大數據生物美國

⑴ 大數據室如何應用的有什麼大數據平台的推薦呢

大數據如何應用到各個行業，需要根據企業需求進行定製化互聯網解決方案。應用的行業也非常的廣泛的，有工程機械行業、紡織行業等等。工業大數據平台可以選徐工信息漢雲這類有硬實力和方案定製軟實力的品牌。隨著5G快速普及，徐工信息漢雲也將幫助更多企業釋放物聯網大數據的潛能，帶領行業一起跨入5G時代。

⑵ 大數據是什麼時候提出來的

大數據的概念最早可以追溯到上亂禪岩個世紀 90 年代，當時美國 IT 公司 Teradata 提出了「大型資料庫管理系統」(DBMS)的概念，這就是「大數據」的前身。然而，大數據這一術語的真正流行是在 2000 年之後的。隨著互聯網、移動設備和感測器技術襲尺的普及，越來越多的數據被持續地產生、收集、存儲和分析，這使得大數嘩御據概念得到了廣泛關注和應用。

⑶ 美國大學都有什麼特色專業

一、美國留學商科專業

商科專業大致可分為金融、會計、市場營銷、管理學、商務類專業(包括國際商務、電子商務等)、物流、經濟學、人力資源管理這八大類。

在《金融時報》排名前十的商學院里有七個來自美國，商科畢業生的高水平、高就業率、高薪水的 「三高」 優勢使其保持著很高的申請熱度。

要注意的是商科專業比較特殊，並不是所有大學的商學院都提供本科階段的課程。商科類專業注重對學生的綜合能力如數據計算、問題處理、決策制定、交流技巧等等的培養。學習過程中學生將學習全套的活動預算、組織、計劃、執行、控制流程。

推薦院校

賓夕法尼亞大學沃頓商學院

哥倫比亞商學院

哈佛商學院

斯坦福大學商學院

倫敦商學院

二、美國留學工程專業

工程類專業所涉及范圍很廣，可大致分為：航空航天、化學工程、計算機工程、環境工程、機械工程、生物醫學/生物工程、土木工程、電氣/電子/通信工程、工業/製造工程、材料工程、核工程等。

工程類學科是應用性很強，目的在於培養相應的工程領域從事規劃、勘探、設計、施工、原材料的選擇研究和管理等方面工作的高級工程技術人才。隨著經濟發展與科技進步，新興行業等對工程師需求也將提高，工程類畢業生在未來就業、薪酬待遇、職業發展等方面具有一定的競爭力。

推薦院校

麻省理工學院

斯坦福大學

加州大學伯克利分校

加州理工學院

喬治亞理工學院

三、美國留學計算機科學專業

計算機科學專業可大致分為人工智慧和機器人、計算機信息科學、計算機圖形學、計算機系統分析、數據處理、游戲設計、信息技術、網頁設計、網路管理等方向。無論是哪個方向，該領域都非常注重專業問題的解決能力。

隨著科技的進步、計算機領域的不斷發展，CS專業申請人數逐年攀升，計算機科學專業也被U.S.News評為就業最佳的TOP100職業中NO.1。除了殲凳困學習計算機的硬體和軟體知識外，還涉及到如機器人、自然語言認知項目、人工智慧、編程、大數據分析和游戲設計技術等知識的學習和運用。

推薦院校

卡內基梅隆大學

麻省理工學院

斯坦福大學

加州大學伯克利分校

康奈爾大學

四、美國留學化學專業

美國大學化學專業通常開設在文理學院中，可分為四大領域：分析化學、無機化學、有機化學和物理化學。化學專業更偏向實用研究和技術方面，致力於培養學生成為能夠在企業或學術領域進行獨立研究的專業人才。

該專業的就業前景相當廣泛，包括科研部門、高等學校從事研究工作和教學工作;適宜到化學、葯學、醫療、生化制葯、生物工程、無機新材料、化工、輕工、能源等行業，以及廠礦企業、事業、技術和行政部門從事應用研究、科技開發和管理工作。

