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。     

精准医学决策支持知识组织研究

介绍国内外医学知识组织体系,从数据来源、概念抽取、语义关系构建几方面阐述基于精准医学临床决策支持系统的精准医学知识组织体系设计,分析其在门诊和住院场景的应用。     

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.     

医院开展医学大数据应用初探

阐述医院医学大数据的来源、特点以及在医学研究实践中的主要应用,指出医院医学大数据应用场景广泛,但同时面临众多问题与挑战,以期为医院医学大数据应用提供借鉴。     

医学大数据应用信息系统策划与设计

医学大数据是国家重要的战略性基础数据资源,将应用于精准临床诊疗、决策支持、疾病监测预警与管理、公众健康服务等领域。当前,国内对医学大数据技术的应用成熟度还有待提高,如何将传统的医学数据平稳过渡到大数据体系中,通过数据挖掘等手段对其进行专业的分析来实现数据的“增值”,是当下亟待解决的重要问题。本文通过构建区域级医学大数据应用技术工程实验室,对医学大数据应用信息系统总体架构、数据中心架构等核心功能进行初步策划与设计。     

第二代互联网医学：从数据到价值

互联网医学是在互联网、云计算、可穿戴设备、社会网络等相关技术的迅猛发展下,尤其是生物医学大数据背景下出现的新医学范式。生物医学数据的收集、存储、信息互联互通、隐私性保护、本体构建和数据共享、相关信息平台的构建等是第一代互联网医学的主要关注点和数据层次上的准备。第二代互联网医学将更关注生物医学大数据的深度挖掘、价值实现和精准应用。从互联网医学发展的社会经济生态、技术融合生态、学术交叉生态等视角,探讨了第二代互联网医学的发展趋势,讨论从精准临床治疗到个性化健康管理范式转变的科学挑战和应用前景。     

精准医学信息学的关键技术及应用发展方向

介绍精准医学信息学的关键技术,包括组学数据标准化、数据采集、数据调用、自学习系统开发等方面;阐述精准医学信息学应用发展方向,包括疾病亚型分组技术、临床决策支持系统、电子病历升级换代等方面,以期推动我国精准医学信息学的发展。     

一种基于角色权限动态转换的隐私数据访问控制模型

针对现有基于角色的数据安全访问控制方法（RBAC）存在的问题,提出一种基于角色权限动态转换的隐私数据访问控制模型,其主要思想是将角色扩展为基本角色和隐私角色,基本角色继承了RBAC的角色定义,隐私角色定义其在不同应用场景下对隐私数据有不同的访问权限.RBAC解决了什么用户可以访问什么数据的问题,而这里提出的隐私数据访问控制模型解决基于什么目的去访问什么数据的动态变化问题.     

医疗大数据结合大语言模型的应用展望

在医学领域,大数据技术结合大语言模型的应用预计将具有巨大的影响。本文将从几个方面展望医疗大数据结合大语言模型的应用：首先是辅助医生诊断和鉴别诊断方面,其次是在循证医学领域,此外医疗大数据结合大语言模型也可以应用于辅助医生进行临床和医学研究方面。通过将医疗大数据与人工智能大语言模型相结合,可以实现更加精准、高效、智能化的医疗诊断和治疗,并将为人类的健康领域做出更大的贡献。     

医学大数据研究进展及应用前景

医学大数据具有数据量庞大、结构复杂、分析难度大等特点,包括临床数据、多种组学数据、环境暴露、日常生活习惯、地理位置信息、社交媒体及其他多种与个体健康和疾病状态相关的数据维度.医学大数据的重要应用方向包括群体层面的疾病预防及诊疗体系的评价、特定疾病的机制阐释,逐步完善精准医学知识体系、构建具有自主学习能力的临床决策支持系统等.     

健康医疗大数据驱动下的精准医疗实施进展

梳理健康医疗大数据和精准医疗有关概念与特征,探讨健康医疗大数据与精准医疗关系与作用,简要阐述当前存在的问题与挑战并提出发展建议,为推动健康医疗大数据在精准医疗领域的转化应用提供借鉴和参考。     

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。     

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。     

基于生物信息分析技术的精准医疗

对目前生物信息学分析流程、具体应用进行分析,包括精神疾病药物使用指导、敏感性药物基因筛查等方面,对相关人才培养、生物医学大数据、精准医疗争论等相关问题进行讨论,希望对相关学科的应用与发展有所启发。     

医疗大数据分析技术在临床医学中的应用

分析了医疗大数据分析技术在临床医学中的应用现状,指出了医疗大数据分析技术在创新医疗服务模式中的作用,以及存在医疗数据存储、共享和分析能力不足,数据尚未实现互联互通和采集困难、质量不高、安全性不够等亟待解决的问题,提出了促进医疗机构计算机硬件及网络中心建设、提高医疗数据分析水平、加强各医疗机构之间的合作和资源共享、保护医疗数据隐私和建立健全医疗数据管理制度等改进医疗大数据分析技术在临床医学应用中的建议。     

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。     

利用EHR/EMR数据的慢性病防控临床研究进展

介绍电子健康档案（EHR）和电子病历（EMR）的概念及其医疗应用,从横向研究、病例对照及前瞻性研究、精准医学研究3方面阐述目前国内外应用EHR/EMR数据进行慢性病防控的临床研究现状,为更好地应用医疗大数据进行医学研究做一些探索。     

数字孪生在精准医疗应用中的研究进展和挑战

近年来,数字孪生作为新兴的人工智能技术为精准医疗的发展前景提供了更多可能性。数字孪生技术可以综合利用物体的全方位数据信息构建虚拟实体,通过在实体与虚拟体之间构建的动态连接,提高模型分类、预测的准确性。目前,数字孪生在精准医疗领域的应用不仅包括治疗难度较大的专科疾病,也包括全生命周期、全人群层面的健康管理。但这些应用大多停留于技术模型的设计及利用单中心数据的验证,更多潜在的应用价值有待开发。本文对数字孪生在精准医疗应用中的研究进展和挑战进行归纳综述,为进一步突破技术瓶颈、拓宽应用领域、加快应用落地、强化法律法规提供了思路与方向。