京公网安备 11010802034615号
经营许可证编号:京B2-20210330
卫生保健的未来取决于对大数据的利用_数据分析师考试
以“大数据时代背景下的医疗发展趋势”为主题的第九届21世纪中美医学论坛,将于2015年10月14-16日在美国加州召开。中美专家均认为,在进入大数据时代后,智慧医疗平台的建立会带来良好的医患关系,并形成颠覆性的“互联网+医疗”格局。斯坦福大学医学院院长劳埃德·迈纳教授更强调,卫生保健的未来取决于对大数据的利用。
本次论坛由美国斯坦福大学医学院、美国萨尔克生物研究所、上海交通大学医学院和上海交通大学医学院附属瑞金医院共同主办。会议将邀请美国四院院士Shu Chien教授、美国约翰霍普金斯大学前任校长William Brody教授、中国工程院院士王振义教授、世界卫生组织前副总干事胡庆澧教授、中国工程院院士陈赛娟教授等多位国内外知名专家莅会,就大数据技术在医疗卫生领域的应用作专题演讲和现场交流。此外,还将就“互联网+医疗”、云计算、基因测序技术、脑认知科学、医学伦理、基因组学等热点科技进行交流探讨。会议议程中除了常见的主旨和分会场发言,还根据斯坦福医学院的传统安排了四场“一对一”对话,分别以癌症、感染和免疫性疾病、医学伦理、脑科学为主题邀请一位中方专家与一位美方专家现场进行访谈对话。同时,斯坦福医学院也邀请了任职于谷歌、Flatiron等硅谷最前沿的医疗产业专家参会分享他们的创新理念,共同交流探讨医疗与大数据的结合。
在今天举办的新闻发布会上,美国斯坦福大学医学院院长劳埃德·迈诺(Lloyd Minor)说,我们正处于科技技术和大数据急速推动科研创新的时代,数据飞速增长,有能力彻底改变医疗体系的本质,不再只单纯地在患者生病时予以治疗,而能主动发现病因,提高疾病诊治与预防,并对患者进行个性化治疗。
斯坦福大学医学院的研究人员正在从不同资源中获取大量数据,包括电子医疗记录、全基因组序列、保险和医药记录、可穿戴式传感器和社会环境数据等。医生和研究人员通过分析这些数据,可以更好地预测个人患特定疾病的几率一些特殊疾病,并有针对性地制定对早期检查和预防的方案。
劳埃德·迈诺院长举例说,斯坦福大学正在研发一种名为“像你一样的病人”的可检索智能工具,它可以让医生根据包括文字记载,流动监测以及用药的真实体验等上百万的药物案例,给出更合理的治疗方案。该院近期还在生物医学数据科学领域成立的一个由面向新兴的多学科领域的新部门。学院与谷歌、苹果和其他一些等其他在硅谷矽谷的创新改革企业者合作,同时期待着与中国和其他国家能取得合作关系。
作为医学教育从业者,上海交通大学医学院副院长陈红专介绍说,上海交大医学院一直在努力探索利用医疗大数据进行前瞻性研究和创新性教育。今天培养医学人才时已不能单纯强调医学理论基础和临床应用知识,更注重培养医学生对于数据的分析和应用能力,还必须使用视觉化和认知性更强的教学工具,如全息投影、3D模拟、视觉化分析平台等等。在课程设置上,医学院将更紧密地与计算机科学、统计等相关学科合作,为增强医学生数据和信息的分析能力设置更多交叉学科。
在上海交通大学医学院附属瑞金医院副院长宁光看来,医疗行业是让大数据分析最先发扬光大的传统行业之一。目前大数据在医学领域的应用主要包括危重、罕见疾病诊疗决策辅助、肿瘤精准医疗的开展、慢病的调研防治等等。
据中国工程院院士陈赛娟介绍,成立于2011年的上海交大医学院转化医学研究院,目前已经完成可研性报告,今年底将启动大楼建设。到2020年,将完成100万人的复杂性和流行性疾病调查研究、1万名疾病和健康人的全基因测序等工作,成为医疗大数据分析的基础依据。
21世纪中美医学论坛自2000年第一届在美国德克萨斯州召开,致力于搭建中美医学领域前沿科技和研究热点的交流平台,得到了陈竺院士在内的一大批国际著名学者的重视,促进了中国医院管理者、医疗政策制定者、学术专家等与国外同道的深入探讨与合作,2013年11月在上海举办的第8届21世纪中美医学论坛还吸引了来自捷克、法国、加拿大等国家的参与和支持。
数据分析咨询请扫描二维码
若不方便扫码,搜微信号:CDAshujufenxi
在数字化运营中,“凭感觉做决策” 早已成为过去式 —— 运营指标作为业务增长的 “晴雨表” 与 “导航仪”,直接决定了运营动作 ...