推薦院校

加州理工學院

哈佛大學

麻省理工學院

斯坦福大學

加州大學伯克利分校

五、美國留學傳媒專業

傳媒專業包括新聞傳媒，營銷廣告傳媒，大眾傳媒，媒體發布類，創作表演類等方向。美國是傳媒領域的「超級大國」，擁有全球最發達的傳媒系統，專業研究體系十分成熟，是最早創立新聞學和傳播學專業的國家。

隨著信息時代的到來，傳媒產業發展迅速，急需大量既熟悉內地市場，又有國際教育背景和運作經驗的本土高級傳媒經營人才。

推薦院校

哥倫比亞大學

西北大學

南加州氏念大學

賓夕法尼亞大學

波士頓大學

六、美國留學經濟學專業

在美國的大學中，經濟學專業一般有宏觀經濟、微觀經濟學、勞動經濟學、國際經濟學、計量經濟學以及發展經濟這六個研究方向。經濟學屬於社會科學，一般設立在社會科學學院，也有開設在文理學粗銷院下，還有少數設在管理學院下。

從就業方向上來說，許多經濟學學生最終選擇繼續攻讀博士學位，幾乎所有的美國高校在本科階段都提供經濟學專業的學習。經濟學專業學生更多的會學習博弈論、發展經濟學、國際經濟學以及市場經濟學等。

推薦院校

普林斯頓大學

麻省理工學院

芝加哥大學

斯坦福大學

加州大學伯克利分校

西北大學

七、美國留學生物專業

生物學專業一般分為醫療臨床類生物學專業和非醫療類生物學專業兩大類，有生物化學、分子生物學、細胞生物學、神經生物學、微生物學、遺傳學、生物技術、生物信息學、生物醫學工程等方向。美國大學生物科學及其相關專業的院系大部分設置在生命科學與技術學院下。

生物學除了在基礎理論層面進行研究，在公共衛生、食品、營養、生物統計等方面也得到非常多的應用。同時，隨著科技的不斷發展，生物學與工程學、醫學、信息學等學科也不斷進行交叉融合，產生了很多與生物學相關的新興領域。

推薦院校

麻省理工學院

康奈爾大學

加州理工大學

普林斯頓大學

約翰霍普金斯大學

⑷ 時機已經成熟！利用大數據解決地球生物多樣性問題！

佛羅里達自然 歷史 博物館(Florida Museum of Natural History)的一組科學家發出了一項「行動呼籲」，呼籲利用大數據來解決長期以來有關植物多樣性和進化的問題，並預測植物生命將如何在一個日益由人類主宰的星球上生存。在2019年1月1日發表在《自然植物》(Nature Plants)上的一篇評論文章中，科學家們敦促同事在他們的研究中利用大量開放獲取的數據資源，並通過填補剩餘的數據缺口來幫助增加這些資源。佛羅里達博物館館長，也是佛羅里達大學生物學系的傑出教授研究作者Doug Soltis說：利用大數據在全球范圍內解決主要的生物多樣性問題具有巨大的實際意義，從保護努力到預測和緩沖氣候變化的影響。

博科園-科學科普：就在十年前，我們現在看到的大數據資源之間的聯系是不可想像的。利用這些工具和應用的時機已經成熟，不僅適用於植物，而且適用於所有生物群體。幾個世紀以來，自然 歷史 博物館收集了數十億個標本及其相關數據，其中大部分現在可以在網上找到。遠程感測器和無人機等新技術使科學家能夠監測植物和動物，並實時傳輸數據。公民科學家通過記錄和報告他們通過數字工具(如iNaturalist)的觀察結果來貢獻生物數據。這些數據資源為科學家和自然資源保護者提供了關於地球上生命的過去、現在和未來的豐富信息。隨著這些資料庫的發展，不僅需要分析而且需要連接大量數據集的計算工具也越來越多。

