实时处理健康数据以预测心力衰竭风险与压力的复杂事件处理
计算机与社会
2017-07-17 v1
摘要
在本文中，我们开发了一个可扩展的系统，能够为不同的健康应用进行实时分析。不同健康状况的发生可被视为复杂事件，因此这一概念可以轻易扩展到其他用例。大量用户应能够实时发送数据并接收反馈和结果。考虑到这些需求，我们使用 Kafka 和 Spark 开发了我们的系统。在此设置中，多个用户运行 Kafka 生产者客户端，实时发送数据。Spark Streaming 用于处理来自 Kafka 的不同窗口大小的数据，以分析健康状况。我们开发并测试了心脏病发作风险和压力预测作为我们的样本复杂事件检测用例。我们使用多个健康数据集对我们的系统进行了模拟和测试。
引用
@article{arxiv.1707.04364,
title = {Complex Event Processing of Health Data in Real-time to Predict Heart Failure Risk and Stress},
author = {Sandeep Singh Sandha and Mohammad Kachuee and Sajad Darabi},
journal= {arXiv preprint arXiv:1707.04364},
year = {2017}
}