生物医学信息学(1)
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n 核心是基因组信息学：基因组信息的获取、处理、 存储、分配和解释。
n 发现新基因信息后进行蛋白质空间结构拟合预测， 依据蛋白质的功能进行药物设计。
生物医学信息学(1)
医学信息学的学科体系
n 医学信息学基础研究 n 医学信息技术研究 n 医学信息标准化研究 n 医学信息有序化研究 n 医学信息获取方法研究 n 医学信息交流研究 n 医学图象分析与处理技术研究 n 医学信息系统研究 n 医学决策支持系统研究 n 医学知识管理研究
生物医学信息学(1)
n 医学信息学（Medical Informatics）概念： 医学信息是指医学、医疗卫生和公共健康或药 学、药物为信息内容和应用领域的各种信息。
n 传统的医学信息学－－侧重文献信息管 理、分析研究。
n 现代医学信息学－－计算机技术与IT应用 到医药卫生领域。
n 医学信息的要素：
生物医学信息学(1)
2020/11/26
生物医学信息学(1)
课程学习目的和要求
n 教学目的:通过本课程的学习，掌握医学信 息学的基本原理，能用医学信息学的方法和 计算机技术开展医学研究。
n 课程内容:
n 医学信息学 n 生物信息学
生物医学信息学(1)
课程的内容
n 医学信息学基础 n 医学信息标准化 n 临床信息系统 n 医学信息有序化 n 医学信息获取 n PACS系统及其实现 n 医学信息的硬件架构和信息安全 n 临床信息系统 n 临床路径 n 无线网络 n 医学决策支持 n 生物信息学概论 n 生物数据库 n 序列对比和数据库搜索
生物医学信息学(1)
第三节 医学信息学研究
n 20 世 纪 70 年 代 末 借 用 法 语 单 词 informatique medicale而来。将先前的 医学计算机科学、医学信息科学、计算 机医学应用卫生信息学等统一而成。
n 1978年国际医学信息学会（IMIA）成 立。是WHO认可的非政府组织。1974 年起每3年一次会议。
的课程。 n 法国93年将医学信息学设置为专业。
生物医学信息学(1)
二、我国医学信息学教育
n 医学信息专业教育：专业目录归到“信息管理 与信息系统”；03年列为目录外专业。
n 目前有30所医学院校开设医学信息学专业。 n 医学文献检索课教学
生物医学信息学(1)
医学信息学发展方向
n 研究与应用领域不断扩大 n 由疾病分类编码扩大到卫生各个领域
n 语义要素 n 语用要素
生物医学信息学(1)
n 医学信息的类型
n 根据存在方式分类
n 人体内信息 n 人体外信息
n 根据来源分类
n 系统内部信息 n 系统外部信息
n 根据应用领域分类
n 医学研究信息 n 临床研究信息 n 医学市场信息 n 医学管理信息
生物医学信息学(1)
第二节 医学信息学相关概念
n 生物结构与微光机电系统：
n DNA驱动的微细机器人 n 生物大分子到细胞基本结构体系的自组装、自组
织 n 创造新物质的分子工程学研究
n 基因芯片、蛋白质芯片
生物医学信息学(1)
狭义的生物信息学
n 基因层次的生物信息学
n 综合利用生物学、数学、物理学、信息科学以及 计算机科学的交叉学科。
n 把基因组DNA序列信息作为信息分析的源头，获 得蛋白质编码区的信息之后进行蛋白质空间结构 模拟和预测。
生物医学信息学(1)
n 联机分析处理（OLAP）：对分析需要的 数据进行有效集成，按多维模型进行组 织，以便进行多角度、多层次的分析， 并发现趋势。
传统的查询和报表工具是告诉你数据库中都有 什么（what happened），OLAP则更进一步 告诉你下一步会怎么样（What next）、和如 果我采取这样的措施又会怎么样（What if）。
生物医学信息学(1)
医学信息学的研究对象和研究领域
n 研究对象
n 对生命信息现象的研究 应用控制论 P15 图1-8 n 对人类社会活动中医学信息的研究 n 循证医学P16 图1-9
生物医学信息学(1)
诊断－治疗循环
