文档介绍：医学大数据分析策略与数据挖掘
讲座人:郭秀花博士生导师
mu.
单位:首都医科大学
日期:2014年11月22日
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提纲
中心概况
医学大数据及其分析策略
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中心概况
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数据挖掘软件及其实现方法
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数据挖掘方法简介及其应用
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医学大数据及其分析策略
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大数据(Big Data)
数据量规模巨大到无法通过人工,在合理时间内达到截取、管理、处理、并整理成为人类所能解读的信息。
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模拟式存量
数字式存量
2000年以前大部分数据是analog data (模拟式数据)
以书、报纸、录像带等存储。特点:数据量较小。
2000年以后digital data (数字式数据)大大增加
以CD、DVD、硬盘等存储。特点:数据量巨大。
2000年
Source: Researchers at the University of Southern California took four years -- 1986, 1993, 2000 and 2007 -- and extrapolated numbers from roughly 1,100 sources of information.
Credit: Todd Lindeman and Brian Vastag/ The Washington Post
大数据时代的来临
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医学大数据的应用意义
生物标志物识别
利用大数据识别有关疾病发生、预后或治疗效果的生物标志物
组学研究
基因组学,表观组学,蛋白组学,代谢组学,糖基组学,等
环境因素,个体行为与各组学关联
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公共卫生监测:
传染病监测、
慢性非传染性疾病及相关危险因素监测、
健康相关监测
群体性预防。
医学大数据的应用意义
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健康管理:
通过可穿戴设备对个体体征数据的实时、连续监测提供个体化疾病预防和治疗方案
医疗协同和临床决策支持:
通过建立专用数据库,调用患者的基因数据、病历信息等大量医学参考数据,辅助疾病的诊断与治疗,实现个体化诊治原则
医学大数据的应用意义
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可视化信息:
数据与信息图像、多媒体信息可视化,更清晰有效地传达与沟通大数据包含的生物医学信息。
医学大数据的应用意义
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在生物医学研究领域,大数据:
环境气象学数据
医学影像数据
基因、蛋白等组学数据
大型临床资料
复杂的生物和环境因素研究
生物医学大数据的只要特点:高维
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