生物医学

生物医学大数据： 参考书： 信息学是研究数据生命周期的学科，所以生物信息学是研究生物数据生命周期的学科。 Data-information-knowledge-wisdom 37-37 ℃ --fever--prediction or deal with (medicine) Descriptive|predictive|prescriptive------biomedical discovery; 医疗和信息学的过程是相似的，都是数据收集处理最后预测。 由学科分类诞生的五个领域： 来源： https://www.cnblogs.com/yuanjingnan/p/11733878.html

生物医疗大数据 数据驱动的研究流程是先建立数据标准，再信息化建设，通过算法找到 pattern identification ，最后科学实验验证。在科研领域内也是通过信息化手段找到假设或者趋势，然后再做实验验证。医学信息化应用有建立医疗决策支持、建立国家大数据库、医疗数据二次应用和医疗信息服务。 比如，利用医学自然语言处理将医学术语标准化，具体是医学名词，及周边可能范围及它们之间的关系。对生物数据或者医疗数据进行数据挖掘与二次利用，可应用于健康管理或者可穿戴设备。 来源： https://www.cnblogs.com/yuanjingnan/p/11731600.html

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