互联网医学的未来:数据医学

随着科学技术高速发展,以互联网为主的新一代信息技术(包括移动互联网、云计算、物联网、大数据等)在各行各业扩散、应用与深度融合。在医学领域,互联网+医学工作正如火如荼开展。互联网医学作为未来医学发展方向,其建立必将是个持续渐进的过程。在互联网医学发展过程中,将建立一门新型学科——数据医学,数据医学是实现智慧医疗的方法,而智慧医疗正是互联网医学的未来。文章通过定义数据医学,阐述医学数据概念及范围、互联网工作方法和特点,进一步说明医学数据与互联网强强结合产生的数据医学将是未来互联网医学的发展方向。

大数据医学评测医院影响力排行榜的社会意义

医疗改革与人民健康息息相关,是当前最受关注的民生问题之一。随着社会发展,新的问题也不断出现,当前医患矛盾激化已经成为社会的一个毒瘤,严重危害我国医疗卫生事业。医疗改革道路并不单一,探索应用科学技术进行第三方医学评测,也是缓解医患矛盾、推动医疗改革的一条前景光明的道路。任何科学技术都是为国家、社会、人民生产生活改善提供服务。大数据技术分析医院医生诊疗数据,形成大数据医学评测医院影响力排行榜,为解决和改善医患矛盾,从数据技术角度提供建议和理论支持。用医学大数据支持国家发展、支持医疗卫生事业发展、改善和提高人民健康水平,助力实现健康中国,是利在当代、福泽万世的千秋伟业。

医学数据分析类课程大学生计算思维的培养及评价

大学生计算思维的培养是数智化时代高等教育的发展需求,高校医学数据分析类课程对学生计算思维的培养内容及要求应结合其课程特点开展。本文以河南中医药大学为例对高校医学数据分析类课程的特点及其对大学生计算思维培养的内容和要求进行分析,探索医学数据分析类课程大学生计算思维培养的途径,最后基于计算概念、计算实践和计算观念的三维框架分别从计算机基础教学和计算机专业教学两个方向提出高校医学数据分析类课程大学生计算思维评价的组成要素,为后续计算思维定量评价的指标体系建立提供参考依据。

基于医学检验大数据的乳腺恶性肿瘤预测模型研究

[目的]基于医学检验大数据,通过机器学习构建乳腺恶性肿瘤预测模型。[方法]收集某综合性三甲医院2016年至2021年所有门诊和住院乳腺恶性肿瘤患者的医学检验数据,并通过大数据技术处理形成机器学习数据源。采用逻辑回归二分类和支持向量机两种算法分别构建乳腺恶性肿瘤预测模型。[结果]逻辑回归二分类预测模型的AUC为0.923,F1-Score为0.875;支持向量机预测模型的AUC为0.957,F1-Score为0.912。[结论]综合评估结果显示,基于医学检验大数据构建的预测模型具有较高准确率,可以有效识别乳腺恶性肿瘤患者。因此,该模型有望成为乳腺恶性肿瘤的一种微创、低成本、快捷有效的筛查手段。

基于深度学习的医学多模态数据融合方法在肿瘤学中的进展和挑战

【目的】在肿瘤学中,患者有一系列的临床数据,从放射学、组织学、基因组学到电子健康记录。不同数据模式的整合为提高诊断和预后模型的稳健性和准确性提供了机会,使人工智能在临床实践发挥重要作用。【方法】本文将探讨深度学习技术以及其在肿瘤医学数据中的应用,并研究肿瘤学领域多模态数据融合方法的潜在影响和重要发现。【结果】多模态数据能够更好地发现与患者治疗响应、预后效果相关的信息,从而构建更加鲁棒的深度学习模型。【结论】深度学习已经在医学领域取得了显著的进展,特别是在肿瘤学研究中处理多模态医学数据。这些进展为临床提供了更准确、更快速的工具来进行肿瘤的检测、分割、分类和预后预测,同时也面临很多挑战亟须解决。

基于多案例研究的生物医学科学数据开放共享策略分析

目的/意义提出生物医学科学数据开放共享的策略性建议,为科学数据可持续发展提供理论支撑。方法/过程采用多案例研究方法,分析英国生物样本库(UK Biobank)、美国国家生物技术信息中心(NCBI)、全球流感共享数据库(GISAID)、Cortellis药物研发情报平台(CDDI)4个国际典型生物医学科学数据平台的开放共享实践。结果/结论基于数据共享前、中、后3个环节提出建议,数据资源建设方面应确定数据权利和权利主体的划分,数据开放使用方面应依据数据属性实行差异化管理,数据生态营造方面应制定促进数据增值的机制和措施。

