从临床大数据到认知医疗的探索(赵艳上海交通大学医学院附属瑞金医院)

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临床应用中的医学大数据分析与应用案例

临床应用中的医学大数据分析与应用案例随着科技的快速发展和医学领域的迅猛进步，医学大数据分析与应用在临床实践中的重要性日益凸显。

医学大数据分析可以帮助医生和研究人员更好地理解疾病的发病机制、发展趋势以及治疗效果，从而提供更精准和个体化的医疗服务。

本文将结合真实案例，探讨医学大数据分析在临床应用中的重要性以及其带来的益处。

案例一：疾病预测与早期筛查医学大数据分析可利用众多数据源，如电子病历、生命体征监测和基因组学数据等，帮助医生准确预测疾病的风险，从而进行早期的筛查和干预。

以乳腺癌为例，研究人员收集了大量的患者数据，并通过医学大数据分析技术，发现基因突变与乳腺癌的关联性。

进一步分析显示，特定基因突变的患者具有较高的乳腺癌患病风险。

医生可以根据个体患者的基因信息，预测其患乳腺癌的概率，并进行早期筛查和定期检测，以便及早发现疾病，并采取相应的治疗措施。

案例二：个体化治疗方案制定医学每个人的基因组、生理指标和生命周期等特征都不尽相同，因此，相同疾病在不同人身上的表现和治疗效果也会有所差异。

医学大数据分析可帮助医生分析不同个体的临床数据，根据多个因素制定个体化的治疗方案。

例如，有研究利用医学大数据分析技术，分析胃癌患者的临床特征和治疗结果，发现不同个体对化疗药物的敏感性存在差异。

根据这些数据，医生可以为患者制定个体化的治疗方案，提高治疗效果，并减少不必要的药物副作用。

案例三：疾病监测和流行病学研究医学大数据分析不仅可以应用于个体患者的诊断和治疗，还可用于疾病的监测和流行病学研究。

通过分析大规模的病例数据和群体流行病学数据，医学大数据分析可以帮助识别和监测不同地域、不同年龄段、不同人群中的疾病爆发和传播趋势。

例如，当流感爆发时，医学大数据分析可以追踪和预测病毒传播的速度和范围，帮助公共卫生部门制定相应的控制和防疫措施。

综上所述，医学大数据分析在临床应用中具有广泛的应用前景。

通过利用海量的医学数据和先进的数据分析技术，医生和研究人员可以获得更深入、更广泛的疾病认识，为患者提供更加精准、个体化的医疗服务。

医疗大数据在精准医学中的价值与挑战

医疗大数据在精准医学中的价值与挑战研究题目：医疗大数据在精准医学中的价值与挑战研究背景：随着医疗技术的发展和医疗数据的快速增长，医疗大数据逐渐成为精准医学的重要支撑。

通过对大规模的医疗数据进行分析，可以更准确地预测疾病的风险、制定治疗方案和进行个性化诊疗。

然而，医疗大数据在精准医学中的应用也面临着一系列的挑战，包括数据质量、隐私保护、数据分析方法等问题。

因此，本研究旨在探讨医疗大数据在精准医学中的价值与挑战，并提出解决方案。

研究问题：1. 医疗大数据在精准医学中的价值体现在哪些方面？2. 医疗大数据在精准医学中存在哪些挑战？3. 如何解决医疗大数据在精准医学中的挑战？研究方法：本研究采用文献综述和实证分析相结合的方法进行研究。

首先，通过查阅相关的学术文献和研究报告，了解医疗大数据在精准医学中的应用情况、价值和挑战等内容。

然后，收集和整理医疗大数据的相关信息，并对数据进行预处理和清洗。

接下来，选取适当的统计方法和数据分析模型，对医疗大数据进行分析。

最后，对研究结果进行呈现和解释。

数据分析和结果呈现：根据对现有研究的综述和分析，我们发现医疗大数据在精准医学中具有重要的价值。

首先，医疗大数据可以帮助医疗机构更好地了解患者的病情和需求，提高医疗服务的质量。

其次，通过对大规模的医疗数据进行分析，可以发现患者之间的共性和差异，为个性化诊疗提供依据。

此外，医疗大数据还可以帮助医生制定治疗方案和预测疾病的发展趋势。

然而，医疗大数据在精准医学中也面临着一系列的挑战。

首先，医疗大数据的质量和完整性可能存在问题，这会影响数据分析的准确性和可靠性。

其次，医疗大数据的隐私保护是一个重要的问题，需要制定相应的和安全措施。

此外，医疗大数据的分析方法和技术也需要不断创新和改进，以更好地挖掘数据的潜力。

结论与讨论：综上所述，医疗大数据在精准医学中具有重要的价值，可以为个性化诊疗和治疗方案的制定提供支持。

然而，医疗大数据的应用也面临着一系列的挑战，包括数据质量、隐私保护和分析方法等问题。

医疗健康大数据分类及问题探讨

卫生经济研究2019年3月第36卷第3期总第383期医疗健康大数据面向健康人群、患者、医生、医疗机构、政府、药械企业、保险公司等主体，以需求为导向，在临床科研、公共卫生、行业治理、管理决策、惠民服务、产业发展等方面影响着整个医疗行业的变革。

