生物醫療大數據如何應用？

　　隨著生物科技和醫療技術的迅猛發展、高通量手段的成熟，生物醫療行業的大數據急劇膨脹。然而，與其它行業的數據不同，生物醫療行業的數據呈現分散、破碎、低透明度、以及意義尚等解析等特征。不象其它行業，數據具有時效性以及數據很輕、易于解析；生物醫療行業的數據普遍很“重”、信息量超大、不同的解析策略可能得出豐富的結果。隨著時間推移，數據累積量的增加，生物醫療大數據數據價值將變得越來越重要。關系型數據庫逐漸從IT行業中淡出，但生物醫療行業大數據卻十分重視數據間的復雜關系。加上中國健康人群及患者數量龐大，就越發會產生超海量的數據網絡。

　　在醫療大數據的時代，如何構建大數據基礎架構與上層應用的生態系統、解決大規模數據引發的問題、激發數據挖掘所帶來的競爭力，是當前需要重點解決的問題。

　　2015醫學大數據與疾病風險評估研討會將以“大數據”、“云與端”、“酷應用”為主題，討論醫學大數據收集與分析的規范、端--云--端的處理，以及醫學大數據在疾病風險評估等臨床應用方面的意義，為促進相關專家與行業領導者的交流搭建一個平臺。

　　大數據

　　大數據被認為是改變行業的關鍵節點，為我們帶來了前所未有的機遇。大數據對于研究不同人群的健康特征、發現新疾病、控制全球性傳染病都有幫助。在2015生物醫療大數據高峰論壇上，上海第一婦幼保健院院長段濤將介紹大數據如何加速醫療模式整合，國家信息中心國家信息化專家咨詢委員會委員寧家駿也將分享利用大數據提升現代化治理能力方面的工作經驗。上海交通大學公共衛生學院院長鄭志杰則會對大型流行病學調查數據進行詳細解讀。

　　除了醫療領域，在新藥研發領域，大數據和數據分析被認為可能是提高藥物研發效率關鍵因素。北京大學循證醫學中心副主任詹思延以及默沙東亞太區信息學總監陳榮華將分別從醫生和企業的角度展開報告，且看藥物與大數據如何碰撞出火花。

　　云與端

　　對于醫療領域來說，13億人是一個寶貴的證據庫。盡管我國擁有海量的大數據，但缺乏有效的加工分析能力，其中最大的干擾因素在于數據標準不統一。每家醫院的信息化工作在數據、標準、采集、存儲都不一樣。如何構建醫學大數據協同共享的生態網絡亟待解決，SAP首席醫療衛生與生命科學行業首席行業專家、前衛生部醫院管理研究所擔任信息標準化部副主任覃璞將在2015生物醫療大數據高峰論壇上進行解讀。

　　復旦大學附屬腫瘤醫院信息中心主任王奕也將在會上總結當前醫院數據的構成和分類，以復旦大學腫瘤醫院為例，介紹醫院數據平臺的架構，數據分析和利用的主要領域，以及當前的應用效果和未來的發展趨勢。同時，北京大學人民醫院信息中心主任劉帆也將以《臨床數據中心與醫療大數據》為題作精彩報告。

　　在南京軍區福州總醫院信息中心主任陳金雄看來，醫院有三重職能，即連接醫生和患者或是連接患者與服務；醫療業務協同和醫療質量管理。互聯網溝通了患者和醫生，提供了無邊界的醫療業務協同，必然對醫院產生巨大沖擊，醫療生態環境將發生改變，從疾病診療到健康管理方式轉變；醫療業務模式也會改變，患者服務、支付、健康與疾病管理等會移到線上或O2O；另外醫療付費模式也會變，從按項目付費到按價值付費；智能診療將會發揮更大的作用，大數據分析、機器人等在診療中作用會發揮更大。更多內容，敬請期待《移動互聯網促進醫療業務變革》的精彩主題演講。

　　上海生物信息技術研究中心主任李亦學也將結合當前最火熱的精準醫療話題與大數據進行報告；此外，利用大數據挖掘、機器學習和人工智能技術分析高通量生物數據及藥物數據，能夠對生物問題的機制進行解釋，更加精準及個體化的設計in-silico藥物，同濟大學生命科學與技術學院課題組負責人劉琦將在大會上分享其大數據統計分析及數據挖掘方面的工作。

　　酷應用

　　阿爾茨海默病（AD）是最為常見的神經退行性疾病，嚴重危害人民健康。科學家以及生物技術公司以及醫藥廠家都投入大量人財力，以期更好地了解AD的發病機理、尋找新的干預靶點、研發出有效的診斷及治療方法。在2015生物醫療大數據高峰論壇中，來自廈門大學神經科學研究所所長許華曦將帶來阿爾茨海默病的機理研究與藥物研發最新進展。

　　此外，梅斯醫學董事長張發寶、浙江大學感染性疾病協同創新中心秦楠、蛋白質組學國家重點實驗室生物信息學研究課題組長朱云平、藥明康德高級副總裁茅矛、將分別以疾病預后模型、腸道微生物、組學數據對比、基因測序為主題，結合大數據在其中發揮的作用進行精彩報告。通過大數據的解讀進而揭示疾病風險將成為本單元關注的焦點。

來源：生物谷

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