大数据及精准医学
大数据+精准医疗(一)
大数据+精准医疗（一）引言：大数据在医疗行业中的应用日益重要，结合精准医疗的理念，可以为人们的健康提供更加个性化、精确的医疗服务。
本文将探讨大数据在精准医疗中的应用，分为五个大点进行阐述。
一、大数据在疾病诊断中的应用1. 数据收集：通过患者的病历、医学检查、生物标本等方式收集大量的医疗数据。
2. 数据整理与分析：运用大数据和机器学习算法，对收集到的数据进行整理和分析，以发现疾病的规律和特征。
3. 疾病预测与早期诊断：通过对大数据进行分析，可以预测疾病的发生概率，并进行早期诊断，提高治疗效果。
4. 个性化治疗方案：根据不同患者的个体特征和病理情况，定制个性化的治疗方案，提高治疗的准确性和效果。
5. 医学决策支持：通过大数据分析为医生提供决策支持，辅助医生做出更准确的诊断和治疗决策。
二、大数据在药物研发中的应用1. 药物研发流程优化：利用大数据分析加速药物研发过程，包括药物筛选、临床试验等环节。
2. 靶向药物研发：通过对大量患者数据的分析，可以发现更加准确、个性化的靶向药物，提高治疗效果。
3. 药物不良反应预测：利用大数据对患者的生理数据和药物使用数据进行分析，可以预测药物的不良反应，减少患者的安全风险。
4. 药物组合治疗优化：通过大数据分析，找出不同药物之间的相互作用，优化药物组合治疗方案，提高治疗效果。
5. 药物治疗效果评估：利用大数据对患者的病情和治疗数据进行分析，评估药物的治疗效果，指导临床使用。
三、大数据在健康管理中的应用1. 个人健康数据收集：通过智能设备、APP等方式收集个人的健康数据，包括体征、生活习惯、运动量等。
2. 健康数据分析：利用大数据技术，对个人的健康数据进行分析，提取有价值的健康信息。
3. 健康风险预测：通过对个人的健康数据进行分析，可以预测潜在的健康风险，提前采取干预措施。
4. 健康指导和建议：根据个人的健康数据和分析结果，给出针对性的健康指导和建议，帮助人们保持良好的健康状态。
大数据在医疗健康领域的应用
大数据在医疗健康领域的应用随着科技的不断发展，大数据在各个领域的应用也越来越广泛。
在医疗健康领域，大数据的应用正在日益蓬勃发展，为医疗行业带来了革命性的变化。
本文将探讨大数据在医疗健康领域的应用，并分析其带来的影响和挑战。
一、大数据在医疗健康领域的应用1.临床决策支持大数据分析可以帮助医生制定更科学的诊疗方案和决策。
通过收集和分析大量的患者数据、病例资料和医学文献，大数据可以提供实时的临床指南和最新的研究成果，并给出个性化的治疗建议。
医生可以根据患者的病情特征和历史数据，做出更准确的诊断和治疗计划，提高治疗效果和患者满意度。
2.疾病预测和预防大数据分析可以挖掘出疾病爆发的早期迹象和趋势，预测疾病的风险和传播路径，帮助公共卫生部门制定针对性的防控措施。
同时，通过分析个人健康数据和生活方式，大数据可以预测患者的疾病风险，并提供个性化的健康建议，帮助人们采取积极的预防措施，降低疾病发生的可能性。
3.精准医疗大数据可以为个体化医疗提供强有力的支持。
通过分析患者的基因组数据、遗传信息和临床数据，大数据可以帮助医生评估患者对某种药物的反应性和疗效，从而为患者制定个性化的治疗方案，提高治疗效果和生存率。
此外，大数据还可以帮助医疗机构优化资源配置，更好地满足患者需要。
4.医疗质量监控和评估通过对医疗数据的分析，大数据可以评估医疗服务的质量和效果，发现潜在的问题和风险。
医疗机构可以利用大数据提供的信息，改进工作流程和医疗流程，提高医疗质量和安全性。
同时，大数据还可以帮助患者选择合适的医疗机构和医生，提高医疗选择的透明度和可靠性。
