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    生物医学大数据的现状与发展趋势研究

    出处论文网
    时间2018-09-20

    生物医学大数据的现状与发展趋势研究

    一生物医学大数据的特点及发展现状

    在21世纪新一代生物?#27835;教?#19981;仅具有单细胞检测功能还有实时动态图像系统能够为生物医学研究提供大量的数据信息在对海量数据中的深刻规律进行研究时必须保证大数据的3特征即数据量大处理数据效率高速度快数据源要有多变性通过借助大数据的这些特点可以实现大数据的?#27835;?#21644;预测

    与其他科学大数据一样生物医学大数据也呈现出典型的3H特点那就是高维性高度计算复?#26377;?#21644;高度不确定性高维性指的是生物医学大数据不仅能够对样本进行多重?#27835;z?#36824;能够使用多组数据样本量较多这些特点使多维数据的索引成为了可能例如近年来一时兴起的智慧医疗的概念是通过建立健康档案区域的医疗信息?#25945;?#20351;用大数据技术和物联网技术将患者和医疗服务商保险公司紧密联系在一起的一种医疗方案通过高维数据的?#27835;z?#23454;现对数据规律的剖析但数据整合与?#27835;?#30340;难度是较大的高度计算复?#26377;?#25351;的是由于生物医学中存在不同的数据对系统性整合提出了更高的要求且样本的?#21592;?#38656;求也是必备的生物医学研究的样本来源不一样这就使研究对象难以确定大数据的研究与以往的逻辑推理研究有着本质的差异因为大数据研究需要对庞大的数据进行多项?#27835;?#24402;纳和相关性?#27835;?/p>

    二大数据思维变革在生物医学领域的应用

    一生物医学领域大数据

    正确认识大数据我们需要从数据来源类型和量化?#30830;?#38754;入手之前美国科学家Weston和Hood2004?#29366;?#25552;出4P医疗观点提倡进行个体化预测预防和医疗个体化医疗需要将每位患者的各?#20013;?#24687;综合?#27835;z?#38024;对个体患者的疾病诊断和治疗中信息数据庞大同时人类基因组计划的完成促进了对人类基因的研究在基因组数据库中?#27835;?#22522;因表达基因变异与疾病的相关性对临床治疗有很大的意义收集到的蛋白组学代谢组学转录组学脂类组学糖组学等数据非常庞大还有人类对古人类基因组的研究也不断深入刘瑞涛等2015

    二生物医学大数据的挖掘

    生物医学大数据不仅可以应用于组学研究及不同组学间的关联研究识别生物标志物和研发药物实施健康管理等而?#19968;?#33021;实施更强大的数据挖掘例如对数据挖掘进行关联?#27835;?#32858;类?#27835;?#20998;类?#27835;?#21644;异常?#27835;?#31561;对生物医学大数据挖掘能够增加把握度并且有发现弱关联的能力例如对TCGA数据库信息的挖掘对现有研究数据进行?#27835;?#21033;用大数据思维挖掘TCGA数据库中有用的信息在临床上有非常重要的作用通过对TCGA数据库的数据挖掘扫描全基因组范围内与肺腺癌预后相关的甲基化位点可以发现对肺腺癌预后相关的基因就能作为预后研究的生物标志物王可等2016或者可以直接研究目的基因与癌症的相关性从TC-GA数据库中收集癌症数据集下载基因表达谱资料与临床信息资料就可以?#27835;?#30446;的基因与癌症临床病理学参数的相关性?#25237;?#30284;症预后的影响王硕等2016也可以对癌症相关的miRNA和mRNA进行联合?#27835;?#26500;建共表达网络图进行联合?#27835;z页?#19982;临床相关的基因或miRNA做进一步研究

    三大??#25454;时?的疾病风险评估与健康指导

    提升大数据?#27835;?#19982;共享的实用性首先要建立起适合风险评估计划进行的现场环境观察各个控制系统中所存在的问题以及设计方案中需要继续深入完善的内容通过建立起综合控制环境并观察在控制方案中存在的风险隐患可以实现疾病评估目标达到预期的风险控制效果精准医学大数据系统为健康指导提供了准确的数据?#25569;գ?#36890;过数据?#27835;?#20063;能够了解到健康方面存在的问题不仅能够根据个体不同时期的变化来加强?#27835;z?#26356;能将不同个体的信息进行?#25569;?#25972;合从而综合评比健康指数以及需要注意的相关健康问题将各个时期的体检结果输入到大数据?#27835;?#31995;统中形成一个健康指导数据库当不同时期数据库中的信息超出?#31246;?#20840;范围在系统中会自动作出提醒将风险评估结果整理显示出来有关于大数据时代下的疾病风险评估更应该充分结合健康指导来进行观察数据系统中存在的不同问题并通过综合控制方案来提升最终的风险预防效果

    四精准医学药物研发及用药指导

    数据库系统开发完成后所进行的各项药品研发以及疾病治疗用药都能够在此指导下进行将医学方面的安全控制体现在数据库方面实现用药指导更为精准的开展精准医学大数据共享系统中的信息具有极强的用药指导价值构建出适合现场工作内容开展的体系后临床用药也可以?#25569;展?#20139;系统中所记录的内容来进行避免产生用药安全隐患对临床医学能力提升有很大帮助医药研发中需要大量的临床精准数据作为支持通过对精准医学大数据展开?#27835;?#19982;共享可帮助医学人员在短时间内搜集到更多的信息资料包括不同医学领域的内容在大数据?#27835;?#25216;术支持下提升了数据环境的使用开发效果为医药研发以及药品应用建立更适合的现场环?#22330;?#22312;用药指导中也可以?#25569;站?#20934;医学方面的大数据来进行提升用药安全性如果能坚持推广精准用药的临床医学指导可望能有效避免卡马西平氯吡格雷别嘌醇甲氨蝶呤?#30456;实?#33647;物的?#29616;?#19981;良?#24405;?#20943;少药品的无效使用和医保的不必要支出

    三结束语

    随着大数据技术的发展与应用同时面临老年化社会的到来从临床治?#39057;?#20581;康管理将成为一个趋势转化生物医学信息学的应用未来对于预测疾病发生趋势将发挥重要作用

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