Ⅰ 大数据能给医疗带来哪些改变_大数据在医疗方面的作用
如慧迟今是大数据时代，前景自然好了，据前瞻产业研究院《2016-2021年中国行业大数据市场发展前景预测与投资战略规划分析报告》显示，总的来说，医疗大数据应用主要体现在临床操作、研发、新的商业模式、付款/定价、公众健康五大领域，在这孙碧基些场景中，大数据的分析和应用都将发挥巨大的作用。
医疗大数据的应用对于临床医学研究、科学管理和医疗服务模式转型发展都具有重要意义，而大数据技术的运用前景是十分光明的。
医院和医疗行业面临的大数据主要有医学影像、视频(教学、监控)及文献等非结构化数据。由于这些数据增长很快且结构复杂，给数据管理和利用带来较大的压力，存储与管理成本不断提高，数据利用困难、利用率低。除了数据数量和形态的迅速增加，医疗数据还需要越来越长的保留期。一旦存储系统的安全性出现问题，导致医疗数据丢失，医院会面临严重不良局面。医疗大数据的应用要保证数据的全面性、准确性、实时性和使用的便捷性，要能快速运算和快速展现，要与日常工作平台紧密结合。
国人已经把健康大数据上升为国家战略，而面对“大数据”的挑战，医院必须考虑三大主要问题。
(1)数据存储是否安全可靠?因为系统一旦出现故障，首先考验的就是数据的存储、灾备和恢复能力。如果数据不能迅速恢复，而且恢复不能到断点，则将对医院的业务、患者满意度构成直接损害。
(2)如何提高医院运行和服务的效率?提高效率就是节省医生的时间，从而缓解医疗资源的紧张状况，在一定程度上可以帮助解决“看病难”的问题。
(3)如何控制大数据的成本?存储架构是否合理，不仅影响医院IT系统的成本，而且关乎医院的运营成本，医疗数据激增，使医院普遍存在着较大的存储扩容压力。如今，医院的存储设备大多是由不同厂商构成的完全异构的存储系统。这些不同的存储设备利用各自不同的软件工具来进行控制和管理，这样就增加了整个系统的复杂性，使管理成本非常高。
未来，大数据必将影响医疗行业，未来医疗行业的大数据将会具体应用在：临床辅助决策，则谨医疗质量监管，疾病预测模型，临床实验分析。其发展空间有：个人健康门户，慢病管理和健康管理，电子病历和临床质量监控，医学知识管理，临床路径和循证医学，远程医疗和移动医疗，医学研究数据仓库和共享平台，跨医疗机构协作平台。
Ⅱ 大数据在医学领域有什么应用
1、健康监测
大数据技术可以提供居民的健康档案，包括全部诊疗信息、体检信息，这些信息可以为患病居民提供更有针对性的治疗方案。并且通过智能手表等可穿戴设备，随时带着，可以实时汇报病人的健康情况。应用于数百万人及其各种疾病的预测和分析，并且在未来的临床试验将不再局限于小样本，而是包括所有人。
2、数据电子化管理
患者的影像数据，病历数据、检验检查结果、诊疗费用等各种数据录入大数据系统，统一管理起来，每位医生都能够在系统中查到病人的详细资料以及变更记录。而无需再通过耗时的纸质工作来完成，这对于大夫更好地把握疾病的诊断和治疗十分重要。
3、医疗科研
在医疗科研领域，运用大数据技术对各种数据进行筛选、分析，可以为科研工作提供强有力的数据分析支持。例如健康危险因素分析的科研中，利用大数据技术可以在系统全面地收集健康危险因素数据，包括环境因素，生物因素，经济社会因素，个人行为和心理因素，医疗卫生服务因素，以及人类生物遗传因素等的基础上，进行比对关联分析，针对不同区域、家族进行评估和遴选，研究某些疾病发病的家族性、地区区域分布性等特性。
Ⅲ 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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Ⅳ 大数据分析在疾病与健康研究方面的应用
大数据分析在疾病与健康研究方面的应用
大数据分析技术将在以上方面发挥着特殊的作用。
一、疾病与健康研究
在疾病与健康研究方面，我们可将其分为三个子方面：健康研究、亚健康研究和疾病研究。
1、健康研究