二、大数据应用带来的影响和挑战1.对医疗行业的影响大数据的应用使医疗行业从传统的经验主义转向了以数据为基础的科学决策。
大数据分析可以提供全面的医疗信息，帮助医生制定更准确的诊疗方案和决策，提高医疗效果和患者满意度。
同时，大数据的应用也能够改变医疗机构的运营模式，优化资源配置和工作流程，提高工作效率和运营效果。
精准医学的兴起与前景
精准医学的兴起与前景精准医学是一种基于个体基因表达和特征的医疗模式，它利用先进的技术和大数据分析，为患者提供个性化的诊断、治疗和预防方案。
近年来，精准医学的兴起引起了广泛的关注，并在医疗领域展现出巨大的前景和潜力。
一、精准医学的背景与意义精准医学的兴起得益于生物技术和信息技术的飞速发展。
人类基因组计划的完成和新一代测序技术的出现，使我们能够更加深入地了解个体的基因信息和表达情况。
这些技术的应用促进了精准医学的发展，为疾病的治疗提供了新的思路和方法。
精准医学的意义在于个体化诊疗。
在传统的医疗模式中，病人通常接受标准化的治疗方案，忽略了个体之间的差异。
而精准医学通过分析个体基因和表达谱，可以精确识别疾病的风险因素，并为患者提供针对性的治疗方案。
这种个体化诊疗可以提高疗效，减少不必要的治疗和副作用，为患者提供更好的医疗体验。
二、精准医学的发展和应用精准医学的发展离不开生物技术和信息技术的支持。
新一代测序技术的广泛应用，使得高通量基因测序变得更加经济和便捷。
基因组学、转录组学和蛋白质组学等技术的进步，为精准医学提供了更多的数据来源。
此外，人工智能和大数据分析的应用，使得医生和研究人员能够更好地解读和利用这些海量的基因和临床数据。
精准医学的应用涵盖了多个领域。
在癌症治疗中，精准医学可以通过分析肿瘤的基因组信息，精确识别致病基因和靶点，为患者提供有针对性的治疗方案。
在遗传性疾病的预防和诊疗中，精准医学可以通过遗传学检测和咨询，为家庭提供更准确的遗传风险评估，并提供个性化的健康管理建议。
三、精准医学的前景和挑战精准医学具有广阔的前景，可以为患者提供更加有效、安全和个性化的医疗服务。
随着技术的不断发展，精准医学将在未来发挥更大的作用。
例如，基因编辑技术的突破，可以修复或修改人类基因，为遗传性疾病提供更有效的治疗手段。
此外，人工智能和机器学习的应用，可以帮助医生更好地解读复杂的基因和临床数据，提供更精准的诊断和治疗策略。
大数据技术在医疗健康领域的应用
大数据技术在医疗健康领域的应用随着大数据技术的日益成熟和广泛应用，医疗健康领域也开始逐渐探索和应用这一技术，尤其是在准确医疗、医学科研、慢性病管理等方面，大数据技术的应用已经开始取得了令人瞩目的成果。
一、大数据技术在准确医疗中的应用大数据技术在准确医疗中的应用主要包括两个方面：一是借助大数据技术对疾病进行更为准确的诊断和治疗，二是通过大数据技术实现个性化医疗和预防。
首先，借助大数据技术可以为医生提供更多、更全面、更准确的医疗信息，帮助医生进行更为准确的诊断和制定更为科学的治疗方案。
另外，在治疗方案的制定过程中，借助大数据技术可以为医生提供更为精准的药物选择和剂量控制等方面的指导，从而降低治疗的风险和减轻患者的负担。
此外，大数据技术还可以帮助医生更好地进行诊疗的规范化和标准化，提高医疗质量和服务水平。
二、大数据技术在医学科研中的应用大数据技术在医学科研中的应用主要包括两个方面：一是为科学家提供更多、更全面、更准确的医学数据和信息，二是通过大数据分析帮助科学家提取和挖掘出更为有价值的医学信息和知识。
