大数据驱动的医学科学研究

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大数据驱动的医学科学研究BigData-drivenMedicalScientificResearch一、基本概念1、大数据(BigData)——是指无法在一定时间范围内用常规软件工具进行采集、管理和处理的数据集合,是需要新处理模式才能具有更强决策力、洞察力和优化能力的海量、多样化的信息资产。大数据是指不用随机分析法(抽样调查)这样的捷径,而采用所有数据进行分析处理。大数据具有5V特点:Volume(大量)、Velocity(高速)、Variety(多样)、Value(价值)、Veracity(质量)。2、大数据科研平台——是以现有的信息系统为基础,开辟不同系统间的数据通道,对现在的、历史的、分散的健康医疗数据进行钻取和整合,充分利用现有资源,迅速激活大量电子数据,促进健康医疗管理和临床诊疗水平迈上新台阶。医学大数据科研平台的功能架构图二、健康医疗大数据的内容健康医疗大数据(MedicalBigData)是涵盖人的全生命周期,包括个人健康、临床诊疗、疾病防控、健康保障、食品安全、养生保健以及基因组学等多方面数据的聚合。健康医疗大数据是国家重要的基础性战略资源。利用健康医疗大数据,不仅对改进健康医疗服务模式,而且对经济社会发展都有着重要的促进作用。根据医生关注的内容,可按照时间、疾病、人体组织器官等属性进行导航,自动提取既往病历或诊疗数据及信息,实现三维可视化病历。裸眼、多视角3D成像技术诊疗信息数据库语义学处理三维重建技术虚拟现实技术病历要素信息移动翻转旋转放大缩小模拟预测投送PACSLIS医生工作站护士工作站体检工作站医学知识库数字人体数据库1、临床数据2、组学数据3、健康档案数据4、循证医学数据5、生活方式数据健康=60%生活方式+15%遗传因素+7%气候因素+10%社会因素+8%医疗因素6、健康环境数据7、临床经验数据三、健康医疗大数据的科研方法1、医学科研类型与循证医学证据等级2、医学科研模式◆第一范式:实验研究(几千年前)——以实验为主,描述自然现象◆第二范式:理论研究(过去数百年)——利用模型和归纳,出现理论研究分支◆第三范式:计算和模拟(过去数十年)——对复杂现象进行仿真,出现计算分支◆第四范式:数据密集型研究(今天)——将理论、实验和计算仿真统一起来由仪器收集或仿真计算产生数据,由软件处理数据,由计算机存储信息和知识,由科学家管理和分析数据。3、大数据科研流程机器学习/人工智能疾病治疗方案、危重患者干预……建模分析/机器学习疾病风险预测、临床辅助诊疗、影像人工智能……相关分析/数据...

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