由於資料庫的發展，以前專注於少數物種或單一植物群落的研究現在可以擴展到全球水平，例如存儲DNA序列的GenBank資料庫、佛羅里達大學(University of florida)領導的數字化美國自然 歷史 館藏的iDigBio資料庫，以及物種位置信息存儲庫——全球生物多樣性信息設施(global persity Information Facility)。內華達大學雷諾分校(University of Nevada-Reno)生物系助理教授、聯合首席作者朱莉·艾倫(Julie Allen)說：這些資源對廣泛的使用者來說可能是有價值的，從尋求植物進化和生態學基本見解的科學家，到尋找最需要保護的地區的土地管理者和決策者。如果地球上的植物生命是一個病人，小規模的研究可能會檢查植物等效的感冒瘡或向內生長的趾甲。

利用大數據，科學家可以更清楚地了解全球植物的整體 健康 狀況，做出及時的診斷，制定正確的治療方案，這樣的計劃是迫切需要的。前佛羅里達博物館博士後研究員、佛羅里達大學博士研究生艾倫說：我們正處於一個令人興奮和恐懼的時代，可以獲得的空前數量的數據與全球生物多樣性面臨的威脅，如棲息地喪失和氣候變化，交織在一起。了解那些塑造我們世界的過程——植物是如何生長的，它們現在在哪裡，為什麼會生長——可以幫助我們了解它們如何應對未來的變化。為什麼跟蹤這些區域和全球變化如此重要？

該研究報告的共同作者、博物館研究員萊恩·福克說：沒有植物我們就無法生存，許多群體在開花植物的陰影下進化。隨著這些植物的傳播和多樣化，螞蟻、甲蟲、蕨類植物和其他生物也在傳播和多樣化。它們是我們今天在地球上看到的生物多樣性的基礎。除了使用和種植植物數據資源，作者希望科學界能夠解決使用生物大數據仍然存在的最困難障礙之一：使資料庫能夠順利地相互協作。這仍然是一個巨大的限制，每個系統中的數據通常以完全不同的方式收集，將這些集成起來以無縫連接是一個重大挑戰。

⑸ 美國生物工程專業就業崗位有哪些美國商科研究生畢業好找工作嗎

美國生物工程專業就業崗位有哪些？

Payscale強調，生物工程項目專業的畢業生的工資也會隨著工作經驗的增加而明顯提升，在職業後半期做到巔峰。得羨尺州到碩士學位和更專業的工程許可證能提高應聘者的總體收益發展潛力。生物醫學工程技術專業有關工作中，與有著學士學位證書的職工對比，有著研究生學位的職工均值每年都要掙到11,600美金。

對商業職業有興趣的藝術創意人員能選變成造型藝術管理人員、優秀人才主管，或利用學生的經商頭腦來營銷推廣自己工作。商科專業的學生們還能夠從業體育總監、產品專家、投資銀行家、知名品牌謀略家當地社區策劃者職業的。

商科專業不缺挑選，對於愛批判性思考、領導能力和變成精英團隊一員的其他人而言，它都能成為一個扎實的技術專業。

⑹ 大數據時代是什麼意思大數據是在什麼背景下提出的

大數據時代：

最早提出大數據時代到來的是全球知名咨詢公司麥肯錫， 大數據在物理學、生物學、環境生態學等領域以及軍事、金融、通訊等行業存在已有時日，卻因為近年來互聯網和信息行業的發展而引起人們關注。

大數據提出的背景：

進入2012年，大數據（big data）一詞越來越多地被提及，人們用它來描述和定義信息爆炸時代產生的海量數據，並命名與之相關的技術發展與創新。

它已經上過《紐約時報》《華爾街日報》的專欄封面，進入美國白宮官網的新聞，現身在國內一些互聯網主題的講座沙龍中，甚至被嗅覺靈敏的國金證券、國泰君安、銀河證券等寫進了投資推薦報告。

