大数据生物医药

㈠ 生物医学基因大数据有哪些具体应用

基因大数据分析就是像佳学基因那样通过分子生物学、分子病理学版、分子药理学的最新科技建立权《人的基因序列变化与人体疾病表征》数据库，再加上临床样本的收集、优化和调整，可以对人任何一种疾病找到基因的原因，对任何一种基因序列预测人体可能出现的疾病和能力变化。通过佳学基因大数据分析可以进行人的天赋基因解码、人的健康成长呵护基因解码、致病基因鉴定基因解码、用药指导基因解码、婚恋咨询基因解码和完美宝贝基因解码。

㈡ 大数据在医疗行业的应用有哪些

大数据专业属于交叉学科：以统计学、数学、计算机为三大支撑性学科；生物、医学、环境科学、经济学、社会学、管理学为应用拓展性学科。所以大数据在众多行业都有应用，下面说说其在医疗领域的应用。
随着互联网规模不断的扩大，大数据正在改变着这个时代的绝大一部分的行业或者企业，医疗行业也不例外，医疗健康正在成为人们关注的重点问题，以智能化、数字化为特征的医疗信息化正在蓬勃兴起，医疗行业的数据类型也在向海量、复杂、多样的类型方式转变。
1.就医数据进行电子化管理
对电子医疗记录的收集，包括个人病史、家族病史、过敏症以及所有医疗检测结果等。在信息系统中进行分享，每一个医生都能够在系统中添加或变更记录，而无需再通过耗时的纸质工作来完成。这些记录同时也能帮助病人掌握自己的用药情况，同时也是医学研究的重要数据参考。
2.健康预测
通过智能手表等可穿戴设备的数据，建立健康预测模型，通过这些可穿戴设备持续不断地收集健康数据并存储在云端，实时汇报病人的健康状况。应用于数百万人及其各种疾病的预测和分析，并且在未来的临床试验将不再局限于小样本，而是包括所有人。
3.医学影像以及临床诊断
通过让大数据机器人来识别记住各类海量的医学影像，例如X射线、核磁共振成像、超声波……等各种的图像。对大量病历进行深度挖掘与学习，训练其对影片的诊断，最终实现辅助医生进行临床决策，规范诊疗路径，提高医生的工作效率。
4.药品研发
利用大数据进行数据建模并进行分析，预测药物的临床结果，可以为临床阶段的实验结果提供参考，节省临床阶段的时间并优化临床实验结果。制药公司也可以通过数据建模进行分析，从而生产出治疗成功率更高的药品并极大地缩短药品从研发到投入市场的时间。

㈢ 学大数据专业，想在医疗方面发展，有哪些东西要学习

首先我们要分清的是，我们学习的专业是构建我们的知识框架和理论体系，和以后要从事具体哪个行业其实联系不大，大数据专业属于交叉学科：以统计学、数学、计算机为三大支撑性学科；生物、医学、环境科学、经济学、社会学、管理学为应用拓展性学科。我们只有把专业知识学过关了，才能在工作中学以致用。下面我们可以来了解一下大数据在医疗领域的具体应用。

随着互联网规模不断的扩大，大数据正在改变着这个时代的绝大一部分的行业或者企业，医疗行业也不例外，医疗健康正在成为人们关注的重点问题，以智能化、数字化为特征的医疗信息化正在蓬勃兴起，医疗行业的数据类型也在向海量、复杂、多样的类型方式转变。

㈣ 如何建立生物医学大数据中心资质

数据来源是网络知道10年积累的海量数据，看之前媒体的报道，网络知道目前的注册用户已经超过了一亿，每天有3.8亿人次使用网络知道获取知识和信息。是目前为数不多的可以做“大数据”分析的平台产品。

㈤ 大数据合作将成未来制药业战争制高点

大数据合作将成未来制药业战争制高点

随着市场力量对制药行业的推动、生命科学公司对患者的愈加贴近，新技术的兴起、更多可获得的消费者数据正在催化着各个领域的合作。

在过去，卫生部门的不同工作组织仅根据自己业务的优先级作出决定。但随着医药和生命科学领域产品线的再次繁荣，消费者的选择和提供成本节约的激励措施正在改变着行业的商业模式。随着美国专业药品支出达到历史新高，购买者、医生和患者都在将价格作为药物预期健康效益的一个重要组成部分。

2014年，美国在医学上花费了3739亿美元，单单是能够统计到的购买者就比2013年增加了13.1%。同时，美国降低了药物成本，通过使用价格保护条款规定的药品费用和强制性的价格保护。

患者正在支付更多的药物费用，因为他们在转向高额的自付卫生保健体系，购买一些专业药品时有很大一部分比例是自费。医生团体和政府越来越关注昂贵的新疗法对财政的副作用。卫生保健系统正在发生变化，从根据覆盖服务人群的数量转变为以健康结果为依据的新支付模式。

同时，患者倡导组织公开评估药物的有效性，并提供资金和数据，以帮助药物开发人员发现和开发未来的新疗法。公共和私人买家正在为合作和研究开放他们的数据集。国会正在考虑立法，允许商业团队推销新产品的成本效益。技术正在提高临床护理的连续性。