中国是地域辽阔的多民族国家，不同地区不同种群的人的基因和健康指标有所不同，同一地区同一种群的人在不同的性别和年龄上健康标准也有差异。深入研究和分析上述人群的健康规律，对卫生保健、健康促进、疾病预防和治疗有着重大的指导意义。例如：
1.1 对体检数据分析和挖掘，得出不同地区、不同人群的健康差异，以确定精确的不同人群的健康标准，针对不同人群制定适宜的防病，治病方法以及预后标准，并量身打造个性化，地区化的健康评估模型。
1.2 在制定不同地区不同人群的参考值时,可进一步分析健康指标在不同性别、年龄和季节的差别，以及权重比，从而完善适合于国人全面的系统化的更科学的健康参考值。
1.3 人体存在的内在平衡，使得各个可观察数据间有其特有的规律，基于经验只能发现简单的规律如钙、磷常数等，使应用数据挖掘等大数据分析技术可以主动发现复杂的系统性的人体医学规律，大幅提升防病，治病以及预后推测的技术水平，并且也对亚健康有个更科学的判断依据，以及了解健康到亚健康的逐渐失衡的过程。
1.4 对孕妇在孕产期、产后及新生儿的健康数据进行深入分析，研究孕产妇和新生儿的健康规律，开发对孕产妇和新生儿的健康评价和因素的评估模型，给出更科学的孕产妇和新生儿保健的指导。
1.5 对儿童成长的体检数据分析和挖掘，研究儿童的健康规律，开发对儿童成长的评价和因素的评估模型，分别适应中国辽阔的地域和众多的人群，给出更科学的儿童成长发育指导。
1.6 对老年人的健康数据分析和研究，研究老年人的健康特点，开发对老年人健康的评价和因素的评估模型，给出更科学的老年人养生的指导。
1.7 对健康人的精神和心理数据进行深入分析，制定健康人的精神和心理参考标准，开发对健康精神和心理的评价和影响因素的评估模型，给出更科学的精神和心理卫生方面的保健指导。
2、亚健康研究
世界卫生组织将机体无器质性病变，但是有一些功能改变的状态称为“第三状态”，也称为“亚健康状态”，主要包括：功能性改变，而不是器质性病变；体征改变，但现有医学技术不能发现病理改变；生命质量差，长期处于低健康水平；慢性疾病伴随的病变部位之外的不健康体征。
对亚健康进行深入分析与研究对保持健康状态，预防和纠正亚健康状态以及对疾病的预防和治疗都有十分重要的意义。例如：
2.1 研究亚健康与疾病间的相互关系。研究各种可观察指标（体检数据）在亚健康中的权重，以及在不同地区、人群中的分布。应用时间序列，线性/非线性回归研究亚健康观察指标之间的关联性。通过亚健康体检数据挖掘，分析导致疾病的影响因素，建立评估模型来预测危险度，并进一步建立疾病的预测模型。
2.2 研究亚健康与健康间的相互关系。通过对体检人群的地区、职业、年龄等因素的分析，研究最新的健康和亚健康的人群分布。不同的人群地区环境不同,生活习惯不同,加入亚健康医学指标以外的相关外部数据（如职业、饮食、习惯、性格、爱好等）后,可发现综合因素对亚健康的影响，以及这些因素的各自权重，及相关关系，从而探究出亚健康的原因，对预防和治疗亚健康起着指导作用。
2.3 研究亚健康治疗和预后的研究。通过对亚健康治疗和预后的数据分析，评价治疗效果，评估最佳治疗方案，进一步开展对专科亚健康治疗和预后的研究，同时研究其与疾病的关系。
2.4 对精神和心理亚健康的研究。如对常见的精神亚健康状态：如神经衰弱、抑郁、焦虑和强迫等症状，进行数据归纳整理、分析挖掘，从而导出精神和心理亚健康的新知识发现，探究出精神疾病的原因，对预防和治疗精神疾病起着指导作用。
2.5 将住院和社区健康管理数据相结合，进行因素权重分析和多因素的特性抽取，最后形成模型指导治疗。最理想的情况是个体化评估模型,为每个病人建立专用预测模型。
3、疾病研究
中国面临的严重危害人民健康的疾病包括：
传染性疾病，如结核病、艾滋病、SARS、禽流感、甲型H1N1流感等；
慢性非传染性疾病，如恶性肿瘤、脑血管病、心脏病、糖尿病等；
精神和心理疾病；
小儿出生缺陷。
对患有各种疾病的病人的医学数据及相关数据的研究分析，对各种疾病的预防和治疗都有十分重要的价值。例如：
3.1 对传染性疾病，如结核病、艾滋病、SARS、禽流感、甲型H1N1流感等疾病的研究。应用数据挖掘技术对传染性疾病的数据进行分析，找出传染性疾病的发病规律，揭示传染性疾病的病因，进一步摸索出传染性疾病的变异规律，建立传染性疾病的预测模型。
