Creating a Data-Driven Government: Big Data With PurposeTyrone Grandison
The U.S. Department of Commerce collects, processes and disseminates data on a range of issues that impact our nation. Whether it's data on the economy, the environment, or technology, data is critical in fulfilling the Department's mission of creating the conditions for economic growth and opportunity. It is this data that provides insight, drives innovation, and transforms our lives. The U.S. Department of Commerce has become known as "America's Data Agency" due to the tens of thousands of datasets including satellite imagery, material standards and demographic surveys.
But having a host of data and ensuring that this data is open and accessible to all are two separate issues. The latter, expanding open data access, is now a key pillar of the Commerce Department's mission. It was this focus on enhancing open data that led to the creation of the Commerce Data Service (CDS).
The mission at the Commerce Data Service is to enable more people to use big data from across the department in innovative ways and across multiple fields. In this talk, I will explore how we are using big data to create a data-driven government.
This talk is a keynote given at the Texas tech University's Big Data Symposium.
Поиск ответа на вопросы сформулированные на естественном языке часто требуют от когнитивных систем выявления скрытых семантических взаимосвязей между различными объектами. Доклад посвящен описанию метода распространения активации (spreading-activation) на базе трех источников для измерения семантической близости: N-граммы, база знаний PRISMATIC и ссылки Википедии. Данные подход был применен для повышения вероятности ответа на вопросы из категорий COMMON BONDS и MISSING LINK.
This document discusses high performance analytics and summarizes key capabilities of SAS Visual Analytics including easy analytics, visualizations for any skill level, calculated measures, automatic forecasting, and saved report packages. It also provides examples of public data sources that can be analyzed in SAS Visual Analytics including agricultural production and pricing data from India.
Компьютерная система IBM Watson основана на технологии DeepQA и предназначена для извлечения и анализа информации из текстов на естественном языке, а также для быстрого поиска ответов на вопросы. DeepQA основана на статистическом подходе в компьютерной лингвистике, то есть для построения когнитивных систем используются мощности вычислительной техники.
Для подобных систем важно подбирать сложные и интересные тесты. Отличным вариантом оказалась телевикторина Jeopardy! (американский прообраз «Своей игры»). В докладе описан общий подход DeepQA к поиску ответа, а также разбираются несколько частных методов. Мы проследим за тем, как IBM Watson учился всё лучше отвечать на вопросы. В заключение обсудим возможности практического применения технологий DeepQA в бизнесе и социальной среде — в частности, обсудим последние результаты использования когнитивных систем в медицине.
Big Data & Analytics for Government - Case StudiesJohn Palfreyman
This presentation explains the future challenges that Governments face, and illustrates how Big Data & Analytics technologies can help address these challenges. Four case studies - based on recent customer projects - are used to show the value that the innovative application of these technologies can bring.
Creating a Data-Driven Government: Big Data With PurposeTyrone Grandison
The U.S. Department of Commerce collects, processes and disseminates data on a range of issues that impact our nation. Whether it's data on the economy, the environment, or technology, data is critical in fulfilling the Department's mission of creating the conditions for economic growth and opportunity. It is this data that provides insight, drives innovation, and transforms our lives. The U.S. Department of Commerce has become known as "America's Data Agency" due to the tens of thousands of datasets including satellite imagery, material standards and demographic surveys.
But having a host of data and ensuring that this data is open and accessible to all are two separate issues. The latter, expanding open data access, is now a key pillar of the Commerce Department's mission. It was this focus on enhancing open data that led to the creation of the Commerce Data Service (CDS).
The mission at the Commerce Data Service is to enable more people to use big data from across the department in innovative ways and across multiple fields. In this talk, I will explore how we are using big data to create a data-driven government.
This talk is a keynote given at the Texas tech University's Big Data Symposium.
Поиск ответа на вопросы сформулированные на естественном языке часто требуют от когнитивных систем выявления скрытых семантических взаимосвязей между различными объектами. Доклад посвящен описанию метода распространения активации (spreading-activation) на базе трех источников для измерения семантической близости: N-граммы, база знаний PRISMATIC и ссылки Википедии. Данные подход был применен для повышения вероятности ответа на вопросы из категорий COMMON BONDS и MISSING LINK.
This document discusses high performance analytics and summarizes key capabilities of SAS Visual Analytics including easy analytics, visualizations for any skill level, calculated measures, automatic forecasting, and saved report packages. It also provides examples of public data sources that can be analyzed in SAS Visual Analytics including agricultural production and pricing data from India.
Компьютерная система IBM Watson основана на технологии DeepQA и предназначена для извлечения и анализа информации из текстов на естественном языке, а также для быстрого поиска ответов на вопросы. DeepQA основана на статистическом подходе в компьютерной лингвистике, то есть для построения когнитивных систем используются мощности вычислительной техники.