借助大数据技术，科学家可以进行更为深入和广泛的医学研究，发现和分析疾病的发展规律、病因、病理生理机制等方面的信息和知识，进而为医学领域的发展提供有力的支持。
三、大数据技术在慢性病管理中的应用随着人口老龄化和慢性病患者数量的增加，慢性病管理成为了医疗健康领域中一个不可忽视的问题。
大数据技术在慢性病管理中的应用主要包括两个方面：一是通过大数据分析帮助医生制定更为科学和精准的慢性病管理方案，二是通过大数据技术实现患者的个性化管理和监控。
在慢性病管理方面，借助大数据技术，可以通过对慢性病管理数据的收集、整合和分析，实现患者病情的实时监控和远程管理，从而提高慢性病的诊断和治疗效果，降低患者的医疗费用和生活成本。
四、面临的挑战和展望虽然大数据技术已经在医疗健康领域中取得了一定的成果，但是在实际应用过程中仍然面临一些挑战。
生物大数据技术与精准医疗的关系
生物大数据技术与精准医疗的关系近年来，生物大数据技术和精准医疗成为医疗领域的热门话题。
生物大数据技术指的是通过大数据分析和处理，挖掘出有关基因组、蛋白质组、代谢组、表观遗传组以及临床数据等方面的信息。
而精准医疗则是根据个体的基因组信息和疾病特征，精确预测疾病的风险，并为患者提供个体化的预防、诊断和治疗方案。
两者在实践中紧密联系，共同推动了医疗领域的进步。
首先，生物大数据技术为精准医疗提供了重要的支持。
在过去，医疗研究主要依靠小样本的研究数据进行推理和决策，存在一定局限性。
而通过生物大数据技术，可以集中大量的基因组数据、疾病信息和临床数据等，以更全面、更准确的方式分析和解释疾病的发生机制和发展规律。
这为医生提供了更多的参考信息，有助于精确预测疾病的风险，以及制定个体化的治疗方案。
其次，生物大数据技术在精准医疗中发挥着重要的作用。
生物大数据技术可以帮助医生更好地理解个体的基因表达、遗传变异和代谢物组成等信息，从而更准确地找到与疾病相关的基因和突变。
基于这些信息，可以进行遗传咨询和基因检测，早期发现患者的潜在风险，及时采取个体化的预防措施。
同时，生物大数据技术也可以帮助医生评估患者对不同药物的反应，预测药物疗效和不良反应的风险，为合理用药提供准确的依据。
此外，生物大数据技术促进了精准医疗的发展。
通过大数据的收集和分析，可以发现更多患者之间的相似性和差异性，识别出不同亚型的疾病，提供个性化的治疗方案。
这种个性化的治疗是传统医疗模式无法达到的，因为每个人的基因组和疾病特征都不尽相同。
生物大数据技术还可以帮助研究人员更好地理解疾病的发生机制，发现新的治疗靶点和药物，推动新药的研发和临床应用。
生物大数据技术和精准医疗的关系还体现在数据共享和合作方面。
通过共享数据，医疗机构和研究机构可以共同利用大规模的生物数据，加速疾病的研究和诊断的进程。
此外，生物大数据技术还促进了不同学科之间的合作，包括计算机科学、数据科学、生物学和医学等。
大数据与精准医学
大数据与精准医学大数据和精准医学是当今医疗领域中备受关注的两个热门话题。
随着信息技术的飞速发展，大数据的应用范围越来越广泛，给医学研究和临床实践带来了革命性的变化。
同时，精准医学的理念也逐渐成为医学界的共识，通过个体化、精细化的治疗方法，实现对患者的精准医疗。
一、大数据在精准医学中的应用1. 基因组学与个性化治疗大数据为精准医学的发展提供了丰富的基础数据。
通过对大量基因组数据的分析，可以揭示不同个体之间的遗传差异，进而确定针对性的个性化治疗方案。
例如，通过分析患者的基因信息，可以预测患者对某些药物的反应情况，为临床用药提供指导。
2. 临床决策支持系统大数据技术可以整合临床医生的临床经验和大量患者的病例数据，构建临床决策支持系统。
