从现代形式逻辑分析医疗行业中的大数据运用论文

从现代形式逻辑分析医疗行业中的大数据运用论文从现代形式逻辑分析医疗行业中的大数据运用论文大数据技术，或称巨量资料，指的是所涉及的资料量规模宏大到无法通过目前主流软件工具，在合理时间内到达撷取、管理、处理、并整理成为帮助企业经营决策更积极目的的资讯。大数据在生物医学领域也有及其重要的应用价值。生物医学的大数据主要;于医疗活动、健康体检、公共卫生等医疗卫生服务中，大数据对提高医疗行业效率的作用是不可忽视的，通过对数据源的大规模整合分析，大数据的大容量对于疾病研究、医疗数据处理等方面都能做出很大的奉献。医学的兴起，医学领域与大数据相辅相成，将是大数据在健康领域的终极运用。尽管在生物医学领域，国内还处于数据原始积累阶段，数据内容庞杂，且大部分处于归档状态，想要快速检索特别复杂。然而，大数据在人们对疾病的预防与研究形式上已经开场产生宏大的影响。因而，怎样通太多样和变化的数据格式改善大量数据的获取速度，并将其应用到生物医学领域，真正实现医疗大数据的应用是医疗行业亟待解决的问题。一、在大数据下，疾病控制能够做到下面几点:1.提早确定一定规模的未知疾病，为疫情控制争取时间。大数据能够做到一件事，通过医院的分享信息以及百度监控指定地区的用户的频繁搜索关键词，能够检测到某个地区已经出现了诸如不明原因的肺炎，某地餐馆让多少人出现呕吐腹泻等异常状况。然后再通过与疾病控制中心的病毒库中的病毒分析，寻找吻合的病毒，进行比对分析然后将其找出，为判定疾病赢取时间。2.判定人员流向，控制疫情。在疫情发生后，固然国家能够第一时间控制住当地疫情，但是人员流动则是无法控制的。如今能够通过利用百度的技术实现。3.治疗药物和疫苗的迅速研发。在病人的治疗中，所有药物的.使用数据以及用户的病情数据都将全部联网，当机器检测到发现某种药物对病人的病情有部分效果后，将会迅速纳入研发的决策范围，为研发部门提供有用参考，为研发对抗疫情的药物以及预防疫情的疫苗，提供全网的大数据的支持。4.传播动力学模型建立。如今拥有了大数据的全面监控，疾控中心有了更多的实践支持，就能够开场真正从实践中建立有关疫情的复杂动态网络的传播动力学。5.建立全民预警机制。高福院士有个愿景，希望将来的大数据疾病预防控制的预警不仅仅只是他们这些坐在办公室的决策者能够收到，更希望能够让全民享有这样的福利来保障更多人的安全。6.大数据疾病预防。谷歌启动Baseline医疗健康新项目将从175人那里匿名搜集基因和分子信息，之后还会再搜集数千人的相关数据。该项目并不局限于详细的疾病，而是会使用各种全新的诊断工具搜集成百上千的不同样本。之后，谷歌便会利用其庞大的计算能力来寻找这些信息中隐藏的“生物标签〞，进而帮助医疗研究人员提早发现疾病。该研究可能会发现一些能够帮助人们分解高脂肪食物的生物标签。拥有这些生物标签的人，能够将患上高胆固醇和心脏病的时间延后，没有这类生物标签的人则会更早患上心脏病。一旦Baseline发现了这一标签后，研究人员便可通过检查了解哪些人缺乏这类标签，并帮助他们纠正习惯，或者开发出新的治疗方法，帮助其更好地分解高脂肪食物。在疾病的研究治疗中，以癌症为例，大数据的应用已被全面拓展开来。最新的研究显示:大数据分别从下面五个方面开展对癌症的研究:1.协助指导癌症药物的使用。天天都有成千上万的患者接受诊断和治疗。这意味着其实我们能够从中获得大量的重要数据，来帮助医生与病人在面对不同治疗方案及其可能的结果时做出更好的选择。2.决定每位患者的预后治疗。大数据正在借助分析从大量不同患者搜集过来的海量信息，来预测长期结果。