數據正在迅速膨脹並變大，它決定著企業的未來發展，雖然很多企業可能並沒有意識到數據爆炸性增長帶來問題的隱患，但是隨著時間的推移，人們將越來越多的意識到數據對企業的重要性。

正如《紐約時報》2012年2月的一篇專欄中所稱，「大數據」時代已經降臨，在商業、經濟及其他領域中，決策將日益基於數據和分析而作出，而並非基於經驗和直覺。

哈佛大學社會學教授加里·金說：「這是一場革命，龐大的數據資源使得各個領域開始了量化進程，無論學術界、商界還是政府，所有領域都將開始這種進程。」

(6)大數據生物美國擴展閱讀

大數據影響

現在的社會是一個高速發展的社會，科技發達，信息流通，人們之間的交流越來越密切，生活也越來越方便，大數據就是這個高科技時代的產物。

隨著雲時代的來臨，大數據（Big data）也吸引了越來越多的關注。大數據（Big data）通常用來形容一個公司創造的大量非結構化和半結構化數據，這些數據在下載到關系型資料庫用於分析時會花費過多時間和金錢。

大數據分析常和雲計算聯繫到一起，因為實時的大型數據集分析需要像MapRece一樣的框架來向數十、數百或甚至數千的電腦分配工作。

在現今的社會，大數據的應用越來越彰顯他的優勢，它佔領的領域也越來越大，電子商務、O2O、物流配送等，各種利用大數據進行發展的領域正在協助企業不斷地發展新業務，創新運營模式。

有了大數據這個概念，對於消費者行為的判斷，產品銷售量的預測，精確的營銷范圍以及存貨的補給已經得到全面的改善與優化。

「大數據」在互聯網行業指的是這樣一種現象：互聯網公司在日常運營中生成、累積的用戶網路行為數據。這些數據的規模是如此龐大，以至於不能用G或T來衡量。

大數據到底有多大？一組名為「互聯網上一天」的數據告訴我們，一天之中，互聯網產生的全部內容可以刻滿1.68億張DVD；發出的郵件有2940億封之多（相當於美國兩年的紙質信件數量）。

發出的社區帖子達200萬個（相當於《時代》雜志770年的文字量）；賣出的手機為37.8萬台，高於全球每天出生的嬰兒數量37.1萬……

截止到2012年，數據量已經從TB（1024GB=1TB）級別躍升到PB（1024TB=1PB）

EB（1024PB=1EB）乃至ZB(1024EB=1ZB)級別。國際數據公司（IDC）的研究結果表明，2008年全球產生的數據量為0.49ZB，2009年的數據量為0.8ZB，2010年增長為1.2ZB，2011年的數量更是高達1.82ZB，相當於全球每人產生200GB以上的數據。

而到2012年為止，人類生產的所有印刷材料的數據量是200PB，全人類歷史上說過的所有話的數據量大約是5EB。IBM的研究稱，整個人類文明所獲得的全部數據中，有90%是過去兩年內產生的。而到了2020年，全世界所產生的數據規模將達到今天的44倍。

每一天，全世界會上傳超過5億張圖片，每分鍾就有20小時時長的視頻被分享。然而，即使是人們每天創造的全部信息——包括語音通話、電子郵件和信息在內的各種通信，以及上傳的全部圖片、視頻與音樂，其信息量也無法匹及每一天所創造出的關於人們自身的數字信息量。

這樣的趨勢會持續下去。我們現在還處於所謂「物聯網」的最初級階段，而隨著技術成熟，我們的設備、交通工具和迅速發展的「可穿戴」科技將能互相連接與溝通。

科技的進步已經使創造、捕捉和管理信息的成本降至2005年的六分之一，而從2005年起，用在硬體、軟體、人才及服務之上的商業投資也增長了整整50%，達到了4000億美元。

