医学大数据的研究进展及应用前景-HIT专家网
来源：《医学信息学》 作者：弓孟春 陆亮
西安交大一附院信息中心主任、普通外科教授樊林
现代医学发展日新月异，她正经历一场重要的变革，其核心的动力来自于组学技术、计算技术、靶向*物及基因编辑等技术的快速发展。新的疾病预防及诊疗模式中需要涵盖临床数据、多种组学数据、环境暴露、日常生活习惯、地理位置信息、社交媒体及其他多种与个体健康和疾病状态相关的数据维度，提供高度个体化的预防及诊疗方案。目前，借助上述维度的医学大数据的研究已经得出了诸多重要成果，包括群体层面的疾病预防及诊疗体系的评价、特定疾病的机制阐释以及个体患者的疾病诊疗决策支持。
医院的信息管理部门需要转变思想，亟需紧跟医学模式的变革及技术发展的潮流，改变单纯的IT技术服务及流程改造，在“数据→信息→知识→行动”这一过程中积极进行有益的尝试，推动临床、科研及产业界的联动，推进医学大数据为中国的公共卫生、临床医学及基础医学的进步发挥作用。而依托综合性大学的计算科学实力、医学院校的基础医学研究、医院系统的临床病例资源及产业界的创新技术是理想的合作模式，这方面西安交大一附院正与西安交大之间进行积极的探索，希望能为在数据共享、科研平台构建、新技术探索、成果转化及临床服务方面逐步积累经验，构建领先的精准医学临床及科研平台。
大数据（BigData）在基础医学、临床医学及公共卫生领域的应用正如火如荼。随着二代、三代测序技术的突飞猛进，人类对于基础的分子生物学规律的认识日渐加深，对于人类疾病与健康的认识也逐步产生革命性的变化1。全基因组、全外显子组、转录组、蛋白质组、DNA甲基化、微生物组等一系列组学数据即将成为临床诊断与治疗的重要依据。这些组学数据的基本特点是数据量庞大、结构复杂、分析难度大。医学大数据的广泛应用是实现传统医学模式向“精准医学”（PrecisionMedicine）转变的必要前提和核心动力。
精准医学即充分考量患者在基因、环境及生活方式中存在的个体差异以达成最有效的疾病治疗和预防的医学模式，其核心理念是将与人体健康及疾病预防相关的多个维度的数据进行统合2。其中不仅包括临床数据和基因组数据，也包括环境暴露、日常生活习惯、地理位置信息、社交媒体及其他多种多样的数据。我们可以对人体的疾病状态和发展过程进行更相近的描绘和更为透彻的理解。医学大数据为生物学家、临床医生、流行病学家及医疗卫生政策制定专家提供了有效的工具，使得数据驱动的决策制定成为可能，并最终对患者及整个人群产生有益影响3,4。
近期的影响深远的研究指出了医学大数据的重要应用方向：群体层面的疾病预防及诊疗体系的评价5、特定疾病的机制阐释6以及个体患者的疾病诊疗决策支持7。基于对最新的科研进展的分析，本文就医学大数据的主要应用方向进行阐述。
大数据（BigData）是指数据量庞大、数据结构复杂且依靠传统的方法和工具难于处理的数据集。处理这个词包含了数据获取、存储、格式化、抽取、curation、整合、分析及可视化等8。大数据的通用定义是“3V”模式定义，由Gartner提出，指出了大数据的三个核心特征：数据量庞大、数据流高速及数据类型极其丰富9。
生命科学领域所涉及的大数据与经济、社交媒体、环境科学等领域的大数据存在明显不同8。通过对目前已发表的关于医学大数据的定义（包括BiomedicalBigData,BigHealthcareData等词条），Baro,E.等3对医学大数据提出了如下的定义模式，并将数据量作为最核心的定义指标。这在一定程度上反映了目前学术界对于医学大数据的认识，定义体系值得进一步商榷，但其提取的文献中对于医学大数据特征的认识与通用的大数据的概念相吻合，也具有生物医学领域的独特之处。
