从临床大数据到认知医疗的探索(赵艳 上海交通大学医学院附属瑞金医院)

临床应用中的医学大数据分析与应用案例随着科技的快速发展和医学领域的迅猛进步，医学大数据分析与应用在临床实践中的重要性日益凸显。

医学大数据分析可以帮助医生和研究人员更好地理解疾病的发病机制、发展趋势以及治疗效果，从而提供更精准和个体化的医疗服务。

本文将结合真实案例，探讨医学大数据分析在临床应用中的重要性以及其带来的益处。

案例一：疾病预测与早期筛查医学大数据分析可利用众多数据源，如电子病历、生命体征监测和基因组学数据等，帮助医生准确预测疾病的风险，从而进行早期的筛查和干预。

以乳腺癌为例，研究人员收集了大量的患者数据，并通过医学大数据分析技术，发现基因突变与乳腺癌的关联性。

进一步分析显示，特定基因突变的患者具有较高的乳腺癌患病风险。

医生可以根据个体患者的基因信息，预测其患乳腺癌的概率，并进行早期筛查和定期检测，以便及早发现疾病，并采取相应的治疗措施。

案例二：个体化治疗方案制定医学每个人的基因组、生理指标和生命周期等特征都不尽相同，因此，相同疾病在不同人身上的表现和治疗效果也会有所差异。

医学大数据分析可帮助医生分析不同个体的临床数据，根据多个因素制定个体化的治疗方案。

例如，有研究利用医学大数据分析技术，分析胃癌患者的临床特征和治疗结果，发现不同个体对化疗药物的敏感性存在差异。

根据这些数据，医生可以为患者制定个体化的治疗方案，提高治疗效果，并减少不必要的药物副作用。

案例三：疾病监测和流行病学研究医学大数据分析不仅可以应用于个体患者的诊断和治疗，还可用于疾病的监测和流行病学研究。

通过分析大规模的病例数据和群体流行病学数据，医学大数据分析可以帮助识别和监测不同地域、不同年龄段、不同人群中的疾病爆发和传播趋势。

例如，当流感爆发时，医学大数据分析可以追踪和预测病毒传播的速度和范围，帮助公共卫生部门制定相应的控制和防疫措施。

综上所述，医学大数据分析在临床应用中具有广泛的应用前景。

通过利用海量的医学数据和先进的数据分析技术，医生和研究人员可以获得更深入、更广泛的疾病认识，为患者提供更加精准、个体化的医疗服务。

医疗大数据在精准医学中的价值与挑战研究题目：医疗大数据在精准医学中的价值与挑战研究背景：随着医疗技术的发展和医疗数据的快速增长，医疗大数据逐渐成为精准医学的重要支撑。

通过对大规模的医疗数据进行分析，可以更准确地预测疾病的风险、制定治疗方案和进行个性化诊疗。

然而，医疗大数据在精准医学中的应用也面临着一系列的挑战，包括数据质量、隐私保护、数据分析方法等问题。

因此，本研究旨在探讨医疗大数据在精准医学中的价值与挑战，并提出解决方案。

研究问题：1. 医疗大数据在精准医学中的价值体现在哪些方面？2. 医疗大数据在精准医学中存在哪些挑战？3. 如何解决医疗大数据在精准医学中的挑战？研究方法：本研究采用文献综述和实证分析相结合的方法进行研究。

