oracle Cloud Infrastructure Vision 和 Oracle Cloud Infrastructure Data Science 提供)，以健康且不健全的胸口。這不僅讓 AI/ML 能夠調查主要問題 (病患目前的症狀)，也可能偵測病患尚未發病症的其他問題。不論 AI/ML 在評估 x 光時是否偵測到任何問題，最終應一律由人為表示。影像處理 AI 可以根據其評估以數種方式來協助處理該情況：
- AI 可以優先採用 x 射線，指出快速介入的重大問題，能夠對病患的預期產生差異。這可能會導致病患立即被錄取，而不是送回家。
- 透過將異常情況反白至評估診所，AI 可以成為第二對眼睛。這有助於識別人類可能遺漏的次要問題子 Applet。您可以使用 Oracle Functions (或 Oracle Container Engine for Kubernetes) 建立數位體驗，或使用 Oracle Visual Builder 、Oracle JET 或 APEX 服務提供的儀表板。
- 資料湖站將具有各種相關資料，並且可與醫療分析混合，以取得病患資料的其他洞察力。這有助於找出未預期的趨勢或見證臨床醫師可能不會發現。
例如，病患醫療記錄中的注意事項可能會增加變數，例如病患是否為吸煙者、吸煙者或來自包含吸煙者的家庭；或者病患的聯絡詳細資料與地理資料結合，可能會增加與生活條件相關的變數 (e.g、阻尼性或石棉)。
若沒有這項協助，評估這些因素會要求診所人員也想像社會工作者、實務人員，還會增加時間，詳細複查病患的醫療記錄，尤其是專注於評估影像。
為了達到混合的資料，我們將使用資料整合將半結構或完全結構化的資料儲存在 Autonomous Database 服務資料庫中，以將資料集連結在一起。非結構化和半結構化資料 (例如 Oracle Cloud Infrastructure Object Storage 中的映像檔) 會藉由新增結構化資料的連結 (例如與映像檔關聯的描述資料) 進行整合。使用 Oracle Cloud Infrastructure Data Labeling (資料標籤) 服務，就能支援將映像檔連結至可搜尋資料的流程。資料標籤功能也可以用來為結構化資料加上標籤，以便輕鬆地標記代表異常值的記錄，然後從 AI/ML 處理中明確包含或排除這些記錄。
- AI/ML 的發現將會被報告為病人及其照護供應商的初步 (或受到第二次診所檢查的規限)，以便檢查症狀的其他原因。這將是病患更接近診斷的第一步。這種通訊方式可以透過從 Autonomous Database 中病患的記錄取得聯絡資訊，並使用服務 (例如簡訊、電子郵件或透過先前所述的儀表板或數位前端通知臨床人員)，來達成。
由於病患的資料不符合醫療中心的實體 IT 限制條件，因此外部醫療專家可在其他地點參考資料。這種情況既快速又有效率，因為與一或多個 HIE 搭配使用的基礎架構很可能已就地完成，因此可擴展超越單一照護提供者的功能。這類自動化可透過 Oracle Integration Cloud Service (OIC) 和 API 閘道 (出埠狀況下，我們就可以控制和稽核資料輸出；如果外部 API 是依個別付費的方式使用，則輸出管理允許這些服務進行控制與超額費用來避免發生。透過 FTP (透過 OIC 提供) 管理大量資料共用，但第一個執行處理中的 API 呼叫會產生非 API 資料的通訊。
關於將社會經濟資料連結至臨床影像處理
可用於擷取大量資料的資料湖倉庫，可連線至其他資料來源，以協助評估病患的臨床人員進行有效率的分析。
我們強調了如何使用資料湖屋，讓我們擷取大量資料並混合不同資料來源，以協助提供適當的臨床治療。將非醫療資料與病患連結的功能非常重要。請考慮西非的 COVID-19 疫情或伊波拉疫情 (Ebola outbreaks in West Africs)，以協助識別和限制這些病毒的擴散。透過對其他患有類似感染和疾病的患者及其結果的分析，可找到改善回收機率、復原速度和感染後健康問題的最佳治療方法 (憂鬱症和焦慮的狀況、運動免疫和疲勞)。
為了達到這類連結，我們需要瞭解 Oracle Cloud Infrastructure Data Catalog 所提供的資料；不僅要在追蹤湖畔所儲存的資料，還儲存在能夠透過 API 等來源存取與使用的其他資料來源中。接著便可用來管理資料湖公司的內容，並利用 Oracle Cloud Infrastructure Data Science 工具通知所執行的資料分析，判斷資料的關係。
較常見的混合資料應用包括識別及隔離過失情況，例如傳奇疾病，其死亡率為 10%，且美國每年估計 20,000 宗。這種類型的識別可擷取 Autonomous Database 中的相關 EMR/EHR 記錄，以及從病患瞭解其移動的數位化 (Oracle Cloud Infrastructure Vision) 注意事項，然後使用資料科學工具集與任何產品的視覺化功能，將這些記錄與地理資料合併：Oracle Analytics Cloud 、Oracle Visual Builder 、Oracle JET 或 APEX Service 。選擇工具取決於所需的使用者體驗和要呈現的資料。
疾病控制中心 (CDC) 和世界衛生組織 (WHO) 等組織，提供與協助影響健康因素之資料集相關的 API。例如，可從像「世界空氣品質指數」等 API 服務擷取空氣品質資料。這項數據對於肺炎等肺損傷的人來說至關重要，因為空氣品質或毒性等級是顯著的加重因素，即使每個感測器之間的距離短，也很難評估其變化。您可以使用 Oracle Integration Cloud Service 、API 閘道、Oracle Functions (或 Oracle Container Engine for Kubernetes)、Autonomous Database (結構化內容) 以及 Oracle Cloud Infrastructure Object Storage (非結構化內容) 的組合來評估資料。資料準備或清理流程可以使用 Oracle Cloud Infrastructure Data Science 、Oracle Cloud Infrastructure Data Flow 或 Oracle Cloud Infrastructure Data Integration 規範平台內外的資料流程。串流業者接著會提供 Kafka API 補足功能，因為此功能可讓我們以一系列事件的方式處理資料。這表示，如果外部服務提供高度集中式資料成組的資料，則可以暫存資料，直到我們準備好將其載入資料湖站為止。
為了達成這目標，我們需要：
- 擷取並清除相關資料以避免「甘草、丟棄」
- 將非結構化資料翻譯成半結構化資料，讓您更容易搜尋和互動。
使用 HIE 的標準 (例如 HL7、FIHIR、SNOMED (臨床術語) 和實務 (代表資料) 來進行更大的互通性，以實現影像。這些網域標準是以 XML、JSON、REST 等常見的產業技術為基礎。因此，Oracle 產品可以立即使用技術上提供的網域特定解決方案，處理所需資料。