NPL bewegt sich für IoT- und Big Data-Informationen
An einem Ende der Skala sind Sensoren, vielleicht am Körper getragene medizinische Sensoren, die klar definierte Objekte sind und eindeutig wichtig sind. Am anderen Ende der Skala (man könnte argumentieren) sind Kommentare der sozialen Medien, aber auch diese können wichtig sein.
Mike Oldham, Electronics Weekly, sagt: "Es gibt britische KMUs, die Social-Media-Tweets für Geschäftsentscheidungen analysieren - zum Beispiel das Übertragen von Tweets auf das britische Transportnetzwerk und das Aufgreifen von Problemen in einigen Fällen vor den eigenen Instrumenten eines Transportunternehmens.
Wie immer kann das Vertrauen in die Datenqualität während des gesamten Lebenszyklus der Daten erhalten werden, so Oldham. Es ist ein Zyklus, den er zusammenfasst als "collect, connect, comprehend" mit compress in der Liste, wenn viele Daten durch eine enge Pipe gehen müssen.
Gibt es ein Gefühl für wichtige Daten und was nicht?
Qualitätssicherung
"Wenn Sie Daten in einem intelligenten Stromnetz spoofen, möchten Sie nicht, dass eine halbautonome Maschine das Netz schließt", sagt Oldham.
Für die Tweets und die Transportsituation: "Ich bin mir nicht sicher, ob NPL sich einbinden muss, wenn die Navigationsdaten etwas falsch sind und Sie zu spät kommen, aber für die medizinische Diagnose benötigen Sie den Goldstandard. Bei der Datenbedeutung geht es um Leben, Sicherheit und finanzielles Risiko. "
Laut NPL-Strategie-Manager Sundeep Bhandari hat NPL mit seinen Gegenmeldungsinstituten in den USA und in Deutschland - NIST und PTB - ein Projekt gestartet, um Standards für die Datenqualität zu setzen. Es arbeitet auch mit der Brunel-Universität, einigen in China ansässigen Organisationen und dem Turing-Institut auf verschiedene Weise zu ähnlichen Zielen zusammen.
Ein Teil der Forschung umfasste Quiz-Organisationen, darunter Telekommunikationsfirmen, Energieunternehmen, Gesundheitsdienstleister, die BBC und die Metropolitan Police, was sie von Datenqualitätsmetriken benötigen. "Nachdem wir mit ihnen gesprochen haben, werden wir versuchen zu destillieren, was NPL für die Industrie tun muss", sagt Bhandari.
Ein bekanntes Bedürfnis besteht darin, die während der scanbasierten medizinischen Diagnosen gemachten Messungen zu quantifizieren, um "Big Data" -Techniken zu ermöglichen, neues Wissen aus Millionen von Scans zu extrahieren und Variabilität aus einzelnen Diagnosen zu entfernen.
Entscheidungsstandards
"Im Moment ist die medizinische Diagnose eine enge Arbeitsbeziehung zwischen einem Kliniker und der Maschine, die sie verwenden", sagt Data Scientist Oldham. "Wir arbeiten daran, dies zu standardisieren, damit jeder Kliniker mit den Ergebnissen einer Maschine arbeiten kann. Ein Teil des Prozesses entscheidet darüber, welche Art von Metadaten Sie sammeln müssen. "
Ein spezielles Projekt zur medizinischen Datenqualität bei NPL ist ein Versuch, die Messungen durch MRT-Scanner zu verbessern, die die "Myokardperfusionsrate" beobachten - die Geschwindigkeit, mit der Blut und damit Sauerstoff in Herzgewebe abgegeben wird.
Der Scan wird mit der Zeit aufgenommen und dann von einem Kliniker nachbearbeitet, der die interessierenden Objekte innerhalb des Scans auswählt, wodurch die Maschine eine Zeitkurve des Verhaltens eines Kontrastmittels extrahieren kann. Diese Kurve wird gegen ein mathematisches Modell manipuliert, um die Perfusionsrate abzuschätzen.
Das Problem ist, dass ein MRT-Scan weitgehend ein qualitatives Instrument ist, das für die absolute Messung ungeeignet ist. Der beste Weg zur Messung der Perfusion ist ein PET-Scan, der jedoch eine Injektion von radioaktivem Material erfordert.
"PET ist am quantitativsten, aber eine Person kann nur so viele PET-Scans in einem Leben haben", sagt die NPL-Datenwissenschaftlerin Nadia Smith Electronics Weekly. "Wenn wir MRT quantitativer machen können, wäre es viel besser für die Diagnose."
Und genau das wird NPL im Rahmen eines dreijährigen europäischen Projekts neben seinen Kollegen in Frankreich und Deutschland (LNE und PTB), dem King's College London und einem finnischen Krankenhaus versuchen.
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