医疗健康大数据促进了医疗数据挖掘和知识发现的研究，不同来源的异构数据量巨大，语义和数据集成已经成为医疗数据分析研究中不可避免的问题，需对各类数据进行多方面的整合，如社会经济、生活方式、行为、临床、生理、细胞学以及疾病机制等数据；同时，需要将生物医学研究部门的研究数据向社会透明公开，消除数据隐私和监管限制。

医疗健康大数据研究涉及计算机科学、数据科学、系统工程、机械工程、电子工程、人文因素、社会科学、医学和其他健康服务学科，需要研究人员跨界合作。

1医疗健康大数据分类医疗健康大数据是人类与医疗及生命健康相关的活动过程中产生的数据集合。

根据健康活动的来源，医疗健康大数据可以分为：临床大数据、健康大数据、生物大数据、运营大数据。

1.1临床大数据临床医疗的主要目标是关注个人身体健康状况，临床数据主要包含电子健康档案、生物医学影像和信号、自发性报告系统等数据。

电子健康档案（electronic health records ）是在一定时期内健康服务人员用来管理、存储、共享医院门诊和住院处、精神卫生中心、基层医疗机构、药物处方等异构医疗数据，并进行分析的个人终身健康档案。

电子健康档案涵盖了与患者相关的所有关键临床信息，如人口统计学信息、以往病史、进展说明、问题、药物、生命体征、实验室数据、免疫接种、放射学报告、医师观察、收费信息和保险信息等。

电子病历是指以信息化为媒介，用电子化方式来保存、管理、输出、传送患者医疗记录和健康信息的方式，是建立电子健康档案的基础和重要组成部分[1]。

电子病历可以满足多个医生同一时间查看患者病历，可以作为参考资料，将循证指南并入日常的临床实1.天津医学高等专科学校，天津300222基金项目：2016年度天津市教育科学“十三五”规划课题“高职高专医学基础课程学生人文素养的培养路径的研究”（VE3112）。

医学临床数据的知识发现与利用

医学临床数据的知识发现与利用医学临床数据是指医生、护士、医疗机构和科研机构等在临床科学和技术研究中收集到的有关人类健康和疾病的各种数据，如基因数据、生化数据、影像数据、临床症状和药物治疗等数据。

这些数据不仅包含了患者的身体健康和疾病状况，也包含了医生的医疗知识和治疗方法。

在现代医学领域中，医学临床数据的知识发现与利用已成为一个重要的课题。

医学临床数据的知识发现是指通过对医学临床数据的分析，从中提取有用的信息和知识。

医学临床数据的分析可以通过数据挖掘等技术来实现。

数据挖掘是一种从大规模数据集中探索隐含关系的计算机技术。

在医学领域中，数据挖掘可以帮助发现疾病的预测和诊断、药物研发和治疗等方面的知识。

例如，从大量的基因数据中挖掘出与某种疾病相关的基因，可以帮助医生优化治疗方案；从临床数据中挖掘出某种疾病的病因、发病机制和治疗方法，可以帮助医生更好地诊断和治疗患者，并改善医疗服务体系。

医学临床数据的利用范围非常广泛。

例如，医学研究人员可以通过分析基因数据，确定某种疾病的遗传基础，从而设计更好的药物治疗方案。

另外，医学研究人员也可以通过分析大量的临床数据，发现某种药物的副作用和疗效评价，从而帮助医生更好地选择治疗方案。

此外，医生还可以通过医学临床数据的分析，为患者提供更好的健康咨询和健康管理服务。

医学临床数据的知识发现和利用还面临着一些挑战。

一是数据来源的多样性和不规则性。

医学临床数据来源多样，包括临床记录、医院数据库、生化实验数据、影像数据等。

这些数据格式不一，非结构化和半结构化数据较多，导致数据处理和分析困难。

二是医学临床数据的隐私性和安全性问题。

由于医学临床数据涉及到患者的健康和疾病隐私，因此数据的存储和处理需要严格保密，加强网络安全防护。

三是医学临床数据的质量问题。

医学临床数据的质量直接影响数据分析和知识发现的效果，缺乏合理的数据清洗和处理方法，会导致数据质量下降，影响研究结果。

为了克服这些挑战，需要进一步加强对医学临床数据的管理和利用。

基于大数据分析的精准医疗模型研究与应用

基于大数据分析的精准医疗模型研究与应用精准医疗（Precision Medicine）是根据个体的基因组、表型和环境等因素，为个体提供精确而针对性的健康管理和治疗方案的医疗模式。

近年来，随着生物技术和信息技术的快速发展，以及大数据分析的广泛应用，精准医疗已经成为医学界的热门研究领域之一。

本文将探讨基于大数据分析的精准医疗模型研究与应用，以及其在提高医疗效果和患者生活质量方面的潜力。

首先，基于大数据分析的精准医疗模型研究将传统的临床和基础医学与生物信息学、数据科学和人工智能等领域的技术相结合，通过多维度的数据收集、整合和挖掘，为医生提供更全面、准确的诊断和治疗方案。

