生物医药大数据

① AI赋能医疗的背后，临床大数据该如何“跑起来”

19世纪，英国流行病学家、麻醉学家约翰·斯诺运用近代早期的数据科学，记录每天的死亡人数和伤患 人数，并将死亡者的地址标注在地图上，绘制了伦敦霍乱爆发的“群聚”地图，霍乱在过去被普遍认为是由有害空气导致，斯诺通过调查数据的汇总，确定了霍乱的元凶是被污 染的公共水井，并同时奠定了疾病细菌理论的基础，这算是大数据运用的早期雏形之一。

斯诺大概不会想到，在近两百年后，大数据的应用早已不再是偶然，随着医疗卫生信息化的迅速发展，其通过与AI的结合在生物医药研发、疾病管理、公共卫生和 健康 管理等方面的渗透已逐渐常态化，但问题也相应地随之凸显。

信息孤岛仍存

近两年，关于医疗大 健康 数据的政策频出，从顶层设计、具体规划指导、数 据隐私和安全、数据管理等多个方面提出了相关的指导意见。

2016年6月，国务院办公厅下发《关于促进和规范 健康 医疗大数据应用发展的指导意见》指出，鼓励各类医疗卫生机构推进 健康 医疗大数据采集、存储，加强应用支撑和运维技术保障，打通数据资源共享通道，加快建设和完善以居民电子 健康 档案、电子病历、电子处方等为核心的基础数据库。

2018年9月， 国家卫生 健康 委印发《国家 健康 医疗大数据标准、安全和服务管理办法（试行）》，对医疗 健康 大数据行业从规范管理和开发利用的角度出发进行规范。《办法》从医疗大数据标准、医 疗大数据安全、医疗大数据服务、医疗大数据监督四个方面提出指导意见，直击目前医疗大数 据领域的痛点，未来对数据的统筹标准管理、落实安全责任、规范数据服务和管理具有重要意义。

然而，即使有专项政策的支持，但都限于宏观层面，相较于其他成熟领域而言， 健康 医疗大数据领域的法律法规依然存在明显的滞后性，缺乏比较全面、细致、明确的指引和规则，使其的发展受到严重制约。虽然现阶段，已有很多企业在医疗大数据领域进行深耕布局，但受制于市场准入和产业政策的不确定性，目前尚在摸着石头过河，市场热情和活力并未得到充分、有效地释放。

复旦大学上海医学院生物医学研究院教授刘雷认为，正是医疗大数据政策的不明朗，标准的不统一，也直接导致了各个系统之间难以进行数据交换和信息共享，产生了大量的“信息孤岛”。举个简单的例子，患者在A医院拍的片子到了B医院却不认，B医院的医生想要了解患者的信息则需要从零开始，患者曾在A医院做的检查需要在B医院重新再来一轮，“想要打通医疗机构间临床大数据资源的共享通道，至少在现阶段是一件挺困难的事情。”刘雷表示。

相似的困扰也发生在相距超过一万公里之外的美国，华盛顿大学医学院信息研究所所长Philip Paynes在接受医谷采访时表示：临床大数据间的彼此“孤立”给国家医保机构、患者和医院都带来了负担，实现大数据间的互通互用，是全世界范围内都在着力解决的问题。

作为两所顶尖大学的知名研究学者，刘雷和Paynes想在临床大数据领域做一些努力和尝试。

两人共有的想法迅速得到了学校层面的大力支持，2019年7月26-29日，由复旦大学医学院和圣路易斯华盛顿大学医学院联合授课的“应用临床信息学和数据分析研修班”进行了第一次开班。

复旦大学生物医学研究院教授、复旦大学大数据研究院医学信息与医学影像智能诊断研究所所长刘雷授课

据刘雷介绍，此次研修班得到了业界人士的积极响应，在第一届学员中，来自医院、医疗企业、高校各占了三分之一，“就是纯粹地想把对临床大数据分析和感兴趣的业界人士聚集在一起，通过共有的努力，能把临床大数据的有效运用更推进一步。”

