计算医学——应对大数据的挑战向临床转化

长期以来,在生物医学领域,基于还原论的研究方法提供的知识信息是＂碎片化＂的,无法拼凑出完整的图景来全面真实地理解生命和疾病.近年来,随着医学工程技术和计算机技术的快速发展,生物医学领域迎来了大数据时代,更全面的生命和疾病信息呈现了出来,如何分析、应用具有高通量高维度特征的海量数据,以更逼近真实的方式理解生命机理和疾病机制,提高疾病预测、临床诊疗和健康维护的水平？可以肯定的是,计算医学与可视化的理论和技术方法为该领域提供了一条科学、高效的路径.     

计算医学——应对大数据的挑战向临床转化

正长期以来,在生物医学领域,基于还原论的研究方法提供的知识信息是"碎片化"的,无法拼凑出完整的图景来全面真实地理解生命和疾病。近年来,随着医学工程技术和计算机技术的快速发展,生物医学领域迎来了大数据时代,更全面的生命和疾病信息呈现了出来,如何分析、应用具有高通量高维度特征的海量数据,以更逼近真实的方式理解生命机理和疾病机制,提高疾病预测、临床诊疗和健康维护的水平?可以肯定的是,计算医学与可视化的理论和技术方法为该领域提供了一条科学、高效的路径。1生物医学大数据的挑战     

超微弱发光在医学中的应用

任何具有新陈代谢的生物体都在自发的向外辐射一种极弱的光子流,其波长范围在180-800nm,强度仅为10-104hv/cm2.s[1],称为超微弱发光.超微弱发光是生物体的一种特性,与生物体的氧化代谢、细胞分裂、死亡、光合作用、致癌及生长调控等基本的生命过程及病理、生理状态有着密切的联系[2].     

数据挖掘及其在医学信息中的应用

介绍数据挖掘技术的概念、过程和常用方法,结合医学信息的特点,探讨数据挖掘技术在医学信息中的应用,包括医疗费用分析、辅助医疗诊断、医学科研以及医疗资源利用评价,以期为促进数据挖掘技术在医学领域中的更广泛应用提供借鉴.     

量子计算在医疗信息领域的应用研究综述

随着人工智能和大数据时代的来临,医疗卫生信息化和智能化已逐步扩展到诊断、临床等诸多领域。以量子计算为主导的医疗信息化系统可为许多难题提供创新性解决方案。通过系统综述的方法,本研究归纳了量子计算的优势与特点,剖析了医疗信息化建设所面临的主要挑战,并以患者、医院、保险及制药4个利益相关者为基础,详尽地梳理了量子计算在医疗信息建设中的潜在应用及作用。可以预见,量子计算将深刻变革传统医疗,并与医疗信息化建设实现更深层次的融合。     

知识管理工具在医学信息分析中的应用探讨

介绍知识管理的内涵及工具,从规划、收集、存储、分析、传播5个阶段分析知识管理与医学信息分析的关系及相互影响作用,并对知识库、知识地图和实践社团这3个知识管理工具在医学信息分析领域中的应用进行探讨。     

循证医学在检验医学中的应用

近年来，循证医学（evidence—based medicine，EBM）已成为医学界的热门话题并在医学实践中积极推广。现代循证医学的思想是英国流行病学家、内科医生Archie Cochrane在20世纪70年代提出的，1992年在Iain Chalmers博士的领导下，由英国国家卫生服务部资助，成立了以Cochrane姓氏命名的世界上第1个循证医学中心——英国Cochrane中心。     

超融合技术在医学图书馆知识服务中的应用

介绍了超融合技术的概念及其具有的融合、敏捷、安全、开放等特点,探讨了超融合技术在医学图书馆中的应用。超融合架构能够实现计算、网络、存储资源的全面融合,其主要技术包括服务器虚拟化、存储虚拟化、网络虚拟化,并有基础架构简化、降低成本、提高运维效率、高可靠、高性能等优势。通过超融合技术,能够有效提升医学图书馆数据中心的运行效率,为医学图书馆知识服务提供有力支撑。     

