生物医学大数据分析与挖掘[优质ppt]
大数据分析与挖掘培训ppt
AI与大数据挖掘的融合应用
深度学习
利用深度学习技术，对 大规模数据进行特征提 取和模式识别，提高数 据挖掘的精度和效率。
强化学习
结合强化学习技术，根 据环境反馈自动调整模 型参数，提高模型泛化 能力和鲁棒性。
多模态融合
将不同模态的数据进行 融合，如文本、图像、 视频等，挖掘多模态数 据的潜在价值。
进行全面评估。
欺诈检测
利用大数据技术，实时监测交易 行为，及时发现并阻止欺诈行为
。
风险评估
通过对历史数据和实时数据的分 析，对金融机构的风险状况进行
全面评估。
医疗健康
个性化医疗
通过大数据分析，为患者提供个性化的诊疗方案 和治疗建议。
疾病预测
利用大数据技术，对疾病的发生和发展趋势进行 预测，为预防和治疗提供参考。
数据收集
从各种来源收集大量数据。
数据转换
将数据从一种格式转换为另一 种格式，如从CSV转换为 JSON。
结果展示
将挖掘出的信息以图表、报告 等形式展示给用户。
02
大数据分析技术
数据预处理
01
02
03
数据清洗
去除重复、无效或错误数 据，保证数据质量。
数据转换
将数据从一种格式或结构 转换为另一种，以便于后 续分析。
数据聚合
对数据进行汇总、计算， 生成新的特征或指标。
分布式计算
分布式文件系统
Hadoop HDFS等，用于 存储大规模数据。
分布式计算框架
MapReduce、Spark等， 用于并行处理大规模数据 。
分布式数据库
HBase、Cassandra等， 用于存储和查询大规模数 据。
数据库技术
生物医学大数据分析与挖掘ppt课件
报告内容
一、生物医学大数据分析挖掘的几个方向 二、基于流感大数据发展流感预测预警新方法
21
临床大数据分析与挖掘-流感危害性预测
y = 31.31 x - 8.85 R2=0.83
通过分析流感监测产生的大数据，社会经济大数据以及大 量基因序列，以及大量的相关性分析，发现了快速预测流 感病毒危害性的新方法
1，目前该方法已经申请了专利。 2，在使用我们的方法向WHO推荐疫苗参考株。 3，Nature Communcations, 2012.
28
X X
X
XX XX
XX
X
29
新华社发布的新闻：我国科学家发明流感 疫苗株快速选择新技术
30
我国2013年华东地区H7N9溯源
进化分析
大规模病毒采样 与基因测序
Based on 7 seasons during 2002-2009.
Du et al. Nature Communications析与挖掘-流感疫苗推荐
大规模病毒采样 与基因测序
流感病毒关联 网络
疫苗推荐
该工作发表在《Nature Communications》上， 被选为亮点文章，并且同期《Nature》杂志也对 该工作进行了报道
商业大数据 生物医学大数据
智能交通
天气预报
股票
? 智慧医疗和
个性化医疗
3
医院信息化产生海量临床数据
临床大数据
4
美国卫生信息化发展计划
2011年，美国卫生信息技术协调官办公室发布全国卫生信息化发展计划，计 划时限2011-2015
5
我国卫生信息化发展计划
35212工程
6
美国VS中国
美国 系统逐步成型、理念推广、政策制定、科 学研究
生物医学大数据分析与挖掘ppt课件
efficient-clinical-trials-with-tissue-phenomics/
13
临床大数据分析与挖掘-临床决策支持
Treatment A Treatment B
Treatment C Treatment D Treatment E
14
临床大数据分析与挖掘-健康评估
统计学建模
综合健康评估
/media/news_stories/2014/140313_2.html
J Breast Cancer 2012 September; 15(3): 265-272
19
临床大数据分析与挖掘-个性化诊疗
P4 Medicine:
personalized: it takes into account a person’s genetic or protein profile. preventive: it anticipates health problems and focuses on wellness, not disease. predictive: it directs appropriate treatment and avoids drug reactions. participatory: it empowers patients to take more responsibility for their health and care.