大数据分析可以从海量的数据中发现隐藏的模式和规律，帮助医生更加精确地判断疾病的类型、预测疾病的发展趋势以及制定个性化的治疗方案。

其次，基于大数据分析的精准医疗模型可以为疾病的早期诊断和风险评估提供有力支持。

通过对大量的病例数据和生理指标数据进行分析，可以建立起疾病与遗传因素、生活方式、环境等因素之间的关联模型，为医生提供早期预警和风险评估的依据。

例如，通过分析病例数据和基因组数据，可以发现某种基因突变与某种疾病的相关性，帮助医生在患者的基因检测结果出来之前，就能早期诊断疾病并采取相应的治疗措施。

此外，基于大数据分析的精准医疗模型还可以为药物研发和临床试验提供支持。

药物研发是一个漫长而昂贵的过程，通过分析大量的临床试验数据和基因组数据，可以快速筛选出对某种疾病有效的药物靶点，并减少无效药物的开发成本。

同时，通过对患者的基因组数据和临床数据进行分析，可以实现个体化的药物治疗，避免不必要的副作用和药物耐药性。

然而，基于大数据分析的精准医疗模型在实际应用中仍然面临一些挑战。

首先是数据的质量和隐私问题。

大数据分析需要海量的数据支持，但是获取和处理这些数据可能会涉及个人隐私和医疗保密等问题，需要严格的数据管理和安全措施。

其次是数据的标准化和互操作性问题。

大数据在医疗领域的典型应用有哪些

引言概述：随着信息技术的迅速发展，大数据在医疗领域的应用正逐渐引起人们的广泛关注。

大数据分析技术的应用可以帮助医疗行业更好地利用和处理海量的医疗数据，为医疗决策提供科学的依据，提高医疗质量和效率。

本文将探讨大数据在医疗领域的典型应用，旨在探索大数据技术对医疗行业的价值和影响。

正文内容：一、医学研究和药物研发方面的应用1. 大数据在新药研发过程中的应用：通过分析大数据，可以更好地了解疾病的发病机制和药物的作用机理，从而加速新药的研发过程。

2. 大数据在临床试验中的应用：大数据可以帮助挑选合适的患者群体，优化试验设计和数据采集方式，提高试验的效率和准确性。

3. 大数据在医学研究中的应用：通过整合和分析大量的医疗数据，可以挖掘隐含的规律和关联，为医学研究提供新的思路和方法。

二、疾病预测与预防方面的应用1. 大数据在传染病预测中的应用：通过分析大数据，可以对传染病的传播趋势进行精确预测，帮助制定合理的防控措施。

2. 大数据在慢性病管理中的应用：通过分析个人健康数据和环境数据，可以了解患者的健康状况和潜在风险，提前进行干预和管理。

3. 大数据在精准医学中的应用：通过分析个体的基因组和临床表型数据，可以为个体提供个性化的健康管理和治疗方案。

三、医疗运营和管理方面的应用1. 大数据在医院资源优化中的应用：通过分析患者的就诊数据和医院资源的使用情况，可以优化医院的排班和资源配置，提高效益和服务质量。

2. 大数据在医保管理中的应用：通过分析医保相关的大数据，可以监测医保基金的使用情况，发现异常和风险，并制定相应的控制措施。

3. 大数据在医疗质量评估中的应用：通过整合和分析各种医疗数据，可以对医疗质量进行评估和监测，及时发现并解决潜在的问题。

四、医疗决策支持方面的应用1. 大数据在临床决策中的应用：通过分析和比对大量的医疗数据和文献资料，可以为医生提供科学的临床决策支持，提高治疗的准确性和安全性。

2. 大数据在医疗风险评估中的应用：通过分析医疗数据和患者的个人信息，可以评估患者的风险状况，帮助医生进行个体化的治疗决策。

上海瑞金医院—电子病历应用探索

2011年患者自助服务系统上线 2014年临床数据中心上线 2017年医院信息集成平台上线
2.2 荣誉
2007年卫生部首批20家数字化医院示范试点单位 2010年自主研发“大型医院运营与临床管理信息
系统”获上海市科技进步三等奖和中国医院协会医院科技创新三等奖 2015年通过国家电子病历应用水平评价六级 2017年获中国网络安全周“中国信息安全技能竞赛管理运维赛” 医疗行业第一名
5+1+1 数字化平台 (共计58个系统，493个模块)
广博慈爱追求卓越
电子病历应用探索
报告人：赵艳
报告时间：
上海交通大学医学院附属瑞金医院
1 医院简介 2 信息化建设概述 3 医院信息平台建设 4 互联互通自评情况 5 互联互通应用效果
瑞金医院的历史
1907年姚宗李主教创办了广慈医院（瑞金医院前身），又名 “ 圣玛利亚医院 ”—— L‘HÔPITAL Sainte-Marie。
5
空军军医大学西京医院
35.632
11.612 47.244
6
复旦大学附属中山医院
31.313
12.990 44.303
7
中山大学附属第一医院
27.410
11.545 38.955
8ห้องสมุดไป่ตู้
复旦大学附属华山医院
27.136
11.261 38.397
9
华中科技大学同济医学院附属同济医院
22.088
12.559 34.647
排名 1 3 3 4 4 4 6 6 6 7 7 7 9 9 9 10
16个学科进入全国专科前十排名
两院院士
王振义院士