1．人类活动的三个阶段：观察、分析、 行动 2．医疗卫生活动：观察、诊断、治疗
生物医学信息学(1)
n 生物电磁学与电磁生物学： n 生物电磁学： n 人体的电磁辐射： n 人体信号的调制方式； n 电磁生物学
生物医学信息学(1)
n 视觉系统与光信息处理
n 视网膜神经元回路与信息处理、彩色视觉及彩色 图象的编码、变换机制等。
n 脑和神经系统与信息：
n 脑感知觉信息处理原理及其应用，学习、记忆、 思维模型与信息系统新原理研究。
生物医学信息学(1)
生物信息学核心观点： n 生命现象是在信息控制下不同层次上的物质、
能量与信息的交换。 n 是信息在不同层次的传递过程：核酸、蛋白质、
细胞、器官、系统、整体。
生物医学信息学(1)
广义的生物信息学
n 生物的遗传信息学：DNA-RNA-蛋白质、遗传 信息-转录-翻译
n 生命活动的调控：基因的功能、表达和调控蛋 白质的结构、功能。
n 数据仓库的根本任务：把信息加以整理归纳并及时提供给 管理决策人员。
n 主要作用：提供报表和图表、支持多维分析、数据挖掘的 基础。
生物医学信息学(1)
n 数据仓库的主题：是指用户使用数据仓库 进行决策时所关心的重点方面。
n 面向主题：数据仓库内的信息是按主题进 行组织，为按主题进行决策的过程提供信 息。
生物医学信息学(1)
2、决策支持系统与数据仓库
n 决策支持系统（DSS）：从数据库中找出必要的数据， 并利用数学模型的功能，为用户产生所需的信息。
n 数据仓库和数据挖掘
n 数据仓库：是一个面向主题的、集成的、稳定的、包含历 史数据的数据集合。它用于支持经营管理中的决策制定过 程。
n 数据仓库的概念对收集不同来源的数据从新的角度提出了 一种新的结构方法
n MEDLARS的建成为标志 n 美国大学“生命科学计算机资源”
n 医学信息学的发展时期（20世纪70－80年代）
n 大规模医院信息系统 n 国际医学信息学会成立（IMIA）
生物医学信息学(1)
n 医学信息学的深入研究时期（20世纪80年代
中期至今）
n 大型研究项目的开展 n 从以数据处理的阶段进入知识处理的新
阶段，医学人工智能和专家系统的研究 为主要标志。
生物医学信息学(1)
二、我国医学信息学的发展进程
n 1995年“金卫工程”
n 建立国家医疗信息骨干网 n 建立卫生宏观数据库 n 建立医院HIS n 发行“金卫卡”
n 军队一、二、三号工程 n 1987年，中国医学信息学会（CMIA）成立。 n 04年11月，中国卫生信息学会成立 n 存在的问题：缺乏研究的深度和广度。
生物医学信息学(1)
第一章 医学信息学基础
第一节 医学信息 n 信息的含义
n 信息存在的普遍性 n 信息概念的表述
n 各家学说：归纳为五种主要学说 n 国家标准（G来自百度文库/T4894-1985）：是事物变化和特
征的反映；是事物间相互联系的表征；是事物在特 定信息载体上的映射或再现
n 信息的特征
语法 语义 语用
生物医学信息学(1)
n 医学信息学的定义
n 医学信息学是以信息学、信息管理和信息技术 为依托，研究医学领域中的信息现象和信息规 律，用于医学决策和管理的一门交叉学科。
n 交叉学科 n 与IT技术密切相关 n 任务医学信息利用和共享，提高决策
生物医学信息学(1)
国外医学信息学的发展过程
n 医学信息学的初期探索（20世纪60年代）
生物医学信息学(1)
（4）前端工具：报表工具、数据分析工具、查 询工具、数据挖掘工具。（P183图9-7)
生物医学信息学(1)
第四节 医学信息学教育
一、国外医学信息学教育
n 99年IMIA批准了召开的MEDINFO大会批准和 公布医学信息教育的指导建议。
n 美国有60多家大学授予医学信息学学位； n 荷兰设医学信息学课程和教师职位 n 澳大利亚本世纪初有24所大学医学信息学方面
n 信息与数据
n 数据基本单元---符号 n 信息构成的基础---数据 n 信息的外在形式---消息
生物医学信息学(1)
n 信息与知识
n 知识的定义P9 n 知识的分类