因此，生物制药研发、美国食品和药品管理局(FDA)的批准和商业化之间的分歧正在逐渐模糊。病人才是决定哪些药物是有价值的。研究者正在考虑治疗决策对于护理总成本的影响。而病人的数据，从总体上来说，是由保险公司来决定何时、如何以及在何种价格点来使用新的药物。

生物制药公司不能对病人和健康计划通过谈判获得他们的产品而冷眼旁观。而是要通过访问病人的数据、依据连接药物干预与患者的健康结果来把关药品费用的来龙去脉。在一个奖励成果且注重质量的制度中，合作是各方实现价值和最终提高收入的关键，这就是新健康经济。

普华永道卫生研究院(HRI)的调查结果显示：

1.买家团体和生物制药公司通过联系行政索赔数据与电子健康记录进行人口研究——为了更好地理解他们的重要目标群体，比如那些患有不止一种慢性疾病的患者。

2.医疗服务提供者正在推行新的支付激励，并通过与该药物产业协作来衡量他们治疗患者的疗法的有效性。处方行为越来越多地反映复杂的成本/效益分析。

3.新进入者正带来生物传感器技术和数字工具医疗，以帮助生物制药公司更好地了解病人的生活，以及他们如何改变以应对药物干预。

4.为了进行研究，患者倡导组织正在创建特定疾病的登记制度，并与临床试验的方案设计者做相关咨询。

生物制药公司不能对病人和健康计划通过谈判获得他们的产品而冷眼旁观。而是要通过访问病人的数据、依据连接药物干预与患者的健康结果来把关药品费用的来龙去脉。在一个奖励成果且注重质量的制度中，合作是各方实现价值和最终提高收入的关键，这就是新健康经济。

制药公司的业务变革

1.将病人的健康结果与新疗法的成本和价值联系起来，生物制药企业必须超越药物的研发和商业化之间的传统界限。在获得FDA的批准之后，药物疗效方面的资料应该继续收集。患者最终的治疗效果比究竟采取怎样的临床试验方法更重要。

2.新投资试点项目。新的竞争者正在涌入医疗保健行业。数字监控和生物传感器技术的进步可以配合病人的经验判断潜在未满足的需求。

3.站在支付方的立场上。保险集团和卫生系统合作，通过卫生系统提供的患者数据，保险集团可做出更保险的决策。

4.拥抱患者并作为合作伙伴。当涉及到数据所有权时，消费者将坚决捍卫自己的权益。但如果让他们了解到研究数据信息的益处，将会有人愿意共享这些数据。美国国立卫生研究院(NIH)目前已列出了39种疾病的病人记录对研究者开放。

5.预期监管变革。监管机构正在探索新的方法来将病人的病例融入药品审查决定。让患者数据作为规范发展，将比等待依据法律来发展提供具有竞争力的优势。

合作是为了更好地服务患者

传统药品生产商与保险公司，医疗卫生系统，病人组织和技术公司新的合作配对正在重新配置三个关键业务运营：药品研发、药品审批和产品商业化。

所有这些合作都具有一个共同点：他们的目标是利用新获得的消费者的健康数据，发现有关药物价值和其对健康状况关系的真相。越来越多的人意识到，药物开发并没有充分解决患者的需求和临床用药依从性，这是各方合作的根本性原因。

随着新药物进入市场及与老年药物的竞争，疗效区分和价值将越来越取决于患者和购买者。可用的结果数据将对逐步决策提供帮助。想了解患者随着时间的推移，对药物的反应需要新能力和新证据。基于稳健的证据，对个别患者能够开出正确的药物是至关重要的，因为消费者可能会面临较大的自费费用。

增加专业药品的价格也正在加剧购买者在决定哪些药物使用的成本效益计算。新的支付模式，如以降低医疗服务成本为目标的ACO 使得医生也开始考虑自己的收入状况。

但是医生也会考虑他们病人的经济状况。在如癌症、多发性硬化和关节炎方面，患者的成本负担正在上升。据2014年进行的一项HRI调查显示，92%的医生说他们先考虑成本再决定是否开处方。

合作将数据价值最大化

HRI对于100家保险公司的管理人员、董事和高管的调查发现，购买者希望制药公司能够证明药品的价值，即使围绕数据的怀疑仍然存在。

5% ——对制药业提供的经济数据非常有信心。

60%——对制药公司必须展示出一种显著的临床益处表示同意。

45%——一致认为，达成明确节省成本的共识是必要的。

虽然目前没有什么方法可以一站式购齐患者数据和信息，但各种各样的组织已经成功地拼凑不同的数据。生动的且具有代表性的模型结果正在逐步建立，因为人们需要管理自己的健康，获得医疗资源。

生物制药公司不能对病人和健康计划通过谈判获得他们的产品而冷眼旁观。而是要通过访问病人的数据、依据连接药物干预与患者的健康结果来把关药品费用的来龙去脉。在一个奖励成果且注重质量的制度中，合作是各方实现价值和最终提高收入的关键，这就是新健康经济。

