醫學和大數據外文

1. 大數據醫療具體是指什麼

醫療大數據是個很寬泛的概念，他有很多詳細的分類，包括：電子病歷數據，這是患者就醫過程中所產生的數據，包括患者基本信息、疾病主訴、檢驗數據、影像數據、診斷數據、治療數據等，這類數據一般產生及存儲在醫療機構的電子病歷中，這也是醫療數據最主要的產生地。電子化的醫療病歷方便了病歷的存儲和傳輸，但是並未達到進行數據分析的要求。大約80%的醫療數據是自由文本構成的非結構化數據，其中不僅包括大段的文字描述，也包括包含非統一文字的表格欄位。通過醫學自然語言理解技術，將非結構化醫療數據轉化為適合計算機分析的結構化形式是醫療大數據分析的基礎。電子病歷中所採集的數據是數據量最多、最有價值的醫療數據。通過和臨床信息系統的整合，內容涵蓋了醫院內的方方面面的臨床數據集。在電子病歷的互通互聯上，出於各自的利益性（限制病人轉診），各大電子病歷企業也不願意使數據互通互聯。根據美國政府相關報告顯示，其電子病歷共享比例也僅為30%左右。
檢驗數據
醫院檢驗機構產生了大量患者的診斷、檢測數據，也有大量存在的第三方醫學檢驗中心也在產生數據。檢驗數據是醫療臨床子系統中的一個細分小類，但是可以通過檢驗數據直接患者的疾病發展和變化。目前臨床檢驗設備得到迅速發展，通過LIS 系統對檢驗數據進行收集，可以對疾病的早發現早診斷和正確診斷做出貢獻。
影像數據
隨著資料庫技術和計算機通訊技術的發展，數字化影像傳輸和電子膠片應運而生。醫療影像數據是通過影像成像設備和影像信息化系統產生的，醫院影像科和第三方獨立影像中心存儲了大量的數字化影像數據。醫學影像大數據，是由DR、CT、MR 等醫學影像設備產生所產生並存儲在PACS 系統內的大規模、高增速、多結構、高價值和真實准確的影像數據集合。與檢驗信息系統（LIS）大數據和電子病歷（EMR）等同屬於醫療大數據的核心范疇。醫學影像數據量非常龐大，影像數據增速快，標准化程度高。影像數據和臨床其他數據比較起來，它的標准化、格式化、統一性是最好的，價值開發也最早。
費用數據
醫院門診費用、住院費用、單病種費用、醫保費用、檢查和化驗收入、衛生材料收入、診療費用、管理費用率、資產負債率等和經濟相關的數據。除了醫療服務的收入費用之外，還包含醫院所提供醫療服務的成本數據，包含葯品、器械、衛生人員工資等成本數據。在DRGs 按疾病診斷相關組付費模式中，需要詳細的成本數據核算。通過大樣本量的測算，建立病種標准成本，加強病種成本核算和精細化成本管理。
基因測序數據
基因檢測技術通過基因組信息以及相關數據系統，預測罹患多種疾病的可能性。基因測序會產大量的個人遺傳基因數據，一次全面的基因測序，產生的個人數據則達到300GB。一家基因測序企業每月產生的數據量可以達到數百TB 甚至1PB。
智能穿戴數據
各種智能可穿戴設備的出現，使得血壓、心率、體重、體脂、血糖、心電圖等健康體征數據的監測都變成可能，患者的單一體征健康數據以及運動數據快速上傳到雲端，而且數據的採集頻率和分析速度大大提升。除了生命體征之外，還有其他智能設備收集的健康行為數據，比如每天的卡路里攝入量、喝水量、步行數、運動時間、睡眠時間等等。智能穿戴設備雖然在這兩年遇冷，用戶很難形成粘性，但是並不意味著智能穿戴設備所產生的數據沒有意義。提供健康數據和服務，可能是智能穿戴廠商未來的轉型之路。健康大數據的收集必須依靠硬體載體，智能穿戴設備還將會遇到自己的第二春。
體檢數據
體檢數據是體檢機構所產生的健康人群的身高、體重、檢驗和影像等數據。這部分數據來自醫院或者第三體檢機構，大部分是健康人群的體征數據。隨著亞健康人群、慢病患者的增加，越來越多的體檢者除了想從體檢報告中了解自己的健康狀況，還想從體檢結果中獲得精準的健康風險評估，以及如何進行健康、慢病管理。
移動問診數據
通過移動設備端或者PC 端連接到互聯網醫療機構，產生的輕問診數據和行為數據。曾經通過互聯網問診企業春雨醫生的數據，分析各地醫生互聯網問診的活躍度、細分疾病種的問診行為。通過這些數據的分析，對行業發展、互聯網問診企業的決策有非常重要的幫助。