/connections/2010/Vol4_No1/features_pg2.asp
/blog-41174-719048.html
18
The first human trial of a pioneering personalised cancer treatment developed at Oxford University will begin this week, with the potential to tackle a wide range of latestage cancers.
大数据分析与挖掘ppt课件
利润 用算法预测人们购票需求，航空公司以不可预知的方式调整价格 智能手机的应用识别到你的位置，因此你收到附近餐厅的服务信
息 …
26
数据挖掘：Data Mining 大数据管理与挖掘案例
麻省理工学院创建了一个计算机 模型来分析心脏病病患丢弃的心 电图数据
系统分析显示两个后卫哈德卫和伯 兰.绍在前两场中被评为－17分
但当哈德卫与替补后卫阿姆斯创组 合时，魔术队得分为正14分
魔术队增加了阿姆斯创的上场时间， 此着果然见效；
Advanced Scout是一个数据分析工 具，每一场比赛的事件都被统计分 类，按得分、助攻、失误等等。
时间标记让教练非常容易地通过搜
和官方机构相比，谷歌能提前一 两周预测流感暴发，预测结果与 官方数据的相关性高达97%；
2009 年 甲 型 H1N1 流 感 暴 发 时 ， “谷歌流感趋势”系统大显身手。 这已经成为大数据应用的一个经 典案例；
也招来了隐私保护组织的严厉声 讨！
30
企业应用大数据所带来的主要效果包括实现智能决 策、提升运营效率和改善风险管理。
3
我们身边的大数据…4地图的定位数据5对大数据的初步认识(1)
三十多年来，我国春运大军从1 亿多人次到36亿人次
春运的最热现象是逆向过年，即 老人们到孩子工作的地方过年。
除夕夜 哈尔滨迁徙地图
6
对大数据的初步认识(2) 大数据与交通拥堵
通常会利用社会学、心理学甚至是医学上的基本结 论和原理作为指导
通过人工智能领域中使用的机器学习、图论等算法 对社交网络中的群体行为和未来的趋势进行模拟和 预测。
数据分析与数据挖掘实战案例PPT课件
本案例以某电商平台的推荐系统为例，介绍数据分析与数据挖掘在推荐系 统中的应用。
数据分析过程
数据收集
收集用户在电商平台的浏览、搜索、购买等行为数据，以及商品属性、 分类等信息。
数据清洗
对原始数据进行清洗和整理，去除异常值、缺失值和重复数据，保证 数据质量。
04
实战案例一：电商用户行 为分析
案例背景
某大型电商平台ห้องสมุดไป่ตู้望通过数据分析与 挖掘，深入了解用户行为，优化产品 和服务，提升用户满意度和忠诚度。
数据来源：电商平台交易数据、用户 浏览数据、用户反馈数据等。
数据分析过程
1 2
数据清洗
去除异常值、缺失值和重复值，确保数据质量。
数据探索
对数据进行初步探索，了解数据分布、趋势和关 联性。
02
预测准确率提升10%，有效提高营销效果和用户转化率。
03
关联规则挖掘帮助优化产品推荐策略，提升用户满意度和购 买率。
05
实战案例二：信用卡欺诈 检测
案例背景
01
信用卡欺诈是全球性的金融犯罪问题，给银行和消费
者带来巨大损失。
02
随着大数据技术的发展，利用数据分析与数据挖掘技
术进行信用卡欺诈检测成为可能。
数据挖掘的重要性
总结词
数据挖掘在商业决策、科学研究、医疗 保健等领域具有重要意义。
VS
详细描述
随着大数据时代的来临，数据挖掘的重要 性日益凸显。通过对数据的深入分析，企 业可以更好地理解客户需求，制定更有效 的营销策略。在科学研究领域，数据挖掘 有助于发现新的科学规律和现象。在医疗 保健方面，数据挖掘有助于提高疾病诊断 的准确性和治疗的有效性。
