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医疗领域如何用好大数据成主要难题

主题 技术发展发于[06-09 11:55]    浏览次数:46
核心提示 许多机构的研究人员正在探索如何利用人工智能和大数据,为癌症等疑难病症找到更好治疗方法,目前已取得进展,但他们在收集患者信

许多机构的研究人员正在探索如何利用人工智能和大数据,为癌症等疑难病症找到更好治疗方法,目前已取得进展,但他们在收集患者信息上遇到难题。

       研究人员,正在探索如何利用人工智能和大数据,找到更好的疾病治疗方法。但是,在医疗领域充分利用这些计算工具面临的最大挑战是,这方面的海量数据被束之高阁——或者说从一开始就没有数字化。
 

早期的医学研究成果或病人的病历,往往锁在医药公司的档案或医生办公室的文件柜中。病人的隐私问题、公司间的利益冲突以及纯粹缺乏电子病历,阻碍着医疗领域的信息共享,让每一次治疗都像一个孤立的事件。如果医疗领域的信息共享能取得进展,人们很有可能发现更具普遍意义的治疗方案。
 

当你能够对10万个病人的临床试验数据、基因组数据和电子病历进行分析时,与以往只能接触少数病人的信息相比,你将能发现以往所不能发现的治疗方案。鉴于这样的前景,一些组织开始着手将医疗数据整合在一起。去年年底,美国临床肿瘤学会宣布了旗下“CancerLinQ”项目的初步进展情况。“CancerLinQ”是一个“快速学习系统”,允许研究人员进入、访问和分析匿名癌症患者的病历。

       今年4月,一个有众多主要制药公司参与的非营利性组织——“癌症生命科学协会CEO圆桌会,宣布推出PDS计划。该计划将打造一个第三阶段癌症临床试验数据共享和分析平台,初始数据集已由阿斯利康、拜耳、新基医药(Celgene)、纪念斯隆-凯特琳癌症中心、辉瑞、赛诺菲等共同提供。

       这些数据已去除患者的个人信息,并进行了统一编号,供生命科学公司、医院、医疗机构以及独立研究者可以免费使用。他们可以访问平台内置的分析工具,或者将数据插入到自己的软件中。
 

其它推进医疗领域信息共享的努力还包括:由众多医疗机构、研究型大学、生命科学公司等组建的全球基因组学与健康联盟、欧洲生物信息研究所维护的分子生物数据库,以及美国国立卫生研究院成立的“生物标记共同体”等。

       该系统使在医生办公室和医院以不可持续和非结构化格式留存的数据变得有意义,从而能够对大规模癌症患者群体的治疗情况进行分析。理想情况下,它可以发现哪种治疗方法对哪些类型的癌症患者有效。
 

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