健康医疗大数据在精准医疗领域的应用与挑战

介绍精准医疗概念与业务流程,阐述健康医疗大数据在精准医疗领域的应用及挑战并对未来提出展望。研究结果对提高健康医疗大数据利用效率、启发未来精准医疗研究方向、推进精准医疗在重点疾病防治中的应用具有一定意义。     

浅析精准医学与健康医疗大数据

精准医学体现医学科学发展趋势,代表临床实践发展方向,是生命科学、临床医学技术和信息技术融合的现代医学前沿领域.以生物大数据代表的健康医疗大数据驱动精准医疗未来的发展.服务于精准医疗的健康医疗数据拥有个性化、长周期及聚集性价值等特性,在疾病的的精准预测与预防、精准诊疗及精准预后领域发挥关键性作用.文章对精准医学的概念、技术要素及健康医疗大数据在其中的支撑作用等方面进行分析,并对大数据在精准医学应用中面临的数据共享、数据安全性、临床标准路径建设、产学研创新机制及复合型人才培养等问题和应对措施进行探讨.     

“互联网+”医疗环境下的健康医疗大数据应用

健康医疗大数据是医院信息化建设的重要内容,是医院运行管理的核心资源,“互联网+”医疗已成为健康医疗领域发展趋势。从从推进医院精细化管理、推进疾病精准治疗、创新医疗模式、推进健康管理、拉动医疗相关产业发展5方面讨论了健康医疗大数据的应用。     

医疗大数据对医患关系的影响

检索了大量与医疗大数据对医患关系的影响研究相关的文献,并在此基础上进行了综述。大数据技术在改善医患关系中有精准医疗、精益管理、健康管理、科学研究和数字医疗这五方面的着力点。大数据技术可以通过自我参与、信息共享和精准医学这三方面来改善医患关系。然而，大数据在改善医患关系方面仍存在技术落后、大数据的所有权备受质疑、获取数据的安全性无法保障、成本过高等难题。     

浅析我国精准医疗的发展与对策

在世界医疗革命的洪流之中,一个新的医疗概念"精准医疗"悄然兴起,并迅速引爆医药和科技领域。精准医疗是综合基因技术、生物信息技术和大数据科学,给患者提供个性化医疗的模式,以达到治疗效果精准化、患者获益最大化。本文阐述了精准医疗的理念及特点,分析我国精准医疗所面临的机遇和挑战,提出在我国发展精准医疗的对策与建议。     

健康医疗大数据云平台研究综述

通过健康医疗大数据云平台技术,能实现更加高效、便捷的医疗服务,更大地满足人们个性化的医疗需求,也能进一步促进医学知识与技术的进步。本文主要对健康医疗大数据的来源和特点进行了概述,对健康医疗大数据云平台的发展和特点进行介绍与分析,总结了健康医疗大数据的相关开发与研究案例,提出了目前健康医疗大数据云平台面临的一些问题与对应策略。而保障健康医疗大数据云平台的规范与安全,有利于有效促进临床决策、远程医疗、电子档案分析与公共健康等各个方面的医疗行业的发展。     

信息化技术在精准医疗发展中的应用研究

阐述信息化技术在精准医疗数据采集、融合、存储、分析、临床决策系统建设、数据安全等方面的应用情况及作用,分析信息化技术支撑下的精准医疗发展面临的问题并提出建议,包括构建区域健康医疗数据管理平台,实现数据互联互通;创新大数据分析算法,研发智能分析工具等。     

关于加快健康医疗大数据向科学数据转化的思考与建议

介绍国内外健康医疗信息化与数据开放共享进展与成效,分析我国健康医疗大数据开放共享面临的挑战和困境,阐述健康医疗大数据向科学数据转化的必要性并提出建议,包括建立健康医疗大数据向科学数据转化的机制、建立国家健康医疗科学数据资源目录、推动健康医疗科学数据规范化管理等。     

健康医疗大数据发展应用的思考

随着计算机科学和信息技术的快速发展,健康医疗信息化得到广泛应用,在医疗服务、健康保健和卫生管理过程中产生海量数据集,形成健康医疗大数据.健康医疗大数据的发展与应用对提升医药卫生服务水平、促进健康产业发展等方面发挥着重要作用,许多国家对此已经形成共识,一些发达国家已将其作为国家重大战略并付诸实践.本文在简要介绍大数据概况的基础上,重点阐述健康医疗大数据的主要内容、应用领域、面临挑战和发展趋势等内容.     

