临床大数据分析与挖掘心得(临床大数据分析)

医学大数据分析策略与数据挖掘PPT课件

***s：//pan.baidu***/s/1Z2GJ4gbpx6R3xeH3xgmc6Q 提取码：1234 《大数据分析与数据挖掘》是2016年清华大学出版社出版的图书，作者是简祯富、许嘉裕。

它是通过分析每个数据，从大量数据中寻找其规律的技术，主要有数据准备、规律寻找和规律表示3个步骤。

可伸缩：如果数据挖掘算法要处理海量数据集，则算法必须是可伸缩的（scalable）许多的数据挖掘算法使用特殊的搜索策略处理指数级搜索问题。为实现可伸缩可能还需要实现新的数据结构，才能有效的访问每个记录。

分析更多依赖于业务知识，数据挖掘更多侧重于技术的实现，对于业务的要求稍微有所降低，数据挖掘往往需要更大数据量，而数据量越大，对于技术的要求也就越高需要比较强的编程能力，数学能力和机器学习的能力。

可视化分析 可视化可以直观的展示数据，让数据自己说话，让观众听到结果。

)数据量和数据密度较高 由于当产品流量不行大的时候，做A/B查验得到核算经果是很难的。

如何进行临床试验数据统计分析

1、描述性统计分析：对数据进行描述和总结，包括计算平均值、中位数、标准差、百分比等，帮助研究者了解数据的基本特征。探索性数据分析：通过可视化图表和统计方法，探索数据之间的关系和趋势，寻找潜在的规律和异常情况。

2、所以，我们需要找到找到文献中利用统计功效分析计算出所需样本量的方法。p值、显著性水平、统计功效、统计效应等概念相互关联。

3、数据收集：在医学研究中，数据可以通过临床试验、观察研究或调查问卷等方式进行收集。这些数据可以包括病人的基本信息、诊断结果、实验数据等。数据清洗和预处理：在数据收集后，需要对数据进行清洗和预处理。

AI赋能医疗的背后,临床大数据该如何“跑起来”

此外，AI技术在医疗领域的应用仍处于飞速发展阶段，不断拓展着新的疆域。未来，AI可能运用于病理、运用于手术、运用于康复，所有未来场景的逐步实现，都将为已有的AI企业迎来更多价值——他们赢在了起跑线上。

但无论是互联网＋医疗还是AI＋医疗，当下最亟需的应用场景其实在基层。

百度对此回应：“按照百度AI赋能医疗的***，百度将向全国500个贫困县医疗点捐赠AI眼底筛查一体机，覆盖5600万眼疾风险人群，但依据国家相关法规要求，我们需要先在营业执照增加医疗器械经营资质，才可以进行相关硬件的***购及捐赠行为。

生物医学大数据有哪些

例如，X线、3D核磁、乳腺X线、3DCT扫描分别包括30M、150M、120M和1G的数据量，至2015年美国平均每家医院需要管理665T的数据量。

UpToDate临床顾问数据库是用于协助临床医生进行诊疗上的判断、决策的循证医学数据库。

真实世界证据，包括电子医疗档案（EMR）或电子健康档案（EHR），医学影像和健康体检数据。研究数据，包括来自临床试验或队列研究的生物标志物和多组学信息。移动医疗设备。患者自我报告的数据。

有MEDLINE、《中华医学杂志》、骨密度数据库、CBM、PubMed等。MEDLINE MEDLINE是美国国立医学图书馆(TheNationalLibraryofMedicine，简称NLM)生产的国际性综合生物医学信息书目数据库，是当前国际上最权威的生物医学文献数据库。

具体来说，大数据技术对生物医学领域的影响主要体现在以下三个方面： 数据的规模：大数据技术使得生物医学领域可以处理更加庞大的数据集，包括基因组数据、转录组数据、蛋白质组数据、代谢组数据等等。