JTO：中国胸腺肿瘤大数据分析
胸腺肿瘤是一种相对罕见而惰性的胸部疾病。许多胸腺瘤患者即使发生疾病进展，生存期仍然较长。由于疾病发生率不高且病程较长，较难开展大规模的前瞻性随机研究，高质量临床证据欠缺。因此，成立于2010年的国际胸腺肿瘤协作组织(ITMIG)倡议加强全球协作，促进对这一疾病的研究。由此我国也在2012年成立中国胸腺肿瘤协作组（ChART），由来自全国14个省、市的18所三级诊疗中心组成。协作组发表了一系列针对胸
肿瘤资讯 - 胸腺肿瘤，诊断，治疗，预后，大数据 - 2019-11-20
医疗大数据分析公司Inovalon全面解析
Inovalon是专门为医疗保健行业提供大数据分析和解决方案的服务商，总部位于美国马里兰州鲍伊市，先后和众多商业医疗保险公司建立合作，美国药品连锁店Walgreen也是客户之一。Inovalon的前世今生与CEO的传奇故事 最近几年，大数据与健康产业俨然成为热门领域，医疗从业者不仅借此提高医疗服务，同时也能降
MedSci原创 - Inovalon - 2016-07-16
Spark Streaming：大规模流式数据分析与数据挖掘利器
提到Spark Streaming，我们不得不说一下BDAS（Berkeley Data Analytics Stack），这个伯克利大学提出的关于数据分析的软件栈。从它的视角来看，目前的大数据处理可以分为如以下三个类型。 复杂的批量数据处理（batch data processing），通常的时间跨度在数十分钟到数小时之间。基于历史数据的交互式查询（interactive quer
MedSci原创 - 数据，挖掘 - 2015-09-08
数据诚可贵 分析价更高 | 数据分析将在四大领域颠覆医疗
未经分析的数据是无益的，数据分析技术将在新药研发、精准医疗、全方位医疗服务、医保诈骗四个方面变革医疗行业。
健康界 - 医疗，数据 - 2018-06-06
Mint Solutions：用大数据分析改善用药错误
随着各类疾病的产生、爆发，除了对患者的自身健康带来巨大威胁之外，同时对于医生而言也面临着巨大考验，很多时候稍不注意的用药失误就会造成悲剧。因此，利用科学的手段避免类似事件的发生也是Mint Solutions公司存在的意义。 Mint Solutions成立于2010 年，总部位于阿姆斯特丹，其自主研发的信息系统MedEye可以帮助医药工作者随时记录用药过程的相关信息，此外，
MedSci原创 - 大数据，分析，用药 - 2016-08-30
SPSS 10.0高级教程一：SPSS概览－－数据分析实例
由于该软件极为易学易用（当然还至少要有不太高的英语水平），我们准备在课程安排上做一个新的尝试，即不急于介绍它的界面，而是先从一个数据分析实例入手：当你将这个例题做完，SPSS的基本使用方法也就已经被你掌握了
生物谷 - SPSS，教程，统计 - 2012-04-12
Lancet Oncol：trastuzumab emtansine III期试验最终数据分析
EMILIA最终分析表明，trastuzumab emtansine可以提高治疗失败的HER阳性乳腺癌患者总生存期并表现出较高的安全性和耐受性
MedSci原创 - 乳腺癌，Trastuzumab，emtansine，OS - 2017-05-17
七种常见的回归分析技术，助力建模和数据分析
回归分析是建模和分析数据的重要工具。本文解释了回归分析的内涵及其优势，重点总结了应该掌握的线性回归、逻辑回归、多项式回归、逐步回归、岭回归、套索回归、ElasticNet回归等七种最常用的回归技术及其关键要素，最后介绍了选择正确的回归模型的关键因素什么是回归分析？ 回归分析是一种预测性的建模技术，它研究的是因变量（目标）和自变量（预测器）之间的关系。这种技术通常用于预测分析，时间序列模
AnalyticsVidhya - 回归，建模，数据 - 2015-08-23
全球大数据分析：75%的企业在做数据分析工作
现在有关大数据的讨论非常多。IBM的商业价值研究院和牛津大学的塞德商学院，做了一个全球大数据的调研报告。采访了全球1100多家大型企业和机构的负责人。从这个调研报告中，有很多非常有意思的发现。在受访的企业和机构负责人中，有63%的受访者明确表示，大数据分析是整个生产流程和环节中不可或缺的关键手段，而这一数字在2010年只有37%。大数据真的是企业和机构目前在做的工作吗?
新浪博客 - 大数据分析 - 2014-02-17
大数据分析面临的机遇与挑战
大数据分析给现代社会带来了新的机遇与挑战。一方面，与传统研究侧重于揭示事物的共性不同，大数据研究将有助于人们发现事物的个体特性，并针对每一个体的特性给出个体化的解决方案。同时，大数据研究也将使人们能够从大量个体的差异变
国家科学评论 - 大数据，挑战 - 2015-09-04
2008年～2014年医院用药数据分析
政策与制度是使药品结构发生变化的重要原因之一。自2009年实施新医改后，医药市场主要受到药品价格、药品招标、药品使用及药费支付4股外力的影响，波及了医院用药金额的增长幅度。新医改配套政策接二连三地出台，加上各地经济水平、临床治疗水平与居民自我保健意识的提升，共同决定了用药结构的变化。 核心观点 ●近三年样本医院购入药品总金额增幅保持在12%左右，趋于平稳。 ●2013版基药目录及2014版低
医药经济报 - 用药数据 - 2014-12-04
RNA-seq方法原理、数据分析、数据库及工具全面介绍
bsp;- De novo assembly of short reads with robust error correction. An improvement on early versions of SSAKE. * Velvet - Velvet is a de novo genomic assembler specially designed for sho
MedSci原创 - RNA-Seq，数据，数据库 - 2014-01-04
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