n 知事类知识（know-what） n 知因类知识（know-why） n 知能类知识（ know-how） n 知人类知识（ know-what）
生物医学信息学(1)
医学信息学研究进展
n 医学数据挖掘理论、技术与方法的研究 n 领域数据库与跨库检索 n 循证医学信息资源的研究 n 统一的医学信息标准研究 n 基于WEB的电子病历系统研究 n 整合的医疗信息系统研究 n 智能化医学专家系统研究 n 小波理论在医学图象处理中的研究 n 社区卫生和公共卫生系统的研究
生物医学信息学(1)
n 知识与信息的关系
生物医学信息学(1)
n 信息与文献 n 文献的概念：记录有信息和知识的一切载体。 n 文献的等级结构。p12 图1-6 n 一次文献 n 二次文献 n 三次文献
n 文献与信息的关系 P13 图1-7
n 信息与知识性 n 记录性 n 载体实体形态性
生物医学信息学(1)
n 集成：指信息是经过系统加工、汇总和整 理。
n 稳定：数据进入数据仓库后，将长期被保 留。
n 包含历史数据：从过去某一时点到目前的 各个阶段的信息。
生物医学信息学(1)
n 数据挖掘：
n 所谓数据挖掘，就是从数据库中抽取隐含 的、以前未知的、具有潜在应用价值的信 息的过程。数据挖掘是KDD最核心的部分。 数据挖掘与传统分析工具不同的是数据挖 掘使用的是基于发现的方法，运用模式匹 配和其它算法决定数据之间的重要联系。
n 参考书目：
n (荷兰)J.H.Van Bemmel (美国)M.A.Musen 主编 包含飞 郑学侃 主译，医学信息学，上海科技出 版社。
n 傅征等，医院信息系统建设与应用，人民军医出 版社，2003，3
n 金新政等，医院信息系统，科学出版社， 2004.1
n 黄晓鹂主编，医学信息学教程，中国科学技术出 版社
n 数据仓库系统的四个层次体系结构： （1）数据源：整个系统的数据源泉 （2）数据的存储与管理：不同于传统的数据库，
决定了外部数据的表现形式。
生物医学信息学(1)
n 大部分情况下，数据挖掘都要先把数据从数据 仓库中拿到数据挖掘库或数据集市中。
数据源
数据仓库
各分公司数 据集市
分析 数据集市
数据挖掘 数据集市
n 重价值和质量管理 n Ball 公式(服务+质量)/消费=价值 n Ball 的实现方法：强化疾病管理、普及远程医 疗、实现病人安全管理、建立决策支持系统。
n 卫生信息系统建设 n 03年公布《国家公共卫生信息系统建设方案》
n 加快专业人才培养 n 建立健全医学信息学研究体制 n 加强国际和国内合作
观察、分析、行动
生物医学信息学(1)
诊断－治疗循环
生物医学信息学(1)
生物信息学（Bioinformatics)概念
美国人类基因组计划实施五年后的总结报告中， 对生物信息学作了以下定义： 生物信息学是一门交叉科学，它包含了生物信 息的获取、处理、存储、分发、分析和解释等 在内的所有方面，它综合运用数学、计算机科 学和生物学的各种工具，来阐明和理解大量数 据所包含的生物学意义。
生物医学信息学(1)
生物医学信息学(1)
课程教学目的和要求
n 教学方法:
n 理论课 n 实验课 n 医院信息化建设见习、调研 n 讨论课
n 考核办法
n 综述、调研报告、实验报告40％ n 教学参与情况（讨论课、上课参与）10％ n 考试50%
生物医学信息学(1)
教材和参考书目
n 教材:王伟.医学信息学.高等教育出版社，2006， 2
图1：数据挖掘库从数据仓库中得出
生物医学信息学(1)
n 数据挖掘库可能是你的数据仓库的一个逻辑上 的子集，而不一定非得是物理上单独的数据库。
生物医学信息学(1)
n 可以把一个或几个事务数据库导到一个只读的 数据库中，就把它当作数据集市，然后在他上 面进行数据挖掘。
数据源
数据挖掘库
图2：数据挖掘库从事务数据库中得出
生物医学信息学(1)
n 第一步是描述数据 --- 计算统计变量（比 如平均值、均方差等），再用图表或图 片直观的表示出来，进而可以看出一些 变量之间的相关性（比如有一些值经常 同时出现）。