圣路易斯华盛顿大学医学院信息学研究所主任Philip Paynes授课

“希望通过这种国际化的合作，能让临床大数据在医疗机构间甚至跨国间真正地’跑’起来多一种可能性。” Paynes说道。

各自所做的 探索

而在这种可能性之前，刘雷和Paynes各自所在的研究机构均已做了大量的工作。

据悉，刘雷所在的复旦大学上海医学院生物医学研究作为一家致力于创建“中国第一、世界一流的生物医学交叉学术研究机构”，已经在生物医学交叉学科领域形成“代谢与肿瘤的分子细胞生物学”、“医学表观遗传学”、“系统生物医学”三个优势方向，并正在努力拓展转化医学研究和精准医学研究，包括老年医学、肿瘤和心血管疾病、出生缺陷、靶点结构与活性小分子、组学和大数据、生物治疗与干预，形成新的交叉学科生长点和下游技术。

另悉，目前，复旦大学上海医学院生物医学研究还在申请一个超算中心的建设项目，以该项目来支撑生物学大数据的研究，“复旦大学有包括中山医院、华山医院、仁济医院等17所附属教学医院，这其中有一些医院也在做自身的临床大数据中心，从研究所层面，希望能够给他们提供一些人才培养和技术研究的有力支持。”刘雷表示。

Paynes所在的华盛顿大学医学院信息研究所则是华盛顿大学所有大数据计划的中心， “我们拥有世界上最好的基因组研究所和最具生产力和影响力的基础科学研究企业”，在医学信息技术方面的能力非常强，但在大数据的整合方面还有待加强。”而这也成了Paynes担任华盛顿大学医学院信息研究所第一届所长之后重点开展的工作。

自Paynes上任后，首先将研究所与旗下15所附属教学医院进行了打通联动，从临床大数据的收集到整合再到挖掘，最后到应用，铺设了一条全链式的临床大数据之路。

在Paynes看来：研究所下属的15所教学医院简直就是大数据来源的宝藏，这15家在全美医疗机构中排名比较靠前的医院每天产生大量的临床数据，依托这些已有的临床数据的回顾性研究，是分析研究疾病最基本、最重要的研究方法之一，通过将这些海量的临床数据进行统计分析，分析的结果又将反过来为医生临床诊疗全过程提供疾病共享的发病及治疗总体情况信息，帮助医生科学决策，实现精准医疗。

“我们的梦想是不仅仅是利用临床大数据帮助患者，而是希望这些临床大数能渗透到他们的生活和工作，甚至休闲 娱乐 ，通过大数据的分析能够把他们患病的概率降到最低，让人们能一直保持 健康 的状态。” Paynes对医谷展望道。

未来发展构想

在刘雷、Paynes和其团队所做的大量临床数据整合的工作中，由于各自旗下拥有多所强大的教学医院，数据的来源已不是问题，然而，摆在他们面前更为现实的问题有两个，一是要解决多模态临床大数据的选择问题。临床大数据来源多样，是一种多模态数据，其包括有结构化很好的数据，比如化验单、处方；还有一些半结构化的数据，比如住院小结、出院小结；还有完全无结构化的数据，比如医疗影像；还有像基因测序这样的组学数据；以及时间序列数据，比如ICU里会看到患者插着各种各样的仪器测量血压心率脉搏等各种流数据。

怎样从这些不同模态的数据里面选出需要的数据，刘雷表示他们，他们需要的更多的是结构化很好的临床数据，为了得到这部分数据，会通过一定的技术平台会对数据进行一定的清洗，从中选取高质量的有效数据。

这个问题解决后，还有一个临床大数据一直以来绕不开的一个争议--安全和隐私问题。

对此，刘雷表示，依托现有的技术，目前收集的临床大数据基本都能做到“不出院”，这在一定程度程度上很好地保证了数据的安全性。Paynes也指出，美国对于医疗大数据有很严密的保护法规，患者的关键隐私数据，如姓名、住址、电话、身份证号等进入数据管理的时候必须要打马赛克，同时对数据进行强加密，数据即使被泄露也是不可解密的，对所有的数据访问（谁什么时间能访问什么）都要有一套严格的访问控制，通过这样的方式来保证数据安全性。