医生可以通过这个系统获得更多的决策依据，提高诊断准确性和治疗效果。
3. 疾病预测与预警通过收集和分析大量的健康数据，如生活习惯、遗传因素等，可以对患病的风险进行预测和预警。
例如，通过监测心率、血压等生理参数，结合大数据的分析，可以提前预测患者是否可能患上某些慢性疾病，进而采取相应的干预措施。
二、精准医学在大数据时代的挑战1. 隐私与安全问题在收集和分析大数据的过程中，涉及到大量的个人隐私信息，如病历、基因数据等，对隐私和数据安全的保护成为一个严峻的问题。
需要加强数据的加密和权限管理，确保患者隐私得到有效保护。
2. 数据质量与一致性大数据的分析结果依赖于数据的质量和一致性。
然而，不同医疗机构和个人的数据采集方式和标准可能存在差异，导致数据的不一致性。
同时，数据中可能存在噪声和缺失值，影响了分析的准确性和可靠性。
3. 伦理与道德问题在大数据时代，研究者应该遵守伦理和道德规范，合法合规地获取和使用患者的数据。
同时，需要定制相应的法律法规，加强对医学大数据的管理和监督，保障患者的权益。
三、大数据与精准医学的未来发展方向1. 数据共享与合作为了克服数据碎片化和数据共享的问题，需要建立起跨机构和跨国家的数据共享平台。
生物大数据技术与精准医学的关系
生物大数据技术与精准医学的关系近年来，随着生物大数据技术的迅猛发展，精准医学作为一种个性化疾病诊疗策略受到了广泛关注。
生物大数据技术为精准医学的发展提供了强大的支持和推动力。
本文将探讨生物大数据技术与精准医学的关系，并阐述其在医学领域的应用。
首先，生物大数据技术为精准医学提供了大量的基础数据。
精准医学强调个体差异性，需要对大量不同个体的基因组、蛋白质组、表达谱等进行分析和比较。
大数据技术的广泛应用使得高通量测序技术和高通量测量技术得以快速发展，能够提供大规模的生物数据。
这些数据有助于我们深入了解疾病的发生机制，鉴别不同个体之间的差异，为精准医学的研究和应用提供了丰富的信息。
其次，生物大数据技术改善了精准医学的诊断和治疗能力。
通过分析大数据，可以挖掘出与疾病相关的生物标志物，帮助医生进行早期诊断、疾病分型和预后评估。
例如，在肿瘤领域，通过分析大规模的肿瘤基因组数据，科学家们已经发现了一系列与肿瘤发生和发展相关的基因突变，从而为肿瘤的早期诊断和恶性程度评估提供了新的工具。
此外，生物大数据技术还支持基于个体基因型和表型信息的个性化治疗方案的设计。
通过分析患者基因组和其他相关数据，可以预测患者对特定药物的反应，并制定相应的个体化治疗方案，以提高治疗效果和降低不良反应的发生率。
此外，生物大数据技术也促进了精准医学研究的进展。
精准医学需要通过研究大规模的生物数据来发现新的生物学规律和疾病机制。
生物大数据技术提供了有效的分析工具和方法，帮助科学家们从大量的数据中识别出与疾病相关的基因、信号通路等。
例如，通过对大规模的癌症基因组数据的分析，科学家们已经发现了多个与肿瘤发生发展相关的新基因，这为精准治疗的研究提供了新的突破口。
生物大数据技术也帮助研究人员更好地理解基因组和表观基因组的相互作用，并揭示了许多复杂疾病的遗传机制。
然而，生物大数据技术面临着一些挑战。
首先，数据安全和隐私保护是一个重要问题。
生物大数据中包含大量的个人隐私信息，如基因组数据和疾病敏感性等。
医学大数据与精准医学发展之间的关系
医学大数据与精准医学发展之间的关系医学大数据和精准医学是当今医学领域的两个重要概念，它们之间存在着密切的关系。
医学大数据的产生和应用为精准医学的发展提供了强有力的支撑，而精准医学的需求也推动了医学大数据的生成和分析。