n 历史数据建立一个预言模型，然后再用 另外一些数据对这个模型进行测试 。
n 验证你的模型
生物医学信息学(1)
n 发现新基因信息后进行蛋白质空间结构拟合预测， 依据蛋白质的功能进行药物设计。
生物医学信息学(1)
医学信息学的学科体系
n 医学信息学基础研究 n 医学信息技术研究 n 医学信息标准化研究 n 医学信息有序化研究 n 医学信息获取方法研究 n 医学信息交流研究 n 医学图象分析与处理技术研究 n 医学信息系统研究 n 医学决策支持系统研究 n 医学知识管理研究
生物医学信息学(1)
n 医学信息学（Medical Informatics）概念： 医学信息是指医学、医疗卫生和公共健康或药 学、药物为信息内容和应用领域的各种信息。
n 传统的医学信息学－－侧重文献信息管 理、分析研究。
n 现代医学信息学－－计算机技术与IT应用 到医药卫生领域。
n 医学信息的要素：
生物医学信息学(1)
2020/11/26
生物医学信息学(1)
课程学习目的和要求
n 教学目的:通过本课程的学习，掌握医学信 息学的基本原理，能用医学信息学的方法和 计算机技术开展医学研究。
n 课程内容:
n 医学信息学 n 生物信息学
生物医学信息学(1)
课程的内容
n 医学信息学基础 n 医学信息标准化 n 临床信息系统 n 医学信息有序化 n 医学信息获取 n PACS系统及其实现 n 医学信息的硬件架构和信息安全 n 临床信息系统 n 临床路径 n 无线网络 n 医学决策支持 n 生物信息学概论 n 生物数据库 n 序列对比和数据库搜索
生物医学信息学(1)
第三节 医学信息学研究
n 20 世 纪 70 年 代 末 借 用 法 语 单 词 informatique medicale而来。将先前的 医学计算机科学、医学信息科学、计算 机医学应用卫生信息学等统一而成。
n 1978年国际医学信息学会（IMIA）成 立。是WHO认可的非政府组织。1974 年起每3年一次会议。
的课程。 n 法国93年将医学信息学设置为专业。
生物医学信息学(1)
二、我国医学信息学教育
n 医学信息专业教育：专业目录归到“信息管理 与信息系统”；03年列为目录外专业。
n 目前有30所医学院校开设医学信息学专业。 n 医学文献检索课教学
生物医学信息学(1)
医学信息学发展方向
n 研究与应用领域不断扩大 n 由疾病分类编码扩大到卫生各个领域
n 语义要素 n 语用要素
生物医学信息学(1)
n 医学信息的类型
n 根据存在方式分类
n 人体内信息 n 人体外信息
n 根据来源分类
n 系统内部信息 n 系统外部信息
n 根据应用领域分类
n 医学研究信息 n 临床研究信息 n 医学市场信息 n 医学管理信息
生物医学信息学(1)
第二节 医学信息学相关概念
n 生物结构与微光机电系统：
n DNA驱动的微细机器人 n 生物大分子到细胞基本结构体系的自组装、自组
织 n 创造新物质的分子工程学研究
n 基因芯片、蛋白质芯片
生物医学信息学(1)
狭义的生物信息学
n 基因层次的生物信息学
n 综合利用生物学、数学、物理学、信息科学以及 计算机科学的交叉学科。
n 把基因组DNA序列信息作为信息分析的源头，获 得蛋白质编码区的信息之后进行蛋白质空间结构 模拟和预测。
生物医学信息学(1)
n 联机分析处理（OLAP）：对分析需要的 数据进行有效集成，按多维模型进行组 织，以便进行多角度、多层次的分析， 并发现趋势。
传统的查询和报表工具是告诉你数据库中都有 什么（what happened），OLAP则更进一步 告诉你下一步会怎么样（What next）、和如 果我采取这样的措施又会怎么样（What if）。
生物医学信息学(1)
医学信息学的研究对象和研究领域
n 研究对象
n 对生命信息现象的研究 应用控制论 P15 图1-8 n 对人类社会活动中医学信息的研究 n 循证医学P16 图1-9
生物医学信息学(1)
诊断－治疗循环
1．人类活动的三个阶段：观察、分析、 行动 2．医疗卫生活动：观察、诊断、治疗
生物医学信息学(1)