生物大数据的挖掘与解析
生物大数据的挖掘与解析近年来，随着各种高通量技术的广泛应用，生物学研究数据的量和复杂性呈指数级增长，生物大数据已成为现代生物学研究中极为重要的资源。
了解生物大数据的挖掘和解析对于促进生物学领域的发展具有重要意义。
一、什么是生物大数据生物大数据是由生物学研究或多种生物学技术所产生的大量数据，包括基因组数据、转录组数据、蛋白质组数据、代谢组数据、表观组数据等。
这些数据存储在海量数据库中，如NCBI、Uniprot 等。
其中，基因组数据是最早被广泛研究的一类数据，是生物学领域中构建分子生物学模型的基础。
转录组数据则通过测定不同组织或细胞在不同的物理和化学条件下的表达谱，可以描述不同基因在不同物理或化学环境下的表达趋势。
代谢组数据则关注化合物的组成和代谢方式，越来越受到研究人员的关注。
表观组数据则提供了基因表达的调控信息。
这些数据组成并维护了我们现代生物学知识的基础。
二、生物大数据的挖掘与解析是指利用计算机等工具，对大规模生物学数据进行分析和探索，从中获得生物学知识和信息。
这是一项复杂、多学科和高成本的工作。
生物大数据的挖掘和解析需要涉及到统计学、计算机科学、信息工程学等多个领域的知识。
生物大数据的挖掘和分析需要几个主要步骤：1.数据整合和预处理数据整合和预处理是生物大数据分析的第一步。
由于生物学实验的数据来源较多，数据的结构和格式差异较大，需要进行整合和预处理才能转化为可用的数据格式。
这一步骤通常包括数据清理、标准化、归一化等处理。
2.生物学数据的分析与挖掘生物大数据的挖掘和解析主要包括生物学数据的分析与挖掘两个方面。
数据分析是通过方法学手段对生物学数据进行整体的描述、总结和统计分析；生物学数据挖掘则是利用计算机分析生物学数据中的模式、规律。
如聚类分析、差异分析、生物信息学算法、基于网络的分析等。
3.生物学数据的可视化生物学数据的可视化是将生物学数据用图像或图表的形式展示出来，使人们更直观地理解生物学数据。
医学数据挖掘第1章.ppt
数据挖掘与知识发现
原有的决策支持系统（DSS）和领导执行系统（EIS） 已不能满足需要。数据挖掘概念的提出，使人们有能力 克服这些困难，去发掘出蕴藏在数据中的信息和知识。 数据挖掘是目前国际上数据库和信息决策领域的最前沿 研究方向之一。
1.4 数据挖掘工具——SQL Server 2005
1.5数据挖掘技术在医学领域中的应用特点、现状及展望
1.医学数据的特点以及医学数据挖掘的独特性
医学信息蕴含了医疗过程和医患活动的全部数据资源，既有有关临床的医 疗信息又有医院管理的信息，尤其是前者反映了医学的独特性。这些信息具 有模式的多态性(纯数据、图像、信号、文字记录等)、不完整性(疾病信息的 客观不完整和描述疾病的主观不完整)、较强时间性、复杂性和冗余性。加之 其低数学特征、非规范化形式以及医患信息的不对称和医学资料涉及较多的 伦理、法律问题,从而决定了医学数据挖掘的独特性。
数据挖掘技术在医学领域中的应用越来越广泛（2）
数据挖掘在医学上的应用有其自身的优势，医学系统收集 到的数据大多是实际诊断和运作数据真实可靠、不受其他 因素影响的，这对于不断提高挖掘的质量是有利的条件。
随着电子病历的推广，用计算机存储病案在医院已经比较 普遍。如果各医院将收集的数据进一步汇总，从些数据中 发现各种疾病之间的相互关系、各种疾病的发展规律，分 析各种治疗方案的治疗效果，对疾病的诊断、治疗和医学 研究都非常有价值。
数据挖掘技术在医学领域中的应用越来越广泛2数据挖掘在医学上的应用有其自身的优势医学系统收集到的数据大多是实际诊断和运作数据真实可靠不受其他因素影响的这对于不断提高挖掘的质量是有利的条件
