從現代形式邏輯探析醫(yī)療行業(yè)中的大數據運用論文

從現代形式邏輯探析醫(yī)療行業(yè)中的大數據運用論文從現代形式邏輯探析醫(yī)療行業(yè)中的大數據運用論文大數據技術，或稱巨量資料，指的是所涉及的資料量規(guī)模宏大到無法通過目前主流軟件工具，在合理時間內到達擷取、管理、處理、并整理成為幫助企業(yè)經營決策更積極目的的資訊。大數據在生物醫(yī)學領域也有及其重要的應用價值。生物醫(yī)學的大數據主要;于醫(yī)療活動、健康體檢、公共衛(wèi)生等醫(yī)療衛(wèi)生服務中，大數據對提高醫(yī)療行業(yè)效率的作用是不可忽視的，通過對數據源的大規(guī)模整合分析，大數據的大容量對于疾病研究、醫(yī)療數據處理等方面都能做出很大的奉獻。醫(yī)學的興起，醫(yī)學領域與大數據相輔相成，將是大數據在健康領域的終極運用。盡管在生物醫(yī)學領域，國內還處于數據原始積累階段，數據內容龐雜，且大部分處于歸檔狀態(tài)，想要快速檢索特別復雜。然而，大數據在人們對疾病的預防與研究形式上已經開場產生宏大的影響。因而，怎樣通太多樣和變化的數據格式改善大量數據的獲取速度，并將其應用到生物醫(yī)學領域，真正實現醫(yī)療大數據的應用是醫(yī)療行業(yè)巫待解決的問題。在大數據下，疾病控制能夠做到下面幾點:1.提早確定一定規(guī)模的未知疾病，為疫情控制爭取時間。大數據能夠做到一件事，通過醫(yī)院的分享信息以及百度監(jiān)控指定地區(qū)的用戶的頻繁搜索關鍵詞，能夠檢測到某個地區(qū)已經出現了諸如不明原因的肺炎，某地餐館讓多少人出現嘔吐腹瀉等異常狀況。然后再通過與疾病控制中心的病毒庫中的病毒分析，尋找吻合的病毒，進行比對分析然后將其找出，為判定疾病贏取時間。2.判定人員流向，控制疫情。在疫情發(fā)生后，固然國家能夠第一時間控制住當地疫情，但是人員流動則是無法控制的。如今能夠通過利用百度的技術實現。3.治療藥物和疫苗的迅速研發(fā)。在病人的治療中，所有藥物的使用數據以及用戶的病情數據都將全部聯(lián)網，當機器檢測到發(fā)現某種藥物對病人的病情有部分效果后，將會迅速納入研發(fā)的決策范圍，為研發(fā)部門提供有用參考，為研發(fā)對抗疫情的藥物以及預防疫情的疫苗，提供全網的大數據的支持。4.傳播動力學模型建立。如今擁有了大數據的全面監(jiān)控，疾控中心有了更多的實踐支持，就能夠開場真正從實踐中建立有關疫情的復雜動態(tài)網絡的傳播動力學。5.建立全民預警機制。高福院士有個愿景，希望將來的大數據疾病預防控制的預警不僅僅只是他們這些坐在辦公室的決策者能夠收到，更希望能夠讓全民享有這樣的福利來保障更多人的安全。6.大數據疾病預防。谷歌啟動Baseline醫(yī)療健康新項目將從175人那里匿名搜集基因和分子信息，之后還會再搜集數千人的相關數據。該項目并不局限于詳細的疾病，而是會使用各種全新的診斷工具搜集成百上千的不同樣本。之后，谷歌便會利用其龐大的計算能力來尋找這些信息中隱藏的“生物標簽〞，進而幫助醫(yī)療研究人員提早發(fā)現疾病。該研究可能會發(fā)現一些能夠幫助人們分解高脂肪食物的生物標簽。擁有這些生物標簽的.人，能夠將患上高膽固醇和心臟病的時間延后，沒有這類生物標簽的人則會更早患上心臟病。一旦Baseline發(fā)現了這一標簽后，研究人員便可通過檢查了解哪些人缺乏這類標簽，并幫助他們糾正習慣，或者開發(fā)出新的治療方法，幫助其更好地分解高脂肪食物。在疾病的研究治療中，以癌癥為例，大數據的應用已被全面拓展開來。最新的研究顯示:大數據分別從下面五個方面開展對癌癥的研究:1.協(xié)助指導癌癥藥物的使用。天天都有成千上萬的患者接受診斷和治療。這意味著其實我們能夠從中獲得大量的重要數據，來幫助醫(yī)生與病人在面對不同治療方案及其可能的結果時做出更好的選擇。2。決定每位患者的預后治療。大數據正在借助分析從大量不同患者搜集過來的海量信息，來預測長期結果。