n 生物电磁学与电磁生物学： n 生物电磁学： n 人体的电磁辐射： n 人体信号的调制方式； n 电磁生物学
生物医学信息学(1)
n 视觉系统与光信息处理
n 视网膜神经元回路与信息处理、彩色视觉及彩色 图象的编码、变换机制等。
n 脑和神经系统与信息：
n 脑感知觉信息处理原理及其应用，学习、记忆、 思维模型与信息系统新原理研究。
生物医学信息学(1)
生物信息学核心观点： n 生命现象是在信息控制下不同层次上的物质、
能量与信息的交换。 n 是信息在不同层次的传递过程：核酸、蛋白质、
细胞、器官、系统、整体。
生物医学信息学(1)
广义的生物信息学
n 生物的遗传信息学：DNA-RNA-蛋白质、遗传 信息-转录-翻译
n 生命活动的调控：基因的功能、表达和调控蛋 白质的结构、功能。
n 数据仓库的根本任务：把信息加以整理归纳并及时提供给 管理决策人员。
n 主要作用：提供报表和图表、支持多维分析、数据挖掘的 基础。
生物医学信息学(1)
n 数据仓库的主题：是指用户使用数据仓库 进行决策时所关心的重点方面。
n 面向主题：数据仓库内的信息是按主题进 行组织，为按主题进行决策的过程提供信 息。
生物医学信息学(1)
2、决策支持系统与数据仓库
n 决策支持系统（DSS）：从数据库中找出必要的数据， 并利用数学模型的功能，为用户产生所需的信息。
n 数据仓库和数据挖掘
n 数据仓库：是一个面向主题的、集成的、稳定的、包含历 史数据的数据集合。它用于支持经营管理中的决策制定过 程。
n 数据仓库的概念对收集不同来源的数据从新的角度提出了 一种新的结构方法
n MEDLARS的建成为标志 n 美国大学“生命科学计算机资源”
n 医学信息学的发展时期（20世纪70－80年代）
n 大规模医院信息系统 n 国际医学信息学会成立（IMIA）
生物医学信息学(1)
n 医学信息学的深入研究时期（20世纪80年代
中期至今）
n 大型研究项目的开展 n 从以数据处理的阶段进入知识处理的新
阶段，医学人工智能和专家系统的研究 为主要标志。
生物医学信息学(1)
二、我国医学信息学的发展进程
n 1995年“金卫工程”
n 建立国家医疗信息骨干网 n 建立卫生宏观数据库 n 建立医院HIS n 发行“金卫卡”
n 军队一、二、三号工程 n 1987年，中国医学信息学会（CMIA）成立。 n 04年11月，中国卫生信息学会成立 n 存在的问题：缺乏研究的深度和广度。
生物医学信息学(1)
第一章 医学信息学基础
第一节 医学信息 n 信息的含义
n 信息存在的普遍性 n 信息概念的表述
n 各家学说：归纳为五种主要学说 n 国家标准（G来自百度文库/T4894-1985）：是事物变化和特
征的反映；是事物间相互联系的表征；是事物在特 定信息载体上的映射或再现
n 信息的特征
语法 语义 语用
生物医学信息学(1)
n 医学信息学的定义
n 医学信息学是以信息学、信息管理和信息技术 为依托，研究医学领域中的信息现象和信息规 律，用于医学决策和管理的一门交叉学科。
n 交叉学科 n 与IT技术密切相关 n 任务医学信息利用和共享，提高决策
生物医学信息学(1)
国外医学信息学的发展过程
n 医学信息学的初期探索（20世纪60年代）
生物医学信息学(1)
（4）前端工具：报表工具、数据分析工具、查 询工具、数据挖掘工具。（P183图9-7)
生物医学信息学(1)
第四节 医学信息学教育
一、国外医学信息学教育
n 99年IMIA批准了召开的MEDINFO大会批准和 公布医学信息教育的指导建议。
n 美国有60多家大学授予医学信息学学位； n 荷兰设医学信息学课程和教师职位 n 澳大利亚本世纪初有24所大学医学信息学方面
n 信息与数据
n 数据基本单元---符号 n 信息构成的基础---数据 n 信息的外在形式---消息
生物医学信息学(1)
n 信息与知识
n 知识的定义P9 n 知识的分类
n 知事类知识（know-what） n 知因类知识（know-why） n 知能类知识（ know-how） n 知人类知识（ know-what）