中国知网医学数据库在医院临床工作中的应用研究

中国知网医学数据库在医院临床工作中的应用研究作者：郭小春邵景赵明耿利华邢龙胡路明来源：《电脑知识与技术》2019年第15期摘要：医院信息化建设作为医院现代化建设的一项重要基础建设，是提升医院管理水平，提高服务质量的重要措施。

其中，医学数据库作为医院信息化建设的重要组成部分，在医院临床工作中发挥着日益重要的作用。

该文通过介绍中国知网医学数据库CHKD在本院的使用情况，同时分析了中国知网医学数据库CHKD对于医院管理、医疗、科研等临床工作的重要作用。

关键词：现代化医院;医院信息化;中国知网医学数据库CHKD;临床工作中图分类号：TP393 ; ; ;文献标识码：A文章编号：1009-3044（2019）15-0017-02随着网络信息化高速发展，使医院传统的工作内容和方式逐渐改变。

在医院的临床工作中，为了更好地满足医护人员对文献检索、提升自身综合素质的迫切需求，提升醫院的管理质量和医疗水平，西安市第一医院图书馆认清形势，紧抓机遇，利用CHKD打造了一个数字化资源学习平台，为医院的临床工作开展保驾护航。

1 医学数据库CHKD的介绍中国医院知识仓库（CHKD）整合了中国知网（CNKI）总库资源中的生物医学部分，是专门针对医务人员和医院管理人员多方面的知识信息需要开发的专业化知识仓库。

1.1资源介绍CHKD总库整合了期刊、博硕士学位论文、会议论文、报纸、科技成果、年鉴、专利等十大类资源，学科包括了基础医学、临床医学、预防医学、中国医学、药学、特种医学、生物科学、医学教育与外语学习等多个专业，是临床专业人员学习和工作中必不可少的数字资源数据库。

1.2功能介绍CHKD致力于为医学及相关专业人员提供海量资源，打造智能检索平台。

其不仅支持一框式检索、高级检索、专业检索、作者发文检索以及出版物检索等多种检索方式，还提供了计量可视化分析、MCI智能系统、参考文献导出、知网节、HTML阅读等特色功能。

CHKD对所有文献进行统一的主题词标引，配备知识导航（主题词导航）、分类导航（中图法导航）两个导航系统，实现主题词智能转换及与非主题词的组配检索，可任意选择一种导航系统或两种导航系统组配检索。

聚焦医学研究、疾病防控、临床治疗、健康管理四大领域深挖大数

2016Vo1.32，No.55月26日，由健康报社、中国信息通信研究院、贵阳日报传媒集团联合主办的“从理念到应用———健康大数据高峰论坛”在中国大数据产业峰会暨中国电子商务创新发展峰会期间召开。

中国工程院院士、北京大学医学部主任詹启敏等嘉宾表示，健康大数据贯穿生命全过程、健康全过程以及健康管理多环节，其将在规模和价值上超越其他领域。

深入理解并挖掘应用这些数据，能够帮助我们在医学科学研究、疾病预警与监控、临床治疗、健康管理和服务方面做出科学决策，助力“健康中国”国家战略的实现。

詹启敏指出，健康大数据不是简单的收集过程，而是暗含着科学的思维。

以大数据为代表的科学研究，需要与社区健康需求紧密整合，即从临床和社区的问题或需求入手，进行转化研究，形成科学成果，再通过新的干预手段和管理措施，或者新的分子标记物和早期诊断方法等，回馈到临床和社区健康服务中。

数据被誉为“21世纪的金矿”。

健康报社总编辑、移动健康研究院执行院长周冰说，当前，我国约有99万家医疗机构，每年有超过80亿人次的门诊量，医疗健康领域每天产生大量的数据。

医改将更加强调前瞻性和创造性，这也提示我们，要利用包括大数据在内的新技术手段和思维方式，在管理理念、管理思路、管理方法上进行创新。

中国信息通信研究院标准研究所副所长何宝宏在发言中指出，大数据在医疗健康行业的应用才刚刚起步，同时它也面临数据标准、数据质量、隐私安全、互联互通等问题，因此更需要互联网行业与医疗行业进一步协同发展。

大数据并非限于“数字”，更是一种决策创新。

贵阳日报传媒集团总编辑陈萌表示，贵阳日报传媒集团已经与健康报社等机构签署战略协议，共同推进全国首个健康传播大数据中心项目。

该中心旨在以大数据技术整合国内权威、专业的医疗卫生传播资源，并以此为核心向健康教育、健康管理、社会行为干预等领域延伸。

这也是国内将媒体融合与大数据产业紧密结合的创新模式。

贵阳市副市长刘玉海在致辞中指出，该市计划利用1年时间，完成人口健康信息系统建设，构建并深度挖掘居民健康档案、全员人口信息、公立医院共享电子健康档案三大数据库，使数据真正产生价值，加速精准医学时代的到来。