大數據的精髓

大數據帶給我們的三個顛覆性觀念轉變：是全部數據，而不是隨機采樣；是大體方向，而不是精確制導；是相關關系，而不是因果關系。

A.不是隨機樣本，而是全體數據：在大數據時代，我們可以分析更多的數據，有時候甚至可以處理和某個特別現象相關的所有數據，而不再依賴於隨機采樣(隨機采樣，以前我們通常把這看成是理所應當的限制，但高性能的數字技術讓我們意識到，這其實是一種人為限制);

B.不是精確性，而是混雜性：研究數據如此之多，以至於我們不再熱衷於追求精確度;之前需要分析的數據很少，所以我們必須盡可能精確地量化我們的記錄，隨著規模的擴大，對精確度的痴迷將減弱;擁有了大數據，我們不再需要對一個現象刨根問底，只要掌握了大體的發展方向即可。

適當忽略微觀層面上的精確度，會讓我們在宏觀層面擁有更好的洞察力;

C.不是因果關系，而是相關關系：我們不再熱衷於找因果關系，尋找因果關系是人類長久以來的習慣，在大數據時代，我們無須再緊盯事物之間的因果關系，而應該尋找事物之間的相關關系;相關關系也許不能准確地告訴我們某件事情為何會發生，但是它會提醒我們這件事情正在發生。

⑺ 美國梅奧診所生物大數據學好在中國那個單位好

美國梅奧診所在型旅生物大學嗯數據。美國梅奧診所在生物大學嗯數據。學好在中國哪個單位好？應該在我們科技卜羨凳的科美國梅奧診所在生物大學嗯數據。學好在中國哪個單位好？應該在我們科技的科技單美國梅奧診所在生物大學嗯數據。學好在中國哪個單位好？應該在我們科技的科技單位美國梅奧診所在生物大學嗯數派沖據。學好在中國哪個單位好？應該在我們科技的科技單位好。

⑻ AI賦能醫療的背後，臨床大數據該如何「跑起來」

19世紀，英國流行病學家、麻醉學家約翰·斯諾運用近代早期的數據科學，記錄每天的死亡人數和傷患 人數，並將死亡者的地址標注在地圖上，繪制了倫敦霍亂爆發的「群聚」地圖，霍亂在過去被普遍認為是由有害空氣導致，斯諾通過調查數據的匯總，確定了霍亂的元兇是被污 染的公共水井，並同時奠定了疾病細菌理論的基礎，這算是大數據運用的早期雛形之一。

斯諾大概不會想到，在近兩百年後，大數據的應用早已不再是偶然，隨著醫療衛生信息化的迅速發展，其通過與AI的結合在生物醫葯研發、疾病管理、公共衛生和 健康 管理等方面的滲透已逐漸常態化，但問題也相應地隨之凸顯。

信息孤島仍存

近兩年，關於醫療大 健康 數據的政策頻出，從頂層設計、具體規劃指導、數 據隱私和安全、數據管理等多個方面提出了相關的指導意見。

2016年6月，國務院辦公廳下發《關於促進和規范 健康 醫療大數據應用發展的指導意見》指出，鼓勵各類醫療衛生機構推進 健康 醫療大數據採集、存儲，加強應用支撐和運維技術保障，打通數據資源共享通道，加快建設和完善以居民電子 健康 檔案、電子病歷、電子處方等為核心的基礎資料庫。

2018年9月， 國家衛生 健康 委印發《國家 健康 醫療大數據標准、安全和服務管理辦法（試行）》，對醫療 健康 大數據行業從規范管理和開發利用的角度出發進行規范。《辦法》從醫療大數據標准、醫 療大數據安全、醫療大數據服務、醫療大數據監督四個方面提出指導意見，直擊目前醫療大數 據領域的痛點，未來對數據的統籌標准管理、落實安全責任、規范數據服務和管理具有重要意義。