首先，通过查阅相关的学术文献和研究报告，了解医疗大数据在精准医学中的应用情况、价值和挑战等内容。

然后，收集和整理医疗大数据的相关信息，并对数据进行预处理和清洗。

接下来，选取适当的统计方法和数据分析模型，对医疗大数据进行分析。

最后，对研究结果进行呈现和解释。

数据分析和结果呈现：根据对现有研究的综述和分析，我们发现医疗大数据在精准医学中具有重要的价值。

首先，医疗大数据可以帮助医疗机构更好地了解患者的病情和需求，提高医疗服务的质量。

其次，通过对大规模的医疗数据进行分析，可以发现患者之间的共性和差异，为个性化诊疗提供依据。

此外，医疗大数据还可以帮助医生制定治疗方案和预测疾病的发展趋势。

然而，医疗大数据在精准医学中也面临着一系列的挑战。

首先，医疗大数据的质量和完整性可能存在问题，这会影响数据分析的准确性和可靠性。

其次，医疗大数据的隐私保护是一个重要的问题，需要制定相应的和安全措施。

此外，医疗大数据的分析方法和技术也需要不断创新和改进，以更好地挖掘数据的潜力。

结论与讨论：综上所述，医疗大数据在精准医学中具有重要的价值，可以为个性化诊疗和治疗方案的制定提供支持。

然而，医疗大数据的应用也面临着一系列的挑战，包括数据质量、隐私保护和分析方法等问题。

卫生经济研究2019年3月第36卷第3期总第383期医疗健康大数据面向健康人群、患者、医生、医疗机构、政府、药械企业、保险公司等主体，以需求为导向，在临床科研、公共卫生、行业治理、管理决策、惠民服务、产业发展等方面影响着整个医疗行业的变革。

医疗健康大数据促进了医疗数据挖掘和知识发现的研究，不同来源的异构数据量巨大，语义和数据集成已经成为医疗数据分析研究中不可避免的问题，需对各类数据进行多方面的整合，如社会经济、生活方式、行为、临床、生理、细胞学以及疾病机制等数据；同时，需要将生物医学研究部门的研究数据向社会透明公开，消除数据隐私和监管限制。

医疗健康大数据研究涉及计算机科学、数据科学、系统工程、机械工程、电子工程、人文因素、社会科学、医学和其他健康服务学科，需要研究人员跨界合作。

1医疗健康大数据分类医疗健康大数据是人类与医疗及生命健康相关的活动过程中产生的数据集合。

根据健康活动的来源，医疗健康大数据可以分为：临床大数据、健康大数据、生物大数据、运营大数据。

1.1临床大数据临床医疗的主要目标是关注个人身体健康状况，临床数据主要包含电子健康档案、生物医学影像和信号、自发性报告系统等数据。

电子健康档案（electronic health records ）是在一定时期内健康服务人员用来管理、存储、共享医院门诊和住院处、精神卫生中心、基层医疗机构、药物处方等异构医疗数据，并进行分析的个人终身健康档案。

电子健康档案涵盖了与患者相关的所有关键临床信息，如人口统计学信息、以往病史、进展说明、问题、药物、生命体征、实验室数据、免疫接种、放射学报告、医师观察、收费信息和保险信息等。

电子病历是指以信息化为媒介，用电子化方式来保存、管理、输出、传送患者医疗记录和健康信息的方式，是建立电子健康档案的基础和重要组成部分[1]。

电子病历可以满足多个医生同一时间查看患者病历，可以作为参考资料，将循证指南并入日常的临床实1.天津医学高等专科学校，天津300222基金项目：2016年度天津市教育科学“十三五”规划课题“高职高专医学基础课程学生人文素养的培养路径的研究”（VE3112）。

医学临床数据的知识发现与利用医学临床数据是指医生、护士、医疗机构和科研机构等在临床科学和技术研究中收集到的有关人类健康和疾病的各种数据，如基因数据、生化数据、影像数据、临床症状和药物治疗等数据。

这些数据不仅包含了患者的身体健康和疾病状况，也包含了医生的医疗知识和治疗方法。

在现代医学领域中，医学临床数据的知识发现与利用已成为一个重要的课题。

医学临床数据的知识发现是指通过对医学临床数据的分析，从中提取有用的信息和知识。

医学临床数据的分析可以通过数据挖掘等技术来实现。

数据挖掘是一种从大规模数据集中探索隐含关系的计算机技术。

在医学领域中，数据挖掘可以帮助发现疾病的预测和诊断、药物研发和治疗等方面的知识。

例如，从大量的基因数据中挖掘出与某种疾病相关的基因，可以帮助医生优化治疗方案；从临床数据中挖掘出某种疾病的病因、发病机制和治疗方法，可以帮助医生更好地诊断和治疗患者，并改善医疗服务体系。

