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Almacenamiento cloud en niveles para usar Big Data con imágenes médicas

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Medicina 1

Científicos de una universidad china han desarrollado un sistema de almacenamiento en la nube, estructurado en dos niveles, para trabajar con el Big Data aplicado a las imágenes médicas. El objetivo es poder aplicar con más eficacia las herramientas de análisis y diferentes aplicaciones a la ingente cantidad de imágenes de pruebas médicas, que actualmente suman petabytes.

La digitalización en el ámbito de la atención sanitaria y la investigación médica está dando como resultado una enorme cantidad de archivos que ocupan muchísimo espacio en las instalaciones. Lo que más desafíos plantea es la categoría de imágenes médicas, que para muchos centros médicos o de investigación alcanzan capacidad es de petabytes, algo muy difícil de manejar si no se cuenta con un centro de datos de cierta envergadura.

Por ello, muchas instituciones recurren a servicios en la nube para alojar la información, y cada vez más para aplicar técnicas de Big Data, que permiten mejorar el diagnóstico y el tratamiento de enfermedades. Dada la ingente cantidad de datos con los que trabajar, se plantean problemas para alcanzar el rendimiento necesario en el acceso a los archivos en la nube, y para poder utilizar aplicaciones front-end que aprovechen estos datos.

Con el fin de mejorar este rendimiento, un grupo de investigadores de la Northeastern University de China han desarrollado un sistema de almacenamiento en dos niveles que permite llevar la aplicación del Big Data en las imágenes médicas a entornos de la nube, en vez de recurrir a costosas plataformas de almacenamiento locales. El esquema que proponen se basa en mejorar el rendimiento en este caso de uso, garantizando la confiabilidad de los datos durante un tiempo indefinido, un requisito indispensable con este tipo de datos confidenciales tan sensibles.

Así se podrían aprovechar las ventajas que ofrecen los servicios en la nube de los proveedores como AWS, Google, Microsoft, Alibaba, etc. para alojar los datos y aplicar las técnicas de analítica necesarias en cada caso. Pero es necesario que los médicos e investigadores puedan acceder a los datos que necesitan en cada momento en tiempo real, sin tener que esperar minutos para cada consulta, y por supuesto respetando la privacidad en cada eslabón de la cadena de datos.

Con estos retos en mente, la propuesta de estos investigadores es un sistema de almacenamiento de nube privada de dos niveles, desarrollado en torno al sistema de archivos distribuidos de Hadoop, que se puede usar para aplicar el Big Data en este campo. Incluye dos tecnologías innovadoras, que son el almacenamiento de imágenes médicas basado en la cola de mensajes y la agrupación de datos en línea. Y sus pruebas iniciales muestran que el sistema ofrece un rendimiento superior en tiempo real para soportar las aplicaciones front-end.

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