大数据在医学和临床研究中意义重大，主要的研究中心和科研经费发放机构已经在这方面进行了大量的投入。例如，NIH近期投入了1亿美金用以将11个数据库整合为BD2K（BigDatatoKnowledgeInitiative）项目11，致力于广泛整合数据源并构建开放型转化医学应用平台。最有名的此类医学大数据库当属MedicareandHealthcareCostandutilizationProject，其中包含超过1亿条记录。在这样的数据规模的基础上，对于群体层面的疾病预防和诊疗体系的评价成为可能。
临床大数据的主要应用之一是分析某一疾病或表型在不同人群中的患病率及发病趋势，其中，传染性疾病的监测是医学大数据技术应用最成功的的场景之一12。基于Google的检索数据进行的流感病毒预测是全球公共卫生界每年关注的重大议题，对流感疫苗的研发、高危人群的接种、重症流感风险的预测等具有重要的意义13。2014年，对Ebola病毒流行的预警及流行趋势分析让各国**对使用医学大数据进行数字化的疾病流行监控给予更多的关注14。在发生Ebola病毒大流行之后，来自发病地区的检索次数急剧增加，且检索来源最多的地区正是病毒流行最为严重的地区。从图1中可以看出，Google搜索指数与报告病例数呈正相关。对每周报告病例数与“ebola”这个词条的检索频率进行Spearman检验，在三个国家的相关性分别为几内亚0.54，利比亚0.7，塞拉利昂0.68（所有p值均低于0.001）15。
图1：2014年词条“ebola”检索的地理分布（图片引用自：TheLancetInfectiousdiseases2014;14:160-8.）
临床大数据也可用于研究危险因素与疾病之间的因果关系、效应或相关性。Ursum等16在18658例类风湿关节炎患者中分析血清转换和年龄与自身抗体的炎症效应。该研究表明抗环瓜氨酸肽抗体比类风湿因子对于类风湿关节炎的评估更为可靠。From等17对35922例患者中进行的53177次造影剂使用进行分析发现使用了碳酸氢钠制剂的患者出现造影剂肾病的风险增加。Mitchel等18在英国的800万糖尿病患者中筛选出7720例患者用以分析两种类型胰岛素的作用。Kobayashi等19分析了来自3500家日本医院的19070份右半结肠切除术的电子病历，并成功开发了一个风险预测模型。值得注意的是在这些研究中，“相关性”和“因果关系”这两个术语必须严格厘清范畴。大部分的研究只能论证相关性，而很难直接证实因果关系。
大数据技术可以在宏观层面得出规律，对重大决策进行支持，这在社交媒体、公共安全、交通等方面已有大量应用。在医学大数据领域，这样的应用也具有其独特的意义。近期公布的一项研究5对美国2001年至2011年间近8000万份出院电子病历信息进行分析，评估美国住院患者中超声心动图的使用情况（如图2示）。尽管在这项研究结果发布之前，学术界存在“超声心动图被滥用”的观点20。这项研究的结果却证实：在大量的因为心血管重症入院的患者中，超声心动图并没有得到有效的应用5。这样的结果可以为临床诊疗质量改进、慢性病管理指标体系构建、医保付费政策的调整、医生继续教育等提供重要的决策支持，并进而通过改变相应的临床诊疗流程为患者带来获益。
图2：（左）美国住院患者接受超声心动图检查的情况（频率最高的地区分别为罗德岛、纽约及蒙大拿；频率最低的地区为怀俄明、阿拉斯加和新墨西哥）。（右）：接受超声心动检查的患者的住院死亡风险低于不接受超声心动检查者。（图片引用自：JournaloftheAmericanCollegeofCardiology2016;67:502-11.）