当技术的问题已不再是问题， 这意味着临床大数据和AI的结合会变得更为完美，因此，刘雷和Paynes更多希望监管层能在未来对基于大数据训练的AI能进行更多关于有效性和安全性方面的评估，也就是审批准入要做到严，同时，还要加强公众对医疗AI的认知，不管AI发展到多么先进的程度，总归存在一定的局限性，它永远不可能替代医生，只能是医生的一种辅助诊断工具。

尽管还有一段路要走，但对于临床大数据和AI的搭配，刘雷和Paynes都充满信心，至少在他们现有开展工作的规划里，“应用临床信息学和数据分析研修班”能最终逐步发展为一个硕士人才培养项目，为临床大数据和人工智能培养更多专业人才。同时，基于两个研究机构现阶段开展的工作，有天能实现跨国界的汇聚统一，可以把所有的临床大数据统一在同一个模型上，建立一个类似于联盟数据一样的联合体，这对于数据的整合和应用就会变得游刃有余。

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② 生物医学工程专业与大数据算法专业相通吗

我以为经过媒体的普及，对生物医学工程这个专业没有误解，结果却大大出乎意料，大家还是把它看成生化环材中的生物系列，和生物工程混为一谈，像中山大学的生物医学工程居然几乎是全校分数最低的专业，比投档线只高一分，还不如生物、生态等专业，这就闹大乌龙了，生物医学工程分数应该和电子信息工程、电子科学与技术、微电子等专业分数差不多才合理。

生物医学工程属于电子信息类专业

或者准确来讲，是属于电子、医学、计算机交叉专业。从课程安排就可以看出来，主要课程有：模拟电子技术、数字电子技术、人体解剖学、生理学、基础生物学、生物化学、信号与系统、算法与数据结构、数据库原理、数字信号处理、EDA技术、数字图像处理、自动控制原理、医学成像原理、生物信息学、高等数学、线性代数、概率论与数理统计、计算机基础、C语言程序设计、微型计算机原理及接口技术、操作系统，80%的课程和电子、计算机相关，快接近通信工程和电子信息工程了。

往大了说，生物医学工程专业综合工程学、生物学和医学的理论和方法，用电子技术、计算机技术及信息科学有关的基础理论知识以及医学与工程技术相结合，主要针对医疗仪器、医学仪器以及其它电子技术、计算机技术、信息产业等部门从事研究、开发。

所以，它和医学、生物有关系，但和电子信息关系最大，不是医学类专业、生物类专业，是典型的工科专业，属于计算机和电子类专业大方向，毕业后授予的不是医学学士，而是工学学士。

如果是自动化是制造业和IT产业的桥梁，生物医学工程则是医学和IT的桥梁，二者都是有交叉复合特点的弱电信息类专业，属于不错的专业系列，比大部分传统工科要好。

就业

举个平易近人的例子，像医学临床中的人工器官、超声波成像技术、CT、核磁共振等医疗技术和器械，就来自于生物医学工程技术，学生就业的主要去向为医疗器械领域的企业，比如迈瑞、联影、强生、GE、飞利浦、西门子等知名企业，也可以在医院工作的设备、影像科、临床工程、信息中心等相关科室工作。

除了这些最相关的就业去向，生物医学工程也可以从数学算法，医学电子、生物医学信息学，生物医学光子等等。

各高校的方向

以下是生物医学工程比较强的学校。

生物医学工程方向很多，不同的学校方向有差别，有的还和智能医疗大数据结合，比如复旦大学的医学影像方向。北航偏人体力学，骨骼相关，北大医偏人体力学、医用材料、生物结构等，华科和上交方向比较多，人体力学、神经工学、医学影像、医用材料、医用精仪、智能医疗、生物结构、生物信号，华科更偏电子。东南大学生物医学工程号称第一，有三个方向，生物纳米材料，人体力学和神经工学复合，重庆大学材料方向名气大，浙大的医用精仪基本上属于电子了。纳米、材料方向比较坑，其它都不错，生物医学工程强校本科都差不太多，研究生选好方向。

