医学和大数据外文

1. 大数据医疗具体是指什么

医疗大数据是个很宽泛的概念，他有很多详细的分类，包括：电子病历数据，这是患者就医过程中所产生的数据，包括患者基本信息、疾病主诉、检验数据、影像数据、诊断数据、治疗数据等，这类数据一般产生及存储在医疗机构的电子病历中，这也是医疗数据最主要的产生地。电子化的医疗病历方便了病历的存储和传输，但是并未达到进行数据分析的要求。大约80%的医疗数据是自由文本构成的非结构化数据，其中不仅包括大段的文字描述，也包括包含非统一文字的表格字段。通过医学自然语言理解技术，将非结构化医疗数据转化为适合计算机分析的结构化形式是医疗大数据分析的基础。电子病历中所采集的数据是数据量最多、最有价值的医疗数据。通过和临床信息系统的整合，内容涵盖了医院内的方方面面的临床数据集。在电子病历的互通互联上，出于各自的利益性（限制病人转诊），各大电子病历企业也不愿意使数据互通互联。根据美国政府相关报告显示，其电子病历共享比例也仅为30%左右。
检验数据
医院检验机构产生了大量患者的诊断、检测数据，也有大量存在的第三方医学检验中心也在产生数据。检验数据是医疗临床子系统中的一个细分小类，但是可以通过检验数据直接患者的疾病发展和变化。目前临床检验设备得到迅速发展，通过LIS 系统对检验数据进行收集，可以对疾病的早发现早诊断和正确诊断做出贡献。
影像数据
随着数据库技术和计算机通讯技术的发展，数字化影像传输和电子胶片应运而生。医疗影像数据是通过影像成像设备和影像信息化系统产生的，医院影像科和第三方独立影像中心存储了大量的数字化影像数据。医学影像大数据，是由DR、CT、MR 等医学影像设备产生所产生并存储在PACS 系统内的大规模、高增速、多结构、高价值和真实准确的影像数据集合。与检验信息系统（LIS）大数据和电子病历（EMR）等同属于医疗大数据的核心范畴。医学影像数据量非常庞大，影像数据增速快，标准化程度高。影像数据和临床其他数据比较起来，它的标准化、格式化、统一性是最好的，价值开发也最早。
费用数据
医院门诊费用、住院费用、单病种费用、医保费用、检查和化验收入、卫生材料收入、诊疗费用、管理费用率、资产负债率等和经济相关的数据。除了医疗服务的收入费用之外，还包含医院所提供医疗服务的成本数据，包含药品、器械、卫生人员工资等成本数据。在DRGs 按疾病诊断相关组付费模式中，需要详细的成本数据核算。通过大样本量的测算，建立病种标准成本，加强病种成本核算和精细化成本管理。
基因测序数据
基因检测技术通过基因组信息以及相关数据系统，预测罹患多种疾病的可能性。基因测序会产大量的个人遗传基因数据，一次全面的基因测序，产生的个人数据则达到300GB。一家基因测序企业每月产生的数据量可以达到数百TB 甚至1PB。
智能穿戴数据
各种智能可穿戴设备的出现，使得血压、心率、体重、体脂、血糖、心电图等健康体征数据的监测都变成可能，患者的单一体征健康数据以及运动数据快速上传到云端，而且数据的采集频率和分析速度大大提升。除了生命体征之外，还有其他智能设备收集的健康行为数据，比如每天的卡路里摄入量、喝水量、步行数、运动时间、睡眠时间等等。智能穿戴设备虽然在这两年遇冷，用户很难形成粘性，但是并不意味着智能穿戴设备所产生的数据没有意义。提供健康数据和服务，可能是智能穿戴厂商未来的转型之路。健康大数据的收集必须依靠硬件载体，智能穿戴设备还将会遇到自己的第二春。
体检数据
体检数据是体检机构所产生的健康人群的身高、体重、检验和影像等数据。这部分数据来自医院或者第三体检机构，大部分是健康人群的体征数据。随着亚健康人群、慢病患者的增加，越来越多的体检者除了想从体检报告中了解自己的健康状况，还想从体检结果中获得精准的健康风险评估，以及如何进行健康、慢病管理。
移动问诊数据
通过移动设备端或者PC 端连接到互联网医疗机构，产生的轻问诊数据和行为数据。曾经通过互联网问诊企业春雨医生的数据，分析各地医生互联网问诊的活跃度、细分疾病种的问诊行为。通过这些数据的分析，对行业发展、互联网问诊企业的决策有非常重要的帮助。