3.2 对慢性非传染性疾病，如恶性肿瘤、脑血管病、心脏病、糖尿病等疾病的研究。应用数据仓库技术和数据挖掘技术对慢性常见病的数据进行分析，找出慢性常见病的发病规律，探索慢性常见病的病因，进一步摸索出慢性常见病的并发症规律，科学评估各种治疗方案的疗效，建立慢性常见病的预测模型。
3.3 对精神和心理疾病的研究。应用数据仓库技术、数据挖掘技术和数理统计技术对精神和心理疾病的数据进行分析，从广泛的多变量集中找出影响精神和心理疾病的主要因素，在遗传学、后天影响和病理学等多方面探索精神和心理疾病的病因，科学评估各种治疗方案的疗效，建立精神和心理疾病的预测模型。
3.4 对小儿出生缺陷的研究。应用大数据分析技术对儿童出生缺陷的数据进行分析，从广泛的大变量集中找出影响儿童出生缺陷的主要因素，在环境、遗传学、病理学等多方面探索儿童出生缺陷的病因，建立儿童出生缺陷的预测模型。
3.5 针对门诊和住院病人数据在线分析统计学差异，寻找阳性案例，为研究提供素材，并为科研的预实验提供思路和准备。对住院数据进行多维度分析和挖掘，横向达到单病种的水平，纵向包括所有可观测数据，所收集来的知识有很大可能会启发医学专家有新发现。
3.6不同 治疗手段和治疗效果的在线分析。结合收集来的大量资料全面分析，尽量提前全面的了解治疗的临床效果。
3.7 药品治疗效果在线分析，治疗效果、副作用、对其他疾病的效果评估。结合收集来的大量资料全面分析，尽量提前全面的了解新药和老药。目前的药品不良反应主要靠医生的通报，对医生的职业素养和敏感有很大的依赖，而使用数据挖掘及数据库中的知识发现，可以极大限度地改进这项工作。
二、环境与健康研究
环境因素对健康造成的损害较其他健康损害复杂，是微量、慢性、长期和不可逆转的。环境健康影响与公众利益息息相关，环境健康损害如得不到妥善处理还将转化为社会、经济问题。环境与公共健康研究以人类生态系统可持续发展研究为基础，关怀人类现在和未来的健康与安全，从环境研究途径关注社会、经济活动对人类生理和心理的健康影响，探索环境变迁对人民健康造成危害的预防和治理措施。
应用大数据分析技术对环境健康的研究，主要包括发现案例、发病机理和临床治疗研究，预防和治理各类环境流行病在污染源以及污染途径控制的研究等。例如：
1. 应用大数据分析技术研究环境因素对健康的影响，实行 一体化的环境和健康监测，并在全国实现数据共享。
2. 应用大数据分析技术研究环境污染对儿童的影响，以解决环境对儿童所造成的不健康和疾病迅速增长的问题，从而给予儿童特殊注意的环境和健康指导。
3. 应用大数据分析技术开展职业病和职业多发病的预防预测。对于各种职业的发病分布和严重程度，以及对职业病的深入分析。不仅包括传统意义的职业病，也包括不同职业的不同的疾病分布和在病因中的权重。另外,还可以分析不同职业的暴露特点进而对病因进行研究。
4. 应用大数据分析技术开展对空气污染显著提高城市人群呼吸道和过敏性疾病的发生 率的研究。
5. 应用大数据分析技术开展噪声污染损害儿童的听力和干扰他们的学习能力的研究。
6. 应用大数据分析技术开展快餐业的发展使肥胖病发病率不断增长的研究，尤其是不合理的营养对儿童健康的影响。
7. 应用大数据分析技术开展对转基因生物技术的应用对自然界生物和人类基因的潜在影响的研究。
三、医药生物技术与健康
生物技术涵盖生命科学的所有领域，医药生物技术是生物技术的重要组成部分。当今人类面临的人口、食物、健康、环境和资源问题，无不与之紧密相关。医药生物技术最鲜明的特点是大量新思想、新技术、新材料、新方法和新产品引入医学研究和医疗保健之中，如全新的医学成像技术、基因工程技术、微电子技术、干细胞工程技术、组织工程技术、纳米技术、生物芯片技术、克隆技术、酶工程技术、细胞工程技术、发酵工程技术、蛋白质工程技术、生物医学工程技术、基因组与蛋白质组技术、生物信息技术和中医药技术等及其产品，将大大提高疾病预防、诊断、治疗和药物设计研制水平，以及对突发事件（如传染病和生物恐怖等）的检测、预防与治疗水平。