生源质量排名和高校投档线排名，哪个更有利于志愿填报参考？

发布于 2019-03-11
高考志愿填报
高考分数线

③ 医疗大数据爆发，千亿级市场怎么玩

未来资本对大数据的争夺战已经开始。据媒体报道，2013年至2014年以来, 大数据是互联网医疗健康主要并购投资领域之一。
前身为中国首家专业从事医院信息系统软件开发与应用工程企业的北大医疗信息技术有限公司(下称“北大医信”)已经瞄准了医疗大数据的战略方向。
今年3月，北大基金会向北大医信投资3000万，这是北大史上投资最大的“真金白银”。在3月14日的北大医信成立大会上，方正集团高级副总裁、方正信产集团CEO方中华直接给其赋予了重任：“北大和方正集团的大力支持、大数据时代带来的无限机遇，都应该让我们感到，我们的事业之无上光荣;光荣的背后是任重道远，必须要共同努力将北大、方正赋予北大医信的使命完成好、做好大数据事业，不仅要做北大大数据中心，未来还要做国家级、世界级的大数据中心。”
12月11日，弘毅投资、高盛、东软控股及协同创新等投资者共同对东软熙康进行1.7亿美元的增资。东软熙康是东软集团旗下专门从事互联网医疗和健康管理的公司，致力于通过大数据，云计算、物联网、移动互联网提供基于O2O模式的健康管理与医疗服务平台，这笔投资刷新了国内互联网医疗与健康管理领域最大单笔融资的纪录，也是全球互联网医疗与健康管理领域最大单笔融资之一。
上海医联工程已经建立了国内目前医疗机构联网范围最大的临床信息共享系统。该工程的承建商万达信息股份有限公司(下称“万达信息”)，2014年7月收购上海复高计算机科技有限公司，8月收购宁波金唐软件股份有限公司。这两个公司都是在医疗信息化领域做了十多年的企业。
万达信息股份有限公司总裁助理冯东雷告诉网易科技，万达信息加上新收购的两个子公司，现在一共有员工3500人左右，其中从事与医疗健康相关的有事业部和子公司，员工共有1500人左右，是万达信息业务中最大的一块。
上海金仕达卫宁软件股份有限公司是一家专业从事医疗卫生领域信息化、数字化、软件研究与开发的高科技企业。徐春华告诉网易科技，金仕达卫宁做数据处理是原有业务的一种延伸，但是在过去一年当中，他发现，涉足医疗大数据领域的不光传统的做医疗IT软硬件服务的企业，甚至还有许多跨界的、之前和医疗没关系的上市公司，例如以地产起家的运盛实业、浓缩果汁生产企业国投中鲁等。
而在日前的“2014年中国移动医疗产业年会”上，中国移动、中国电信、中国联通、IBM、保险公司招商信诺等，还有各种健康管理公司都参与了主题为“健康大数据 全民大健康”的论坛。
企业之外，医院和各路研究机构也在尝试开展医疗大数据的研究。11月29日，中国科学院深圳先进技术研究院健康大数据研究中心成立。北京大学正在筹备成立北大医疗健康大数据中心。最近两个月，冯东雷拜访了北京大学、浙江大学、中山大学、中南大学等几所高校，“这些高校都希望在大数据方面和我们进行合作。”他透露。
2014年10月18日，首都医科大学附属北京安贞医院和辉瑞投资有限公司合作的国内首个心血管医疗大数据中心项目启动。
临床应用：还不成熟
目前对医疗大数据的需求集中在在三个层面：运营管理、辅助治疗和辅助科研。在业界看来，目前在中国，医疗大数据已经取得良好效果的是行政管理。
北京市公共卫生信息中心统计室主任郭默宁告诉网易科技，目前在数据的挖掘和利用方面，北京市公共卫生信息中心做的比较有成效的是对医疗机构进行绩效分析。
以前，对医疗机构进行绩效评价并不容易，因为每个病人病情各异，医疗机构的工作难度和工作效果很难衡量，医疗机构之间进行对比也非常困难。郭默宁告诉网易科技，以往对医疗机构进行绩效评估的通常模式是找专家给医院评分，依据经验和主观判断比较多。