大数据挖掘技术在生物医学中的应用与研究
大数据挖掘技术在生物医学中的应用与研究摘要：随着科学技术的不断进步和生物医学数据的快速增长，利用大数据挖掘技术来分析和挖掘这些数据已成为生物医学研究领域的重要手段之一。
本文将介绍大数据挖掘技术在生物医学中的应用，并讨论其现有的一些研究工作和未来的发展方向。
引言：生物医学研究产生的数据规模不断扩大，涵盖了基因组学、转录组学、蛋白质组学、代谢组学等多个领域。
然而，这些数据往往具有高维度、复杂性和多样性的特点，传统方法很难有效地从中提取有价值的信息。
大数据挖掘技术的发展为生物医学研究提供了新的思路和方法。
一、大数据挖掘技术在基因组学中的应用基因组学研究是生物医学研究的重要组成部分，它主要研究基因组的结构、功能和进化等方面的问题。
大数据挖掘技术可以处理这些海量的基因组数据，从中发现新的基因、调控元件和基因组结构的变异等信息，为基因标记、疾病基因的发现以及药物靶点的预测等提供了有力的支持。
二、大数据挖掘技术在转录组学中的应用转录组学研究主要从转录水平来研究基因的表达模式、功能和调控机制等问题。
大数据挖掘技术可以从转录组数据中挖掘出关键的转录因子和调控通路，发现新的生物标志物，并帮助研究人员理解基因表达的调控网络。
三、大数据挖掘技术在蛋白质组学中的应用蛋白质组学研究主要研究蛋白质的结构、功能和相互作用等方面的问题。
利用大数据挖掘技术可以从蛋白质组数据中推断蛋白质的功能和结构，预测蛋白质复合物的组成和相互作用，从而深入理解蛋白质在疾病发生和发展中的作用。
四、大数据挖掘技术在代谢组学中的应用代谢组学研究主要研究生物体内代谢物的产生、转化和调控等问题。
大数据挖掘技术可以从代谢组数据中发现生物标志物，预测代谢通路的调控网络，帮助研究人员理解代谢物之间的相互作用，从而为疾病的发现和治疗提供新的思路。
五、大数据挖掘技术在生物医学图像分析中的应用生物医学图像分析是一个重要的生物医学研究领域，它可以帮助医生从医学图像中发现和诊断疾病。
医学数据挖掘与大数据处理ppt课件
来建立数据仓库的核心，则需要从数据仓库的技术 特点着手分析。针对现有各业务系统的数据，进行 抽取、清理，并有效集成，按照主题进行组织。数 据仓库按照数据的覆盖范围可以分为企业级数据仓 库和部门级数据仓库（通常称为数据集市）。
数据仓库体系结构
OLAP（On Line Analysis Processing）
趋势分析:我们正处在医疗行业的一个重要转折点
存储的增长
15000 10000
5000 0
医疗服务产生的数据总量(PB)
2010 2011 2012 2013 2014 2015
Admin Imaging EMR Email File Non Clin Img Research
医疗影像归档
一个医疗系统案例的数据
数据仓库是稳定的（非易失性的)。
其数据以物理分离的方式存储,决策人员只进行数 据查询，而不进行数据修改。数据仓库只需要两类 操作：数据的初始化装入和数据访问
数据挖掘与知识发现基本概念
数据挖掘（从数据中发现知识）
数据挖掘（DM)：从大量的数据中正规地发现有效 的、新颖的、潜在有用的，最终可被读懂的模式 的过程，简单的说就是从大量数据中提取或“挖 掘”知识。
第七章 医学数据挖掘与大数据处理
本章主要内容
数据挖掘与数据仓库 常用的数据挖掘方法 大数据概念 大数据处理方法 医疗大数据应用
阅读书目
崔雷.医学数据挖掘. 高等教育出版社 涂子佩. 大数据. 广西师范大学出版社 赵刚.大数据技术与应用实践指南. 电子工
业出版社 李雄飞等. 数据挖掘与知识发现（第2版）.