2025-10-24在卷积神经网络(CNN)的训练中,“卷积层(Conv)后是否添加归一化(如 BN、LN)和激活函数(如 ReLU、GELU)” 是每个开发者都 ...
2025-10-24在数据决策链条中,“统计分析” 是挖掘数据规律的核心,“可视化” 是呈现规律的桥梁 ——CDA(Certified Data Analyst)数据分 ...
2025-10-24在 “神经网络与卡尔曼滤波融合” 的理论基础上,Python 凭借其丰富的科学计算库(NumPy、FilterPy)、深度学习框架(PyTorch、T ...
2025-10-23在工业控制、自动驾驶、机器人导航、气象预测等领域,“状态估计” 是核心任务 —— 即从含噪声的观测数据中,精准推断系统的真 ...
2025-10-23在数据分析全流程中,“数据清洗” 恰似烹饪前的食材处理:若食材(数据)腐烂变质、混杂异物(脏数据),即便拥有精湛的烹饪技 ...
2025-10-23在人工智能领域,“大模型” 已成为近年来的热点标签:从参数超 1750 亿的 GPT-3,到万亿级参数的 PaLM,再到多模态大模型 GPT-4 ...
2025-10-22在 MySQL 数据库的日常运维与开发中,“更新数据是否会影响读数据” 是一个高频疑问。这个问题的答案并非简单的 “是” 或 “否 ...
2025-10-22在企业数据分析中,“数据孤岛” 是制约分析深度的核心瓶颈 —— 用户数据散落在注册系统、APP 日志、客服记录中,订单数据分散 ...
2025-10-22在神经网络设计中,“隐藏层个数” 是决定模型能力的关键参数 —— 太少会导致 “欠拟合”(模型无法捕捉复杂数据规律,如用单隐 ...
2025-10-21在特征工程流程中,“单变量筛选” 是承上启下的关键步骤 —— 它通过分析单个特征与目标变量的关联强度,剔除无意义、冗余的特 ...
2025-10-21在数据分析全流程中,“数据读取” 常被误解为 “简单的文件打开”—— 双击 Excel、执行基础 SQL 查询即可完成。但对 CDA(Cert ...
2025-10-21在实际业务数据分析中,我们遇到的大多数数据并非理想的正态分布 —— 电商平台的用户消费金额(少数用户单次消费上万元,多数集 ...
2025-10-20在数字化交互中,用户的每一次操作 —— 从电商平台的 “浏览商品→加入购物车→查看评价→放弃下单”,到内容 APP 的 “点击短 ...
2025-10-20在数据分析的全流程中,“数据采集” 是最基础也最关键的环节 —— 如同烹饪前需备好新鲜食材,若采集的数据不完整、不准确或不 ...
2025-10-20在数据成为新时代“石油”的今天,几乎每个职场人都在焦虑: “为什么别人能用数据驱动决策、升职加薪,而我面对Excel表格却无从 ...
2025-10-18数据清洗是 “数据价值挖掘的前置关卡”—— 其核心目标是 “去除噪声、修正错误、规范格式”,但前提是不破坏数据的真实业务含 ...
2025-10-17在数据汇总分析中,透视表凭借灵活的字段重组能力成为核心工具,但原始透视表仅能呈现数值结果,缺乏对数据背景、异常原因或业务 ...
2025-10-17在企业管理中,“凭经验定策略” 的传统模式正逐渐失效 —— 金融机构靠 “研究员主观判断” 选股可能错失收益,电商靠 “运营拍 ...
2025-10-17在数据库日常操作中,INSERT INTO SELECT是实现 “批量数据迁移” 的核心 SQL 语句 —— 它能直接将一个表(或查询结果集)的数 ...
2025-10-16