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生物醫學領域大數據

發布時間:2024-06-03 17:28:04

大數據在醫學領域有什麼應用

1、健康監測


大數據技術可以提供居民的健康檔案,包括全部診療信息、體檢信息,這些信息可以為患病居民提供更有針對性的治療方案。並且通過智能手錶等可穿戴設備,隨時帶著,可以實時匯報病人的健康情況。應用於數百萬人及其各種疾病的預測和分析,並且在未來的臨床試驗將不再局限於小樣本,而是包括所有人。


2、數據電子化管理


患者的影像數據,病歷數據、檢驗檢查結果、診療費用等各種數據錄入大數據系統,統一管理起來,每位醫生都能夠在系統中查到病人的詳細資料以及變更記錄。而無需再通過耗時的紙質工作來完成,這對於大夫更好地把握疾病的診斷和治療十分重要。


3、醫療科研


在醫療科研領域,運用大數據技術對各種數據進行篩選、分析,可以為科研工作提供強有力的數據分析支持。例如健康危險因素分析的科研中,利用大數據技術可以在系統全面地收集健康危險因素數據,包括環境因素,生物因素,經濟社會因素,個人行為和心理因素,醫療衛生服務因素,以及人類生物遺傳因素等的基礎上,進行比對關聯分析,針對不同區域、家族進行評估和遴選,研究某些疾病發病的家族性、地區區域分布性等特性。

⑵ 生物醫學基因大數據有哪些具體應用

基因大數據分析就是像佳學基因那樣通過分子生物學、分子病理學、分子葯理學的最新科技建立《人的基因序列變化與人體疾病表徵》資料庫,再加上臨床樣本的收集、優化和調整,可以對人任何一種疾病找到基因的原因,對任何一種基因序列預測人體可能出現的疾病和能力變化。通過佳學基因大數據分析可以進行人的天賦基因解碼、人的健康成長呵護基因解碼、致病基因鑒定基因解碼、用葯指導基因解碼、婚戀咨詢基因解碼和完美寶貝基因解碼。

⑶ 大數據在醫療行業的應用有哪些

大數據專業屬於交叉學科:以統計學、數學、計算機為三大支撐性學科;生物、醫學、環境科學、經濟學、社會學、管理學為應用拓展性學科。所以大數據在眾多行業都有應用,下面說說其在醫療領域的應用。
隨著互聯網規模不斷的擴大,大數據正在改變著這個時代的絕大一部分的行業或者企業,醫療行業也不例外,醫療健康正在成為人們關注的重點問題,以智能化、數字化為特徵的醫療信息化正在蓬勃興起,醫療行業的數據類型也在向海量、復雜、多樣的類型方式轉變。
1.就醫數據進行電子化管理
對電子醫療記錄的收集,包括個人病史、家族病史、過敏症以及所有醫療檢測結果等。在信息系統中進行分享,每一個醫生都能夠在系統中添加或變更記錄,而無需再通過耗時的紙質工作來完成。這些記錄同時也能幫助病人掌握自己的用葯情況,同時也是醫學研究的重要數據參考。
2.健康預測
通過智能手錶等可穿戴設備的數據,建立健康預測模型,通過這些可穿戴設備持續不斷地收集健康數據並存儲在雲端,實時匯報病人的健康狀況。應用於數百萬人及其各種疾病的預測和分析,並且在未來的臨床試驗將不再局限於小樣本,而是包括所有人。
3.醫學影像以及臨床診斷
通過讓大數據機器人來識別記住各類海量的醫學影像,例如X射線、核磁共振成像、超聲波……等各種的圖像。對大量病歷進行深度挖掘與學習,訓練其對影片的診斷,最終實現輔助醫生進行臨床決策,規范診療路徑,提高醫生的工作效率。
4.葯品研發
利用大數據進行數據建模並進行分析,預測葯物的臨床結果,可以為臨床階段的實驗結果提供參考,節省臨床階段的時間並優化臨床實驗結果。制葯公司也可以通過數據建模進行分析,從而生產出治療成功率更高的葯品並極大地縮短葯品從研發到投入市場的時間。

⑷ 醫療大數據的分析和挖掘發展現狀如何未來會有什麼樣的應用前景

如今是大數據時代,前景自然好了,據前瞻產業研究院《2016-2021年中國行業大數據市場發展前景預測與投資戰略規劃分析報告》顯示,總的來說,醫療大數據應用主要體現在臨床操作、研發、新的商業模式、付款/定價、公眾健康五大領域,在這些場景中,大數據的分析和應用都將發揮巨大的作用。
醫療大數據的應用對於臨床醫學研究、科學管理和醫療服務模式轉型發展都具有重要意義,而大數據技術的運用前景是十分光明的。
醫院和醫療行業面臨的大數據主要有醫學影像、視頻(教學、監控)及文獻等非結構化數據。由於這些數據增長很快且結構復雜,給數據管理和利用帶來較大的壓力,存儲與管理成本不斷提高,數據利用困難、利用率低。除了數據數量和形態的迅速增加,醫療數據還需要越來越長的保留期。一旦存儲系統的安全性出現問題,導致醫療數據丟失,醫院會面臨嚴重不良局面。醫療大數據的應用要保證數據的全面性、准確性、實時性和使用的便捷性,要能快速運算和快速展現,要與日常工作平台緊密結合。
國人已經把健康大數據上升為國家戰略,而面對「大數據」的挑戰,醫院必須考慮三大主要問題。
(1) 數據存儲是否安全可靠?因為系統一旦出現故障,首先考驗的就是數據的存儲、災備和恢復能力。如果數據不能迅速恢復,而且恢復不能到斷點,則將對醫院的業務、患者滿意度構成直接損害。
(2) 如何提高醫院運行和服務的效率?提高效率就是節省醫生的時間,從而緩解醫療資源的緊張狀況,在一定程度上可以幫助解決「看病難」的問題。
(3) 如何控制大數據的成本?存儲架構是否合理,不僅影響醫院IT系統的成本,而且關乎醫院的運營成本,醫療數據激增,使醫院普遍存在著較大的存儲擴容壓力。如今,醫院的存儲設備大多是由不同廠商構成的完全異構的存儲系統。這些不同的存儲設備利用各自不同的軟體工具來進行控制和管理,這樣就增加了整個系統的復雜性,使管理成本非常高。
未來,大數據必將影響醫療行業,未來醫療行業的大數據將會具體應用在:臨床輔助決策,醫療質量監管,疾病預測模型,臨床實驗分析。其發展空間有:個人健康門戶,慢病管理和健康管理,電子病歷和臨床質量監控,醫學知識管理,臨床路徑和循證醫學,遠程醫療和移動醫療,醫學研究數據倉庫和共享平台,跨醫療機構協作平台。

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