例如，醫(yī)生能夠使用這些信息來決定哪些患者應該接受進一步治療，哪些患者，由于他們的癌癥不太可能復發(fā)而避免不必要的治療。3.幫助藥物開發(fā)開掘潛在的新靶點。對大量腫瘤DNA進行測序能夠幫助研究人員了解一些與癌癥相關的基因變化?？茖W家利用這一點幫助測試潛在的新藥物，這些藥物能靶定到某些與腫瘤生長相關的基因變化或驅動因子。大數據能夠從臨床前試驗中獲得，并用來幫助藥物或藥物組合的選擇，以放到人類臨床試驗的研究中。4.解決大的公共衛(wèi)生問題。在大數據時代之前，人們發(fā)現吸煙是導致絕大多數肺癌的因素。如今，大數據能夠幫助解決癌癥研究中更大的問題。現代的流行病學借助于海量的住院記錄及基因組數據，深化研究不同人群中的不同癌癥。5.允許病人直接介入進來。癌癥患者如今能夠通過提供基因，醫(yī)療記錄及治療效果等數據，直接介入癌癥研究。這些信息用于建立大型的研究數據庫。在臨床操作中，假如充分利用大數據，國家醫(yī)療健康開支將大幅減少，并可實現下面幾點:1.比擬研究結果。在大數據充分利用的前提下，通過全面分析病人特征和療效的數據，能夠幫助尋找針對病人的最佳治療途徑。其比擬效果研究(CER)已被世界上很多醫(yī)療機構開展并獲得成功‘2.臨床決策支持。大數據分析技術的應用，能夠使醫(yī)療工作者從大量的重復簡單咨詢工作中解脫出來，進而提高治療效率。大數據的應用還能夠提醒醫(yī)生防止?jié)撛诘腻e誤，臨床中碰到疑難雜癥，即便專家也缺乏經歷，做出正確的診斷和治療愈加困難，通過臨床決策系統(tǒng)，能夠搜索海量文獻，給出最適宜的診斷和最佳的治療。3.另外，大數據的應用還能加速醫(yī)療數據的透明化;實現對病人遠程監(jiān)控，實行實時診斷并確定治療方案;對病人檔案進行先進分析等。大數據分析給醫(yī)療行業(yè)帶來了新的商業(yè)形式，同樣也改善了對公眾健康的監(jiān)控。醫(yī)院中，要解決龐大的醫(yī)療數據儲存、分析等問題是一項冗雜的工作。大數據對醫(yī)療數據處理也產生積極的作用。2014年1月14日，中南大學向媒體演示了一款面向大數據應用的醫(yī)療數據處理原型系統(tǒng)，這也是國內初次將大數據應用和移動醫(yī)療技術相結合。此系統(tǒng)建設內容涉及了大部分常見和重要疾病，也包括了醫(yī)療技術、臨床藥學、醫(yī)療和護理質量及安全等領域的問題。通過將來臨床大數據的挖掘和分析，中南大學將建立國際先進和國內領先的醫(yī)療相關數據運營形式，促進智慧醫(yī)療、個體化醫(yī)療、醫(yī)院精細化管理、臨床科研、轉化醫(yī)學和基礎醫(yī)學的發(fā)展，項目能夠為衛(wèi)生行政部門提供決策根據。病例的儲存為醫(yī)學治療的準確性、醫(yī)學科研的資料應用提供了很多現實根據。過去由于缺少統(tǒng)一的電子病歷系統(tǒng)(EMR)標準，中國的電子病歷系統(tǒng)發(fā)展比擬緩慢，醫(yī)院之間不能實現分享病患信息分享，醫(yī)療服務水平也因而遭到影響。為改善這一現狀，國家會逐步加大對電子病歷的投入，適應這一趨勢，各級醫(yī)院也將加大在數據中心，IT外包等領域的投入數據一直是醫(yī)療保健服務中的一部分。在過去的幾年中，議會出臺了相關法案來鼓勵醫(yī)療保健服務供給商使用電子病歷，這極大地提高了可供臨床醫(yī)生、研究者與病人使用的數據量。但是，大數據無論應用于哪個行業(yè)都不是完全有利的，對于醫(yī)療事業(yè)同樣也有弊端。例如預測醫(yī)學挖掘出的信息所帶來的風險將超出單一個體，一旦出現過失，不僅遺傳信息提供者本人，他的孩子以及將來的后代等擁有與他類似遺傳信息的人都將會遭到牽連。因而，將基因組數據與醫(yī)療保健數據相連接的生物數據庫便成為了個人隱私在醫(yī)學研究與治療領域中的無法回避的前沿話題。事物都具有兩面性，取其精華去其糟粕。利用大數據有利的一面，應從其定位、功能及價值上，幫助構成一個“學習型〞醫(yī)療保健系統(tǒng)，在此系統(tǒng)內，臨床數據將迅速反應給患者并