以大数据分析技术为核心的生物信息技术在由众多新技术构成的医药生物技术中发挥有独特的作用。例如：
1. 利用生物信息技术进行生物信息的存储与获取。
2. 利用生物信息技术开展基因的序列对比、测序和拼接。
3. 利用生物信息技术进开展基因预测。
4. 利用生物信息技术进行生物进化与系统发育分析。
5. 利用生物信息技术进行蛋白质结构预测和RAN结构预测。
6. 利用生物信息技术进行分子设计和药物设计。
7. 利用生物信息技术进行肿瘤分类及遗传学分析。
8. 利用生物信息技术开展在生物分子层面对精神病的研究及遗传学分析。
9. 利用生物信息技术开展在生物分子层面对如H1N1等传染病的研究。
四、卫生宏观决策支持
卫生宏观决策支持系统是以数据仓库为数据中心、以数据挖掘为技术核心、以商务智能为展现工具的综合卫生信息平台。它可以建立在各级别卫生系统上，如医院、地区卫生系统、全国卫生系统，为各级卫生部门提供智能决策系统，深入了解卫生系统的历史和现在，把握卫生系统业务发展的未来，评估卫生系统内部各部门的业务效绩，帮助各级决策者提供最佳实施方案，给决策者一双慧眼，清晰认知系统内各方面变化趋势和业务得失，使对系统各部门的评价、考核、奖励更加科学、公正、客观，使系统内各级关系更加和谐，积极发挥各部门的潜能，提高系统的整体业务水平和经济效益。使用商务智能辅助决策，可以提供各种有价值的信息，各种事件的关联，以及不同于微观的角度分析各种卫生信息，如预防接种基本数据，传染病报告等等。
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Ⅳ 大数据在医疗行业的应用有哪些
大数据专业属于交叉学科：以统计学、数学、计算机为三大支撑性学科；生物、医学、环境科学、经济学、社会学、管理学为应用拓展性学科。所以大数据在众多行业都有应用，下面说说其在医疗领域的应用。
随着互联网规模不断的扩大，大数据正在改变着这个时代的绝大一部分的行业或者企业，医疗行业也不例外，医疗健康正在成为人们关注的重点问题，以智能化、数字化为特征的医疗信息化正在蓬勃兴起，医疗行业的数据类型也在向海量、复杂、多样的类型方式转变。
1.就医数据进行电子化管理
对电子医疗记录的收集，包括个人病史、家族病史、过敏症以及所有医疗检测结果等。在信息系统中进行分享，每一个医生都能够在系统中添加或变更记录，而无需再通过耗时的纸质工作来完成。这些记录同时也能帮助病人掌握自己的用药情况，同时也是医学研究的重要数据参考。
2.健康预测
通过智能手表等可穿戴设备的数据，建立健康预测模型，通过这些可穿戴设备持续不断地收集健康数据并存储在云端，实时汇报病人的健康状况。应用于数百万人及其各种疾病的预测和分析，并且在未来的临床试验将不再局限于小样本，而是包括所有人。
3.医学影像以及临床诊断
通过让大数据机器人来识别记住各类海量的医学影像，例如X射线、核磁共振成像、超声波……等各种的图像。对大量病历进行深度挖掘与学习，训练其对影片的诊断，最终实现辅助医生进行临床决策，规范诊疗路径，提高医生的工作效率。
4.药品研发
利用大数据进行数据建模并进行分析，预测药物的临床结果，可以为临床阶段的实验结果提供参考，节省临床阶段的时间并优化临床实验结果。制药公司也可以通过数据建模进行分析，从而生产出治疗成功率更高的药品并极大地缩短药品从研发到投入市场的时间。
Ⅵ 压力与癌症相关16项临床大数据的结果是……
压力是现代生活的一部分。考试，求职，结婚，生育，疾病，生活变故等等人生重要关头都会令我们倍感压力。日常生活中每天的交通，工作，育儿，人际沟通也会令我们疲于招架。
每个人都会在生活的某个时刻感到压力。是否你也会隐隐担忧，压力会不会增加疾病风险呢？等我们看完16项临床研究结果的真实数据，答案自然揭晓。
1、并非所有的压力都同样有害
首先要明白的是，压力有两种：短期压力（Acute Stress）和长期压力（Chronic Stress）。有一点压力是没有什么可担心的，反而是对身体有积极影响，使我们更加警惕和提高我们的反应速度。只有长期压力才有害。持续几个星期或几个月压力下的紧张和担心很可能会使你的健康状况亮红灯，导致高血压和心理健康问题，如焦虑和抑郁。
