Introduction: Big data in healthcare must be exploited to achieve a substantial increase in efficiency and competitiveness. Especially the analysis of patient-related data possesses huge potential to improve decision-making processes. However, most analytical approaches used today are highly time- and resource-consuming. Objectives: The presented software solution Conquery is an open-source software tool providing advanced, but intuitive data analysis without the need for specialized statistical training. Conquery aims to simplify big data analysis for novice database users in the medical sector. Methods: Conquery is a document-oriented distributed timeseries database and analysis platform. Its main application is the analysis of per-person medical records by non-technical medical professionals. Complex analyses are realized in the Conquery frontend by dragging tree nodes into the query editor. Queries are evaluated by a bespoke distributed query-engine for medical records in a column-oriented fashion. We present a custom compression scheme to facilitate low response times that uses online calculated as well as precomputed metadata and data statistics. Results: Conquery allows for easy navigation through the hierarchy and enables complex study cohort construction whilst reducing the demand on time and resources. The UI of Conquery and a query output is exemplified by the construction of a relevant clinical cohort. Conclusions: Conquery is an efficient and intuitive open-source software for performant and secure data analysis and aims at supporting decision-making processes in the healthcare sector.


翻译:目标:提出的软件解决方案Conquery是一个开放源码的软件工具,提供先进但直观的数据分析,而不需要专门的统计培训。我们提出一个定制压缩计划,以便利对医疗部门新用户的低响应时间使用在线计算以及预先计算的安全元数据和数据统计。结果:Conquery允许在层次上进行容易的导航,并且能够进行复杂的组合,同时减少对时间和资源的需求。 Conquery 和 IMF 的模拟分析。

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