医学大数据分析中数据挖掘算法的应用

随着医学信息化的快速发展,以电子病历、医学影像和健康管理数据等为代表的医学数据正以前所未有的速度增长[1],医疗领域也逐渐步入大数据时代。大数据分析是通过对大规模数据的获取、存储、处理、分析和可视化等多个环节挖掘数据中隐藏的信息和知识,从而为各个领域提供数据依据,优化运行效率,提高集约化程度的技术。大数据不仅数据量大,其特征还可以概括为5个V:Volume(数据规模大)、Velocity(数据增长快)、Variety(数据类型多)、Value(价值高)和Veracity(真实性强)。

医学数据挖掘教学实践——以基于Weka的机器学习方法为例

本文首先介绍了机器学习常用的一般操作流程、Weka软件以及生物医学数据处理的重要性。然后,阐述了如何使用Weka进行生物医学数据分析和构建机器学习模型,并提供了以糖尿病为例的具体案例来说明这些方法的应用。本文介绍的教学实践方法有助于学生直观地理解机器学习中各个重要步骤,并方便比较不同分类器效果,具备良好的教学潜力。

医学科研数据管理与分析案例库建设与评价

由于传染病、不明原因疾病的流行,公共卫生领域面临着很大的挑战,医学科研数据管理与分析在公共卫生领域中担负着重要的任务。面对海量数据,如何从数据中找到疾病线索,解决公共卫生的实际问题,是当代公共卫生人才亟须解决的重要科学问题。文章以医学科研数据管理与分析案例库建设和课堂教学为实例,以现况研究、病例对照、队列研究和实验流行病学研究为线索,提炼案例库,并结合课程思政融入点,应用案例法探索应用型人才培养模式,探讨案例库课程思政建设的具体实践。

信息时代下医学大数据建设的策略研究

随着信息技术的不断发展,医学大数据建设已成为现代医学发展的重要内容。在信息时代,医学大数据建设的核心是数据共享和整合。通过建立医学大数据平台,实现医疗信息的共享和整合,可以提高医疗服务的效率和质量,促进医学研究的深入发展。同时,医学大数据的建设也需要加强监管,确保数据的安全性和可靠性。基于此,文中探究了信息时代下的医学大数据建设策略。

生物医学大数据专业课程设置现状与思考

目的了解我国现阶段高等院校及其附属医院生物医学大数据专业课程设置,为加强相关人才培养提供支持。方法本研究采用在线问卷调查的方式,邀请我国各高校及其附属医院为调查对象,调查内容包括所在学校或附属医院基本信息、总体生物医学大数据相关课程、已开设课程和未来课程计划。结果我们对22所高校进行分析,发现目前课程设置存在不够完整,不能完全契合产业发展对生物医学大数据人才的新的能力要求等不足。结论生物医学大数据是一个相对较新的领域,其课程建设工作还需不断地发展与完善。我国高等院校正加快生物医学大数据相关课程的建设,但在课程体系、教学教材、教学平台等方面差异较大且存在不足。我国生物医学大数据课程的设置应在满足社会现实需求和保持课程内容相对稳定的基础上,形成独具特色的课程体系和教学内容,以促进生物医学大数据的人才培养。

基于医学社交媒体数据的多模态知识图谱构建

介绍医学领域传统知识图谱研究现状,分析医学社交媒体数据发展情况,详细阐述基于医学社交媒体数据的多模态知识图谱构建方法,提出多模态知识图谱构建成为必然趋势,多模态知识融合有助于进一步提高医学专家系统的智能性。

医学人工智能产品测试数据集通用化描述方法研究

介绍了目前医学人工智能产品测试数据集的构建情况及存在的问题,提出了设计底层通用医学数据模块并通过模块灵活组配所需测试数据集的构建模式,制订了具有一定灵活性的测试数据集通用化描述方法,为有效检测医学人工智能产品的准确性、实用性等性能提供了数据支撑。

基于SpringBoot+Vue的医学科研数据管理平台的设计与实现

在如今的信息时代,医学科研信息化进程加快,医学科研数据不断累积,对医学科研数据管理的需求亟待解决。据此,本文通过对SpringBoot、Vue等技术及进行相关介绍,分析科研需求的基础上设计了轻量级的医学科研数据管理平台,为医学科研工作的数据管理工作实现友好、便捷的服务。