人类对疾病机制的阐释长期以来受到样本量不足、混杂因素过多、随访体系不完善等困扰。医学大数据技术在这些方面具有显著的优势，因而受到学术界越来越多的青睐。近期发表的一项重要研究中6，研究人员对16025例朊粒疾病（PrionDisease，罕见病，发病率约2/100万人年）患者的外显子组、60706例对照人群的外显子组和531575例23andMe（基因测序服务公司）测序个体的外显子组数据进行分析，得出了这一极为罕见的疾病的63个已报到的突变位点的外显率（即致病可能性）。之前认为携带这些突变的个体几乎无一例外地会在40-50岁之间死于神经退行性疾病。该研究首次证实某些突变位点的致病可能性极低，为携带这些突变的患者解除了“死亡宣判”。这项研究所借助的数据库之一为ExAC（ExomeAggregationConsortium）。这是一个由多个国家的科研机构组成的外显子组测序数据共享平台，内含6万余份无亲缘关系的个体的外显子组测序信息。考虑到每一份全外显子组测序的数据所包含的庞大的信息量，处理这些数据对于计算技术也提出了巨大的挑战。基于这些数据，医学界首次有机会将人群中与种族起源密切相关的基因变异（Variants）与临床疾病之间的关系逐步进行阐释，为未来利用基因组数据指导疾病的诊断和治疗奠定基础。
随着基因型分析技术的进步，大量的研究出现在基因表达的分析及基因组数据的信息在病例与对照组之间的差异。例如，使用华法令治疗的5700例患者的临床和基因信息被用于分析并建立了预测合理剂量的算法21。Koefoed等22尝试分析803个单核酸多态性（SNP,Single-nucleotidePolymorphism）中任意3个的组合对信号传导的影响，共有约23亿个组合形式，分析群体为双向情感障碍，包括1355个对照组病例和607组病例。这些研究与危险因素研究类似，但在遗传分析领域使用的数据集的体量通常远超过危险因素研究的数据集。ACCENT研究23利用来自25个结肠癌辅助化疗临床试验的37568份病历资料进行分析，对发病率不到2%的早发死亡的风险因素进行了评估。因为出现的频率较低，早发死亡在传统的研究体系下无法明确其原因。ACCENT研究所构建的医学大数据成为寻找此类罕见但意义重大的临床情况发生原因的重要工具，并为相关性假设提供足够的统计学分析效力4。
个体化医学（PersonalizedMedicine）的概念由来已久，在医学界得到广泛的认可。将基因组数据等医学大数据应用于临床诊疗是将个体化医学提升至精准医学的必由之路，其中包括两个至关重要的步骤。
1.对医学大数据进行数据挖掘，以逐步完善精准医学的知识体系。
对医学大数据进行挖掘以产生新的知识是目前各类组学研究的重点，目前存在于公共数据平台的海量的医学大数据是进行研究创新的绝佳资源，包括基因组、转录组、蛋白质组及表观基因组学数据等。NCBIGeneExpressionOmnibus(GEO)数据库就是其中之一，包含来自3万多个研究系列的100余万份人体肿瘤组织基因表达数据（基于基因芯片技术）。其他重要的组学信息共享平台还包括1000Genomes项目24、DNA组件百科全书（ENCODE）项目25和肿瘤基因组图谱（TCGA）项目26等。
2015年发表于关于PRAP抑制剂Olaparib治疗终末期前列腺癌的研究引起了学术界对于根据肿瘤基因组学检测数据对疾病进行分子分型的临床意义产生了全新的认识27。研究者对49例晚期且存在全身广泛转移的前列腺癌患者的肿瘤组织进行基因测序，并根据与DNA修复相关的基因（包括BRCA1/2、ATM、Fanconi贫血基因和CHEK2）进行分型。结果显示：如其肿瘤组织存在上述基因的等位基因同源缺失和/或功能缺失性突变，88%对PRAP抑制剂治疗有效。如无上述突变，有效率则仅为6%。鉴于与DNA修复相关基因的重要临床意义，需要明确人体肿瘤组织可能出现的所有类型的变异（包括位点变异和拷贝数变异）及其是否会导致基因转录、表达等相应下游改变，从而为用*提供指导28。Fehrrmann等29利用GEO数据库中约10%的数据对肿瘤组织中所有已经检测到的与DNA修复相关的基因拷贝数变异进行分析。