郭秀花--医学大数据分析策略与数据挖掘.ppt

医学大数据分析策略与数据挖掘
讲座人：郭秀花 博士生导师
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单 位：首都医科大学
日 期：2014年11月22日
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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
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医学大数据及其分析策略
大数据（Big Data）
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。
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模拟式存量
数字式存量
2000年以前大部分数据是analog data （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digital data （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: Researchers at the University of Southern California took four years -- 1986, 1993, 2000 and 2007 -- and extrapolated numbers from roughly 1,100 sources of information.
Credit: Todd Lindeman and Brian Vastag/ The Washington Post
大数据时代的来临
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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
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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
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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