2008年开始，北京市公共卫生信息中心尝试根据通过数据挖掘得来的指标对辖区内医疗机构进行绩效评价。她告诉网易科技：“利用统计学方法，可以把医疗机构收治的病症相似的病人进行分组，这样在同组病人当中，就可以比较各个机构的服务优劣了。这样可以促进医疗机构精细化管理，提高医疗服务的质量。”
郭默宁告诉网易科技，未来在公共卫生领域，医疗数据的挖掘和利用的前景是非常广阔的。比如，在医疗卫生资源规划、配置，疾病预警等方面都会得到充分的应用。
在临床辅助治疗和辅助科研方面，已经有机构在进行探索和尝试，但是目前尚不成熟。
万达信息之前研发的“临床辅助决策系统”在业界比较知名，其目前可以在上海市38家市级医院向医生提供近期重复用药、检验、检查的提醒、治疗安全警示以及临床路径(是指针对某一疾病建立一套标准化治疗模式与治疗程序，是一个有关临床治疗的综合模式，以循证医学证据和指南为指导来促进治疗组织和疾病管理的方法，最终起到规范医疗行为，减少变异，降低成本，提高质量的作用)服务。
但是，冯东雷告诉网易科技，这些功能的提供，实际上需要做知识库的建设，但是现在的知识库都是基于现有的教科书、药品使用说明以及一些临床手册，都比较简单，今后要把医生的真实的看病的经验也输入进来，才能在临床上发挥更大的意义，这才是真正的大数据挖掘。他透露，在即将开展的“心血管疾病和肿瘤疾病大数据处理分析与应用研究”的项目中，就有心血管、肿瘤专家参与进来。
2012年，万达信息、国家卫生工程中心就申请了上海市科委医疗健康大数据的课题。在这个项目中，万达信息尝试了对高血压进行大数据分析，试图找到病症、用药和疗效之间的关联。但是冯东雷告诉网易科技，这样的分析目前遇到一些困难。以往的临床研究(随机对照试验RCT)是用实验组和对照组进行的，对照组是一些排除了并发症等相对理想的对照人群。样本量小，但每个样本的数据颗粒很细。但是用医疗大数据做分析的话，样本量很大，但是每个样本数据颗粒比较粗。因此不能套用传统RCT的研究方法。因此需要新的研究思路。目前用大数据已经发现了一些治疗手段和效果的关联性，但是这种结论在临床使用上有多大的意义还有待检验。
这样的研究还在继续。国家“863”计划2015年度项目申报指南中，在生物和医药技术领域已经部署“生物大数据开发与利用关键技术研究”，涉及的内容包括生物大数据标准化和集成、融合技术，生物大数据表述索引、搜索与存储访问技术，心血管疾病和肿瘤疾病大数据处理分析与应用研究，基于区域医疗与健康大数据处理分析与应用研究，组学大数据中心和知识库构建与服务技术等。
万达信息参与了其中的两项，分别为“基于区域医疗与健康大数据处理分析与应用研究”，以及“心血管疾病和肿瘤疾病大数据处理分析与应用研究”。其中后者开展面向中医的心血管疾病和肿瘤疾病大数据分析与应用的研究。
北大医信也在与北京大学合作，研究临床医疗大数据的分析和利用。北大医信服务过的医院超过500家，其中三甲医院200多家，占全国三甲医院总数的1/4左右，北京大学下属有9家附属医院、13家教学医院，这些医院信息系统中积累的大量数据，为进行大数据分析和利用打下了坚实的基础。
北大医信资深副总裁兼CTO邹悦告诉网易科技，目前北大医信的临床决策支持体系正在北京大学人民医院、北京大学国际医院、江苏省人民医院进行试点。
北大医信已经开发了临床预警和建议类的应用。预警类的应用可以根据患者的一些生命体征，判断患病风险并进行提示。建议类的应用，目前北大医信做了糖尿病这个病种，系统可以根据糖尿病人的症状、检验检查结果和病历，给出相应的治疗方案建议。