分类或者特征提取。如检查特定记录并描述第一 类记录的特点。如信用分析。
大数据分析与挖掘ppt优质版(30张)
跨领域应用拓展
大数据将在更多领域得到应用拓展，如医疗、教育、金融等，推动这 些领域的数字化转型和创新发展。
ቤተ መጻሕፍቲ ባይዱ
02
数据分析基础
数据类型及来源
01
02
03
04
结构化数据
如关系型数据库中的表格数据 ，具有固定的数据结构和类型
建立大数据创新团队
组建专门的大数据创新团队，负责大数据技术的研发和创新应用 ，推动企业大数据战略的实施。
07
总结回顾与展望未来发展 趋势
本次课程重点内容回顾
大数据分析基本概念及技术应 用领域
数据预处理、特征提取与降维 技术
深度学习在大数据分析中的应 用与挑战
数据挖掘过程、算法分类及其 应用场景
经典机器学习算法原理及实践 案例
型、类别型等。
数据归一化
消除数据间的量纲差异 ，使数据具有可比性。
特征选择
选择与分析目标相关的 特征，去除无关特征。
数据可视化呈现
图表类型选择
根据数据类型和分析目标选择 合适的图表类型，如柱状图、
折线图、散点图等。
数据可视化工具
如Excel、Tableau、Power BI 等，可实现数据的快速可视化 呈现。
建立数据集成与共享机制，实现企业内部不同系统之间的数据互通和共
享，提高数据利用效率。
培养和引进优秀人才团队
制定人才培养计划
针对企业内部员工，制定大数据人才培养计划，通过培训、实践 等方式提升员工的大数据技能。
引进外部优秀人才
积极招聘具有大数据技能和经验的优秀人才，为企业的大数据战 略提供有力的人才保障。
医学大数据分析策略与数据挖掘ppt参考课件
数据挖掘方法简介及其应用
13
数据挖掘概念
数据挖掘：是在从大量的数据中提取隐含的、 事先未知的，但又是潜在有用的信息和知识的过程。
定义研究问题
数据准备
模型应用
大数据源
模型评估
提取数据
建立模型
1414
数据挖掘
数据挖掘方法概述
分类预测
回归预测 聚类分析 关联分析 属性筛选
分类回归树
2020
Monte Carlo模拟分析结果
纹理相关系数为0.1时，840个纹理值各 预测模型拟合结果
纹理相关系数为0.2时， 840个纹理值 各预测模型拟合结果
2121
支持向量机
支持向量机（Support Vector Machine, SVM）是美国Vapnik 教授 于1963年提出的。
在解决小样本、非线性和高维 模式识别问题中表现出许多优势， 并在一定程度上克服了“维数灾难” 和“过学习”等问题。在模式识别、 回归分析、函数估计、时间序列预 测等领域，都得到了长足的发展。
模拟式存量 2000年
数字式存量
Source: Researchers at the University of Southern California took four years -- 1986, 1993, 2000 and 2007 -- and extrapolated numbers from roughly 1,100 sources
zu=datayuce$no),file="result.csv") )/输出结果到result.csv / table(pre,class=datayuce$x) /结果整理/
生物信息学数据分析与挖掘
生物信息学数据分析与挖掘一、前言生物信息学，是生物学、计算机科学和数学和统计学相结合的交叉学科，主要研究生物学相关数据的收集、存储、处理和分析。
随着高通量技术的不断发展，大量生物学数据已经被收集到，包括基因序列、蛋白质序列、基因表达数据、蛋白质互作网络等。
如何从这些数据中获得有用信息，并进一步挖掘生物学规律，是生物信息学研究的主要目标。
二、生物信息学数据分析1. 生物信息学数据类型生物学研究的对象是生物体，因此所涉及到的数据类型非常多，包括：（1）基因序列数据：一种由碱基（A、T、G、C）组成的序列，用于描述生物体遗传信息；（2）基因表达数据：描述生物体各个组织或细胞在特定条件下哪些基因表达水平发生变化；（3）蛋白质序列数据：由氨基酸组成的序列，描述生物体蛋白质的结构和功能；（4）蛋白质互作网络数据：描述生物体蛋白质之间的相互作用关系；（5）代谢物数据：描述生物体代谢通路中参与化学反应的分子。