顾永慧等与上海交通大学医学院附属瑞金医院医疗损害责任纠纷民事二审案件民事判决书

顾永慧等与上海交通大学医学院附属瑞金医院医疗损害责任纠纷民事二审案件民事判决书【案由】民事侵权责任纠纷侵权责任纠纷医疗损害责任纠纷【审理法院】上海市第二中级人民法院【审理法院】上海市第二中级人民法院【审结日期】2022.02.24【案件字号】(2022)沪02民终903号【审理程序】二审【审理法官】谢亚琳姚敏周喆【审理法官】谢亚琳姚敏周喆【文书类型】判决书【当事人】孙金芳;顾永慧;上海交通大学医学院附属瑞金医院【当事人】孙金芳顾永慧上海交通大学医学院附属瑞金医院【当事人-个人】孙金芳顾永慧【当事人-公司】上海交通大学医学院附属瑞金医院【代理律师/律所】刘明远上海市华荣律师事务所【代理律师/律所】刘明远上海市华荣律师事务所【代理律师】刘明远【代理律所】上海市华荣律师事务所【法院级别】中级人民法院【终审结果】二审维持原判【原告】孙金芳;顾永慧【被告】上海交通大学医学院附属瑞金医院【本院观点】当事人对自己提出的诉讼请求所依据的事实或者反驳对方诉讼请求所依据的事实有责任提供证据加以证明。

【权责关键词】无效过错赔礼道歉鉴定意见反证证据不足新证据证明责任（举证责任）诉讼请求维持原判【指导案例标记】0【指导案例排序】0【本院查明】本院经审理查明，一审法院查明的事实属实，本院予以确认。

【本院认为】本院认为，当事人对自己提出的诉讼请求所依据的事实或者反驳对方诉讼请求所依据的事实有责任提供证据加以证明。

没有证据或者证据不足以证明当事人的事实主张的，由负有举证责任的当事人承担不利后果。

医疗损害责任纠纷当中，患者应当对行为违法性及因果关系进行举证。

法院在判断医疗机构的医疗行为是否存在过错以及该过错是否与损害后果之间存在因果关系，除一般常理认知外，鉴于其高度专业性，一般需由具备丰富专业知识及临床经验丰富的医学专家予以判断。

就本案医疗纠纷，一审法院委托上海市医学会进行鉴定，该鉴定程序合法，鉴材客观，鉴定意见分析客观、说理充分，一审法院对鉴定意见予以采信是正确的。

基于大数据的医学研究与临床应用

基于大数据的医学研究与临床应用近年来，随着科技的快速发展和互联网的普及，大数据已成为医学研究和临床应用领域的热门话题。

大数据的广泛应用为医学领域带来了巨大的变革，包括病例研究、疫情监测、医疗决策支持等方面。

本文将探讨基于大数据的医学研究与临床应用，并分析其带来的潜在优势和挑战。

一、大数据在病例研究中的应用大数据在病例研究中的应用，既可以通过搜集和分析海量的临床数据，寻找隐藏在数据中的模式和规律，也可以通过整合多项数据资源进行关联分析。

例如，通过分析患者的基因数据、临床病史和用药记录等信息，可以帮助研究人员更好地理解疾病的发生机制，发现新的治疗方法和药物。

此外，大数据还可以帮助研究人员改善病例研究的效率和精确度。

传统的病例研究往往需要大量的人力和时间，而大数据可以通过自动化分析和挖掘，快速获取和处理大量的数据。

同时，在病例研究中，大数据还可以通过建立预测模型，帮助医生在早期识别和预测疾病，提高治疗的准确性和效果。

然而，大数据在病例研究中也面临一些挑战。

首先，数据的质量和隐私问题是大数据研究中的关键问题。

在数据采集和处理过程中，如何确保数据的准确性和完整性，以及如何保护患者的隐私，是亟待解决的问题。

其次，大数据分析需要强大的计算和存储能力，这对医疗机构的运营成本和技术水平提出了更高的要求。

此外，如何将大数据的研究结果有效地应用于临床实践，也是一个需要思考和解决的问题。

二、大数据在疫情监测中的应用大数据在疫情监测中的应用，已经成为当前防控疫情的重要手段之一。

通过搜集和分析大量的疫情数据，可以及时发现和预警疫情的发生和蔓延。

例如，通过分析社交媒体数据和患者的就诊记录，可以迅速掌握疫情的传播路径和范围，为防控工作提供科学依据和指导。

在当前COVID-19疫情的背景下，大数据在疫情监测中发挥了重要作用。

通过整合全球各地的疫情数据和病例信息，科研人员可以更好地了解病毒的传播规律和致病机制，为疫苗研发和药物治疗提供支持。

关注前沿聚焦计算医学__自主原创助力健康中国——记上海交通大学医学院附属瑞金医院研究员、博士生导师方

关注前沿聚焦计算医学自主原创助力健康中国——记上海交通大学医学院附属瑞金医院研究员、博士生导师方海　肖贞林　黄雪霜进入21世纪，多组学技术和生物治疗等医学前沿技术突飞猛进，人类社会进入一个前所未有的历史性变化中。

可是发明了那么多新技术，积累了那么多新知识，发表了那么多高水平论文，为什么人类面临的很多健康问题依然得不到有效改善？要回答这个问题，不得不提起20世纪90年代兴起的转化医学。

转化医学的初衷是要把临床提出的问题快速转化为基础研究项目，而后再将研究项目的成果通过研究型病床有效地转化为针对临床患者疾病的准确预防、诊断、治疗及预后评估等一系列方案，从而让新技术更快，也更有的放矢地用于增进人民群众健康福祉。

近30年来，我国在基因组测序技术、临床疾病分子分型与诊治标志物、药物设计靶点、临床队列与生物医学大数据等方面积累了大量的数据，但这些数据并没有有效地服务于临床患者。