研究人员对其中的近8万份表达谱数据进行深度挖掘，使用主因素分析（PrincipalComponentAnalysis,PCA）的方法从中找出一定数量的生物学功能已知的转录因素，用于解释基因表达谱中存在的绝大部分差异。在此基础上，研究者构建了一个包含19997个基因的模型，以此来预测其中某些基因的生物学功能。使用这些转录组分对表达谱进行修正后，研究者观察到残余表达水平（功能基因组mRNA谱，FMP）与拷贝数呈强相关。DNA拷贝数与99%的丰量表达的人类基因的表达水平相关，这表明了global基因剂量敏感性。使用这个方法，研究者分析了近12万份人类肿瘤组织标本，从中确认了大量的出现拷贝数变异的位点以及在那些基因不稳定的肿瘤中反复出现的被破坏的基因。作者在研究中证实了基因组不稳定性的程度与卵巢癌患者的生存之间存在相关性。他们发现的与基因组不稳定性相关的基因可以被用于预测肿瘤对于某些以损伤DNA为主要机制的化疗*物的敏感性，并可能最终帮助发现新的治疗方案。
2.基于大数据构建具有自主学习能力的临床决策支持系统。
受限于样本量、抽样偏倚、环境差异等影响，在宏观层面从医学大数据中挖掘提取出的知识应用于个体化诊疗必然会伴随着可能的误诊误治。解决医学大数据的个体化应用的核心技术难点在于利用机器学习和临床决策支持系统（ClinicalDecisionSupportSystem,CDSS），将多个维度的数据进行整合，为医生和患者提供精细化、个体化的诊疗指导。
以哮喘为例，大量的证据证实不同的哮喘患者的临床表现存在显著的异质性。这种个体差异体现在发病年龄、性别、与肥胖的关系、气道高反应性的严重程度以及对于不同*物的治疗反应等各个方面。哮喘其实是一组疾病的集合,其中每个亚型均由不同的生物网络所驱动,具有独特且互相重叠的基因组、转录组、炎症因子谱、生理学及临床表现。传统的血液、痰液生化指标及最新的血液、痰液基因组学及转录组学研究可以对同样诊断为哮喘的患者进行进一步的亚群分组，从而选择出最佳的治疗方案7。结合患者的人口学数据、诊断、基线肺功能评估结果、既往用*、基因组分析及痰液转录组分析制定初步方案；利用可穿戴设备（便携式峰流速仪），收集患者每日的峰流速（重要的反馈指标），结合当日用*剂量及种类、环境中花粉监测数据、PM2.5数据、流感病毒流行数据等，使用人工神经网络构建机器学习模型，逐步修正参数，最终优选出最重要的指标及参数，实现自动计算当日用*的功能，目标是最大程度地控制急性哮喘发作，减少急诊入院，并在长期改善患者心肺功能。这在各类肿瘤及高血压、糖尿病、抑郁症等各类非肿瘤性慢性疾病的诊治过程中均具有极为广阔的应用前景30。
医学大数据的发展目前面临一系列障碍，包括技术的限制、成本高昂、处理及分析数据对于多学科知识的要求等。医学大数据的应用需要经历“数据→信息→知识→行动”的过程31。构建标准并基于战略互操作性（StrategicInteroperability）及隐私管理规范进行数据共享是进一步增大数据量的重要手段；计算科学、机器学习领域的进步是从数据中提取知识的关键动力；与临床信息进行深度整合、在真实世界证据（Real-worldevidence）及统计学体系的支持下产生新的知识是医学大数据应用的主要方向；而使用这样的知识改变疾病的诊疗体系，提升人类健康则需要政策法规、医学伦理、医生及患者教育、制*和IT等产业界共同参与等一系列要件。
中国在医学大数据的应用上面临诸多困境，最重要的是目前在政策法规、伦理研究、安全技术等数据共享的顶层设计方面准备不足，医院内部和医院之间信息孤岛林立，科研机构间的数据共享名存实亡。尽管我们在基因测序技术、计算科学及机器学习方面有一定的优势，缺乏临床数据体系的检验，这些数据难以产生信息和知识，更谈不上应用和行动。科技部近期发布的关于精准医学的科技专项中，已将上述顶层设计中的缺陷列入重点支持的内容，以构建良好的医学大数据应用生态系统。相信政策导向可以带动学术界、医疗行业及产业界联动，共同推进医学大数据为中国的公共卫生、临床医学及基础医学的进步发挥作用，增进人民的福祉。
