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关于循证<font color="red">医学</font>、精准<font color="red">医学</font>和大<font color="red">数据</font>研究的几点看法

关于循证医学、精准医学和大数据研究的几点看法

循证医学仍是当今最好的医学实践模式。需要注意的是,证据本身不等于决策,决策还必须考虑现有资源和人们的价值取向。证据显示,绝大多数患者不会因使用降血压、降血脂、降血糖、抗癌药而预防重要并发症或死亡,说明现代医学的很多诊断和治疗都不精准,找到那几个为数不多的对治疗有反应的患者就成了现代医学的梦。精准医学应运而生,但它并不是新概念,也不等于孤注一掷的基因测序。精准医学依赖的大队列多因素研究由来已久,也不

中华流行病学微平台 - 循证,精准,医学,大数据 - 2018-01-27

<font color="red">数据</font>挖掘在<font color="red">医学</font>上的应用

数据挖掘在医学上的应用

本篇将再多讲一讲数据挖掘在医学上的应用,希望能对感兴趣的朋友有所启发,也供从事其他行业数据挖掘应用的同仁参考。数据挖掘,又称知识发现(KDD),是从大量的数据中抽取潜在的、有价值的知识的过程。数据挖掘所探寻的模式是一种客观存在的、但隐藏在数据中未被发现的知识。例如,数据挖掘可直接挖掘疾病高发人群,发现疾病及症状间的未知联系,探索化验指标间的影响关系及化验指标与疾病间的潜在影响,对未知的

洪松林 - 数据挖掘,医学 - 2015-09-27

AI<font color="red">医学</font>落地医院加速,影像<font color="red">数据</font>更易“入口”

AI医学落地医院加速,影像数据更易“入口”

90%的医疗数据是影像,它们来自CT、X线、磁共振、超声、PET等。如为一个癌症患者实施手术前,要拍片,以肿瘤的状况、血管狭窄程度

亿欧网 - AI,影像,影像数据 - 2018-03-07

病历智能分析系统如何助力<font color="red">医学</font>大<font color="red">数据</font>

病历智能分析系统如何助力医学数据

目前很多医院的医生还停留在去病案室借阅病历,手工摘抄收集科研数据的阶段,效率十分低下。如何利用最新的人工智能技术,让机器“读懂”病历数据,提高临床科研效率和质量,是目前亟需解决的课题。对病历文本相关的智能分析主要涉及自然语言处理技术,相关研究开始于20世纪60年代的美国,衍生出包括医学信息抽取、临床问

中国数字医学 - 病历,智能分析 - 2018-01-16

CHC2017:<font color="red">医学</font>大<font color="red">数据</font>时代实现弯道超越

CHC2017:医学数据时代实现弯道超越

在中国心脏大会上,大会主席胡盛寿院士认为,医学“大数据”是信息大爆炸、计算机+互联网时代背景下的产物,是对现今医疗模式客观审视“倒逼”的结果。

中国循环杂志 - 医学,大数据,医疗模式 - 2017-08-14

手抄<font color="red">医学</font><font color="red">数据</font>致美国每年损失超300亿

手抄医学数据致美国每年损失超300亿

医疗设备中的医学数据导出是由护士完成,而这就是美国医疗错误中最常见的一种来源,导致美国的医疗健康系统损失300亿美金。该数据来源于一个非盈利医学研究组织——西方卫生研究所的一份调查。

生物谷 - 医学数据,医疗设备 - 2015-03-16

人工智能处理<font color="red">医学</font><font color="red">数据</font>伦理要求的专家共识

人工智能处理医学数据伦理要求的专家共识

本专家共识的制定,旨在推动人工智能与医学领域的深度融合与持续发展,同时确保在处理医学数据的过程中,人工智能严格遵循相应的伦理规范和法律法规。

生理学报 - 人工智能 - 2024-11-21

医工结合促进临床<font color="red">医学</font>科研 清华<font color="red">医学</font>研究<font color="red">数据</font>平台试运行

医工结合促进临床医学科研 清华医学研究数据平台试运行

日前,清华-青岛数据科学研究院与清华大学临床医学院就促进医工结合、推进医疗健康发展建立了长期的战略合作关系。双方共同努力搭建的清华医学研究数据平台首次公开演示。

清华大学数据科学研究院 - 医教研,医工结合 - 2017-09-19

陈润生院士:精准<font color="red">医学</font>本质是组学大<font color="red">数据</font>与<font color="red">医学</font>的结合

陈润生院士:精准医学本质是组学大数据医学的结合

精准医学会使得医学本质发生变化,目前遇到了一系列的问题,同时这些问题也是无限的机遇。

亿欧 - 精准医学,大数据,陈润生 - 2017-05-26

如何获取“高质量<font color="red">数据</font>”——大<font color="red">数据</font>于临床<font color="red">医学</font>价值的全景剖析

如何获取“高质量数据”——大数据于临床医学价值的全景剖析

对于临床医生在日常诊疗工作的同时,还承担众多医学科研任务这个话题,业内至今仍颇多争议。现阶段,三级教学医院医生将大量的精力投入在病人诊治、自身学习以及医学教学工作中,能够开展科研项目的时间少之又少,而基层医院医生开展科研的能力、接触有价值病例的机会又相对不足,如此得到的科研成果也差强人意

动脉网 - 数据 - 2018-03-22

谭先杰对话郎景和:大<font color="red">数据</font>时代<font color="red">医学</font>

谭先杰对话郎景和:大数据时代医学

数字医学、大数据和人工智能已经越来越多地进入了我们的视野之中。科学家们和哲学家们都在思考,大数据和人工智能会将人类社会引向何方。具体到医学领域或者妇产科领域,我们该如何看待或应对大数据呢?

中国实用妇科与产科杂志 - 大数据时代医学 - 2018-01-10

收藏:45个<font color="red">医学</font><font color="red">数据</font>集及机器学习项目汇总

收藏:45个医学数据集及机器学习项目汇总

1.医学影像数据

网络 - 人工智能,机器学习 - 2020-08-15

临床<font color="red">医学</font><font color="red">数据</font>标准化的几种方法

临床医学数据标准化的几种方法

数据的标准化(normalization)是将数据按比例缩放,使之落入一个小的特定区间。在某些比较和评价的指标处理中经常会用到,去除数据的单位限制,将其转化为无量纲的纯数值,便于不同单位或量级的指标能够进行比较和加权。其中最典型的就是数据的归一化处理,即将数据统一映射到[0,1]区间上,常见的数据归一化的方法有: min-max标准化(Min-max normalization)

MedSci原创 - 数据,统计 - 2012-11-14

医生必知的50个医学数据

1. 正常心率:每分钟75次健康成年人安静状态下,心率平均为每分钟75次。正常范围为每分钟60-100次。成人安静时心率超过100次/分钟,为心动过速;低于60次/分钟者,为心动过缓。心率可因年龄、性别及其他因素而变化,比如体温每升高1℃,心率可加快12-20次/分钟,女性心率比男性心率稍快,运动员的心率较慢,可低于每分钟60次等。2. 正常体温:36.3℃-37.2℃(口测法)。临床上通常用

医学生 - 医学数据 - 2015-04-07

收藏:常用医学公共数据库(含临床数据库,生信数据库和机器学习数据库)

美国国家癌症数据库(National Cancer Database, NCDB),SEER(Surveillance, Epidemiology, and EndResults Program)

网络 - 公共数据库 - 2020-06-14

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