为了有效地将它们转化成解决临床问题的信息，切实造福人民健康，迫切需要科研人员加强突破慢病防控、精准医学等关键技术。

响应国家在转化医学领域的号召，方海从牛津大学全职回国，回到上海交通大学医学院附属瑞金医院，组建并负责转化医学国家重大科技基础设施（上海）瑞金基地的生物信息（以下简称“生信”)大数据平台，聚焦复杂慢性疾病，开展遗传靶点“计算医学”研究工作。

“我一直想要开创一个新的转化医学研究范式，利用现有的组学大数据，挖掘支持治疗靶点选择的遗传证据。

”方海认为，在个体化治疗中，必须挖掘个体的遗传变异信息，而在各种相关的组学数据里，真正有助于患者受益的是找到潜在的治疗靶点。

这是一个新的遗传靶点计算医学研究模式。

这些年，他专注于领域的前沿算法的研究，相关工作多次在国际学术会议作口头报告及特邀报告，获得2017年度牛津大学卓越奖，并先后入选上海高校特聘教授、上海市高层次特聘专家、国家方海作报告高层次引进人才（青年）等。

以多学科交叉打开研究新模式在医学研究中，如何将大量的数据转化为解决临床问题的有用信息一直是个难题。

大数据时代的医疗

大数据时代的医疗正文：1、引言在大数据时代，医疗行业逐渐展现出其潜力和重要性。

大数据的应用在医疗领域具有巨大的潜力，可以提供更准确、高效和个性化的医疗服务。

本文将详细介绍大数据在医疗领域的应用及其意义。

2、大数据对医疗的影响2.1 健康数据收集与分析2.1.1 电子病历2.1.2 生物传感器数据2.1.3 基因组学数据2.1.4 社交媒体数据2.2 医疗决策支持系统2.2.1 个性化诊断与治疗方案2.2.2 风险评估与预测2.2.3 药物疗效评估2.3 疾病监测与预防2.3.1 疾病爆发预警2.3.2 流行病监测2.3.3 疫苗研发与分发3、大数据在医疗领域的应用案例3.1 个性化医疗3.1.1 基于基因组学的个性化治疗 3.1.2 基于健康数据的个性化康复3.2 医疗服务优化3.2.1 医疗资源规划与调配3.2.2 医疗保险费用控制3.3 疾病预测与控制3.3.1 基于社交媒体数据的疾病预测3.3.2 疫苗研发与分发4、大数据应用面临的挑战和问题4.1 数据隐私与安全4.1.1 数据共享与隐私保护4.1.2 数据安全与网络攻击4.2 数据质量与可靠性4.2.1 数据整合与清洗4.2.2 数据准确性与一致性4.3 道德与伦理问题4.3.1 数据使用与授权4.3.2 数据滥用与歧视5、法律名词及注释5.1 GDPR（一般数据保护条例）- 一项于2018年5月开始执行的法规，旨在保护欧盟公民在数字环境中的个人数据隐私和数据处理的权利。

5.2 HIPAA（美国医疗保险可移植性和责任法案）- 一项于1996年通过的美国联邦法案，为保护个人的健康信息安全和隐私设立了标准。

5.3 CCPA（加利福尼亚消费者隐私法）- 一项于2020年1月1日开始执行的加利福尼亚州法律，赋予消费者对其个人信息的控制权和隐私权。

6、结论大数据在医疗领域的应用有助于提高医疗服务的质量、效率和个性化程度。

然而，应用过程中还面临着诸多挑战和问题。

大数据背景下外科学专业学位研究生临床课题研究思路与指导

大数据背景下外科学专业学位研究生临床课题研究思路与指导张佳王晓楠陶润仪王芝馀温小鹏］，王健生付军科X张广健1(1.西安交通大学第一附属医院胸外科，陕西西安7100612.西安医学院护理学院，陕西西安710021)摘要：大数据时代的到来使医学研究生教育迎来巨大的挑战及机遇。

本项目组通过近几年的探索，将前期总结的经验应用于15名外科学专业学位的研究生，进行为期一年的观察，收集干预组与对照组的临床研究生论文发表、专利成果等科研相关取得情况。

