精准医学

2016年12月8-10日， BDTC 2016 中国大数据技术大会 将在北京新云南皇冠假日酒店隆重举办。本届BDTC 2016为期三天，聚焦行业最佳实践，数据与应用的深度融合，关注热门技术在行业中的实践和应用，除Keynote外，主办方精心策划了16场专题技术和行业论坛，涵盖了大数据分析与生态系统、大数据云服务、HPC大数据、推荐系统、数据安全与隐私保护、人工智能、网络与通讯、政策法规与标准化、工业与制造业、数据库、金融、精准医疗和生物医药大数据、数据开放与政府治理高层沙龙、交通旅游与出行等主题。 目前，大会的全部议程已经出炉，超过130位技术专家将为现场千名以上的大数据行业精英、技术专家及意见领袖带来100多场技术演讲，分享最新技术与实践的洞察与经验，共商大数据时代发展之计。 在备受关注的“精准医疗和生物医药大数据论坛”，无论是讲师阵容还是议题质量都堪称顶级，其学术价值极高，对于从事医疗和大数据领域的研究者来说具有极高的学习价值和参考价值。具体议题和介绍如下： 魏冬青：上海交通大学生命学院，微生物代谢国家重点实验室 讲师简介： 魏冬青，国际交叉科学家联合会主席，SCI SpringerSCI期刊”InterdisciplinarySciences–ComputationalLifeSciences”主编，”Molecular Simulation”等10家杂志编委

【CSDN现场报道】2016年12月8-10日，由中国计算机学会（CCF）主办，CCF大数据专家委员会承办，中国科学院计算技术研究所、中科天玑数据科技股份有限公司与CSDN共同协办，以“聚焦行业最佳实践，数据与应用的深度融合”为主题的2016中国大数据技术大会在北京新云南皇冠假日酒店隆重举办。 12月9日下午，精准医疗和生物医药大数据论坛在国防科技大学研究员彭绍亮的主持下开始了下半场的内容。 江瑞——健康医疗大数据的智能信息处理 清华大学数据科学研究院医疗健康大数据研究中心副主任江瑞发表了《健康医疗大数据的智能信息处理》主题演讲。医疗健康大数据包括临床表型，生命组学，影像组学和医院管理。但数据之间数量大，异质性强，关系复杂，这些数据需要进行智能信息处理，最终用于医疗政策咨询，保险政策制定等等。因此医疗健康大数据应用核心就是智能信息处理。 非结构化的临床表型可以通过自然语言处理，通过记录表型特征用于疾病诊断。数据量大，异质性强的生命组学数据首先需要建立数据库，基因组注释再进行使用，目前dbWGFP系统内里面记录了全基因组可能的变异，大约有90亿个。面对数据量大，种类繁多的医学影像也可以通过记录分析最终用于疾病诊断。 李洪林——大数据驱动的精准药物设计 上海市新药设计重点实验室主任李洪林发表了主题为《大数据驱动的精准药物设计》主题演讲

本文来自 网易云社区 。 大数据的分析和挖掘在医疗领域的应用包含很多的方向，比如临床操作的比较效果研究、临床决策支持系统、医疗数据透明度、远程病人监控、对病人档案的先进分析；临床试验数据分析、个性化治疗、疾病模式的分析等；还有患者临床记录和医疗保险数据集等。 大数据的分析和挖掘技术的运用可以在一定程度上帮助医疗行业提高生产力，改进护理水平，增强竞争力。比如有大数据参与的比较效果研究可以提高医务人员的效率，降低病人的看病成本和身体损害；另外，利用大数据对远程病人的监控也可以减少病人的住院时间，实现医疗资源的最优化配置，在使用远程监护系统实现疾病预防的过程中，不仅能够降低病人出现意外的风险，同时也可以节约医疗资源，创造社会和经济价值。 医疗保健也已经开始慢慢转向利用大数据。例如Dignity Health（尊严健康）是美国最大的医疗健康系统之一，致力于开发基于云的大数据平台，带有临床数据库、社交和行为分析等功能。该平台将连接系统中39家医院和超过9000家相关机构并共享数据，通过他们的大数据应用可以看到一些机会：诸如，个人和群体医疗规划，包括预防性疾病管理；定义和应用最佳病例，减少再入院率；预测败血症或肾衰竭风险，提早进行干预减少负面结果；更好的管理医药成本和阐述；创建工具来改进每个患者的就医体验。 还有Express Scripts（快捷药方）每年通过家庭出诊和药物零售

本文来自 网易云社区 。 大数据的分析和挖掘在医疗领域的应用包含很多的方向，比如临床操作的比较效果研究、临床决策支持系统、医疗数据透明度、远程病人监控、对病人档案的先进分析；临床试验数据分析、个性化治疗、疾病模式的分析等；还有患者临床记录和医疗保险数据集等。 大数据的分析和挖掘技术的运用可以在一定程度上帮助医疗行业提高生产力，改进护理水平，增强竞争力。比如有大数据参与的比较效果研究可以提高医务人员的效率，降低病人的看病成本和身体损害；另外，利用大数据对远程病人的监控也可以减少病人的住院时间，实现医疗资源的最优化配置，在使用远程监护系统实现疾病预防的过程中，不仅能够降低病人出现意外的风险，同时也可以节约医疗资源，创造社会和经济价值。 医疗保健也已经开始慢慢转向利用大数据。例如Dignity Health（尊严健康）是美国最大的医疗健康系统之一，致力于开发基于云的大数据平台，带有临床数据库、社交和行为分析等功能。该平台将连接系统中39家医院和超过9000家相关机构并共享数据，通过他们的大数据应用可以看到一些机会：诸如，个人和群体医疗规划，包括预防性疾病管理；定义和应用最佳病例，减少再入院率；预测败血症或肾衰竭风险，提早进行干预减少负面结果；更好的管理医药成本和阐述；创建工具来改进每个患者的就医体验。 还有Express Scripts（快捷药方）每年通过家庭出诊和药物零售