陆亮，西安交通大学附属第一附属医院网络信息中心。
注：本文引用自《医学信息学杂志》2016年第37卷第2期。
医学大数据专业有前途吗？
有前途。
医疗大数据发展前景广阔，是一个横跨生物医学、心理学、信息学、网络科学、系统科学等诸多学科的新兴交叉性热点领域。如何使其能够得到更好规范、管理和共享利用，是未来研究的一个主要课题。此外，还应结合临床实践做一些预测性的工作，充分发挥医疗大数据的优势，可以解决利用医疗大数据研究成果，改变医学实践的发展模式，实现个体化治疗和群体性预防的目的。
大数据技术原理与应用第二版和第三版有什么区别
第三版更加完善《大数据技术原理与应用（第2版）》于2017年1月出版，在过去的三年里，大数据技术又获得了新的发展，开源流计算框架Flink迅速崛起，在市场上和Spark展开了激烈的角逐。与此同时，Hadoop、HBase和Spark的版本也在不断更新升级，一些编程接口发生了变化。因此，为了适应大数据技术的新发展，继续保持本书的先进性和实用性，我们及时对第2版内容进行了补充和修订。在篇章设计上，本书依然分为四大部分，包括大数据基础篇、大数据存储与管理篇、大数据处理与分析篇和大数据应用篇。在大数据基础篇中，第1章介绍大数据的基本概念和应用领域，并阐述大数据、云计算和物联网的相互关系；第2章介绍大数据处理架构Hadoop，并把Hadoop版本升级到了3.0。在大数据存储与管理篇中，第3章介绍了分布式文件系统HDFS，在编程实践部分根据3.0版本的HDFS进行了修订；第4章介绍了分布式数据库HBase，在编程实践部分根据HBase2.0版本的API进行了修订；第5章介绍了NoSQL数据库，并增加了实验内容；第6章介绍了云数据库，并删除了阿里云RDS的实践内容和相关实验。在大数据处理与分析篇中，第7章介绍了分布式并行编程模型MapReduce；在第8章中对Hadoop进行了再探讨，介绍了Hadoop的发展演化和一些新特性；第9章介绍了基于Hadoop的数据仓库Hive，该章节为本书新增内容，很多大数据教师建议增加此章内容；在第10章中介绍了当前比较热门的、基于内存的分布式计算框架Spark，并把Spark版本升级到了2.4.0；第11章介绍了流计算以及开源流计算框架Storm；第12章介绍了开源流处理框架Flink，该章节为本书新增内容，从而使本书能够反映当前最热门的新兴大数据技术；第13章介绍了典型的大数据分析技术——图计算；最后在第14章简单介绍了可视化技术。在大数据应用篇中，用3章（第15章～第17章）内容介绍了大数据在互联网、生物医学领域和其他行业的典型应用。
医疗大数据的分析和挖掘发展现状如何？未来会有什么样的应用前景
如今是大数据时代，前景自然好了，据前瞻产业研究院《2016-2021年中国行业大数据市场发展前景预测与投资战略规划分析报告》显示，总的来说，医疗大数据应用主要体现在临床操作、研发、新的商业模式、付款/定价、公众健康五大领域，在这些场景中，大数据的分析和应用都将发挥巨大的作用。 医疗大数据的应用对于临床医学研究、科学管理和医疗服务模式转型发展都具有重要意义，而大数据技术的运用前景是十分光明的。 医院和医疗行业面临的大数据主要有医学影像、视频(教学、监控)及文献等非结构化数据。由于这些数据增长很快且结构复杂，给数据管理和利用带来较大的压力，存储与管理成本不断提高，数据利用困难、利用率低。除了数据数量和形态的迅速增加，医疗数据还需要越来越长的保留期。一旦存储系统的安全性出现问题，导致医疗数据丢失，医院会面临严重不良*面。