结果显示，干预组相较于对照组，其研究成果丰硕(X2=6694,P=0.035)。

因此，导师掌握大数据科研方法，研究生提高利用医学数据库及数据处理的能力，对研究生培养质量的提高具有重要意义。

关键词：大数据；外科学专业；研究生；应用DOI：10.13555/ki.c.m.e.2021.02.013中图分类号:G643文献标识码：A文章编号：2096-3181(2021)02-0234-04Thinking and Guidance of Clinical Research for Graduate Students Majoringin External Science under the Background of Big DataZHANG Jia1,WANG Xiao-nan2,TAO Run-yi1,WANG Zhi-yu1,WEN Xiao-peng1，WANGJian-sheng1，FUJun-ke1，ZHANG Guang-jian1(1DepartmentofThoracicSurgery，theFirstA f iliatedHospitalofXi'anJiaotongUniversity，Xi'an710061;2SchoolofNursing，Xi'an MedicalUniversity，Xi'an710021，China)Abstract：The arrival of big data era makes medical graduate education usher in great challenges and opportunities Throughtheexplorationinrecentyears，theprojectteamappliedtheexperiencesum-marized in the previous period to30graduate students with major degree in surgery for a period of one year.The results showed that the intervention group had fruitful results compared with the control group(X2=6.694,P=0.035).Therefore,it is of great significance for graduate students to master bigdatascientificresearchmethodsandimprovetheirabilitytousemedicaldatabaseanddataprocess-ingKey Words:Big Data;Major of Surgery;Graduate Students;Application大数据时代的到来催生了多个领域的发展，它能够将方方面面的信息进行数据化，使人们的生活变得收稿日期：2021-01-06基金项目：西安交通大学第一附属医院教学改革研究项目(JG2020-0204J G2019-0334)作者简介:张佳(1985—)男，陕西西安人，西安交通大学第一附属医院胸外科副主任医师，主要从事胸外科基础与临床研究。

区域医疗信息共享诊疗数据采集与整合方案的演变

区域医疗信息共享诊疗数据采集与整合方案的演变
姚华彦;王晔;徐俊
【期刊名称】《中国医疗设备》
【年(卷),期】2013(000)012
【摘要】诊疗数据采集是区域医疗信息共享领域的一个关键性问题。

本文通过对上海医联工程不同时期的诊疗数据采集方案及实施要点进行总结及分析，揭示了区域医疗信息共享领域中诊疗数据采集与整合方案的演变历程，旨在为现代化医院的建设提供相关信息。

【总页数】4页(P73-75,50)
【作者】姚华彦;王晔;徐俊
【作者单位】上海交通大学医学院附属瑞金医院计算机中心，上海 200025;万达信息股份有限公司上海201112;万达信息股份有限公司上海201112
【正文语种】中文
【中图分类】TP393.03;R197.324
【相关文献】
1.区域医疗信息共享与分级诊疗结合模式研究 [J], 刘春富
2.编组站车号货检信息共享平台整合方案研究 [J], 郭振兴
3.跨区域医疗信息共享与业务协同标准建设探索 [J], 卢红建;王晗;马玮
4.分级诊疗制度下区域医疗信息共享的现状研究——基于医方视角 [J], 涂兴锋;王琼;孙雪
5.分级诊疗制度下区域医疗信息共享的现状研究 [J], 何青;黄宵;孙雪
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卫生科研管理的上海故事

卫生科研管理的上海故事肇晖【期刊名称】《上海医药》【年(卷),期】2016(037)001【总页数】2页(P1-2)【作者】肇晖【作者单位】【正文语种】中文医疗卫生是高科技智力密集型服务行业，在世界经济步入知识经济时代的背景下，中国的卫生发展必须要建立在科技进步的基础上。

作为国内卫生科研阵地的中坚力量，自20世纪90年代以来，上海通过实施学科建设和人才培养战略，在卫生科技领域取得了一系列成就。

随着社会经济的不断发展，上海卫生科技发展也面临许多新的挑战。

针对近期卫生科研领域方面的一些热门问题，本刊专访了上海市卫生和计划生育委员会科技教育处张勘处长。

《上海医药》：最近一段时间，新药临床试验成了震动医药行业的焦点。

自2015年7月国家食品药品监督管理总局发布《关于开展药物临床试验数据自查核查工作的公告》以来，1 622个待核查品种的责任单位可谓如坐针毡。

从已发布的公告来看，多家企业、医院涉嫌临床数据造假。

您觉得出现这种情况的主要原因是什么？作为卫生科研管理部门，上海有哪些举措？张勘：临床医学科研是以人类疾病为研究主体，以医院为主要研究场所，探索疾病的诊断、治疗及预防措施，促进疾病向健康转化，提高人类生存质量的科学实践活动。

这些活动与人类的健康和生命息息相关，因此，临床医学科研中医学伦理问题相对其他研究领域就更为重要。

在当今的文明社会，受到各种利益的驱使，医学科研的不道德行为如科研设计造假、数据造假和违反伦理等方面报道屡见不鲜。

最近国内多家医院和企业被曝出临床试验数据造假，这涉及到科研诚信问题，突破了科研诚信的底线。

诚信是医学伦理的重要组成部分，脱离诚信，任何科研都将毫无意义。

除了诚信，医学研究还会涉及多方面的伦理问题。

上海卫生科研管理一直很重视医学伦理问题。

1987年由上海市卫生工作者及相关医学伦理研究工作者自愿组成了上海市医学伦理学会。

作为全国最早成立的医学伦理学学术团体，学会联合上海市医学伦理专业工作者、医务工作者、社会学学者、卫生事业管理者及其他相关专业人士等，在上海市社会科学界联合会、上海市卫生和计划生育委员会的指导下，大力普及医学伦理知识，积极开展学术交流活动，促进医学伦理工作的繁荣和发展。