2. 生物信息学数据处理生物信息学数据处理，是指将原始生物学数据进行预处理和加工，得到可分析的数据集。
生物信息学数据处理的主要步骤包括：（1）序列预处理：将基因序列数据进行去噪、校准、比对和组装等处理，得到更为精确的基因序列数据；（2）表达数据预处理：将基因表达数据进行纠正、标准化、聚类和差异分析等处理，得到更为清晰的基因表达数据；（3）蛋白质互作网络预处理：将蛋白质互作网络数据进行过滤、加权和网络分析等处理，得到更为准确的蛋白质互作网络数据；（4）代谢物数据预处理：将代谢物数据进行质谱分析、标准化和数据挖掘等处理，得到更为精细的代谢物数据。
3. 生物信息学数据分析生物信息学数据分析，是指利用生物信息学方法对处理好的生物学数据进行分析和解释，揭示生物体的结构、功能和调控机制。
生物信息学数据分析的主要方法包括：（1）序列分析：根据序列相似性、结构特征和功能特征等，比对和注释基因序列数据，并预测基因家族、蛋白质结构、保守区域和非编码RNA等内容；（2）表达数据分析：通过基因表达数据预测基因调控机制、信号通路和分类器等，为生物学研究提供有力支持；（3）蛋白质互作网络分析：探究蛋白质互作网络结构、模块和功能模块，并预测蛋白质相互作用的机制和影响因素；（4）代谢物数据分析：挖掘代谢物数据中的相关性、关键途径和代谢物模块，预测代谢物的调控机制和功能。
医学大数据分析和挖掘
数据类型
数据特点
医学大数据具有数据量大、多样性、 复杂性、时效性等特点，对数据处理 和分析技术提出了更高的要求。
医学大数据包括结构化数据（如数据 库中的表格数据）和非结构化数据（ 如文本、图像、视频等）。
分析和挖掘目标
疾病预测与预防
通过对人群健康数据的监测和分 析，预测疾病的发生趋势，制定 有效的预防措施。
伦理道德问题
涉及患者隐私、数据所有权等伦理道德问题，需引起重视 。
推动政策制定
积极参与相关法规政策的制定过程，推动医学大数据健康 发展。
未来发展趋势预测
个性化医疗
基于医学大数据分析， 实现个性化诊断和治疗 方案。
精准医学
结合基因组等数据，发 展精准医学，提高治疗 效果。
跨领域合作
医学大数据与人工智能 、生物信息学等领域交 叉融合，推动医学创新 。
质量评估与标准化处理
• 数据质量评估：对数据进行质量评估，包括完整性、准确性、一致性等 方面。
• 异常值处理：识别并处理异常值，如使用箱线图、标准差等方法进行异 常值检测和处理。
• 数据标准化：对数据进行标准化处理，如使用Z-score标准化等方法， 使数据符合正态分布或其他特定分布。
• 数据质量控制：建立数据质量控制机制，确保数据的准确性和可靠性。 例如，定期对数据进行质量检查和校验，及时发现并纠正数据错误或不 一致性问题。同时，加强对数据采集、存储和处理过程的监管和管理， 确保数据的完整性和安全性。
药物研发与优化
药物作用靶点发现
利用大数据挖掘技术对疾病相关的基因、蛋白质等数据进行综合 分析，发现新的药物作用靶点，为新药研发提供思路。
药物临床试验优化
通过对临床试验数据的深度挖掘和分析，优化试验设计方案，提高 试验效率和成功率。
医疗卫生大数据分析与挖掘
医疗卫生大数据分析与挖掘医疗卫生行业一直是一个比较重要的行业，它关乎到每个人的生命安全和身体健康。
随着社会和科技的发展，医疗卫生行业也在发生着巨大的变化。
其中，医疗卫生大数据分析与挖掘已经成为医疗卫生行业中的一项热门技术。
本文将从什么是医疗卫生大数据、医疗卫生大数据的意义、医疗卫生大数据分析和挖掘技术等方面进行阐述。
一、什么是医疗卫生大数据？医疗卫生大数据指的是由医院、医疗机构、保险公司、政府和科研机构等各种医疗和健康相关机构所收集到的大量病历、病例、健康档案、医药销售记录、医疗新闻、科研文章等数据，这些数据被存储在数据库之中，如果能够有效地利用这些数据，就能够为医疗卫生行业提供更好的服务。
而医疗卫生大数据分析和挖掘技术就是为了更好地利用这些数据和信息。
二、医疗卫生大数据的意义医疗卫生大数据在医疗卫生行业中具有很大的意义，主要表现在以下几个方面：1、改善医疗服务通过分析医疗卫生大数据，可以了解到更多的医疗卫生信息，这些信息可以帮助医生更快速、更准确地诊断疾病，提供更好的治疗方案，同时也可以减少医疗事故的风险，从而改善医疗服务的质量。
