
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
PowerBI 累计曲线制作指南:从 DAX 度量到可视化落地 在业务数据分析中,“累计趋势” 是衡量业务进展的核心视角 —— 无论是 “ ...
2025-08-15Python 函数 return 多个数据:用法、实例与实战技巧 在 Python 编程中,函数是代码复用与逻辑封装的核心载体。多数场景下,我们 ...
2025-08-15CDA 数据分析师:引领商业数据分析体系构建,筑牢企业数据驱动根基 在数字化转型深化的今天,企业对数据的依赖已从 “零散分析” ...
2025-08-15随机森林中特征重要性(Feature Importance)排名解析 在机器学习领域,随机森林因其出色的预测性能和对高维数据的适应性,被广 ...
2025-08-14t 统计量为负数时的分布计算方法与解析 在统计学假设检验中,t 统计量是常用的重要指标,其分布特征直接影响着检验结果的判断。 ...
2025-08-14CDA 数据分析师与业务数据分析步骤 在当今数据驱动的商业世界中,数据分析已成为企业决策和发展的核心驱动力。CDA 数据分析师作 ...
2025-08-14前台流量与后台流量:数据链路中的双重镜像 在商业数据分析体系中,流量数据是洞察用户行为与系统效能的核心依据。前台流量与 ...
2025-08-13商业数据分析体系构建与 CDA 数据分析师的协同赋能 在企业数字化转型的浪潮中,商业数据分析已从 “可选工具” 升级为 “核 ...
2025-08-13解析 CDA 数据分析师:数据时代的价值挖掘者 在数字经济高速发展的今天,数据已成为企业核心资产,而将数据转化为商业价值的 ...
2025-08-13解析 response.text 与 response.content 的核心区别 在网络数据请求与处理的场景中,开发者经常需要从服务器返回的响应中提取数 ...
2025-08-12MySQL 统计连续每天数据:从业务需求到技术实现 在数据分析场景中,连续日期的数据统计是衡量业务连续性的重要手段 —— 无论是 ...
2025-08-12PyTorch 中 Shuffle 机制:数据打乱的艺术与实践 在深度学习模型训练过程中,数据的呈现顺序往往对模型性能有着微妙却关键的影响 ...
2025-08-12Pandas 多列条件筛选:从基础语法到实战应用 在数据分析工作中,基于多列条件筛选数据是高频需求。无论是提取满足特定业务规则的 ...
2025-08-12人工智能重塑 CDA 数据分析领域:从工具革新到能力重构 在数字经济浪潮与人工智能技术共振的 2025 年,数据分析行业正经历着前所 ...
2025-08-12游戏流水衰退率:计算方法与实践意义 在游戏行业中,流水(即游戏收入)是衡量一款游戏商业表现的核心指标之一。而游戏流水衰退 ...
2025-08-12CDA 一级:数据分析入门的基石 在当今数据驱动的时代,数据分析能力已成为职场中的一项重要技能。CDA(Certified Data Anal ...
2025-08-12破解游戏用户流失困局:从数据洞察到留存策略 在游戏行业竞争白热化的当下,用户流失率已成为衡量产品健康度的核心指标。一款游 ...
2025-08-11数据时代的黄金入场券:CDA 认证解锁职业新蓝海 一、万亿级市场需求下的数据分析人才缺口 在数字化转型浪潮中,数据已成为企业核 ...
2025-08-11DBeaver 实战:实现两个库表结构同步的高效路径 在数据库管理与开发工作中,保持不同环境(如开发库与生产库、主库与从库)的表 ...
2025-08-08t 检验与卡方检验:数据分析中的两大统计利器 在数据分析领域,统计检验是验证假设、挖掘数据规律的重要手段。其中,t 检验和卡 ...
2025-08-08