瑞金医院多学科联合门诊(MDT)平台建设探索

瑞金医院多学科联合门诊(MDT)平台建设探索
赵艳;朱立峰
【期刊名称】《中国数字医学》
【年(卷),期】2018(13)12
【摘要】多学科诊疗模式(MDT)是一种由不同学科专家共同参与,为病人提供最佳治疗方案的诊疗模式.MDT会诊目前存在会诊组织效率低、患者临床数据整理缺乏工具、会诊过程记录不完整等问题.为此,建立MDT信息平台实现了患者临床数据统一整合、会诊组织管理、智能会诊室(在线会诊、AI治疗方案推荐)、随访管理等应用.MDT信息平台同时通过PC、平板、智能手机等设备,支持会诊医生的多场景应用.该平台目前已在瑞金医院投入应用,取得了良好应用效果.
【总页数】4页(P68-71)
【作者】赵艳;朱立峰
【作者单位】上海交通大学医学院附属瑞金医院计算机中心,200025,上海市瑞金二路197号;上海交通大学医学院附属瑞金医院计算机中心,200025,上海市瑞金二路197号
【正文语种】中文
【中图分类】R197.32;TP391
【相关文献】
1.“互联网+”时代泌尿肿瘤多学科诊治模式探索——“中国泌尿肿瘤MDT会诊平台”简介 [J], 叶定伟;秦晓健
2.河南省某公立医院多学科诊疗(MDT)门诊模式的推广与思考 [J], 魏巍;王祥清;宋子枝
3.基于MDT的多学科联合带教在内科见习中的应用 [J], 雷娟; 欧冰; 曾宽; 石广兹
4.医院多学科联合诊疗门诊智能化管理平台的构建与应用 [J], 翁卫群;储晓彬;曹维炜;李民;王燕
5.多学科协作(MDT)联合延续护理对糖尿病性视网膜病变(DR)患者术后遵医行为和生活质量的影响 [J], 肖琴
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上海市医疗健康数字化转型的发展实践

上海市医疗健康数字化转型的发展实践
赵艳;朱立峰
【期刊名称】《中国数字医学》
【年(卷),期】2022(17)10
【摘要】数字技术与医疗健康服务的融合正改变医疗服务模式,给医疗行业带来了无限可能,也迎来了新的发展机遇。

通过对上海市医疗健康数字化的建设现状进行分析,阐述了上海市医疗健康数字化转型中面临的挑战,提出了提高医疗技术和医联体紧密度的解决方案;并对推进就医新服务、医疗管理和区域共享方面提供发展建议。

利用5G技术推动卫生健康事业朝数据融合共享方向发展,带动医疗健康领域转型升级;推进智慧医院建设,提升服务效能,提高管理效率。

【总页数】4页(P25-28)
【作者】赵艳;朱立峰
【作者单位】上海交通大学医学院附属瑞金医院
【正文语种】中文
【中图分类】R319
【相关文献】
1.新形势下促进上海市卫生健康数字化转型发展的政策研究
2.公共财政转型与医疗卫生健康事业的发展:全国视野与浙江实践公共财政与卫生筹资转型的浙江实践(上)
3.推进教育数字化转型的区校两级教育数字基座建设实践路径——以上海市虹口区为例
4.紧抓数字化转型新机遇奋力开创高质量发展新局面——基于全面数字
化转型的司库管理体系建设创新实践5.上海市级医院财务管理数字化转型的探索与实践
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大数据应用在医学研究中的意义

大数据应用在医学研究中的意义随着科技的飞跃发展，大数据成为众多领域的研究热点，同时也为医学研究提供了全新的思路和方法。

通过大量数据的整合分析，我们可以更加深入地理解个体的生理和医疗情况，甚至可以为医疗领域的决策提供重要参考。

一、大数据带来的机遇众所周知，医疗领域一直是需要严谨数据支持的领域之一。

而大数据技术的发展，让我们在医学研究中有了更多的机遇。

首先，大数据给医学研究带来了更加广泛的研究对象。

以前，需要搜集少数病例的情况，现在却可以汇总大量数据信息进行统计分析，更容易发现患病规律和数据特点；其次，大数据可以开展更加深入的研究，从而推动医学研究进程；再者，大数据还能为临床医生提供更加全面的病人信息，使得治疗更加科学、精准，从而大大减轻病患的痛苦。

二、大数据在生物医学领域的应用1. 人类基因组计划人类基因组计划是一个规模巨大的基因数据收集和分析项目，它涉及全球多个国家和地区、数千名研究人员共同的协作，旨在解码人类基因组。

该项目使得我们可以更好地了解人类遗传信息，更容易诊断和治疗各类疾病。

2. 个性化医疗基于大数据技术，个性化医疗领域在近年来得到了广泛关注和应用。

医生可以根据患者的基因数据信息，为其提供更加个性化和精准的诊疗方案。

这种方法可以避免对患者做出错误的推测，更好地预测和防治某些疾病，从而有效提升医疗的效果和质量。

三、大数据在药物开发领域的应用药物开发是一个从实验室到临床的漫长过程，涉及到广泛的研究和资源投入。

而大数据技术的应用可以更好地辅助药物开发全程。

首先，大数据技术可以帮助识别患者的临床信息，进而指导药物设计和开发；其次，通过分析各种生物标记物，来确定药物的安全性和效果；再者，一些药物的药动学特征也可以通过大数据分析得到准确且可靠的信息，进而推进药物的开发进程。

四、大数据在病毒预测和控制中的应用病毒预测和控制是医学领域的重要课题之一。

大数据技术的应用可以帮助我们更好地预测各类病毒的传播情况，尽早发现病毒的传播趋势和规律，并制定相应的预防和控制方案。