2、提高医疗效率医疗卫生大数据分析和挖掘技术可以帮助医院和医生更快捷、更高效地进行信息交流和沟通，减少病人等待的时间，同时也可以让医生更快地获取到病人的信息，从而提高医疗效率。
3、预测疾病发展趋势医疗卫生大数据分析和挖掘技术可以帮助医生更准确地预测疾病的发展趋势和情况，从而有针对性地采取预防措施，减少疾病的发生。
4、降低医疗成本通过分析医疗卫生大数据，医疗机构可以更好地为病人提供身体健康管理和疾病预防的服务，从而减少病人接受治疗的次数，降低病人的治疗成本，同时也可以提升医疗机构的工作效率和降低医疗成本。
三、医疗卫生大数据分析和挖掘技术医疗卫生大数据分析和挖掘技术主要包括以下三种：1、数据挖掘技术数据挖掘技术可以帮助医疗机构和医疗从业人员深入挖掘和分析医疗卫生大数据中的信息，包括病历、病例、药品销售记录、医生诊断记录等，从而帮助医生发现疾病变化趋势，优化医疗资源分配，提高病人的治疗效果。
医学大数据的挖掘和分析研究
医学大数据的挖掘和分析研究近年来，随着互联网的普及和医疗技术的不断发展，医学数据资源日益丰富。
医学大数据被广泛应用于预测、诊断、治疗和健康管理等方面，成为医学领域的重要研究领域。
医学大数据的特点医学大数据具有以下几个特点：1. 丰富性。
医学数据来源广泛，包括电子病历、医疗器械监测数据、社交媒体数据等，数据类型多样，数据量巨大。
2. 多样性。
医学数据丰富多样，涉及到的领域包括疾病预防、药物研发、医学影像、基因组学等多个方面。
3. 复杂性。
医学数据具有高度复杂性，数据之间相互关联，而且存在着隐含关系、非线性关系、多维度关系等。
4. 保密性。
医学数据涉及到个人隐私，所以数据的开放性、共享性和隐私保护是医学大数据应用的难点。
医学大数据的挖掘和分析技术针对医学大数据的特点，医学大数据的挖掘和分析技术主要包括以下几个方面：1. 数据预处理。
医学数据预处理是数据挖掘的第一步，主要包括数据清洗、数据集成、数据变换、数据规约等，目的是提高数据的质量和准确度。
2. 特征提取。
医学数据中存在大量的特征，包括病人的年龄、性别、病情、治疗记录等，这些特征对于疾病预测、治疗决策等十分重要。
3. 数据建模。
医学数据的建模包括基于统计方法的模型、机器学习模型、深度学习模型等，针对不同的医学问题选择不同的模型进行建模。
4. 数据可视化。
数据可视化可以将复杂数据转化为直观的图表，方便对数据进行分析和理解。
医学数据可视化可以应用于医学影像诊断、医生培训、患者教育等方面。
医学大数据的应用医学大数据的应用非常广泛，主要包括以下几个方面：1. 疾病预测和诊断。
医学大数据可以结合机器学习、深度学习等技术进行疾病预测和诊断，提高疾病的诊断准确度和治疗效果。
2. 药物研发。
医药研发是一个复杂而漫长的过程，医学大数据可以通过模拟、数据挖掘等方式加速药物研发过程，从而更快地推出新药。
3. 健康管理和预防。
医学大数据可以结合生理健康数据、遗传数据等构建健康档案，实现个性化预防措施和健康管理。
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临床大数据分析与挖掘-个性化诊疗
The U.S. Food and Drug Administration defined personalized medicine as “the best medical outcomes by choosing treatments that work well with a person’s genomic profile or with certain characteristics in the person’s blood proteins or cell surface proteins”
Treatment C Treatment D Treatment E
临床大数据分析与挖掘-健康评估
统计学建模
综合健康评估
临床大数据分析与挖掘-疾病预测预警
疾病分子标志物识别： ER/PR, bcl-2，p53, AFP，CEA等等
疾病风
险预测
健康指标异 常检测
F(x)
..