欧洲ELIXIR生物医学数据工具服务平台体系实践与启示

目的/意义满足生物医学领域海量数据分析和应用迫切需求,解决数据分析利用工具缺乏规范化管理等问题。方法/过程全面分析和总结ELIXIR生物医学数据工具服务平台体系工具标准化汇集、管理和共享利用方面的建设思路、方法和技术实现等,在生态系统构建、管理规范、运行环境管理、基准测试与验证、技术更新策略及社区驱动创新等方面对我国开展相关研究和实践提出建议。结果/结论汲取ELIXIR数据工具服务平台体系建设有益经验,可为我国生物医学数据分析利用相关工具规范化管理和服务平台建设提供综合性参考。

新工科和新医科背景下医学大数据与人工智能课程体系建设研究

阐述了医学大数据与人工智能课程开设的背景及新工科和新医科背景下该课程建设中存在的问题,从课程建设目标、课程内容、教学方法、质量评价4个方面介绍了医学大数据与人工智能课程体系的建设情况,分析了该课程的教学效果,指出了该课程应围绕医学实际、医院信息化、人工智能等相关内容展开,为医学大数据与人工智能课程教学进一步改革提供了参考。

生物医学数据库课程思政的教学设计和反思

生物医学数据库作为生物信息学专业的重要课程,旨在教授学生对生物医学数据整合、存储、管理和分析的能力,为生物医学研究和临床诊疗培养人才。然而,生物医学数据库教学中往往重视知识体系教育,而缺乏思政教育的引导,未能强化学生的国家认同、社会责任感和职业道德。以课程思政为指导,探讨了生物医学数据库课程中的思政育人问题,并提出了相关的教学策略。

AI赋能的生物医学研究

近十多年来,以机器学习和深度学习为代表的AI技术迎来了蓬勃发展期,广泛赋能于多个学科领域。与此同时,面向生物医学领域的AI应用研究在科学家们的不懈努力下逐渐成熟。生物医学迈入了AI赋能的新时代,未来的科学实践和创新发现迎来了更多机遇与挑战。

大数据时代临床医学教学模式的思考

随着新形势下大数据对人们的生活、工作、学习带来了巨大变革,大数据在医学教学中的应用也起到了至关重要的作用。作为带教老师,在临床医学教学中需顺应大数据时代变革,要引导医学生充分利用医学大数据获取知识,医学生也需调动自主学习的积极性,与老师互动学习,或向第三方--患者学习,以更好更牢固地掌握医学知识。

PPIs与重症缺血性脑卒中患者短期、长期死亡风险的关联:基于MIMIC-Ⅲ数据库的回顾性队列研究

目的 研究质子泵抑制剂(PPIs)的使用与重症缺血性脑卒中患者短期、长期死亡风险的关联。方法 基于美国重症监护医学信息数据库Ⅲ(MIMIC-Ⅲ),纳入年龄≥18岁、首次入住重症监护病房(ICU)并诊断为缺血性脑卒中的患者。根据住院期间是否使用过PPIs(泮托拉唑、兰索拉唑和奥美拉唑),将患者分为PPIs组和非PPIs组。对比2组基线数据后,采用Kaplan-Meier生存曲线和Cox比例风险回归模型分析使用PPIs与重症缺血性脑卒中患者ICU死亡风险、30 d死亡风险、90 d死亡风险的关联。结果 共纳入1 015例患者,其中PPIs组402例,非PPIs组613例。基线资料显示,重症缺血性脑卒中患者的ICU死亡率、30 d死亡率、90 d死亡率分别为15.37%,13.60%,20.10%。Kaplan-Meier生存曲线表明,相对于非PPIs组,PPIs组的ICU死亡风险较低(P=0.002)。Cox比例风险回归模型在调整多个变量后的结果显示,PPIs组相对于非PPIs组的ICU死亡风险比为0.671 9 [95%CI(0.478 8,0.942 8),P=0.021],但2组患者30 d和90 d的死亡风险差异均无统计学意义(P> 0.05)。结论 重症缺血性脑卒中患者中,使用PPIs可能会有效降低患者的ICU死亡风险,但对患者的30 d死亡风险和90 d死亡风险没有改善作用。