健康大数据与数据挖掘（10页）

健康大数据与数据挖掘 洪松林（Hong Song Lin) （加拿大）FE数据技术有限公司 演讲提纲 引言 第一部分：健康大数据分析 第二部分：数据挖掘与虚拟医药科研 第三部分：医学大数据挖掘应用：智能临床 分析平台 第四部分：《数据挖掘技术与工程实践》 引言-透视：伦琴射线 伦琴射线在医学上的应用，使医生可以透过人体 的表面而发现内在的构造和特征。它开创了全新 的医学视角，扩展了人类的视野，伦琴射线这一 新技术的采用大大推动了医学的发展。 引言-透视：数据挖掘 数据挖掘在医学上的应用，犹如伦琴射线一样， 开创了全新的知识视角，使人们可以透过健康大 数据的表面而发现内在的规律和特征，必将再次 推动医学和健康科学的发展。 第一部分：健康大数据分析 健康大数据分析的应用 这里，我们将应用包括数据挖掘技术在内的 各种分析技术对健康大数据进行分析，简称为“健 康大数据分析”。 1.1 健康研究(1) 在健康大数据视野内，每个人都是与众不同 的个体，我们的健康程度也应该是个性化的。 比如，加拿大和中国都是一个地域辽阔的、 多民族的国家，不同地区、不同群体的人的健康 标准也是有所不同。就算是同一地区同一群体的 人在不同的性别和年龄上健康标准也有差异。 深入研究和分析上述人群的健康规律，对卫 生保健、健康促进、疾病预防和治疗有着重大的 指导意义。 1.1 健康研究(2) 随着信息技术、以及可穿戴设备技术、社交 媒体技术的发展，可获取人类生理、心理数据越 来越多。 对大数据分析和挖掘，得出不同地区、不同 人群的健康差异，以确定精确的不同人群的健康 标准，针对不同人群制定适宜的防病，治病方法 以及预后标准，并为特定用户量身打造个性化的 健康评估模型 （评估、预测、告警等功能）。 在制定医学参考值时,可进一步分析健康指标 在不同维度，比如地区、人群、性别、年龄和季 节的差别，以及权重比，从而完善建立更加适合 于人类的、更加全面的、系统化的健康参考值。 1.1 健康研究(3) 人体存在的内在平衡，使得各个可观察数 据间有其特有的规律，基于经验只能发现简单的 规律如血糖、血钾，以及略复杂的钙、磷等常 数。 血钾：3.5 5.5 30：影响成骨 40：Ca沉积 Ca P 应用数据挖掘等大数据分析技术可以主动发现复 杂的、系统性的人体医学规律，大幅提升防病、 治病以及预后推测的技术水平，并且可对亚健康 有个更科学的判断依据，以及了解健康到亚健康 的逐渐失衡的过程。 1.2 亚健康研究(1) 世界卫生组织将机体无器质性病变，但是有 一些功能改变的状态称为“第三状态”，也称为“亚 健康状态”，主要包括： 1 功能性改变（不是器质性病变）； 2 体征改变，但现有医学技术不能发现病理改变； 3 生命质量差，长期处于低健康水平； 4 慢性疾病伴随的病变部位之外的不健康体征。 1.2 亚健康研究(2) 从健康到疾病不是一扇门，而是一段较长的 路。健康到亚健康、再到疾病，是经过日积月累 形成的，正所谓冰冻三尺非一日之寒。 对亚健康进行深入分析与研究对保持健康状 态，预防和纠正亚健康状态以及对疾病的预防和 治疗都有十分重要的意义。 我们研发应用基于异常侦测原理的Fanead算 法把健康到亚健康、再到疾病的区分过程按照不 同层级需求来细分。 1.2 亚健康研究(3) Fanead细分法 疾病 健康 …… 亚临床 亚健康 1.2 亚健康研究(4) 这样按照不同应用目的，根据不同的参数标 准将健康人和非健康人一层一层地分开，从健康 人到各级的非健康人群，层层过渡到疾病人群。 亚健康的分级可以用于很多方面，比如保险 行业的费率差异化，比如健康产业的增值服务等 等。 1.3 疾病研究 1.3.1 预警和快速反应 1.3.2 科学分型和个性化治疗 1.3.3 智能诊断辅助 1.3.4 智能治疗选择和效果评估 1.3.1 疾病研究—预警和快速反应 对传染性疾病，如禽流感、埃博拉等疾病的 研究，对疾病的爆发进行预警、趋势预测 。应用 数据挖掘技术对传染性疾病的数据进行及时的快 速分析，在尽量短的时间内找出传染性疾病的发 病规律，揭示传染性疾病的病因，进一步摸索出 传染性疾病的变异规律，建立传染性疾病的模 型，利于防治。 1.3.2 疾病研究—科学分型和个性化治疗 对慢性非传染性疾病，如恶性肿瘤、脑血管 病、心脏病、糖尿病等疾病的研究。应用数据仓 库技术和数据挖掘技术对慢性常见病的数据进行 分析，找出慢性常见病的发病和分型，探索慢性 常见病的病因，进一步摸索出慢性常见病的并发 症规律，对诊断和治疗进行指导。 1.3.3 疾病研究—智能诊断辅助 智能诊断辅助与智能治疗选择和效果评估（详 细见第三部分） 1.4 环境与健康研究(1) 环境因素对健康造成的损害较其他健康损害 复杂，是微量、慢性

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