Risk = w1*SNP1+ w2*SNP2+…+ wi*SNPi
Wu et al., 2010, Plos Computational Biology;
早期预测流感危害程度的计算模型在流感防控策略上具 有十分重要的应用价值，该工作在国内外引起重要关注
《流感重要的科学问题》
接种疫苗是控制流感传染最有效的手段
ccination
Every season, WHO will recommend trivalent vaccine composition: A/H1N1, A/H3N2, and B
/connections/2010/Vol4_No1/features_pg2.asp /blog-41174-719048.html
The first human trial of a pioneering personalised cancer treatment developed at Oxford University will begin this week, with the potential to tackle a wide range of latestage cancers.
生物医学大数据分析 与挖掘
湘雅大数据讲座2014.5.10于长沙
报告内容
一、生物医学大数据分析挖掘的几个方向 二、基于流感大数据发展流感预测预警新方法
大数据时代
交通大数据 气象大数据 金融大数据
商业大数据 生物医学大数据
智能交通
天气预报
股票
? 智慧医疗和
个性化医疗
医院信息化产生海量临床数据
临床大数据
临床大数据- 沉睡的金矿
临床大数据
临床大数据分析与挖掘
临床大数据分析与挖掘-病因识别
相关性 分析
大数据驱动 的病因分析
https://www.bgc-jena.mpg.de/bgi/index.php/People/MaartenBraakhekke
临床大数据分析与挖掘-样本筛选
根据临床大数据中病人多方面的信息,选择满足生物医学研究/临床实验需 要的病人,获取相应样本. 相对于传统选择样本的方式，其优势在于： 选择面广，便于控制干扰因素，结果更明显; 节约人工和经济成本； 加快研究/实验进程
Source: /2014/04/23/moreefficient-clinical-trials-with-tissue-phenomics/
临床大数据分析与挖掘-临床决策支持
Treatment A Treatment B
美国卫生信息化发展计划
2011年，美国卫生信息技术协调官办公室发布全国卫生信息化发展计划，计 划时限2011-2015
我国卫生信息化发展计划
35212工程
美国VS中国
美国 系统逐步成型、理念推广、政策制定、科 学研究
中国 系统建设和部署
临床大数据的特点与现状
临床大数据的采集与标准化
报告内容
一、生物医学大数据分析挖掘的几个方向 二、基于流感大数据发展流感预测预警新方法
临床大数据分析与挖掘-流感危害性预测
y = 31.31 x - 8.85 R2=0.83
通过分析流感监测产生的大数据，社会经济大数据以及大 量基因序列，以及大量的相关性分析，发现了快速预测流 感病毒危害性的新方法
Inefficacy of the one-dose-fits-all approach. The average response rate of a cancer drug is the lowest at 25%.
Personalized medicine drugs for breast cancer as of July 2012
/media/news_stories/2014/140313_2.html J Breast Cancer 2012 September; 15(3): 265-272
临床大数据分析与挖掘-个性化诊疗
P4 Medicine:
personalized: it takes into account a person’s genetic or protein profile. preventive: it anticipates health problems and focuses on wellness, not disease. predictive: it directs appropriate treatment and avoids drug reactions. participatory: it empowers patients to take more responsibility for their health and care.