在临床科研方面，北大医信也做了一些数据分析，并且得到了一些结果。比如，以往子宫内膜异位和子宫肌瘤的误诊率高达65.1%，因为两种疾病的症状非常相似。通过大数据分析发现，卵巢囊肿、腹痛、贫血这三种症状在这两种病中的权重是不同的，子宫内膜异位与卵巢囊肿的关联最强，子宫肌瘤和贫血的关联最强。
“我们分析出了这个结果，但是在临床上怎么用，还要再进一步探讨。”邹悦介绍。
好医生集团董事长高瞻认为，要让大数据产生价值，需要有一条完整的价值链，目前中国的这个价值链还有缺失。大数据的价值链有数据的收集、储存、分析、应用四个环节，但是目前这个产业投入比较多的是收集和储存，分析和应用还比较弱。即使在投入较多的数据收集环节，由于缺乏相应的机制，数据的质量也不是很高。
业内者说：怎么做
在目前的情况下，如何做好大数据?高瞻认为，应当先抓住一些关键业务需求，同时数据基础比较好，先做起来，然后再逐步扩展。他举了两个例子。
好医生集团曾参与过安徽省肥西县卫生局的一个项目。据高瞻介绍，肥西县卫生局将新农合医疗报销系统的数据和卫生局为居民建立的电子健康档案做了一个关联性分析。结果发现，居民的肥胖、抽烟与高血压、糖尿病的发病关联性很强。高瞻告诉网易科技，这不是什么新的发现，但是应用大数据分析的意义在于，之前大家只是从概念上知道肥胖和抽烟会对高血压和糖尿病产生影响，用大数据分析之后，能够真实地看到具体的一个个人的肥胖和抽烟对病症产生了影响。之后，社区医院应用了这个分析结果，给高血压病人、糖尿病病人看病时不光降血压、降血糖，还要干涉患者的肥胖和吸烟。现在整个肥西、还有安徽的很多县都在推广这样的做法，这一个小小的改变，使得很多地方的居民电子健康档案的使用率从20%左右变成了60%—70%，医生们本没有使用积极性的数据库被激活了。
肥西还做了个试验。原来农村治病，不管大人小孩，一般都是开抗生素、输液，好医生集团多年来做乡村医生的培训，呼吁不要滥用抗生素，但是在实际中效果不大。今年年初，安徽省启动了基层医疗卫生机构处方集系统，这个系统可以根据疾病诊断，提示建议处方，旨在规范诊疗行为和用药行为。同时，从今年2月开始，肥西县卫生局每月把医生处方当中使用两种以上抗生素的处方的比例发给医生。结果到了10月份，原来高达20%-60%的数据降到了个位数。
高瞻总结，大数据应用应当先从“Low hanging fruits”，即挂得低的果子、容易达成的目标开始，先把手头有限的“小数据”用好。
这个观点与北京301医院计算机室原主任任连仲不谋而合。
任连仲告诉网易科技，目前中等规模以上的医院起码都积累了数百GB的数据，每100GB的数据就相当于30万份病历。虽然这个数量级还没达到PB级，但是其中一定蕴含着许多有价值的信息。
他拿自己的观察举例说：“我观察了我身边20个左右患恶性肿瘤的人，我发现其中六七成的人在生活中有过非常苦恼郁闷的一段时期。20个样本，就可以总结出一点规律了，何况这个样本量大到GB级呢?那会得到更多、更有价值、更准确的结论。”
他主张先把目前的数据利用起来，现在301医院那些成摞的申请单就是真实的需求。他说：“目前在医院里，这样的服务还是被动的，是医生找上门来我们才提供服务，如果这种服务再进一步走上主动，广而告之，告诉广大医护人员和管理人员我们这里可以提供你们所需的‘信息服务’，医生在和技术人员在不断交流的过程中，一定能挖掘出大数据更大的价值。”
任连仲今年80岁，但是老爷子嘴里蹦出的词是“快速迭代”，按照他的说法：“好工具是用出来的。这是一个巨大的市场，这个事我们不能等。”