医疗大数据的应用要保证数据的全面性、准确性、实时性和使用的便捷性，要能快速运算和快速展现，要与日常工作平台紧密结合。 国人已经把健康大数据上升为国家战略，而面对“大数据”的挑战，医院必须考虑三大主要问题。 (1)数据存储是否安全可靠?因为系统一旦出现故障，首先考验的就是数据的存储、灾备和恢复能力。如果数据不能迅速恢复，而且恢复不能到断点，则将对医院的业务、患者满意度构成直接损害。 (2)如何提高医院运行和服务的效率?提高效率就是节省医生的时间，从而缓解医疗资源的紧张状况，在一定程度上可以帮助解决“看病难”的问题。 (3)如何控制大数据的成本?存储架构是否合理，不仅影响医院it系统的成本，而且关乎医院的运营成本，医疗数据激增，使医院普遍存在着较大的存储扩容压力。如今，医院的存储设备大多是由不同厂商构成的完全异构的存储系统。这些不同的存储设备利用各自不同的软件工具来进行控制和管理，这样就增加了整个系统的复杂性，使管理成本非常高。 未来，大数据必将影响医疗行业，未来医疗行业的大数据将会具体应用在：临床辅助决策，医疗质量监管，疾病预测模型，临床实验分析。其发展空间有：个人健康门户，慢病管理和健康管理，电子病历和临床质量监控，医学知识管理，临床路径和循证医学，远程医疗和移动医疗，医学研究数据仓库和共享平台，跨医疗机构协作平台。
什么是大数据
【摘要】随着数字化时代的到来，大数据已经成为各行各业的一项重要资源。它是指数据量巨大、复杂多样的信息集合，通常无法用传统的数据处理方法来管理和分析。大数据处理旨在帮助组织有效地存储、管理、分析和应用这些庞大的数据集。本文将简要介绍大数据处理的概念、特点、处理流程、核心技术和典型应用。
定义：大数据不仅包含结构化数据（如关系数据库中的表格数据），还包括非结构化和半结构化数据，如文本、图像、音频、视频等。
示例：社交媒体上的帖子、日志文件、传感器数据等展示了大数据的多样性。
3）速度（Velocity）
定义：大数据通常以快速的速度生成、收集和传输。实时或近实时处理是大数据处理的一个关键特征。
示例：金融交易、社交媒体上的即时消息、物联网设备的实时数据等需要快速响应的大数据处理。
4）准确性（Veracity）
定义：准确性关注数据的质量和可信度。由于大数据可以来自多个来源，因此数据的准确性和一致性是至关重要的。
示例：在从社交媒体收集的数据中，可能存在虚假信息或误导性信息，因此需要对数据进行验证和清洗。
5）价值（Value）
定义：大数据的最终目标是从中提取有价值的信息，以支持决策制定、业务优化和创新。
示例：通过大数据分析，企业可以了解客户行为、优化运营流程、预测市场趋势，从而创造更大的价值。
大数据处理涉及使用先进的技术和工具，包括分布式计算、分布式存储、机器学习、数据挖掘等，以处理大规模、高复杂性的数据。这些技术的发展使得组织能够更好地理解和利用大数据，从而取得更大的业务成功。大数据在各个领域的应用范围广泛，包括但不限于商业、医疗、金融、科学研究等。
1）数据收集（采集）：首先，需要从各种来源采集大量的数据。这可以包括传感器数据、日志文件、社交媒体数据、客户交易记录等等。
2）数据存储：采集的数据需要存储在可伸缩的、高性能的数据存储系统中，如分布式文件系统或NoSQL数据库。这些系统能够处理大量数据的存储和检索需求。
3）数据清洗和转换：大数据通常是杂乱无章的，需要进行清洗和转换以去除错误、缺失值和不一致性。数据转换也可能包括将数据从不同格式转换为一致的结构。
4）数据分析：数据分析是大数据处理的核心步骤。这包括使用各种算法和技术来提取信息、挖掘模式、建立预测模型等。分析可以包括批处理、流式处理或交互式处理，具体取决于数据和需求。
5）数据可视化：将分析结果可视化以便决策制定人员更容易理解和解释。数据可视化可以采用图表、图形和仪表板等形式。