那怎么判断是否出于长期压力中呢？下表提供了一种定量的方法，测评近1年不同类型的生活事件对你的压力影响值，可以用来预测出现健康问题的可能性。评价标准： 生活事件单位总和超过300分者，80%可能患病 ；生活事件单位总和150～300分者，50%可能患病；生活事件单位总和小于150分者，30%可能患病。
2、压力如何影响身体
短期压力有助于生存
我们的压力反应主要是由神经系统协调的，几乎与数百万年前的原始祖先基本相同。事实上，就像压力是许多疾病的根源一样，它也能决定我们一分钟内的生死，比如说当你需要逃离树林里的一只熊。 身体通过释放应激激素（如肾上腺素和去甲肾上腺素）来应对生理，心理或情绪压力。 应激激素会增加血压，提高心率和提高血糖水平 ，这些变化有助于一个人以更大的力量和速度行事，以逃避感知到的威胁。
长期压力对身体有害
研究表明，经历强烈和长期（即慢性）压力的人会面临多方面的疾病风险：免疫系统变弱， 更容易受病毒感染（如流感或普通感冒）， 容易产生消化，生育，泌尿，心脏病，睡眠障碍，抑郁症和焦虑症等疾病。
3、压力会导致癌症吗？
虽然压力可能导致一系列身体健康问题，但是导致癌症的证据很弱。虽然有一些研究表明各种心理因素与癌症发展风险增加有关，但其他研究未能得出两者相关性结论。
下表总结了1973年至2010年之间，16项观察压力对乳腺癌风险影响的研究结果，大部分都是大样本量、长达十年以上的前瞻性队列研究。结果显示压力与癌症的相关性主要表现在严重压力上。例如，遭受离婚，配偶死亡，失去孩子，严重赤字和悲惨的童年经历。
值得一提的是，如果心理压力与癌症之间存在联系，也可能是通过其他方式。
例如， 遭受压力的人可能会发展出一些不利于健康的行为，如吸烟，暴饮暴食或喝酒，这些行为本身增加了患癌风险。 癌症患者的家属具有较高的癌症风险， 可能是由于共有的遗传风险因素，而不是由家庭成员诊断引起的心理压力导致。
4、如何应对压力才是关键
压力本身不是问题，而是我们对压力源的解释和反应，这决定了一个人的压力反应。
我们可以学习有效的管理压力，避免短期压力变成长期压力。对于引发压力的不可控因素，如家庭变故、患病、意外，最佳策略是：专注自己，花时间做自己喜欢的事情。而对于可控因素，如生气、焦虑，最佳策略是：避免发生。
马上来试几招应对压力的有效方法吧：
1）和专业人士交谈
不要害怕从外部获得帮助，试着跟心理医生沟通。
2）瑜伽和冥想
放松心灵和身体，使心情平静，抑制身体对压力的反应。
任何一种心灵练习都行，比如中国传统的气功，太极拳；西藏流行的冥想。
3）足够的睡眠
睡整觉可以提高免疫力。
4）艺术或音乐疗法
古典音乐可以有效对抗焦虑和抑郁，绘画等艺术活动有助于身心健康。
5）少吃糖
糖可以补充能量，但时间短暂。糖耗尽之后身体感觉更坏。
改吃含糖的水果，纤维可以使体内含糖量时间持久。
6）按摩
按摩可以减轻疼痛和焦虑，缓解短期压力，但是对长期压力没有帮助。
7）抗抑郁或焦虑的药物
寻求医生的意见和帮助。
Ⅶ 大数据挖掘在虚拟医药科研方面的思考
大数据挖掘在虚拟医药科研方面的思考
1.基于大数据挖掘的虚拟医药科研案例
数据挖掘发展到今天，按照时下的概念应该到了“大”数据挖掘的时代了。我们还是先从几个相关案例开始吧。
1.1 虚拟临床试验-大数据采集
我们首先来看这样一个案例。2011年06月，辉瑞制药有限公司宣布开展一项“虚拟”临床研究，该项研究是一个得到美国食品和药物管理局批准的试点项目，首字母缩写为“REMOTE”。“REMOTE”项目是在美国开展的第一项病人只需使用手机和互联网、而不用重复跑医院的临床研究，该项目的目标是要确定此类“虚拟”临床研究能否产生和传统临床研究一样的结果。而传统的临床研究要求病人住在医院附近，并且定期前往医院或诊所进行初次检查和多次后续检查。如果这一项目有效，那它可能意味着全美国的病人都能参加今后的许多医学研究。这样一来，原先的科研项目中未得到充分代表的群体将得以参加，数据收集速度将大大加快，而且成本也很可能会大幅下降，参与者退出的几率也很可能会降低不少。