战略性合作可以使投在药物开发方面的资金最大限度地利用，填补特定患者群体和证明药物的成本和比较有效性证据缺口。

在药物研发方面，公司需要首先了解他们已经有了什么信息，哪些信息是必需的，哪些服务合作伙伴可以提供补充内部知识和能力。这种理解是在决定如何最好地向买家和供应商提供证据的第一步。

利用患者倡导组织和网络的优势可以加快招聘和促进临床研究。围绕特定疾病领域形成的患者组织对关键问题拥有深刻理解，并能提供有价值的见解告知临床试验设计和协议。

生物制药企业还应该考虑新进入者所扮演的各种不同角色，以支持患者组织和推动消费者参与。在开始III期临床试验之前，药品生产商也应该明白从健康保险公司的角度来看竞争格局。

总结：新药物价值将取决于消费者

合作是接触和分析日益个性化的产品组合和价格标签所需要数据的关键。现在的不同之处在于，可访问大量的消费者和质量数据，从而构成新的伙伴关系并且帮助医药公司捕获并解释产品的价值。新技术在生物制药方面正通过对数据大众化的访问和赋予消费者管理自己的健康的权限等方法正在加快创新的步伐。

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㈥ 生物医学工程专业与大数据算法专业相通吗

我以为经过媒体的普及，对生物医学工程这个专业没有误解，结果却大大出乎意料，大家还是把它看成生化环材中的生物系列，和生物工程混为一谈，像中山大学的生物医学工程居然几乎是全校分数最低的专业，比投档线只高一分，还不如生物、生态等专业，这就闹大乌龙了，生物医学工程分数应该和电子信息工程、电子科学与技术、微电子等专业分数差不多才合理。

生物医学工程属于电子信息类专业

或者准确来讲，是属于电子、医学、计算机交叉专业。从课程安排就可以看出来，主要课程有：模拟电子技术、数字电子技术、人体解剖学、生理学、基础生物学、生物化学、信号与系统、算法与数据结构、数据库原理、数字信号处理、EDA技术、数字图像处理、自动控制原理、医学成像原理、生物信息学、高等数学、线性代数、概率论与数理统计、计算机基础、C语言程序设计、微型计算机原理及接口技术、操作系统，80%的课程和电子、计算机相关，快接近通信工程和电子信息工程了。

往大了说，生物医学工程专业综合工程学、生物学和医学的理论和方法，用电子技术、计算机技术及信息科学有关的基础理论知识以及医学与工程技术相结合，主要针对医疗仪器、医学仪器以及其它电子技术、计算机技术、信息产业等部门从事研究、开发。

所以，它和医学、生物有关系，但和电子信息关系最大，不是医学类专业、生物类专业，是典型的工科专业，属于计算机和电子类专业大方向，毕业后授予的不是医学学士，而是工学学士。

如果是自动化是制造业和IT产业的桥梁，生物医学工程则是医学和IT的桥梁，二者都是有交叉复合特点的弱电信息类专业，属于不错的专业系列，比大部分传统工科要好。

就业

举个平易近人的例子，像医学临床中的人工器官、超声波成像技术、CT、核磁共振等医疗技术和器械，就来自于生物医学工程技术，学生就业的主要去向为医疗器械领域的企业，比如迈瑞、联影、强生、GE、飞利浦、西门子等知名企业，也可以在医院工作的设备、影像科、临床工程、信息中心等相关科室工作。

除了这些最相关的就业去向，生物医学工程也可以从数学算法，医学电子、生物医学信息学，生物医学光子等等。

各高校的方向

以下是生物医学工程比较强的学校。

生物医学工程方向很多，不同的学校方向有差别，有的还和智能医疗大数据结合，比如复旦大学的医学影像方向。北航偏人体力学，骨骼相关，北大医偏人体力学、医用材料、生物结构等，华科和上交方向比较多，人体力学、神经工学、医学影像、医用材料、医用精仪、智能医疗、生物结构、生物信号，华科更偏电子。东南大学生物医学工程号称第一，有三个方向，生物纳米材料，人体力学和神经工学复合，重庆大学材料方向名气大，浙大的医用精仪基本上属于电子了。纳米、材料方向比较坑，其它都不错，生物医学工程强校本科都差不太多，研究生选好方向。

生源质量排名和高校投档线排名，哪个更有利于志愿填报参考？

发布于 2019-03-11
高考志愿填报
高考分数线

㈦ 国外哪些教授在生物医学大数据挖掘方面做得好

生物医学大数据挖掘
这个可以在论文数据库和国际会议演讲人里面了解到。
加油

㈧ 案例分享：NoSQL如何处理生物医学大数据

我们知道大数据产生了巨大的数据，那么是需要去存储这些数据的，NoSQL，泛指非关系型的数据库，它类似于存放数据的仓库，对数据进行存储，相比mysql，是它的升级版，NoSQL数据库的产生就是为了解决大规模数据集合多重数据种类带来的挑战，尤其是大数据应用难题。