例如，医生能够使用这些信息来决定哪些患者应该接受进一步治疗，哪些患者，由于他们的癌症不太可能复发而避免不必要的治疗。3.帮助药物开发开掘潜在的新靶点，对大量肿瘤DNA进行测序能够帮助研究人员了解一些与癌症相关的基因变化。科学家利用这一点帮助测试潜在的新药物，这些药物能靶定到某些与肿瘤生长相关的基因变化或驱动因子。大数据能够从临床前试验中获得，并用来帮助药物或药物组合的选择，以放到人类临床试验的研究中。4.解决大的公共卫生问题。在大数据时代之前，人们发现吸烟是导致绝大多数肺癌的因素。如今，大数据能够帮助解决癌症研究中更大的问题。现代的流行病学借助于海量的住院记录及基因组数据，深化研究不同人群中的不同癌症。5.允许病人直接介入进来。癌症患者如今能够通过提供基因，医疗记录及治疗效果等数据，直接介入癌症研究。这些信息用于建立大型的研究数据库。二、在临床操作中，假如充分利用大数据，国家医疗健康开支将大幅减少，并可实现下面几点:1.比拟研究结果。在大数据充分利用的前提下，通过全面分析病人特征和疗效的数据，能够帮助寻找针对病人的最佳治疗途径。其比拟效果研究(CER)已被世界上很多医疗机构开展并获得成功。2.临床决策支持。大数据分析技术的应用，能够使医疗工作者从大量的重复简单咨询工作中解脱出来，进而提高治疗效率。大数据的应用还能够提醒医生防止潜在的错误，临床中碰到疑难杂症，即便专家也缺乏经历，做出正确的诊断和治疗愈加困难，通过临床决策系统，能够搜索海量文献，给出最适宜的诊断和最佳的治疗。3.另外，大数据的应用还能加速医疗数据的透明化;实现对病人远程监控，实行实时诊断并确定治疗方案;对病人档案进行先进分析等。大数据分析给医疗行业带来了新的商业形式，同样也改善了对公众健康的监控。医院中，要解决庞大的医疗数据储存、分析等问题是一项冗杂的工作。大数据对医疗数据处理也产生积极的作用。2014年1月14日，中南大学向媒体演示了一款面向大数据应用的医疗数据处理原型系统，这也是国内初次将大数据应用和移动医疗技术相结合。此系统建设内容涉及了大部分常见和重要疾病，也包括了医疗技术、临床药学、医疗和护理质量及安全等领域的问题。通过将来临床大数据的挖掘和分析，中南大学将建立国际先进和国内领先的医疗相关数据运营形式，促进智慧医疗、个体化医疗、医院精细化管理、临床科研、转化医学和基础医学的发展，项目能够为卫生行政部门提供决策根据。病例的储存为医学治疗的准确性、医学科研的资料应用提供了很多现实根据。过去由于缺少统一的电子病历系统(EMR)标准，中国的电子病历系统发展比拟缓慢，医院之间不能实现分享病患信息分享，医疗服务水平也因而遭到影响。为改善这一现状，国家会逐步加大对电子病历的投入，适应这一趋势，各级医院也将加大在数据中心，IT外包等领域的投入数据一直是医疗保健服务中的一部分。在过去的几年中，议会出台了相关法案来鼓励医疗保健服务供给商使用电子病历，这极大地提高了可供临床医生、研究者与病人使用的数据量。但是，大数据无论应用于哪个行业都不是完全有利的，对于医疗事业同样也有弊端。例如预测医学挖掘出的信息所带来的风险将超出单一个体，一旦出现过失，不仅遗传信息提供者本人，他的孩子以及将来的后代等拥有与他类似遗传信息的人都将会遭到牵连。因而，将基因组数据与医疗保健数据相连接的生物数据库便成为了个人隐私在医学研究与治疗领域中的无法回避的前沿话题。事物都具有两面性，取其精华去其糟粕。利用大数据有利的一面，应从其定位、功能及价值上，帮助构成一个“学习型〞医疗保健系统，在此系统内，临床数据将迅速反应给患者并