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A Universidade Estadual do Arizona usa a HDP® para liberar conhecimento

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.

Salvar vidas e oferecer um tratamento mais eficiente

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.

casos de uso

Acesse dados genômicos para novos tratamentos de câncer

Se lemos que uma determinada droga é "40% eficaz no tratamento de câncer", uma outra interpretação pode ser que o medicamento seja 100% eficaz para pacientes com um determinado perfil genético. No entanto, os dados genômicos são Big Data. Os dados de um único genoma humano inclui cerca de 20.000 genes. Armazenados em plataformas de dados tradicionais, equivale a várias centenas de gigabytes. A combinação de cada genoma com um milhão de locais de DNA variáveis produz o equivalente a cerca de 20 bilhões de linhas de dados por pessoa.

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.


Monitore sinais vitais do paciente em tempo real

Em um cenário típico de hospital, as enfermeiras fazem rondas e monitoram manualmente os sinais vitais do paciente. Elas podem visitar cada cama com certa frequência para medir e registrar os sinais vitais, mas a condição do paciente pode diminuir entre o tempo de visitas agendadas. Isso significa que os cuidadores costumam responder aos problemas de forma reativa, em situações nas quais chegar mais cedo poderia fazer uma enorme diferença no bem-estar do paciente.

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.


Reduza taxas de reincidência cardíaca

Pacientes com problemas cardíacos podem ser monitorados de perto enquanto estiverem em um hospital, mas quando esses pacientes vão para casa, eles podem ignorar os medicamentos ou as instruções nutricionais e de autocuidado dadas pelo médico.

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.


Autismo: Machine Learning na tela, com exames realizados em casa

Os transtornos do espectro do autismo afetam 1 em cada 100 crianças com um custo anual estimado em mais de US$ 100 bilhões. A condição pode ser detectada pelo comportamento aos 18 meses de idade, mas mais de 1 em cada 4 casos ainda não tinham sido diagnosticados aos 8 anos de idade. Algumas das poucas instalações de exames clínicos estão sobrecarregadas, com longas listas de espera. O exame de diagnóstico mais comum normalmente leva 2,5 horas entre a realização e o resultado.

Dr. Dennis Wall é diretor da Iniciativa de Biologia Computacional na Harvard Medical School. Nesta apresentação, ele descreve um processo que sua equipe desenvolveu dedicado a uma triagem móvel e de baixo custo para o autismo. Leva menos de cinco minutos e conta com a capacidade de armazenar grandes volumes de dados semiestruturados a partir de breves exames em casa administrados e enviados pelos pais. O laboratório de Wall também usou o Facebook para coletar informações relatadas pelos usuários no que diz respeito ao autismo.

A inteligência artificial em execução nesses enormes conjuntos de dados ajuda a aumentar a eficiência do diagnóstico, sem perder a precisão. Essa abordagem, combinada ao armazenamento de dados num cluster Hadoop, pode ser usada para outros processos inovadores de diagnóstico de machine learning.

Armazene dados de pesquisa médica para sempre

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.

Monitore equipamentos, medicamentos e cuidadores usando dados RFID

Os hospitais começaram a usar identificação por radiofrequência (RFID) para rastrear equipamentos e medicamentos que podem ser movimentados pelas instalações. A RFID de um item ou dispositivo pode capturar o conteúdo, a localização, a data de fabricação, os números dos pedidos e os dados de envio. Um grupo hospitalar inovador conseguiu determinar quanto tempo seus médicos usaram as pias para lavar as mãos (reduzindo a probabilidade de transmissão de doenças).

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.

Estudos de Caso de Clientes

Universidade Estadual do Arizona
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Universidade Estadual do Arizona

A Universidade do Estado do Arizona (ASU) é a maior universidade pública por matrículas nos Estados Unidos, com mais de 83.000 estudantes e 3.300 docentes. O estatuto da ASU, aprovado pelo conselho de regentes em 2014, baseia-se no modelo "nova universidade americana", criado pelo presidente da ASU, Michael M. Crow. A ASU é definida como uma universidade...

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

A Mercy firmou uma parceria com a Hortonworks para criar a Biblioteca de Dados Mercy, um data lake baseado em Hadoop que é executado na Hortonworks Data Platform (HDP). A Biblioteca de dados conterá volumes de extratos de dados em lote a partir de sistemas relacionais como o Clarity, bem como fontes de dados em tempo real, entre os quais logs de acesso ao Epic. A empresa pretende ingerir outras fontes de dados, entre eles...

Cardinal Health
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Cardinal Health

O Fuse by Cardinal Health é um laboratório de inovação focado em melhorar o futuro da saúde e do bem-estar, aumentando a segurança e o custo/benefício na área da saúde. A equipe do Fuse se concentra em tratamentos conectados, na construção de um supply chain mais inteligente, e em descobrir novos insights por meio de analíticas. O Fuse escolheu a Hortonworks Data Platform para otimizar sua arquitetura de dados e enriquecer ...

ZirMed
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ZirMed

A ZirMed, grande fornecedora de soluções de gestão de informações de saúde, construiu um cluster Hadoop sendo executado na HDP para Windows 2.0. Os resultados foram cinco vezes a quantidade de armazenamento utilizável e maior poder de processamento; tudo isso por 30% das despesas com tecnologias corporativas tradicionais. Localizada em Louisville, no estado de Kentucky, a ZirMed foi fundada em 1999 e é fornecedora líder...

Mayo Clinic
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Mayo Clinic

A Mayo Clinic utiliza a Hortonworks Data Platform (HDP) para aprimorar o Big Data à sua prática clínica em mais de setenta hospitais e clínicas, bem como para manter sua mundialmente reconhecida liderança em pesquisa médica e formação. A HDP ajuda a Mayo Clinic a recuperar dados de seu registro médico eletrônico (EMR) em tempo real – um novo recurso não disponível...

UC Irvine Health
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UC Irvine Health

A UC Irvine Health recorreu ao Hadoop e à Hortonworks Data Platform para melhorar as operações clínicas no hospital e sua pesquisa científica na faculdade de medicina. A equipe está construindo uma prática médica quantificada que reduz readmissões, acelera novos projetos de pesquisa, e monitora as estatísticas vitais do paciente minuto a minuto. Uma plataforma Hadoop para dois diferentes...