本文将从医学大数据的产生、应用和挑战以及精准医学的定义、特点和应用方向等方面，探讨医学大数据与精准医学发展之间的关系。
一、医学大数据的产生和应用医学大数据是指在医学领域中产生的庞大、多元化、复杂的数据集合。
医学大数据的产生主要来自于临床医疗、医学研究、生物信息学、遗传学等多个方面。
临床医疗中的医疗记录、医学影像、生理信号等数据，科研中的实验数据、基因测序数据等，以及各种医学数据库和资源，都是医学大数据的重要来源。
医学大数据的应用广泛，涵盖了从个体化诊疗、药物研发到公共卫生等多个领域。
在个体化诊疗上，利用医学大数据可以辅助医生进行准确的诊断和治疗，提高临床决策的准确性和效果。
例如，通过分析大量的医疗记录和基因数据，可以为患者提供个体化的疾病风险评估，指导医生制定更加精准的治疗方案。
在药物研发上，医学大数据可以用于开展药物靶点的鉴定和筛选，加速新药的研发和上市。
在公共卫生上，医学大数据可以用于监测疾病的流行趋势，早期发现和预测疫情，指导公共卫生政策的制定和实施。
二、医学大数据的挑战医学大数据的应用离不开对数据的分析和挖掘。
但是，医学大数据分析和挖掘面临着一些挑战。
首先，医学大数据的规模庞大，数据类型复杂多样，如何高效地处理和分析这些数据对于研究人员提出了技术上的要求。
其次，医学大数据的质量和可信度也是一个问题。
由于数据收集的过程中可能存在偏差和误差，数据的质量和可信度难以保证。
再次，医学大数据的隐私和安全性也是一个重要问题。
医学大数据中包含了大量的敏感个人信息，如何保护数据的隐私和安全性成为了一个亟待解决的问题。
三、精准医学的定义和特点精准医学是指以个体为中心，基于个体的基因组、环境、生活方式和健康状况等多维数据，通过精细的分析和评估，为患者提供个性化的医疗服务和治疗方案的新型医疗模式。
大数据时代如何实现精准医疗
大数据时代如何实现精准医疗在当今这个科技飞速发展的时代，大数据正以惊人的速度改变着我们生活的方方面面，医疗领域也不例外。
精准医疗作为一种新型的医疗模式，正逐渐成为医疗行业的发展趋势。
那么，在大数据时代，我们究竟如何才能实现精准医疗呢？首先，我们要明白什么是精准医疗。
简单来说，精准医疗就是根据每个患者的个体特征，包括基因、环境、生活方式等，为其制定个性化的医疗方案，以达到最佳的治疗效果。
而大数据在这个过程中发挥着至关重要的作用。
大数据为精准医疗提供了海量的医疗数据资源。
这些数据来源广泛，包括医院的电子病历、医学影像、实验室检测结果，以及患者的健康监测设备所收集的数据等等。
通过对这些数据的整合和分析，我们能够更全面、深入地了解疾病的发生机制、发展过程以及治疗反应。
然而，要实现大数据在精准医疗中的有效应用，面临着诸多挑战。
其中一个关键问题就是数据的质量和标准化。
由于不同医疗机构的数据采集和记录方式存在差异，导致数据的格式、内容和准确性参差不齐。
这就需要建立统一的数据标准和规范，确保数据的一致性和可比性。
同时，数据的安全性和隐私保护也是不容忽视的问题。
医疗数据涉及个人的敏感信息，如疾病诊断、治疗记录等，如果这些数据泄露，将会给患者带来极大的困扰和风险。
因此，必须采取严格的数据加密、访问控制和安全审计等措施，保障数据的安全。
为了实现精准医疗，还需要强大的数据分析能力。
这不仅要求具备先进的数据分析技术和工具，更需要有专业的数据分析人才。
他们能够从海量的数据中挖掘出有价值的信息，为医疗决策提供支持。
此外，跨学科的合作也是必不可少的。
精准医疗涉及医学、生物学、统计学、计算机科学等多个领域，需要不同领域的专家共同努力，才能实现技术的突破和创新。