6）应用：分析的结果用于支持业务决策、改进产品和服务、优化运营等。这可能涉及自动化流程、制定推荐系统、改进市场策略等。
关键工具：TensorFlow、Scikit-learn、ApacheMahout等。
关键工具：ApacheKafka、ApacheFlink、ApacheStorm等。
3）医疗保健
应用场景：大数据处理在医疗领域可用于患者数据分析、*物研发、疾病预测，以及优化医疗资源分配。
实际案例：医疗机构可以通过分析患者的电子病历、医学影像和基因数据，实现个性化治疗方案，提高治疗效果。
5）社交媒体
应用场景：社交媒体平台使用大数据处理来分析用户行为、推荐内容、广告定位和趋势监测。
实际案例：通过分析用户的点击、分享和评论数据，社交媒体公司可以提供更有针对性的广告和内容推荐，提高用户参与度。
什么叫做大数据？
大数据概念包含几个方面的内涵： 1.数据量大，tb，pb，乃至eb等数据量的数据需要分析处理。 2.要求快速响应，市场变化快，要求能及时快速的响应变化，那对数据的分析也要快速，在性能上有更高要求，所以数据量显得对速度要求有些“大”。 3.数据多样性：不同的数据源，非结构化数据越来越多，需要进行清洗，整理，筛选等操作，变为结构数据。 4.价值密度低，由于数据采集的不及时，数据样本不全面，数据可能不连续等等，数据可能会失真，但当数据量达到一定规模，可以通过更多的数据达到更真实全面的反馈。 大数据已经成为各类大会的重要议题，管理人士们都不愿错过这一新兴趋势。毫无疑问，当未来企业尝试分析现有海量信息以推动业务价值增值时，必定会采用大数据技术。
医学大数据分析就业前景？
就业前景不错，医学大数据分析专业毕业生未来的岗位选择空间还是比较大的，有三大类岗位可以选择，分别是大数据开发岗位、大数据分析岗位和大数据运维岗位，在不同的行业和技术体系结构下，这些岗位也包含很多细分的岗位。
大数据开发岗位是当前人才需求量比较大的岗位之一，不论是本科生还是研究生，当前选择大数据开发岗位会有相对较大的选择空间。
什么是生物医学大数据分析？4个维度带你了解！——九数云BI
标签：生物医学大数据分析|发布时间：2023-07-2511:01:32
生物医学大数据分析在各领域广泛应用，接下来和小九一起了解一下它在各个领域的应用吧！
生物医学大数据分析是利用大规模、多样化的生物医学数据，通过高效的计算模型和算法，从中提取有价值的信息和知识，为医学研究和临床实践提供科学依据和技术支持的一门重要学科。生物医学大数据分析的应用范围广泛，包括但不限于基因组学、转录组学、蛋白质组学、代谢组学、疾病分型及预测等领域。
在基因组学方面，生物医学大数据分析可以对海量的基因数据进行挖掘分析，探索基因与疾病之间的关联，帮助科学家研究疾病的遗传机制和基因变异对健康的影响。这些数据分析的结果可以辅助医学研究人员制定个性化治疗方案，为疾病的早期预防和诊断提供重要依据。
在转录组学领域，生物医学大数据分析能够揭示基因表达在不同生理状况下的变化，帮助了解细胞的功能调控机制和疾病的发生发展过程。科学家可以通过分析转录组数据，发现与特定疾病相关的基因集合，为疾病的早期诊断和治疗策略提供线索。
生物医学大数据分析还在蛋白质组学领域发挥着重要作用。通过对大规模的蛋白质数据进行分析，可以鉴定新的生物标志物，加深对蛋白质结构和功能的理解，促进创新*物的研发，并推动个性化医疗的实现。
此外，代谢组学是生物医学大数据分析的重要应用领域之一。通过分析人体内代谢产物的组成和变化，可以了解代谢通路的调控机制以及代谢紊乱与疾病的关系。这些研究成果有助于研发新的治疗方法和*物靶点，为精准医疗提供科学支持。
综上所述，生物医学大数据分析正以其强大的分析能力和广阔的应用潜力，为医学研究和临床实践带来革命性的推动作用。通过深入挖掘和分析生物医学数据，我们能够更好地理解疾病的发生机制、个体差异以及潜在的治疗方法，为人类健康做出更大的贡献。