2. 求一篇关于大数据的外文文献加翻译，翻译后的字数在3000到5000，或者其他关于数据库的也行，必重赏啊

童鞋你好！
这个估计需要自己搜索了！
网上基本很难找到免费给你服务的！
我在这里给你点搜索国际上常用的外文数据库：
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❶ISI web of knowledge Engineering Village2
❷Elsevier SDOL数据库 IEEE/IEE(IEL)
❸EBSCOhost RSC英国皇家化学学会
❹ACM美国计算机学会 ASCE美国土木工程师学会
❺Springer电子期刊 WorldSciNet电子期刊全文库
❻Nature周刊 NetLibrary电子图书
❼ProQuest学位论文全文数据库
❽国道外文专题数据库 CALIS西文期刊目次数据库
❾推荐使用ISI web of knowledge Engineering Village2
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中文翻译得自己做了，实在不成就谷歌翻译。
弄完之后，自己阅读几遍弄顺了就成啦！
学校以及老师都不会看这个东西的！
外文翻译不是论文的主要内容！
所以，很容易过去的！
祝你好运！

3. 常用的医学数据库和网络医学资源有哪些

有MEDLINE、《中华医学杂志》、骨密度数据库、CBM、PubMed等。

1、MEDLINE

MEDLINE是美国国立医学图书馆(TheNationalLibraryofMedicine,简称NLM)生产的国际性综合生物医学信息书目数据库，是当前国际上最权威的生物医学文献数据库。

内容包括美国《医学索引》（IndexMedicus,IM）的全部内容和《牙科文献索引》（IndextoDentalLiterature）、《国际护理索引改差》（InternationalNursingIndex）的部分内容。

2、《中华医学杂志》

《中华医学杂志》是1915年创办的双语学术期刊，周刊，中国科学技术协会主管，中华医学会主办。

期刊主要反映中国医学最新的科研成果，积极推广医药卫生领域的新技术、新成果，及时交流防病治病的新经验。

3、骨密键启度数据库

2004年11月，GE公司与中华医学会合作,完成中国大陆骨密度正常值数据库项目，开创了中国骨密度发展的新时代，是中国医学界将临床问题数字化的一项巨大突破。

该项目的完成，彻底结束了用其他人种的标准诊断中国人骨密度状况的混乱局面，树立了医生和患者对骨密度测量和骨质疏松定量诊断的信任。

4、CBM

CBM由核亮皮中国医学科学院医学信息研究所/图书馆开发研制的中国生物医学文献服务系统（SinoMed）；

整合了中国生物医学文献数据库（CBM）、西文生物医学文献数据库（WBM）、北京协和医学院博硕学位论文库等多种资源，是集检索、免费获取、个性化定题服务、全文传递服务于一体的生物医学中外文整合文献服务系统。

可访问中国生物医学文献数据库（CBM）资源，北京协和医学院博硕学位论文库（每篇论文的前30页内容）。

CBM收录1978以来1600余种中国生物医学期刊，以及汇编、会议论文的文献题录530余万篇，全部题录均进行主题标引和分类标引等规范化加工处理。年增文献40余万篇，每月更新。

5、PubMed

PubMed数据库是美国国立医学图书馆(NationallibraryofMedicine，NLM)的国家生物技术信息中心(，NCBI)研制开发的，设在国家健康研究院。

PubMed数据库收录MEDLINE，PRE-MEDLINE，还有其它如《Science》，《Nature》等电子期刊构成的数据库。自1996年至今，该数据库收录约1000万篇生物医学文献。