在大数据的支持下，疾病的诊断将更加准确和及时。
通过对患者的基因、蛋白质等分子层面的数据进行分析，可以在疾病早期就发现潜在的风险，实现早诊断、早治疗。
例如，对于某些遗传性疾病，通过基因检测可以提前预知患病的可能性，并采取相应的预防措施。
大数据时代如何实现精准医疗和智慧健康管理
大数据时代如何实现精准医疗和智慧健康管理在当今的大数据时代，医疗领域正经历着前所未有的变革。
精准医疗和智慧健康管理作为医疗发展的新方向，为人们的健康带来了更多的希望和可能。
那么，在这个信息爆炸的时代，我们究竟如何实现精准医疗和智慧健康管理呢？首先，我们要明白什么是精准医疗和智慧健康管理。
精准医疗是一种基于个体基因、环境和生活方式等因素的个性化医疗模式，旨在为患者提供更精准、更有效的治疗方案。
而智慧健康管理则是利用信息技术，对个人的健康数据进行收集、分析和管理，以实现预防疾病、促进健康和提高生活质量的目标。
大数据在精准医疗中扮演着至关重要的角色。
通过对海量医疗数据的分析，包括基因数据、临床数据、影像数据等，医生可以更准确地诊断疾病、预测疾病的发展趋势，并为患者制定个性化的治疗方案。
例如，对于癌症患者，通过对肿瘤基因的测序和分析，可以确定最有效的靶向药物，提高治疗效果。
然而，要实现大数据在精准医疗中的有效应用，面临着诸多挑战。
数据的质量和安全性就是一个关键问题。
医疗数据涉及个人隐私，如果数据泄露，将给患者带来极大的困扰。
因此，必须建立严格的数据保护机制，确保数据的安全和合法使用。
另外，数据的整合和共享也是一大难题。
不同医疗机构之间的数据往往无法互通，形成了一个个“数据孤岛”。
这就需要建立统一的数据标准和共享平台，让数据能够在医疗机构之间自由流动，为精准医疗提供更全面的支持。
在智慧健康管理方面，各种智能设备和移动应用的出现为我们提供了便利。
比如，智能手环可以实时监测心率、睡眠等健康指标，移动应用可以记录饮食、运动等生活习惯。
这些数据上传到云端后，通过大数据分析，可以为用户提供个性化的健康建议。
但与此同时，也存在一些问题。
比如，一些智能设备的准确性有待提高，用户对健康数据的理解和应用能力有限等。
这就需要加强技术研发，提高设备的准确性和可靠性，同时加强对用户的健康教育，让他们能够更好地利用健康数据。
要实现精准医疗和智慧健康管理，还需要加强医疗人才的培养。
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美国积极推动精准医学的发展
2011 年，美国国家科学院研究理事会（NRC）发布了题 为“迈向精准医学：构建生物医学研究知识网络和新的疾病分 类体系”的报告，首次提出精准医学概念。2015 年，美国开始 启动精准医学研究计划，标志着精准医学上升为国家战略。为 了促进精准医学的发展，美国国立卫生研究院（NIH）在2015 财年、2016 财年预算中将精准医学作为重点领域进行资助，计 划在2015年10 月开始投入2.15 亿美元启动精准医学计划，首先 进行100 万人基因组测序，与美国生物库中的数据信息联合形 成大型研发资源库，作为全面加速生物医学研发计划的一部分 ，助力开发新一代药物；启动了肿瘤基因组图谱二期计划（ TCGA2），进一步加大肿瘤机制研究和肿瘤治疗个体化药物研 发的“精准”性。在药物开发方面，2014 年美国NIH 和生物制 药公司联合启动重大研究项目——加速建立医学合作AMP 计 划，旨在发展用于新的诊断和药物开发的疾病靶标模型，专注 于阿尔茨海默病、2 型糖尿病、自身免疫性疾病类中的风湿性 关节炎和系统性红斑狼疮等三类疾病的研究。