从上例中，我们可以看到，利用互联网可以收集远远大于传统临床科研样本数目的超大量病人的临床数据，而且其中有些临床数据可能来自于更加便捷的可穿戴健康监测设备。如果这样的研究，在科研设计严谨、质量标准得到有效执行、各种误差得到有效控制的情况下，科研的效率和成果的可信度可以显著提高。正如辉瑞公司首席医疗官弗蕾达?刘易斯-霍尔所说的：“让更多样化的人群得以参与研究有可能会推动医学进步，并为更多的病人带来更好的疗效。”
1.2 虚拟药物临床试验-大数据挖掘
我们再来看另外一个案例。1992年，抗抑郁药物帕罗西汀（Paxil）获准上市；1996年，降胆固醇药物普拉固（Pravachol）正式开售。两种药品生产企业的研究证明：每种药物在单独服用时是有效且安全的。可是，患者要是同时服用两种药是否安全，没有人知道，甚至很少有人想过。美国斯坦福大学的研究人员应用数据挖掘技术分析了数万例患者的电子病历后，很快发现了一个出人意料的答案：同时服用两种药物的患者血糖含量较高。这对于糖尿病患者来说影响很大，过多的血糖对他们来说是一种严重的健康威胁！科学家还通过分析血糖检测结果和药物处方，来寻找隐藏的规律。
对于单个医生来说，他所经历的同时服用这两种药物的病人是很有限的，虽然其中可能有少数的糖尿病患者莫名其妙地血糖升高了，但医生很难意识到这是由于病人同时服用了Paxil和Pravachol造成的。因为这是一种掩藏在大数据中的隐含规律，如果不是有人有目的地专门研究Paxil和Pravachol联合用药的安全性的话，个体医生是很难揭示这个规律的。但是，临床药品成千上万，我们怎么可能对任意组合的两、三种药联合应用的安全性和有效性进行逐一研究呢？数据挖掘很可能是一种有效的、快速的、主动式的探索多种药联合应用问题的方法！
研究者不必再召集患者去做临床试验，那样做的话花费太大了。电子病历及其计算机应用的普及为医疗数据挖掘提供了新的机遇。科学家不再局限于通过召集志愿者来开展传统的课题研究，而是更多地从现实生活中的实验中，如日常的大量的临床案例中筛选数据并开展虚拟科研，这些并非来自计划的课题立项的实验数据保存在许多医院的医疗记录中。
类似本案例，应用数据技术使得研究人员可以找出在药物批准上市时无法预见的问题，例如一种药物可能对特定人群产生怎样的影响。另外，对医疗记录的数据挖掘不仅将为研究带来好处，还会提高医疗服务系统的效率。
1.3 虚拟药物靶标发现-知识发现
我们再看看这样的一类研究。通常新药研发的过程都比较漫长,投入巨大，风险也很高。有数据表明，新药研发的平均时间长达15年,平均耗费超过8亿美元。但是,由于药物疗效的不佳和毒副作用太高，使得许多药物的研发经常在临床阶段就失败了，造成了巨大的经济损失。作为药物研发的源头,药物靶标的发现和识别对药物的研发成功率具有举足轻重性的作用。随着生物信息技术的不断发展,以及蛋白质组学数据、化学基因组学数据的日益增长,应用数据挖掘技术结合传统生物实验技术,可为药物新靶标的发现提供新的技术手段,为靶标识别预测提供新的方法。构建药物靶标数据库，利用智能计算技术和数据挖掘技术对现有的药物靶标数据开展深入探索，以期发现新的药物靶标正是这样一类研究，我们也称之为药物靶标的知识发现。
传统的药物靶标的发现，通常大都是通过大量的、反复的生物化学实验来实现的，不仅成本高、效率低，成功率也很低，犹如瞎子摸象一样，不好掌握方向。而应用数据挖掘这一自动的、主动的、高效的探索技术，可以开展虚拟药物靶标发现，不仅大大加快了药物靶标发现的进程，而且大幅减少了生物化学实验的次数和成本，同时也提高了传统生化实验的成功率。
2. 数据挖掘在虚拟医药科研上的应用
大数据时代，医药研发面临更多的挑战和机遇，为了更好的节约研发成本，提高新药研发成功率，研发出更有竞争力的新药，可以应用数据挖掘技术开展虚拟医学科研和药物研究。数据挖掘在虚拟医药科研上的应用，可以总结为如下几个方面。
