《大数据医疗》课件.pptx

大数据+医疗;来源;;1;;1;利用文本挖掘、数据挖掘技术从社交网络、有哪些信誉好的足球投注网站引擎中发现潜在药品导致不良反应事件。 利用药品不良反应存在时间先后顺序，挖掘电子病例中可能存在的药物不良反应。将引起不良反应的条件分为各种过敏事件，根据决策树、聚类等数据挖掘方法发现条件和不良反应结果的关系。 当药物使用与不良反应存在低频率的因果关系时，一般的数据挖掘算法将难以分辨因果关系和偶然事件，基于预认知决策模型（RPD model）设计了多种算法用以发现药品不良反应中的低频因果关系;患者的基因型、生活方式、身体特征、多重病患严重影响了治疗效果。提早根据患者的特征设计个性化的治疗方案将有助于降低成本，减少医疗事故。 通过挖掘用户基因信息和电子病例可以做到：根据患者基因信息和患者的其他特征预测各种治疗方案可能的副作用；选择更好的治疗方案，帮助用户预防疾病或削弱疾病的影响。 设计了一套系统Mayo用来收集、存储个性化治疗所需要的数据，并为数据分析师提供分析数据的平台。则通过分析病人的特征数据并匹配相似病例以帮助医师诊断。;应用背景：伴随着生物技术、大数据技术的发展，个体基因检测治疗疾病已经成为现实。其中，最广为人知的是美国好莱坞女星安吉丽娜?朱莉，在 2013 年经过检测她发现自身携带致癌基因——BRCA1 基因，为防止罹患卵巢癌，于 2015 年切除了卵巢和输卵管。目前，国内外已经有多家基因检测机构，如我国的华大基因、贝瑞和康、 美国的 23andMe、 Illumina 公司等。华大基因一直致力于肿瘤基因组学研究，已经研究 20 多类癌症。近日，华大基因推出了自主研究的肿瘤基因检测服务，采用了高通量测序手段对来自肿瘤病人的癌组织进行相关基因分析，对肺癌、乳腺癌、胃癌等多种常见高发癌症进行早期、无创伤检测。 实现路径：首先采取患者样本，通过测序得到基因序列，接着采用大数据技术与原始基因比对，锁定突变基因，通过分析做出正确的诊断，进而全面、系统、准确地解读肿瘤药物与突变基因的关系，同时根据患者的个体差异性，辅助医生选择合适的治疗药物，制定个体化的治疗方案，实现“ 同病异治” 或“ 异病同治” ，从而延长患者的生存时间。 应用效果:癌症诊断和预测。肿瘤医院的病人中有 60%至 80%刚到医院时就已经进入中晚期，癌症早期的筛查可以帮助患者有针对性的改善生活习惯或者采取个体化的辅助治疗，有益于身体健康;同时将癌症扼杀在摇篮里，从而降低日后巨大的医药开支和生活困扰。助力个性化医疗。结合生物大数据，挖掘疾病分子机制最终可以做到更好的筛查，更好的临床指导以及更好用药的过程。 ;应用背景：安大略理工大学的卡罗琳·麦格雷戈( Carolyn McGregor)博士和一支研究队伍与 IBM 一起和很多医院合作，用一个软件来监测处理即时的病人信息，然后把它用于早产儿的病情诊断。 数据源：个人体征数据：心率、呼吸、体温、血压和血氧含量。其它数据：孕妇产检数据、电子病历、遗传数据等。 实现路径：系统会监控 16 个不同地方的数据，比如心率、呼吸、体温、血压和血氧含量，这些数据可以达到每秒钟 1260 个数据点之多。在明显感染症状出现的 24 小时之前，系统就能监测到早产儿细微的身体变化发出的感染信号，及早预测控制早产儿的病情，从而提高新生儿的出生率。 应用效果：预测病情。早产儿的稳定不是病情好转的标志???只有通过海量的数据并且找出隐含的相关性才能发现提早知道病情，医生就能够提早治疗，也能更早地知道某种疗法是否有效，这一切都有利于病人的康复。;THANKS