Для подобных систем важно подбирать сложные и интересные тесты. Отличным вариантом оказалась телевикторина Jeopardy! (американский прообраз «Своей игры»). В докладе описан общий подход DeepQA к поиску ответа, а также разбираются несколько частных методов. Мы проследим за тем, как IBM Watson учился всё лучше отвечать на вопросы. В заключение обсудим возможности практического применения технологий DeepQA в бизнесе и социальной среде — в частности, обсудим последние результаты использования когнитивных систем в медицине.
Big Data & Analytics for Government - Case StudiesJohn Palfreyman
This presentation explains the future challenges that Governments face, and illustrates how Big Data & Analytics technologies can help address these challenges. Four case studies - based on recent customer projects - are used to show the value that the innovative application of these technologies can bring.
МИС "Ариадна". Представление Медицинской Информационной Системы 2015Алексей Богданов
Семинар «Повышение эффективности управления медицинским учреждением на базе МИС «АРИАДНА». 22 сентября 2015 года, г. Санкт-Петербург, отель «Кортъярд Марриот Васильевский».
2015, (с) ООО "Решение"
Системы поддержки принятия врачебных решений в МИС_2017Sergkrsmailru
Обзор различных возможностей поддержки принятия врачебных решений в медицинских информационных системах медицинских организаций. Описание функциональных требований и перспектив в части повышения эффективности медицинских информационных систем в информатизации клинической работы врачей.
Доклад Рабцуна Евгения Анатольевича, кандидата медицинских наук, директора МГК "ЦСМ" на Втором форуме медицинских учреждений Поволжья "Профессиональный менеджмент медицинского бизнеса в России" в г. Саратов (октябрь 2016).
Практика применения МИС "Ариадна"
Семинар «Повышение эффективности управления медицинским учреждением на базе МИС «АРИАДНА». 27 мая 2014 года,г. Санкт-
Петербург, отель «Кортъярд Марриот Васильевский».
(с) ООО "Решение"
«Общественная экспертиза результатов реализации программы
«Модернизация здравоохранения Ханты-Мансийского автономного округа – Югры» на 2011-2012 годы»
Нормативное регулирование использования ИКТ в здравоохранении: первоочередные...mir4sveta
Столбов Андрей Павлович. Заместитель директора Высшей школы управления здравоохранением, Первый московский государственный медицинский университет им. И.М. Сеченова, профессор, д.т.н. (Москва)
Let's talk about the sharing economy on the example of just one micro insurance product. And to determine how true formula proposed for discussion: IoT + MVNO + Health = Profit
МИС "Ариадна". Представление Медицинской Информационной Системы 2015Алексей Богданов
Семинар «Повышение эффективности управления медицинским учреждением на базе МИС «АРИАДНА». 22 сентября 2015 года, г. Санкт-Петербург, отель «Кортъярд Марриот Васильевский».
2015, (с) ООО "Решение"
Системы поддержки принятия врачебных решений в МИС_2017Sergkrsmailru
Обзор различных возможностей поддержки принятия врачебных решений в медицинских информационных системах медицинских организаций. Описание функциональных требований и перспектив в части повышения эффективности медицинских информационных систем в информатизации клинической работы врачей.
Доклад Рабцуна Евгения Анатольевича, кандидата медицинских наук, директора МГК "ЦСМ" на Втором форуме медицинских учреждений Поволжья "Профессиональный менеджмент медицинского бизнеса в России" в г. Саратов (октябрь 2016).
Практика применения МИС "Ариадна"
Семинар «Повышение эффективности управления медицинским учреждением на базе МИС «АРИАДНА». 27 мая 2014 года,г. Санкт-
Петербург, отель «Кортъярд Марриот Васильевский».
(с) ООО "Решение"
«Общественная экспертиза результатов реализации программы
«Модернизация здравоохранения Ханты-Мансийского автономного округа – Югры» на 2011-2012 годы»
Нормативное регулирование использования ИКТ в здравоохранении: первоочередные...mir4sveta
Столбов Андрей Павлович. Заместитель директора Высшей школы управления здравоохранением, Первый московский государственный медицинский университет им. И.М. Сеченова, профессор, д.т.н. (Москва)
Let's talk about the sharing economy on the example of just one micro insurance product. And to determine how true formula proposed for discussion: IoT + MVNO + Health = Profit
Similar to Хорошим танцорам ничто не мешает. О пользе совпадений (20)
Внедрение РМИС в Красноярском крае: от лечебного учреждения до уровня регионаmir4sveta
Азанов Виталий Геннадьевич. Начальник отдела АСУ Краевой клинической больницы Красноярского края (Красноярск). Шахов Александр Валерьевич. Заместитель начальника отдела информационного обеспечения ТФОМС Красноярского края (Красноярск)
Центральный архив медицинских изображений - теория и практика mir4sveta
Зиннурова Вера Олеговна. Начальник отдела маркетинга ООО «КИР» (Казань). Шарифуллин Сафар Салихович. Заместитель главного врача по диагностике ООО "Дайком Консалтинг" (Казань)
Развитие персонального дистанционного мониторинга для целей диспансерного наб...