医学临床数据的利用范围非常广泛。

例如，医学研究人员可以通过分析基因数据，确定某种疾病的遗传基础，从而设计更好的药物治疗方案。

另外，医学研究人员也可以通过分析大量的临床数据，发现某种药物的副作用和疗效评价，从而帮助医生更好地选择治疗方案。

此外，医生还可以通过医学临床数据的分析，为患者提供更好的健康咨询和健康管理服务。

医学临床数据的知识发现和利用还面临着一些挑战。

一是数据来源的多样性和不规则性。

医学临床数据来源多样，包括临床记录、医院数据库、生化实验数据、影像数据等。

这些数据格式不一，非结构化和半结构化数据较多，导致数据处理和分析困难。

二是医学临床数据的隐私性和安全性问题。

由于医学临床数据涉及到患者的健康和疾病隐私，因此数据的存储和处理需要严格保密，加强网络安全防护。

三是医学临床数据的质量问题。

医学临床数据的质量直接影响数据分析和知识发现的效果，缺乏合理的数据清洗和处理方法，会导致数据质量下降，影响研究结果。

为了克服这些挑战，需要进一步加强对医学临床数据的管理和利用。

基于大数据分析的精准医疗模型研究与应用精准医疗（Precision Medicine）是根据个体的基因组、表型和环境等因素，为个体提供精确而针对性的健康管理和治疗方案的医疗模式。

近年来，随着生物技术和信息技术的快速发展，以及大数据分析的广泛应用，精准医疗已经成为医学界的热门研究领域之一。

本文将探讨基于大数据分析的精准医疗模型研究与应用，以及其在提高医疗效果和患者生活质量方面的潜力。

首先，基于大数据分析的精准医疗模型研究将传统的临床和基础医学与生物信息学、数据科学和人工智能等领域的技术相结合，通过多维度的数据收集、整合和挖掘，为医生提供更全面、准确的诊断和治疗方案。

大数据分析可以从海量的数据中发现隐藏的模式和规律，帮助医生更加精确地判断疾病的类型、预测疾病的发展趋势以及制定个性化的治疗方案。

其次，基于大数据分析的精准医疗模型可以为疾病的早期诊断和风险评估提供有力支持。

通过对大量的病例数据和生理指标数据进行分析，可以建立起疾病与遗传因素、生活方式、环境等因素之间的关联模型，为医生提供早期预警和风险评估的依据。

例如，通过分析病例数据和基因组数据，可以发现某种基因突变与某种疾病的相关性，帮助医生在患者的基因检测结果出来之前，就能早期诊断疾病并采取相应的治疗措施。

此外，基于大数据分析的精准医疗模型还可以为药物研发和临床试验提供支持。

药物研发是一个漫长而昂贵的过程，通过分析大量的临床试验数据和基因组数据，可以快速筛选出对某种疾病有效的药物靶点，并减少无效药物的开发成本。

同时，通过对患者的基因组数据和临床数据进行分析，可以实现个体化的药物治疗，避免不必要的副作用和药物耐药性。

然而，基于大数据分析的精准医疗模型在实际应用中仍然面临一些挑战。

首先是数据的质量和隐私问题。

大数据分析需要海量的数据支持，但是获取和处理这些数据可能会涉及个人隐私和医疗保密等问题，需要严格的数据管理和安全措施。

其次是数据的标准化和互操作性问题。

引言概述：随着信息技术的迅速发展，大数据在医疗领域的应用正逐渐引起人们的广泛关注。

大数据分析技术的应用可以帮助医疗行业更好地利用和处理海量的医疗数据，为医疗决策提供科学的依据，提高医疗质量和效率。

本文将探讨大数据在医疗领域的典型应用，旨在探索大数据技术对医疗行业的价值和影响。

正文内容：一、医学研究和药物研发方面的应用1. 大数据在新药研发过程中的应用：通过分析大数据，可以更好地了解疾病的发病机制和药物的作用机理，从而加速新药的研发过程。