2. 求一篇關於大數據的外文文獻加翻譯，翻譯後的字數在3000到5000，或者其他關於資料庫的也行，必重賞啊

童鞋你好！
這個估計需要自己搜索了！
網上基本很難找到免費給你服務的！
我在這里給你點搜索國際上常用的外文資料庫：
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❶ISI web of knowledge Engineering Village2
❷Elsevier SDOL資料庫 IEEE/IEE(IEL)
❸EBSCOhost RSC英國皇家化學學會
❹ACM美國計算機學會 ASCE美國土木工程師學會
❺Springer電子期刊 WorldSciNet電子期刊全文庫
❻Nature周刊 NetLibrary電子圖書
❼ProQuest學位論文全文資料庫
❽國道外文專題資料庫 CALIS西文期刊目次資料庫
❾推薦使用ISI web of knowledge Engineering Village2
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中文翻譯得自己做了，實在不成就谷歌翻譯。
弄完之後，自己閱讀幾遍弄順了就成啦！
學校以及老師都不會看這個東西的！
外文翻譯不是論文的主要內容！
所以，很容易過去的！
祝你好運！

3. 常用的醫學資料庫和網路醫學資源有哪些

有MEDLINE、《中華醫學雜志》、骨密度資料庫、CBM、PubMed等。

1、MEDLINE

MEDLINE是美國國立醫學圖書館(TheNationalLibraryofMedicine,簡稱NLM)生產的國際性綜合生物醫學信息書目資料庫，是當前國際上最權威的生物醫學文獻資料庫。

內容包括美國《醫學索引》（IndexMedicus,IM）的全部內容和《牙科文獻索引》（IndextoDentalLiterature）、《國際護理索引改差》（InternationalNursingIndex）的部分內容。

2、《中華醫學雜志》

《中華醫學雜志》是1915年創辦的雙語學術期刊，周刊，中國科學技術協會主管，中華醫學會主辦。

期刊主要反映中國醫學最新的科研成果，積極推廣醫葯衛生領域的新技術、新成果，及時交流防病治病的新經驗。

3、骨密鍵啟度資料庫

2004年11月，GE公司與中華醫學會合作,完成中國大陸骨密度正常值資料庫項目，開創了中國骨密度發展的新時代，是中國醫學界將臨床問題數字化的一項巨大突破。

該項目的完成，徹底結束了用其他人種的標准診斷中國人骨密度狀況的混亂局面，樹立了醫生和患者對骨密度測量和骨質疏鬆定量診斷的信任。

4、CBM

CBM由核亮皮中國醫學科學院醫學信息研究所/圖書館開發研製的中國生物醫學文獻服務系統（SinoMed）；

整合了中國生物醫學文獻資料庫（CBM）、西文生物醫學文獻資料庫（WBM）、北京協和醫學院博碩學位論文庫等多種資源，是集檢索、免費獲取、個性化定題服務、全文傳遞服務於一體的生物醫學中外文整合文獻服務系統。

可訪問中國生物醫學文獻資料庫（CBM）資源，北京協和醫學院博碩學位論文庫（每篇論文的前30頁內容）。

CBM收錄1978以來1600餘種中國生物醫學期刊，以及匯編、會議論文的文獻題錄530餘萬篇，全部題錄均進行主題標引和分類標引等規范化加工處理。年增文獻40餘萬篇，每月更新。

5、PubMed

PubMed資料庫是美國國立醫學圖書館(NationallibraryofMedicine，NLM)的國家生物技術信息中心(，NCBI)研製開發的，設在國家健康研究院。

PubMed資料庫收錄MEDLINE，PRE-MEDLINE，還有其它如《Science》，《Nature》等電子期刊構成的資料庫。自1996年至今，該資料庫收錄約1000萬篇生物醫學文獻。