2.1 通过预测建模帮助制药公司降低研发成本提高研发效率。模型基于药物临床试验阶段之前的数据集及早期临床阶段的数据集，尽可能及时地预测临床结果。评价因素包括产品的安全性、有效性、潜在的副作用和整体的试验结果。通过预测建模可以降低医药产品公司的研发成本，在通过数据建模和分析预测药物临床结果后，可以暂缓研究次优的药物，或者停止在次优药物上的昂贵的临床试验。
2.2 通过挖掘病人数据，评估招募患者是否符合试验条件，从而加快临床试验进程，提出更有效的临床试验设计建议。例如: 通过聚类方法对患者群体进行聚类，寻找年龄、性别、病情、化验指标等方面的特征，判定是否满足试验条件，也可以根据这些特征更好的设立对照组。
2.3 分析临床试验数据和病人记录可以确定药品更多的适应症和发现副作用。在对临床试验数据和病人记录进行分析后，可以对药物进行重新定位，或者实现针对其他适应症的营销。通过关联分析等方法对试验数据进行挖掘可能会发现事先想不到一些成果，大大提高数据的利用程度。
2.4 实时或者近乎实时地收集不良反应报告可以促进药物警戒。药物警戒是上市药品的安全保障体系，对药物不良反应进行监测、评价和预防。通过聚类、关联等大数据挖掘手段分析药品不良反应的情况，用药、疾病、不良反应的表现，是否跟某种化学成分有关等。例如不良反应症状的聚类分析，化学成分与不良反应症状的关联分析等。另外在一些情况下，临床实验暗示出了一些情况但没有足够的统计数据去证明，现在基于临床试验大数据的分析可以给出证据。
2.5 针对性药物研发：通过对大型数据集(例如基因组数据)的分析发展个性化药物。这一应用考察遗传变异、对特定疾病的易感性和对特殊药物的反应的关系，然后在药物研发和用药过程中考虑个人的遗传变异因素。很多情况下，病人用同样的用药方案但是疗效却不一样，部分原因是遗传变异。针对同病种的不同的患者研发不同的用药，或者给出不同的用法。
2.6 对药物化学成分的组合和药理进行挖掘，激发研发人员的灵感。例如针对于中医药物研发，用数据挖掘手段对于中药方剂和症候进行分析研究，探讨方剂和针对症状之间的联系，从功效、归经、药性和药味等方面进行分类特征分析。
3. 虚拟药物临床试验分析系统
现在越来越多的临床科研和药物临床试验都是从日常的临床工作中生成的大数据中经过严格的条件筛选来提取数据的。正如我们在本文1.1和1.2中提到的案例一样，所谓虚拟药物临床试验，是以更广泛的临床数据采集，和从海量的医院电子化的病历中按照事先的设计需求经过严格的条件筛选来开展的，虽然是虚拟的方法而不是传统的方法，这种药物临床试验研究有样本代表更广泛、成本低、效率高、研究成果更丰富等优点。采用虚拟研究的方法可以完全替代某些传统的药物临床研究，也可以作为某些传统的药物临床研究的预试验或探索性研究，以使真正的药物临床研究工作多、快、好、省。我们现在来看一下虚拟药物临床试验分析系统是如何工作的。
3.1 虚拟药物研究的基本思路
1、建设药物临床试验数据仓库，充分整合和积累的临床数据和药物应用数据。 2、设计、选取药物临床试验的观察组样本与对照组样本。 3、应用数据挖掘技术探索药物对于疾病治疗的效果和产生的副作用。 4、应用统计学技术进行药物临床试验效果的推断和评价。
3.2 建立药物临床数据仓库
建设药物临床试验数据仓库有两种途径，一种是通过经典的药物临床试验设计来定制化和采集相关数据，传统的方法主要记录在纸质文档上，也有专门数据录入软件，这种方法采集的数据是按照预先设计进行的，直接形成药物临床试验的专用数据，但通常样本数据量不会太大；另外一种是将医院大量的、历史的临床用药数据进行抽取、变换、装载，然后充分整合积累的其他临床数据和药物应用数据，形成药物临床试验数据源，为生成药物临床试验数据提供支撑，这样的样本数据量可能很大，我们后面演示的方法就是采用种数据进行“虚拟”样本筛选和分析的。
3.3 药物临床试验样本设计
药物临床试验样本根据药物研究的需要可以有很多设计，例如单因素单水平设计，单因素两水平设计，单因素多水平设计，配对设计设计，区组设计设计，重复测量设计等。我们这里以两因素区组设计为例来介绍一下样本筛选。本例仅以方法演示为目的，不考虑严格的医学专业意义。
