文档介绍：医学大数据分析策略与数据挖掘讲座人::首都医科大学日期:2014年11月22日1提纲中心概况医学大数据及其分析策略1中心概况2数据挖掘软件及其实现方法3数据挖掘方法简介及其应用2医学大数据及其分析策略3大数据(BigData)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。4模拟式存量数字式存量2000年以前大部分数据是analogdata(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digitaldata(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:ResearchersattheUniversityofSouthernCaliforniatookfouryears--1986,1993,2000and2007--andextrapolatednumbersfromroughly1,:ToddLindemanandBrianVastag/TheWashingtonPost大数据时代的来临5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6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7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8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9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10