可供檢索的專業為，分子生物學及NCBI部分的資料庫題錄。它收錄了美國和另外70個國家出版的生物醫學期刊約3900種。

PubMed網上更新速度是每周1次。Medline收錄的大多數論文原始語種是英語，或有英文摘要。

參考資料來源：網路——醫學資料庫

4. 常用的醫葯文獻檢索外文資料庫有哪些

1.Pubmed

是醫學,生命科學領域的資料庫,旨在組織、分享科研領域信息。為用戶提供文獻檢索,圖片檢索,影響因子查詢,免費全文下載,國家自然科學基金統計分析等服務

如果是校外沒有這些資料庫賬號，可以從seek68文獻館中找到。而且還省米。

5. 「大數據」是什麼東西

• 大數據（big data），指無法在一定時間范圍內用常規軟體工具進行捕捉、管理和處理的數據集合，是需要新處理模式才能具有更強的決策力、洞察發現力和流程優化能力的海量、高增長率和多樣化的信息資產

• 大數據與雲計算的關系就像一枚硬幣的正反面一樣密不可分。大數據必然無法用單台的計算機進行處理，必須採用分布式計算架構。它的特色在於對海量數據的挖掘，但它必須依託雲計算的分布式處理、分布式資料庫、雲存儲和虛擬化技術。

他倆之間的關系你可以這樣來理解，雲計算技術就是一個容器，大數據正是存放在這個容器中的水，大數據是要依靠雲計算技術來進行存儲和計算的。

(5)醫學和大數據外文擴展閱讀：

大數據的4V特點：Volume（大量）、Velocity（高速）、Variety（多樣）、Value（價值）。

雲計算的關鍵詞在於「整合」，無論你是通過現在已經很成熟的傳統的虛擬機切分型技術，還是通過google後來所使用的海量節點聚合型技術，他都是通過將海量的伺服器資源通過網路進行整合，調度分配給用戶，從而解決用戶因為存儲計算資源不足所帶來的問題。

大數據正是因為數據的爆發式增長帶來的一個新的課題內容，如何存儲如今互聯網時代所產生的海量數據，如何有效地利用分析這些數據等等。

大數據的趨勢：

趨勢一：數據的資源化

何為資源化，是指大數據成為企業和社會關注的重要戰略資源，並已成為大家爭相搶奪的新焦點。因而，企業必須要提前制定大數據營銷戰略計劃，搶占市場先機。

趨勢二：與雲計算的深度結合

大數據離不開雲處理，雲處理為大數據提供了彈性可拓展的基礎設備，是產生大數據的平台之一。自2013年開始，大數據技術已開始和雲計算技術緊密結合，預計未來兩者關系將更為密切。除此之外，物聯網、移動互聯網等新興計算形態，也將一齊助力大數據革命，讓大數據營銷發揮出更大的影響力。

趨勢三：科學理論的突破

隨著大數據的快速發展，就像計算機和互聯網一樣，大數據很有可能是新一輪的技術革命。隨之興起的數據挖掘、機器學習和人工智慧等相關技術，可能會改變數據世界裡的很多演算法和基礎理論，實現科學技術上的突破。

6. 怎樣查找醫學文獻

另方面,醫學科學技術的研究課題又日趨專門化和綜合化,對獲得醫學情報的迫切性、全面性和准確性的要求愈來愈高。因而,為適應新技術革命發展的需要,不僅要求醫學情報人員為教學科研醫務工作者提供系統完整.及時准確的情報,而且要使他們學會使用檢索工具、掌握查找文獻的方法,從而使他們在浩如煙海的文獻面前不至於束手無策。墓於上述,擬本文以期對教學科研醫務工作者有所幫助。美國《生物學文摘》(《BIOLOGICALABSTRACTS》)、美國《化學文摘》(《Chemieal Abstraets》)、日本<<醫學中史雜志》、蘇聯《醫學文摘雜志》。 在知道檢索工具種類之後,還要弄清每一檢索工具的編排結構、內容、檢索方法,這樣當你查找資料時,才不至於無從下手。注重檢索步驟學會使用檢索工具 檢索工具分手工檢索工具和機械檢索工具,前者是由人直接參加查找,如各種文摘,索引題錄等,後者指光電檢索系統,電子計算機檢索系統等,本文指的是前者。學會使用檢索工具,關鍵在於熟悉檢索工具的種類。