Хорошим танцорам ничто не мешает. О пользе совпадений
1. Хорошим танцорамХорошим танцорам
ничего не помешает.ничего не помешает.
О пользе совпаденийО пользе совпадений
MedSoft-2015MedSoft-2015
Москва, 2Москва, 244 марта 2015марта 2015
Михаил ЭльяновМихаил Эльянов
Президент АРМИТ, к.т.н.Президент АРМИТ, к.т.н.
www.armit.ruwww.armit.ru
+7-916-628-59-46+7-916-628-59-46 info@armit.ruinfo@armit.ru
2. С точки зрения ряда товарищей жизнь
АРМИТ – цепь совпадений и угадываний
3. Опрос АРМИТ «Нужен ли Департамент
информатизации»? (декабрь 2007)
94% за
Хотя были высказывания и другого характера
Профсообщество назвало 3-х кандидатов
Совпадение: Летом 2008 года создан
Департамент информатизации Минздрава
России
4. Нужен ли Экспертный совет, состоящий
из наиболее авторитетных членов
профессионального сообщества?
Опрос АРМИТ «Нужен ли департамент
информатизации?» (декабрь 2007)
90% - ЗА
Совпадение: В конце 2012 года создан
Экспертный совет Минздрава России по
использованию ИКТ в системе
здравоохранения
5. MedSoft-2011 (май 2011): 24 миллиарда на
развитие медицинских ИКТ поддержат
российский рынок или добьют его?
Вбрасывание бюджетных средств на
неподготовленную «региональную» почву неизбежно
приведет:
к нерациональному использованию этих средств
к появлению через два года множества несовместимых
региональных систем информатизации, интеграция
которых может потребовать больших средств, чем
разработка с «нуля»
Примерно так и произошло (чистое
совпадение)
6. Из Решений MedSoft-2013 (март 2013):
Разработать и утвердить систему типовых
требований к основным классам медицинских
ИКТ (МИС, ЛИС, РИС/PACS, Электронные
регистратуры и др.)
АРМИТ разработан пакет документов по типовым
требованиям к ряду классов МИС: КМИС, ЛИС,
РИС, МИС-профилактика и др. (2012-2015)
Проведены конкурсы на лучшие МИС (2013, 2014)
По поручению Министра здравоохранения
создана рабочая группа (январь 2015) и
разработаны «Требования к МИС медицинской
организации», в основу которых лег документ
АРМИТ.
7. Это ни стоило Минздраву ни рубля !
Потребовалось меньше двух
месяцев !
Еще один пример бесплатной и
квалифицированной работы
профессионалов: «Предложения по
организации практического применения
телемедицинских технологий
(А.П.Столбов)
8. Из Решений MedSoft-2013 (март 2013):
Определить перечень приоритетных
направлений информатизации
здравоохранения с указанием доминирующей
роли клинических систем (т.е. систем для
решения задач исследований, диагностики,
профилактики), обеспечивающих реальное
повышение качества медицинского
обслуживания
9. «Автоматизированные системы для
организации и проведения профилактических
медицинских осмотров населения,
использующие ЭВМ, разделяются условно на
три группы:
автоматизированная система планирования и учета диспансеризации
населения административной территории (АСУ диспансеризацией);
автоматизированная система профилактических медицинских осмотров
организованных коллективов населения с широким использованием
медицинской техники, сопряженной с ЭВМ, обеспечивающая выдачу
врачебных заключений (АСПОН);
автоматизированная система комплексных медицинских осмотров
населения, использующая результаты стандартных инструментальных
исследований и анамнестических опросов и осуществляющая на
основе применения ЭВМ выявление профилей заболеваний»
10. ПРИКАЗ Минздрава СССР от 30.05.86 № 770
(ред. от 12.09.97)
«О ПОРЯДКЕ ПРОВЕДЕНИЯ ВСЕОБЩЕЙ
ДИСПАНСЕРИЗАЦИИ НАСЕЛЕНИЯ»
И его никто не отменял!!!
11. Почему именно это?
Общегосударственный масштаб задачи
Без информатизации ее в принципе решить
невозможно
Требует для своего решения весь спектр
медицинских компьютерных систем: и на этапе
скрининга, и на этапе углубленных
исследований, и на этапе диспансерного
наблюдения
Будем надеяться, что решение этой задачи
не за горами
12. Систему взаимодействия
Минздрава с профессиональным
сообществом надо менять:
Профессионалы не гадают -
профессионалы знают!
Профессионалов надо слушать!!
Профессионалам надо платить за
работу !!!
13. Благодарю за вниманиеБлагодарю за внимание
Михаил ЭльяновМихаил Эльянов
Президент АРМИТПрезидент АРМИТ
МоскваМосква +7-+7-916-628-59-46916-628-59-46 info@armit.ruinfo@armit.ru
www.armit.ruwww.armit.ru