可供检索的专业为，分子生物学及NCBI部分的数据库题录。它收录了美国和另外70个国家出版的生物医学期刊约3900种。

PubMed网上更新速度是每周1次。Medline收录的大多数论文原始语种是英语，或有英文摘要。

参考资料来源：网络——医学数据库

4. 常用的医药文献检索外文数据库有哪些

1.Pubmed

是医学,生命科学领域的数据库,旨在组织、分享科研领域信息。为用户提供文献检索,图片检索,影响因子查询,免费全文下载,国家自然科学基金统计分析等服务

如果是校外没有这些数据库账号，可以从seek68文献馆中找到。而且还省米。

5. “大数据”是什么东西

• 大数据（big data），指无法在一定时间范围内用常规软件工具进行捕捉、管理和处理的数据集合，是需要新处理模式才能具有更强的决策力、洞察发现力和流程优化能力的海量、高增长率和多样化的信息资产

• 大数据与云计算的关系就像一枚硬币的正反面一样密不可分。大数据必然无法用单台的计算机进行处理，必须采用分布式计算架构。它的特色在于对海量数据的挖掘，但它必须依托云计算的分布式处理、分布式数据库、云存储和虚拟化技术。

他俩之间的关系你可以这样来理解，云计算技术就是一个容器，大数据正是存放在这个容器中的水，大数据是要依靠云计算技术来进行存储和计算的。

(5)医学和大数据外文扩展阅读：

大数据的4V特点：Volume（大量）、Velocity（高速）、Variety（多样）、Value（价值）。

云计算的关键词在于“整合”，无论你是通过现在已经很成熟的传统的虚拟机切分型技术，还是通过google后来所使用的海量节点聚合型技术，他都是通过将海量的服务器资源通过网络进行整合，调度分配给用户，从而解决用户因为存储计算资源不足所带来的问题。

大数据正是因为数据的爆发式增长带来的一个新的课题内容，如何存储如今互联网时代所产生的海量数据，如何有效地利用分析这些数据等等。

大数据的趋势：

趋势一：数据的资源化

何为资源化，是指大数据成为企业和社会关注的重要战略资源，并已成为大家争相抢夺的新焦点。因而，企业必须要提前制定大数据营销战略计划，抢占市场先机。

趋势二：与云计算的深度结合

大数据离不开云处理，云处理为大数据提供了弹性可拓展的基础设备，是产生大数据的平台之一。自2013年开始，大数据技术已开始和云计算技术紧密结合，预计未来两者关系将更为密切。除此之外，物联网、移动互联网等新兴计算形态，也将一齐助力大数据革命，让大数据营销发挥出更大的影响力。

趋势三：科学理论的突破

随着大数据的快速发展，就像计算机和互联网一样，大数据很有可能是新一轮的技术革命。随之兴起的数据挖掘、机器学习和人工智能等相关技术，可能会改变数据世界里的很多算法和基础理论，实现科学技术上的突破。

6. 怎样查找医学文献

另方面,医学科学技术的研究课题又日趋专门化和综合化,对获得医学情报的迫切性、全面性和准确性的要求愈来愈高。因而,为适应新技术革命发展的需要,不仅要求医学情报人员为教学科研医务工作者提供系统完整.及时准确的情报,而且要使他们学会使用检索工具、掌握查找文献的方法,从而使他们在浩如烟海的文献面前不至于束手无策。墓于上述,拟本文以期对教学科研医务工作者有所帮助。美国《生物学文摘》(《BIOLOGICALABSTRACTS》)、美国《化学文摘》(《Chemieal Abstraets》)、日本<<医学中史杂志》、苏联《医学文摘杂志》。 在知道检索工具种类之后,还要弄清每一检索工具的编排结构、内容、检索方法,这样当你查找资料时,才不至于无从下手。注重检索步骤学会使用检索工具 检索工具分手工检索工具和机械检索工具,前者是由人直接参加查找,如各种文摘,索引题录等,后者指光电检索系统,电子计算机检索系统等,本文指的是前者。学会使用检索工具,关键在于熟悉检索工具的种类。