2. 大数据在临床试验中的应用：大数据可以帮助挑选合适的患者群体，优化试验设计和数据采集方式，提高试验的效率和准确性。

3. 大数据在医学研究中的应用：通过整合和分析大量的医疗数据，可以挖掘隐含的规律和关联，为医学研究提供新的思路和方法。

二、疾病预测与预防方面的应用1. 大数据在传染病预测中的应用：通过分析大数据，可以对传染病的传播趋势进行精确预测，帮助制定合理的防控措施。

2. 大数据在慢性病管理中的应用：通过分析个人健康数据和环境数据，可以了解患者的健康状况和潜在风险，提前进行干预和管理。

3. 大数据在精准医学中的应用：通过分析个体的基因组和临床表型数据，可以为个体提供个性化的健康管理和治疗方案。

三、医疗运营和管理方面的应用1. 大数据在医院资源优化中的应用：通过分析患者的就诊数据和医院资源的使用情况，可以优化医院的排班和资源配置，提高效益和服务质量。

2. 大数据在医保管理中的应用：通过分析医保相关的大数据，可以监测医保基金的使用情况，发现异常和风险，并制定相应的控制措施。

3. 大数据在医疗质量评估中的应用：通过整合和分析各种医疗数据，可以对医疗质量进行评估和监测，及时发现并解决潜在的问题。

四、医疗决策支持方面的应用1. 大数据在临床决策中的应用：通过分析和比对大量的医疗数据和文献资料，可以为医生提供科学的临床决策支持，提高治疗的准确性和安全性。

2. 大数据在医疗风险评估中的应用：通过分析医疗数据和患者的个人信息，可以评估患者的风险状况，帮助医生进行个体化的治疗决策。

中国知网医学数据库在医院临床工作中的应用研究作者：郭小春邵景赵明耿利华邢龙胡路明来源：《电脑知识与技术》2019年第15期摘要：医院信息化建设作为医院现代化建设的一项重要基础建设，是提升医院管理水平，提高服务质量的重要措施。

其中，医学数据库作为医院信息化建设的重要组成部分，在医院临床工作中发挥着日益重要的作用。

该文通过介绍中国知网医学数据库CHKD在本院的使用情况，同时分析了中国知网医学数据库CHKD对于医院管理、医疗、科研等临床工作的重要作用。

关键词：现代化医院;医院信息化;中国知网医学数据库CHKD;临床工作中图分类号：TP393 ; ; ;文献标识码：A文章编号：1009-3044（2019）15-0017-02随着网络信息化高速发展，使医院传统的工作内容和方式逐渐改变。

在医院的临床工作中，为了更好地满足医护人员对文献检索、提升自身综合素质的迫切需求，提升醫院的管理质量和医疗水平，西安市第一医院图书馆认清形势，紧抓机遇，利用CHKD打造了一个数字化资源学习平台，为医院的临床工作开展保驾护航。

1 医学数据库CHKD的介绍中国医院知识仓库（CHKD）整合了中国知网（CNKI）总库资源中的生物医学部分，是专门针对医务人员和医院管理人员多方面的知识信息需要开发的专业化知识仓库。

1.1资源介绍CHKD总库整合了期刊、博硕士学位论文、会议论文、报纸、科技成果、年鉴、专利等十大类资源，学科包括了基础医学、临床医学、预防医学、中国医学、药学、特种医学、生物科学、医学教育与外语学习等多个专业，是临床专业人员学习和工作中必不可少的数字资源数据库。

1.2功能介绍CHKD致力于为医学及相关专业人员提供海量资源，打造智能检索平台。

其不仅支持一框式检索、高级检索、专业检索、作者发文检索以及出版物检索等多种检索方式，还提供了计量可视化分析、MCI智能系统、参考文献导出、知网节、HTML阅读等特色功能。

CHKD对所有文献进行统一的主题词标引，配备知识导航（主题词导航）、分类导航（中图法导航）两个导航系统，实现主题词智能转换及与非主题词的组配检索，可任意选择一种导航系统或两种导航系统组配检索。

2016Vo1.32，No.55月26日，由健康报社、中国信息通信研究院、贵阳日报传媒集团联合主办的“从理念到应用———健康大数据高峰论坛”在中国大数据产业峰会暨中国电子商务创新发展峰会期间召开。