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在山东,高考600分是什么概念，能上什么大学，那么500分呢、
一、2020年高考600分在山东排名在2.6万左右，可以上以下大学：1、青岛大学的以下专业英语：最低分597，最低位次28636新闻学：最低分589，最低位次35122医学影像学：最低分599，最低位次27263医学检验技术：最低分594，最低位次31219预防医学：最低分592，最低位次326352、山东师范大学的以下专业化学（地方专项计划）：最低分591，最低位次33773思想**教育：最低分589，最低位次35794中国语言文学类：最低分592，最低位次33204外国语言文学类：最低分591，最低位次34024中国语言文学类（地方专项计划）：最低分591，最低位次33453数学类（地方专项计划）：最低分594，最低位次31270数学类：最低分591，最低位次339633、中国计量大学的以下专业汉语言文学：最低分596，最低位次29859数学与应用数学：最低分594，最低位次30951应用化学：最低分593，最低位次31789生物科学类：最低分591，最低位次33837机械类：最低分593，最低位次32167测控技术与仪器：最低分596，最低位次29819材料科学与工程：最低分591，最低位次34110能源与动力工程：最低分591，最低位次33951电子信息类：最低分594，最低位次31490电子科学与技术：最低分594，最低位次31251微电子科学与工程：最低分591，最低位次34067光电信息科学与工程：最低分591，最低位次33748自动化类：最低分593，最低位次31928数据科学与大数据技术：最低分594，最低位次31649生物医学工程：最低分592，最低位次33055安全工程：最低分592，最低位次32692*学：最低分592，最低位次33188卫生检验与检疫：最低分598，最低位次28514信息管理与信息系统：最低分591，最低位次33442工商管理类：最低分595，最低位次30916标准化工程：最低分598，最低位次28173质量管理工程：最低分599，最低位次276954、北京工商大学的以下专业经济与贸易类：最低分599，最低位次27735工商管理类：最低分597，最低位次29194物流管理与工程类：最低分591，最低位次33516电子信息类（自动化与电气工程类）：最低分592，最低位次32858大数据管理与应用：最低分594，最低位次312045、天津科技大学的以下专业智能制造工程（卓越人才实验班）：最低分589，最低位次35327电子信息类：最低分589，最低位次35501人工智能（卓越人才实验班）：最低分591，最低位次33486计算机科学与技术：最低分593，最低位次32114软件工程：最低分589，最低位次35115数据科学与大数据技术：最低分589，最低位次35003二、2020年高考500分在山东排名在17万左右，可以上以下大学：1、山东理工大学的以下专业计算机科学与技术(中外合作办学)（招收中爱合作办学）：最低分495，最低位次179556物理学（校企合作，与青软实训教育科技股份有限公司合作）：最低分497，最低位次1750422、滨州医学院的以下专业听力与言语康复学：最低第试端越该首路约杂分500，最低位次169145信息管理与信息系统：最低分494，最低位次181736假肢矫形工程：最低分498，最低位次172867康复物理治疗：最低分498，最低位次173896健康服务与管理：最低分496，最低位次178188公共事业管理：最低分498，最低位次173438参考资料来源：山东省教育招生考试院-山东省2020年普通类常规批第1次志愿投档情况表