然而，即使有專項政策的支持，但都限於宏觀層面，相較於其他成熟領域而言， 健康 醫療大數據領域的法律法規依然存在明顯的滯後性，缺乏比較全面、細致、明確的指引和規則，使其的發展受到嚴重製約。雖然現階段，已有很多企業在醫療大數據領域進行深耕布局，但受制於市場准入和產業政策的不確定性，目前尚在摸著石頭過河，市場熱情和活力並未得到充分、有效地釋放。

復旦大學上海醫學院生物醫學研究院教授劉雷認為，正是醫療大數據政策的不明朗，標準的不統一，也直接導致了各個系統之間難以進行數據交換和信息共享，產生了大量的「信息孤島」。舉個簡單的例子，患者在A醫院拍的片子到了B醫院卻不認，B醫院的醫生想要了解患者的信息則需要從零開始，患者曾在A醫院做的檢查需要在B醫院重新再來一輪，「想要打通醫療機構間臨床大數據資源的共享通道，至少在現階段是一件挺困難的事情。」劉雷表示。

相似的困擾也發生在相距超過一萬公里之外的美國，華盛頓大學醫學院信息研究所所長Philip Paynes在接受醫谷采訪時表示：臨床大數據間的彼此「孤立」給國家醫保機構、患者和醫院都帶來了負擔，實現大數據間的互通互用，是全世界范圍內都在著力解決的問題。

作為兩所頂尖大學的知名研究學者，劉雷和Paynes想在臨床大數據領域做一些努力和嘗試。

兩人共有的想法迅速得到了學校層面的大力支持，2019年7月26-29日，由復旦大學醫學院和聖路易斯華盛頓大學醫學院聯合授課的「應用臨床信息學和數據分析研修班」進行了第一次開班。

復旦大學生物醫學研究院教授、復旦大學大數據研究院醫學信息與醫學影像智能診斷研究所所長劉雷授課

據劉雷介紹，此次研修班得到了業界人士的積極響應，在第一屆學員中，來自醫院、醫療企業、高校各佔了三分之一，「就是純粹地想把對臨床大數據分析和感興趣的業界人士聚集在一起，通過共有的努力，能把臨床大數據的有效運用更推進一步。」

聖路易斯華盛頓大學醫學院信息學研究所主任Philip Paynes授課

「希望通過這種國際化的合作，能讓臨床大數據在醫療機構間甚至跨國間真正地』跑』起來多一種可能性。」 Paynes說道。

各自所做的 探索

而在這種可能性之前，劉雷和Paynes各自所在的研究機構均已做了大量的工作。

據悉，劉雷所在的復旦大學上海醫學院生物醫學研究作為一家致力於創建「中國第一、世界一流的生物醫學交叉學術研究機構」，已經在生物醫學交叉學科領域形成「代謝與腫瘤的分子細胞生物學」、「醫學表觀遺傳學」、「系統生物醫學」三個優勢方向，並正在努力拓展轉化醫學研究和精準醫學研究，包括老年醫學、腫瘤和心血管疾病、出生缺陷、靶點結構與活性小分子、組學和大數據、生物治療與干預，形成新的交叉學科生長點和下游技術。

另悉，目前，復旦大學上海醫學院生物醫學研究還在申請一個超算中心的建設項目，以該項目來支撐生物學大數據的研究，「復旦大學有包括中山醫院、華山醫院、仁濟醫院等17所附屬教學醫院，這其中有一些醫院也在做自身的臨床大數據中心，從研究所層面，希望能夠給他們提供一些人才培養和技術研究的有力支持。」劉雷表示。

Paynes所在的華盛頓大學醫學院信息研究所則是華盛頓大學所有大數據計劃的中心， 「我們擁有世界上最好的基因組研究所和最具生產力和影響力的基礎科學研究企業」，在醫學信息技術方面的能力非常強，但在大數據的整合方面還有待加強。」而這也成了Paynes擔任華盛頓大學醫學院信息研究所第一屆所長之後重點開展的工作。

