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医疗大数据 助力大健康

作者:匿名
2019-11-12 13:02:24人气:1451

张薛婧

北京大学保健大数据研究中心博士候选人

专业方向是基于机器学习的精密医学临床决策支持系统的研究与开发。

我们的研究团队利用多家知名医院的数据库,开发肿瘤、心脑血管疾病等重大疾病的综合应用平台,知识库庞大可靠,管理维护系统严格。研究项目由许多医院、企业和大学协调。数据源、数据管理、跨学科人员培训和多部门合作是我们的独特优势。

以肺癌为例。肺癌必须首先通过肺部x光图像来判断,以确定是否有结节。过去人工检查误诊率高,耗费大量人力。Cdss能通过肺结节的识别准确识别病变,并能在第一时间给临床医生提供指导。医生可以在临床实践中快速识别相对罕见的疾病,并给出标准化和个性化的诊断和治疗方案,如提示手术要点和术前检查。在诊断和治疗过程中,cdss为医生提供治疗支持,并指示药物适应症,包括手术并发症、术后综合治疗和评估计划等。诊断后,cdss帮助医生挖掘患者过去的医疗信息,预测患者未来的健康状况,为医疗质量评估提供依据,提高医院管理水平,规范医疗行为。

与肺癌相似,早期乳腺癌筛查的标准诊断是x光检查。乳腺癌的早期5年生存率超过90%,因此,乳腺癌的早期诊断和治疗非常重要。根据哈佛医学院和贝丝以色列妇女医疗中心的联合研究,如果人工智能和病理学家的分析相结合,乳腺癌的准确率可以从96%提高到99.5%

在专家远程会诊过程中,由于会诊信息不对称,患者数据不能满足专家的要求。cdss确保偏远地区专家和医生提供的信息质量。

然而,cdss的发展并不容易,我们仍然面临许多挑战。从众多复杂的医学数据源中收集、存储、总结和融合大量数据并不容易。

尽管中国的数据样本量巨大,但数据质量有待提高,这需要大量的人力和财力。数据库建立时,大数据的分析和建模不能遵循传统的结构化数据分析方法,因为大数据库往往没有现成的数据库模型,而且数据因数据源不同而存在缺陷。数据库的管理和控制、数据库的使用和数据的隐私保护给数据的使用带来了很大的隐患。

另外,医疗大数据在我国是一门新兴学科,人才匮乏,人才培养周期很长。大多数大学还没有开设相关的跨学科课程。北京大学、清华大学和中国人民大学相继成立大数据研究所。国家健康大数据研究所于2018年5月在北京大学健康科学中心成立。同时,它也是一门跨学科的学科,涉及数学、计算机科学、临床医学、影像学、病理学和公共卫生。它需要与各级各部门和机构的合作和沟通。因此,要发展医学大数据,帮助我国的大健康,还有很长的路要走。

作者:张薛婧编辑:徐玲玲

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