④ 大数据应用在哪些领域

大数据应用于各个行业，包括金融、汽车、餐饮、电信、能源、娱乐等在内的社会各行各业都已经融入了大数据的痕迹。

1、制造业：利用工业大数据提升制造业水平，包括产品故障诊断与预测、分析工艺流程、改进生产工艺，优化生产过程能耗、工业供应链分析与优化、生产计划与排程。

2、金融业：大数据在高频交易、社交情绪分析和信贷风险分析三大金融创新领域发挥重大作用。

3、汽车行业：利用大数据和物联网技术的无人驾驶汽车，在不远的未来将走入我们的日常生活。

4、互联网行业：借助于大数据技术分析用户行为，进行商品推荐和针对性广告投放。

5、餐饮行业：利用大数据实现餐饮O2O模式，彻底改变传统餐饮经营方式。

6、电信行业：利用大数据技术实现客户离网分析，及时掌握客户离网倾向，出台客户挽留措施。

7、能源行业：随着智能电网的发展，电力公司可以掌握海量的用户用电信息，利用大数据技术分析用户用电模式，可以改进电网运行，合理设计电力需求响应系统，确保电网运行安全。

8、物流行业：利用大数据优化物流网络，提高物流效率，降低物流成本。

9、城市管理：利用大数据实现智能交通、环保监测、城市规划和智能安防。

10、生物医学：大数据可以帮助我们实现流行病预测、智慧医疗、健康管理，同时还可以帮助我们解读DNA,了解更多的生命奥秘。

11、公共安全领域：政府利用大数据技术构建强大的国家安全保障体系，公共安全领域的大数据分析应用，反恐维稳与各类案件分析的信息化手段，借助大数据预防犯罪。

12、个人生活：大数据还可以应用于个人生活，利用与每个人相关联的“个人大数据”，分析个人生活行为轨迹，为其提供更加周到的个性化服务。

大数据的价值远不止于此，大数据对各行各业的渗透，是推动社会生产和生活的核心要素。

(4)生物医药大数据扩展阅读

七个典型的大数据应用案例

1、梅西百货的实时定价机制。根据需求和库存的情况，该公司基于SAS的系统对多达7300万种货品进行实时调价。

2、Tipp24AG针对欧洲博彩业构建的下注和预测平台。该公司用KXEN软件来分析数十亿计的交易以及客户的特性，然后通过预测模型对特定用户进行动态的营销活动。这项举措减少了90%的预测模型构建时间。SAP公司正在试图收购KXEN。

3、沃尔玛的搜索。这家零售业寡头为其网站Walmart.com自行设计了最新的搜索引擎Polaris，利用语义数据进行文本分析、机器学习和同义词挖掘等。根据沃尔玛的说法，语义搜索技术的运用使得在线购物的完成率提升了10%到15%。“对沃尔玛来说，这就意味着数十亿美元的金额。”Laney说。

4、快餐业的视频分析。该公司通过视频分析等候队列的长度，然后自动变化电子菜单显示的内容。如果队列较长，则显示可以快速供给的食物;如果队列较短，则显示那些利润较高但准备时间相对长的食品。

5、Morton牛排店的品牌认知。当一位顾客开玩笑地通过推特向这家位于芝加哥的牛排连锁店订餐送到纽约Newark机场（他将在一天工作之后抵达该处）时，Morton就开始了自己的社交秀。首先，分析推特数据，发现该顾客是本店的常客，也是推特的常用者。根据客户以往的订单，推测出其所乘的航班，然后派出一位身着燕尾服的侍者为客户提供晚餐。

6、PredPolInc.。PredPol公司通过与洛杉矶和圣克鲁斯的警方以及一群研究人员合作，基于地震预测算法的变体和犯罪数据来预测犯罪发生的几率，可以精确到500平方英尺的范围内。在洛杉矶运用该算法的地区，盗窃罪和暴力犯罪分布下降了33%和21%。

7、TescoPLC（特易购）和运营效率。这家超市连锁在其数据仓库中收集了700万部冰箱的数据。通过对这些数据的分析，进行更全面的监控并进行主动的维修以降低整体能耗。

⑤ 大数据战略的介绍

大数据战略是大数据科学平台、干细胞与再生医学等满足国家重大需求的领域方内向、我国可容能实现重大科技突破的领域以及世界可能发生重大科技事件的领域加快或加强重大科技布局。证券之星挖掘优质概念股以供投资者参考。大数据科学将成为新的科研范式。“互联网技术、互联网经济学、超级计算、环境科学、生物医药等研究产生海量数据，催生了大数据科学这一新的科研范式，将引起科研组织方式的深刻变化，并使知识的创造和应用更加紧密结合。