生物医疗大数据如何应用？

来源：生物谷   发布者：王楠   日期：2015-08-22  

随着生物科技和医疗技术的迅猛发展、高通量手段的成熟，生物医疗行业的大数据急剧膨胀。然而，与其它行业的数据不同，生物医疗行业的数据呈现分散、破碎、低透明度、以及意义尚等解析等特征。不象其它行业，数据具有时效性以及数据很轻、易于解析；生物医疗行业的数据普遍很“重”、信息量超大、不同的解析策略可能得出丰富的结果。随着时间推移，数据累积量的增加，生物医疗大数据数据价值将变得越来越重要。关系型数据库逐渐从IT行业中淡出，但生物医疗行业大数据却十分重视数据间的复杂关系。加上中国健康人群及患者数量庞大，就越发会产生超海量的数据网络。 在医疗大数据的时代，如何构建大数据基础架构与上层应用的生态系统、解决大规模数据引发的问题、激发数据挖掘所带来的竞争力，是当前需要重点解决的问题。 2015医学大数据与疾病风险评估研讨会将以“大数据”、“云与端”、“酷应用”为主题，讨论医学大数据收集与分析的规范、端--云--端的处理，以及医学大数据在疾病风险评估等临床应用方面的意义，为促进相关专家与行业领导者的交流搭建一个平台。 大数据 大数据被认为是改变行业的关键节点，为我们带来了前所未有的机遇。大数据对于研究不同人群的健康特征、发现新疾病、控制全球性传染病都有帮助。在2015生物医疗大数据高峰论坛上，上海第一妇幼保健院院长段涛将介绍大数据如何加速医疗模式整合，国家信息中心国家信息化专家咨询委员会委员宁家骏也将分享利用大数据提升现代化治理能力方面的工作经验。上海交通大学公共卫生学院院长郑志杰则会对大型流行病学调查数据进行详细解读。 除了医疗领域，在新药研发领域，大数据和数据分析被认为可能是提高药物研发效率关键因素。北京大学循证医学中心副主任詹思延以及默沙东亚太区信息学总监陈荣华将分别从医生和企业的角度展开报告，且看药物与大数据如何碰撞出火花。 云与端 对于医疗领域来说，13亿人是一个宝贵的证据库。尽管我国拥有海量的大数据，但缺乏有效的加工分析能力，其中最大的干扰因素在于数据标准不统一。每家医院的信息化工作在数据、标准、采集、存储都不一样。如何构建医学大数据协同共享的生态网络亟待解决，SAP首席医疗卫生与生命科学行业首席行业专家、前卫生部医院管理研究所担任信息标准化部副主任覃璞将在2015生物医疗大数据高峰论坛上进行解读。 复旦大学附属肿瘤医院信息中心主任王奕也将在会上总结当前医院数据的构成和分类，以复旦大学肿瘤医院为例，介绍医院数据平台的架构，数据分析和利用的主要领域，以及当前的应用效果和未来的发展趋势。同时，北京大学人民医院信息中心主任刘帆也将以《临床数据中心与医疗大数据》为题作精彩报告。 在南京军区福州总医院信息中心主任陈金雄看来，医院有三重职能，即连接医生和患者或是连接患者与服务；医疗业务协同和医疗质量管理。互联网沟通了患者和医生，提供了无边界的医疗业务协同，必然对医院产生巨大冲击，医疗生态环境将发生改变，从疾病诊疗到健康管理方式转变；医疗业务模式也会改变，患者服务、支付、健康与疾病管理等会移到线上或O2O；另外医疗付费模式也会变，从按项目付费到按价值付费；智能诊疗将会发挥更大的作用，大数据分析、机器人等在诊疗中作用会发挥更大。更多内容，敬请期待《移动互联网促进医疗业务变革》的精彩主题演讲。 上海生物信息技术研究中心主任李亦学也将结合当前最火热的精准医疗话题与大数据进行报告；此外，利用大数据挖掘、机器学习和人工智能技术分析高通量生物数据及药物数据， 能够对生物问题的机制进行解释，更加精准及个体化的设计in-silico药物，同济大学生命科学与技术学院课题组负责人刘琦将在大会上分享其大数据统计分析及数据挖掘方面的工作。 酷应用 阿尔茨海默病（AD）是最为常见的神经退行性疾病，严重危害人民健康。科学家以及生物技术公司以及医药厂家都投入大量人财力，以期更好地了解AD的发病机理、寻找新的干预靶点、研发出有效的诊断及治疗方法。在2015生物医疗大数据高峰论坛中，来自厦门大学神经科学研究所所长许华曦将带来阿尔茨海默病的机理研究与药物研发最新进展。 此外，梅斯医学董事长张发宝、浙江大学感染性疾病协同创新中心秦楠、蛋白质组学国家重点实验室生物信息学研究课题组长朱云平、药明康德高级副总裁茅矛、将分别以疾病预后模型、肠道微生物、组学数据对比、基因测序为主题，结合大数据在其中发挥的作用进行精彩报告。通过大数据的解读进而揭示疾病风险将成为本单元关注的焦点。

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