中国工程院院士、北京大学医学部主任詹启敏等嘉宾表示，健康大数据贯穿生命全过程、健康全过程以及健康管理多环节，其将在规模和价值上超越其他领域。

深入理解并挖掘应用这些数据，能够帮助我们在医学科学研究、疾病预警与监控、临床治疗、健康管理和服务方面做出科学决策，助力“健康中国”国家战略的实现。

詹启敏指出，健康大数据不是简单的收集过程，而是暗含着科学的思维。

以大数据为代表的科学研究，需要与社区健康需求紧密整合，即从临床和社区的问题或需求入手，进行转化研究，形成科学成果，再通过新的干预手段和管理措施，或者新的分子标记物和早期诊断方法等，回馈到临床和社区健康服务中。

数据被誉为“21世纪的金矿”。

健康报社总编辑、移动健康研究院执行院长周冰说，当前，我国约有99万家医疗机构，每年有超过80亿人次的门诊量，医疗健康领域每天产生大量的数据。

医改将更加强调前瞻性和创造性，这也提示我们，要利用包括大数据在内的新技术手段和思维方式，在管理理念、管理思路、管理方法上进行创新。

中国信息通信研究院标准研究所副所长何宝宏在发言中指出，大数据在医疗健康行业的应用才刚刚起步，同时它也面临数据标准、数据质量、隐私安全、互联互通等问题，因此更需要互联网行业与医疗行业进一步协同发展。

大数据并非限于“数字”，更是一种决策创新。

贵阳日报传媒集团总编辑陈萌表示，贵阳日报传媒集团已经与健康报社等机构签署战略协议，共同推进全国首个健康传播大数据中心项目。

该中心旨在以大数据技术整合国内权威、专业的医疗卫生传播资源，并以此为核心向健康教育、健康管理、社会行为干预等领域延伸。

这也是国内将媒体融合与大数据产业紧密结合的创新模式。

贵阳市副市长刘玉海在致辞中指出，该市计划利用1年时间，完成人口健康信息系统建设，构建并深度挖掘居民健康档案、全员人口信息、公立医院共享电子健康档案三大数据库，使数据真正产生价值，加速精准医学时代的到来。

顾永慧等与上海交通大学医学院附属瑞金医院医疗损害责任纠纷民事二审案件民事判决书【案由】民事侵权责任纠纷侵权责任纠纷医疗损害责任纠纷【审理法院】上海市第二中级人民法院【审理法院】上海市第二中级人民法院【审结日期】2022.02.24【案件字号】(2022)沪02民终903号【审理程序】二审【审理法官】谢亚琳姚敏周喆【审理法官】谢亚琳姚敏周喆【文书类型】判决书【当事人】孙金芳;顾永慧;上海交通大学医学院附属瑞金医院【当事人】孙金芳顾永慧上海交通大学医学院附属瑞金医院【当事人-个人】孙金芳顾永慧【当事人-公司】上海交通大学医学院附属瑞金医院【代理律师/律所】刘明远上海市华荣律师事务所【代理律师/律所】刘明远上海市华荣律师事务所【代理律师】刘明远【代理律所】上海市华荣律师事务所【法院级别】中级人民法院【终审结果】二审维持原判【原告】孙金芳;顾永慧【被告】上海交通大学医学院附属瑞金医院【本院观点】当事人对自己提出的诉讼请求所依据的事实或者反驳对方诉讼请求所依据的事实有责任提供证据加以证明。

【权责关键词】无效过错赔礼道歉鉴定意见反证证据不足新证据证明责任（举证责任）诉讼请求维持原判【指导案例标记】0【指导案例排序】0【本院查明】本院经审理查明，一审法院查明的事实属实，本院予以确认。

【本院认为】本院认为，当事人对自己提出的诉讼请求所依据的事实或者反驳对方诉讼请求所依据的事实有责任提供证据加以证明。

没有证据或者证据不足以证明当事人的事实主张的，由负有举证责任的当事人承担不利后果。

医疗损害责任纠纷当中，患者应当对行为违法性及因果关系进行举证。

法院在判断医疗机构的医疗行为是否存在过错以及该过错是否与损害后果之间存在因果关系，除一般常理认知外，鉴于其高度专业性，一般需由具备丰富专业知识及临床经验丰富的医学专家予以判断。

就本案医疗纠纷，一审法院委托上海市医学会进行鉴定，该鉴定程序合法，鉴材客观，鉴定意见分析客观、说理充分，一审法院对鉴定意见予以采信是正确的。