精准医疗背景下医疗设备计量管理工作探讨

医疗设备的精准度和安全性直接影响临床诊疗的结果,精准医疗背景下应重视医疗设备计量管理工作的重要性,确保医用计量器具准确可靠,充分保障广大人民群众健康安全.本文首先探讨在精准医疗背景下医疗设备计量管理的作用,提出医学计量管理制度不完善、人因失误、医疗设备使用环境和配套设施对计量管理工作的影响,以及医疗设备计量检测范围局限...     

精准医学大数据汇交管控模型与应用研究

系统分析了精准医学数据汇交过程中面临的主要问题,针对不同病种、不同类型的异构精准医学数据,从汇交内容、数据质量、数据安全、数据标准等方面构建了多维度精准医学大数据汇交管控模型,并探讨了该模型在精准医学大数据汇交中不同阶段的应用,为数据汇交工作的开展提供指导和参考依据。     

精准医学大数据应用安全分类分级研究

应用文献研究法、线面混合分类法划分精准医学大数据用户角色、应用场景,详细阐述划分方法及结果,指出精准医学背景下基于不同角色、不同应用场景的数据分类分级思路,为精准医学大数据标准化体系构建和安全隐私保护相关研究提供新方向。     

基于CiteSpace的医学大数据国际发展研究现状分析

目的：使用CiteSpace探讨医学大数据研究热点与研究前沿。方法：以WoS核心核集收录的医学大数据领域相关文献作为数据来源,利用文献计量方法结合信息分析可视化工具CiteSpace对其进行分析。结果：自2012年以来,相关研究成果数量迅速攀升;big data、system、care、medicine、personalized medicine等节点较大;quality、children和mapreduce等Burst值较高。结论：当前医学大数据领域对医学大数据技术、精准医疗、医学健康大数据管理、医学大数据隐私及发展研究较多,mapreduce、ontology、hadoop等是研究前沿与发展趋势。     

Meeting the challenge: Health information technology’s essential role in achieving precision medicine

Precision medicine can revolutionize health care by tailoring treatments to individual patient needs. Advancing precision medicine requires evidence development through research that combines needed data, including clinical data, at an unprecedented scale. Widespread adoption of health information technology (IT) has made digital clinical data broadly available. These data and information systems must evolve to support precision medicine research and delivery. Specifically, relevant health IT data, infrastructure, clinical integration, and policy needs must be addressed. This article outlines those needs and describes work the Office of the National Coordinator for Health Information Technology is leading to improve health IT through pilot projects and standards and policy development. The Office of the National Coordinator for Health Information Technology will build on these efforts and continue to coordinate with other key stakeholders to achieve the vision of precision medicine. Advancement of precision medicine will require ongoing, collaborative health IT policy and technical initiatives that advance discovery and transform healthcare delivery.     

中国精准医学的发展

综述我国精准医学发展情况,阐述精准医学的生物学基础、核心技术,介绍测序技术与组学研究、大规模人群队列研究、生物大数据技术研发、个性化治疗技术开发状况,在此基础上对未来发展进行展望。     

百万老兵计划大数据管理实践剖析

采用网络调查法和文献调查法对百万老兵计划(MillionSVeteranSProgram,MVP)大数据管理实践进行调研。归纳百万老兵计划多来源、多类型大数据管理实践的具体内容,包括大规模数据采集、数据管理组织结构、数据集成平台、数据隐私与安全4个方面。最后从5方面总结分析其对我国精准医学大数据管理的启示。     

美国“百万老兵计划”大数据管理及其启示

通过网络调查法和文献调查法对美国“百万老兵计划”(Million Veteran Program,MVP)大数据管理实践的调研,归纳了“百万老兵计划”多来源、多类型大数据管理实践的具体内容,包括大规模数据采集、数据管理组织结构、数据集成平台、数据隐私与安全4个方面,并从设置合理组织管理构架、实施数据流程规范管理、搭建数据管理平台系统、重视个人数据隐私保护、实现数据安全多级管控等5个方面总结分析了其对我国精准医学大数据管理的启示。