生物医学信息学(1)
医学信息学研究进展
n 医学数据挖掘理论、技术与方法的研究 n 领域数据库与跨库检索 n 循证医学信息资源的研究 n 统一的医学信息标准研究 n 基于WEB的电子病历系统研究 n 整合的医疗信息系统研究 n 智能化医学专家系统研究 n 小波理论在医学图象处理中的研究 n 社区卫生和公共卫生系统的研究
生物医学信息学(1)
n 知识与信息的关系
生物医学信息学(1)
n 信息与文献 n 文献的概念：记录有信息和知识的一切载体。 n 文献的等级结构。p12 图1-6 n 一次文献 n 二次文献 n 三次文献
n 文献与信息的关系 P13 图1-7
n 信息与知识性 n 记录性 n 载体实体形态性
生物医学信息学(1)
n 集成：指信息是经过系统加工、汇总和整 理。
n 稳定：数据进入数据仓库后，将长期被保 留。
n 包含历史数据：从过去某一时点到目前的 各个阶段的信息。
生物医学信息学(1)
n 数据挖掘：
n 所谓数据挖掘，就是从数据库中抽取隐含 的、以前未知的、具有潜在应用价值的信 息的过程。数据挖掘是KDD最核心的部分。 数据挖掘与传统分析工具不同的是数据挖 掘使用的是基于发现的方法，运用模式匹 配和其它算法决定数据之间的重要联系。
n 参考书目：
n (荷兰)J.H.Van Bemmel (美国)M.A.Musen 主编 包含飞 郑学侃 主译，医学信息学，上海科技出 版社。
n 傅征等，医院信息系统建设与应用，人民军医出 版社，2003，3
n 金新政等，医院信息系统，科学出版社， 2004.1
n 黄晓鹂主编，医学信息学教程，中国科学技术出 版社
n 数据仓库系统的四个层次体系结构： （1）数据源：整个系统的数据源泉 （2）数据的存储与管理：不同于传统的数据库，
决定了外部数据的表现形式。
生物医学信息学(1)
n 大部分情况下，数据挖掘都要先把数据从数据 仓库中拿到数据挖掘库或数据集市中。
数据源
数据仓库
各分公司数 据集市
分析 数据集市
数据挖掘 数据集市
n 重价值和质量管理 n Ball 公式(服务+质量)/消费=价值 n Ball 的实现方法：强化疾病管理、普及远程医 疗、实现病人安全管理、建立决策支持系统。
n 卫生信息系统建设 n 03年公布《国家公共卫生信息系统建设方案》
n 加快专业人才培养 n 建立健全医学信息学研究体制 n 加强国际和国内合作
观察、分析、行动
生物医学信息学(1)
诊断－治疗循环
生物医学信息学(1)
生物信息学（Bioinformatics)概念
美国人类基因组计划实施五年后的总结报告中， 对生物信息学作了以下定义： 生物信息学是一门交叉科学，它包含了生物信 息的获取、处理、存储、分发、分析和解释等 在内的所有方面，它综合运用数学、计算机科 学和生物学的各种工具，来阐明和理解大量数 据所包含的生物学意义。
生物医学信息学(1)
生物医学信息学(1)
课程教学目的和要求
n 教学方法:
n 理论课 n 实验课 n 医院信息化建设见习、调研 n 讨论课
n 考核办法
n 综述、调研报告、实验报告40％ n 教学参与情况（讨论课、上课参与）10％ n 考试50%
生物医学信息学(1)
教材和参考书目
n 教材:王伟.医学信息学.高等教育出版社，2006， 2
图1：数据挖掘库从数据仓库中得出
生物医学信息学(1)
n 数据挖掘库可能是你的数据仓库的一个逻辑上 的子集，而不一定非得是物理上单独的数据库。
生物医学信息学(1)
n 可以把一个或几个事务数据库导到一个只读的 数据库中，就把它当作数据集市，然后在他上 面进行数据挖掘。
数据源
数据挖掘库
图2：数据挖掘库从事务数据库中得出
生物医学信息学(1)
n 第一步是描述数据 --- 计算统计变量（比 如平均值、均方差等），再用图表或图 片直观的表示出来，进而可以看出一些 变量之间的相关性（比如有一些值经常 同时出现）。
n 历史数据建立一个预言模型，然后再用 另外一些数据对这个模型进行测试 。
n 验证你的模型
生物医学信息学(1)