检验医学在亚健康诊疗中的应用展望

随着现代生活节奏的加快和生活压力的增大，越来越多的人处于一种介于健康与疾病之间的状态，现代医学称之为"亚健康"。亚健康状态如果持续时间过长且未被及时干预最终会发展成为疾病，因此识别亚健康状态并尽早干预对于预防疾病、保持机体健康状态具有重要意义。亚健康的检测方法有多种，利用医学检验技术通过实验室指标评估机体的健康状态是较为客观的评价方法。目前针对亚健康状态的实验室检测参数及参考值范围尚无明确标准，未来有望通过大数据分析结合机器学习实现对亚健康状态的科学评估。     

实施人性化服务,提高医学信息中心的服务质量

论文从建立完备的用户服务制度，建立信息中心和用户的互动管理机制，尊重用户的知情权，信守服务承诺，服务内容要多样化等九大方面详细地论述了信息中心如何实施人性化服务。     

健康医疗大数据中心建设实践与思考

介绍福州健康医疗大数据中心建设背景、历程,从平台架构、基础设施、数据采集、系统安全等方面总结中心建设成果,分析存在的问题,包括数据来源有限和存在数据壁垒、缺乏统一技术标准和基础数据治理成效慢等,提出应对措施和建议。     

区域健康医疗大数据中心体制机制研究

界定相关概念,介绍管理视角下区域健康医疗大数据中心总体框架,从政策、组织、制度等方面阐述中心体制机制建设情况,为区域健康医疗大数据中心建设与运行提供参考,有助于促进健康医疗大数据发展应用。     

区域性医学数据中心的建设方案与实现策略

结合海南省医疗卫生行业信息化建设的实际情况，从分析建设区域性医学数据中心的必要性入手。论述了区域性医学数据中心建设目标、建设方案、系统结构、网络平台和实现策略等。     

健康医疗大数据应用发展现状与数据治理

健康医疗大数据是国家重要的基础性战略资源,是医疗卫生机构的重要资产。在医疗卫生信息化的背景下,分析国内外研究与应用现状,探讨健康医疗大数据的主要来源和特点,以及该领域面临的机遇和挑战,提出相关问题;围绕健康医疗大数据治理,论述数据治理的内容管理、数据安全、数据质量、主数据管理及数据共享等问题和对策,为健康医疗大数据更好的实践应用提供借鉴。     

临床数据中心的应用

本文阐述了临床数据中心的概念、发展历程和建设内容,及其在医疗数据集成和分析方面的应用,并指出临床数据中心的建设将为医疗临床和科研提供完整统一的数据,将是医院信息管理建设的重要方向。     

云计算在区域医疗信息系统建设中的应用

采用云计算实现集中统一的区域医疗信息化建设和维护,不仅降低了大规模区域数据中心建设仞期所需的一次性投资成本,同时还满足了快速部署及差异化需求等多方面要求。通过对区域数据中心软硬件资源虚拟化方案的详细讨论,突出展示了厶计算在区域医疗信息化建设中的强大功能。云计算不但提高了区域医疗信息的可靠性和使用价值,且通过虚拟化技术实现了软硬件资源的动态按需分配,提高了资源的利用效率,实现了绿色计算。     

医疗大数据集成及应用平台体系构建

以四川大学华西医院为例,在介绍医疗大数据集成应用现状基础上,提出“云平台+数据资源+应用”的大数据集成平台构建方案,介绍平台系统设计与应用效果,推动医疗大数据应用发展。     

医疗大数据平台建设机遇、挑战及其发展

分析医疗大数据平台建设面临的机遇和挑战,以肿瘤大数据平台为例阐述医疗大数据平台发展建设情况,包括建设规划、关键技术领域研究、建设实践等,为医疗卫生行业数字化、智能化转型提供支撑。     

医疗机构自主可控大数据科研平台建设方案

以多组学数据分析场景为例,从基础硬件设施、基础软件、应用系统3方面阐述医疗机构自主可控大数据科研平台国产化建设方案,为生物医学数据科研平台建设积累经验,为国内医疗科研机构提供参考。     

基于医学信息的智能化决策服务研究

阐述医学信息在传统决策中的作用、现状、问题以及新形势下决策需要的要素、要求和特点,分析医学信息决策智能化的实现背景及其在健康领域的应用场景和模式,探讨未来基于医学信息的智能化决策服务发展思路。