本研究的疾病为动脉硬化心脏病，处理因素为药物应用，共有三种药物，分别为倍他乐克、诺和灵、硝酸异山梨脂。区组因素为年龄，分了三个年龄段。观察指标为血钠。我们科研设计按照“三要素、四原则”进行数据筛选。所谓“三要素”是研究人群，处理因素和观察对象。所谓四原则是指随机、对照、重复、均衡等原则。按照如下图一的输入条件，可以将数据集筛选出来，然后再用统计分析工具进行统计分析。
3.4 药物临床数据挖掘
应用数据挖掘技术不仅可以提高药物临床数据的利用程度，而且可以探索和发现药物临床应用中的新的积极作用和新的消极作用。利用多种数据挖掘方法分析临床试验数据和病人的电子化数据，可以确定药物更多的适应症和发现未知的副作用。在对临床试验数据和病人记录进行挖掘分析后，可以对药物进行重新定位，或者实现针对其他适应症的推广应用。通过对药物试验数据进行挖掘可能会发现意想不到一些成果，大大提高数据的应用效益。
如本例，我们使用数据挖掘的方法深入研究药物对于实验室指标的影响。探索和发现药物临床应用中的正负影响，可以通过观察病人用药前后的很多医学特征和生理指标来进行，而观察更加客观的各种实验室指标是很多药物研究的必备设计之一。下面是一个应用倍他乐克药物治疗冠心病的研究，我们应用了数据挖掘的有关技术分析了倍他乐克的血药浓度的变化对病人各个实验室指标的影响，如下图二，显示了部分实验室指标的影响结果。
以上结果需要与临床医务人员以及药物研究人员共同探讨。在刨去了各种人为因素以及业务系统客观影响因素之后，我们可以发现先前未知的倍他乐克对病人生理指标的影响，其中有些影响在医学上可能是积极的，而有些影响在医学上可能是反面的。
3.5 统计分析设计
虚拟药物临床试验分析系统的统计分析模块，包含了药物研发中常用的统计分析方法，如T检验、方差分析、相关分析、回归分析、非参数检验等，设计思路按照统计学思维，首先对数据进行验证，根据验证结果选择统计分析方法。下面我们以重复测量设计为例进行说明。
本研究的疾病为动脉硬化心脏病，处理因素为药物应用倍他乐克，观察指标为我们从数据挖掘中发现有影响的血钾指标。我们可以使用3.3提供的模块对筛选的样本进行提取和分析，也可以从本模块直接选取所需的数据并分析。重复测量分析有两种方法，一个是Hotelling T2检验，另一个是方差分析，本系统提供了这两种统计检验方法。
部分样本数据如下图三所示：
这里，我们仅观察一下方差分析方法的结果输出，如下图四所示。
从图中我们可以看到，根据P值得到：处理因素“倍他乐克”药物对血钾起作用，测量时间对血钾有影响，处理因素和测量时间有交互影响。从而验证了我们应用数据挖掘得到的结果。
4. 数据挖掘在中药研发上的应用
以上内容，我们重点是以西药的研究应用为例来说明以数据挖掘为特色的虚拟医药研究的方法。其实，数据挖掘和虚拟药物研究还非常适合于中医中药的研究工作，因为中医学本身是一个经过几千年不断摸索、积累和验证的、知识体系庞大的、具有完整理论体系的医学科学，但我们还需要应用现代知识不断地深入理解、挖掘、提高和应用，以便与现代科学能更好地融合。而数据挖掘正是探索和解释中医学奥秘的有力工具！
国内许多单位也开展一些中医中药数据挖掘的局部性的尝试。现在，我们就将这些数据挖掘在中医中药研究中的尝试加以汇总，分列如下： 1、中药配方中的文本数据挖掘； 2、对“药理”起关键作用的“有效成分”——单体或化学成分的挖掘； 3、中药方剂配伍规律的数据挖掘与研究； 4、方剂配伍物质基础与药效如(证侯、症状)关系的数据挖掘； 5、方剂配伍的用量与方剂效用级别间的关系(量效关系及模型) 挖掘； 6、中药药性理论与中药有效成份的关系挖掘； 7、方剂中各药味间的相关性挖掘； 8、相似病症的隐含相似关系挖掘； 9、同种疾病不同药方的相似性和差异性的挖掘和研究。 10、数据挖掘用于不确切病症的分类和研究。
Ⅷ 医疗大数据的主要来源有哪些
医疗大数据主要来自医疗机构，大家平时去看病、体检都会有医疗数据的产生，大量的数据汇集到一起就成了大数据。