自Paynes上任後，首先將研究所與旗下15所附屬教學醫院進行了打通聯動，從臨床大數據的收集到整合再到挖掘，最後到應用，鋪設了一條全鏈式的臨床大數據之路。

在Paynes看來：研究所下屬的15所教學醫院簡直就是大數據來源的寶藏，這15家在全美醫療機構中排名比較靠前的醫院每天產生大量的臨床數據，依託這些已有的臨床數據的回顧性研究，是分析研究疾病最基本、最重要的研究方法之一，通過將這些海量的臨床數據進行統計分析，分析的結果又將反過來為醫生臨床診療全過程提供疾病共享的發病及治療總體情況信息，幫助醫生科學決策，實現精準醫療。

「我們的夢想是不僅僅是利用臨床大數據幫助患者，而是希望這些臨床大數能滲透到他們的生活和工作，甚至休閑 娛樂 ，通過大數據的分析能夠把他們患病的概率降到最低，讓人們能一直保持 健康 的狀態。」 Paynes對醫谷展望道。

未來發展構想

在劉雷、Paynes和其團隊所做的大量臨床數據整合的工作中，由於各自旗下擁有多所強大的教學醫院，數據的來源已不是問題，然而，擺在他們面前更為現實的問題有兩個，一是要解決多模態臨床大數據的選擇問題。臨床大數據來源多樣，是一種多模態數據，其包括有結構化很好的數據，比如化驗單、處方；還有一些半結構化的數據，比如住院小結、出院小結；還有完全無結構化的數據，比如醫療影像；還有像基因測序這樣的組學數據；以及時間序列數據，比如ICU里會看到患者插著各種各樣的儀器測量血壓心率脈搏等各種流數據。

怎樣從這些不同模態的數據裡面選出需要的數據，劉雷表示他們，他們需要的更多的是結構化很好的臨床數據，為了得到這部分數據，會通過一定的技術平台會對數據進行一定的清洗，從中選取高質量的有效數據。

這個問題解決後，還有一個臨床大數據一直以來繞不開的一個爭議--安全和隱私問題。

對此，劉雷表示，依託現有的技術，目前收集的臨床大數據基本都能做到「不出院」，這在一定程度程度上很好地保證了數據的安全性。Paynes也指出，美國對於醫療大數據有很嚴密的保護法規，患者的關鍵隱私數據，如姓名、住址、電話、身份證號等進入數據管理的時候必須要打馬賽克，同時對數據進行強加密，數據即使被泄露也是不可解密的，對所有的數據訪問（誰什麼時間能訪問什麼）都要有一套嚴格的訪問控制，通過這樣的方式來保證數據安全性。

當技術的問題已不再是問題， 這意味著臨床大數據和AI的結合會變得更為完美，因此，劉雷和Paynes更多希望監管層能在未來對基於大數據訓練的AI能進行更多關於有效性和安全性方面的評估，也就是審批准入要做到嚴，同時，還要加強公眾對醫療AI的認知，不管AI發展到多麼先進的程度，總歸存在一定的局限性，它永遠不可能替代醫生，只能是醫生的一種輔助診斷工具。

盡管還有一段路要走，但對於臨床大數據和AI的搭配，劉雷和Paynes都充滿信心，至少在他們現有開展工作的規劃里，「應用臨床信息學和數據分析研修班」能最終逐步發展為一個碩士人才培養項目，為臨床大數據和人工智慧培養更多專業人才。同時，基於兩個研究機構現階段開展的工作，有天能實現跨國界的匯聚統一，可以把所有的臨床大數據統一在同一個模型上，建立一個類似於聯盟數據一樣的聯合體，這對於數據的整合和應用就會變得游刃有餘。

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