精准医学研究已成为新一轮国家科技竞争和 引领国际发展潮流的战略制高点。
美国积极推动精准医学的发展，将其上升为国家战略；欧盟以 精准医学理念指导其创新药物二期计划；英国开展十万人测序 计划并成立精确癌症研究所；日本将精准医学相关内容列入科 技创新计划中。这标志着国际上在基因资源利用、新药靶点发 现、新的诊断治疗方法开发、生物医药新产品研发等的竞争进 入新的阶段，对我国生物医药与健康产业的发展形成严峻挑战。
基因测序是精准医疗产业的重要组成部分。来自BBC research 的数据显示，全球基因测序市场总量从2007 年的794.1 万美元增 长至2013 年的45 亿美元，预计未来几年全球市场仍将继续保持 快速增长，2018 年达到117 亿美元。
大数据与精准医学 BigDataandPrecisionMedicine
报告人：陈润生
Байду номын сангаас
Jan. 20, 2015
“I want the country that eliminated polio and mapped the human genome to lead a new era of medicine — one that delivers the right treatment at the right time. In some patients with cystic fibrosis, this approach has reversed a disease once thought unstoppable. Tonight, I’m launching a
欧盟及成员国力推精准医学研究
2014 年3 月，欧盟发布创新药物2 期计划战略研 究议程（IMI2），其主题是实现精准医疗，即正确的 时机向正确的病人提供正确的预防治疗措施。IMI2 将带来新的工具、方法及预防和治疗方案，（直接或 间接）促进个体化医疗的发展。2012 年，英国宣布对 患有癌症及罕见疾病的十万英国人进行全基因组测序 ，旨在根据基因组学和临床数据为患者制定个性化疗 法。英国技术战略委员会（TSB）还在2014 年建立了 “精准医学孵化器”，帮助英国在该领域加快创新步 伐；牛津大学已投入约1.5 亿英镑，成立精准癌症医 学研究所。法国早在2012 年就在“投资未来计划”国 家计划中，出资1 亿欧元资助个体化医疗项目。
“Let’s Call it Precision Medicine!”
健康科学的发展:
转化医学 个体化医学 精准医学 精准诊断和精准治疗
本质性转变:
从诊断治疗到健康保障 精准预防
基于精准医学理念的个体化治疗市场规模日益扩大，2018 年前全球市场规模将达到2238 亿美元
世界卫生组织（WHO）《2014 年非传染性 疾病国家概况》统计数据显示，我国在20002012 年肿瘤、2 型糖尿病、心血管疾病这三种 慢病死亡总数达近700 万，占所有死亡人数的 70%，远高于全球平均（45%）和英美等发达国 家（57%-61%）；到2030 年我国阿尔茨海默病 患者将达1200万。我国心血管疾病患者约有2.9 亿人，每年约有350 万人死于心血管疾病，占 总死亡原因的41%，高居死因榜首。
产业化前景
精准医学的发展将带动相关产业的快速发展，孕育 巨大市场空间
首先，生物样本和数据本身就具有市场价值。据统计， 2015 年生物样本库市值将超过22.5 亿美元。至2018 年生物大 数据的市场总额将增长至76 亿美元，年复合增长率达到71.6% 。生物数据的商业价值已经初步体现，2015 年1 月，罗氏制药 子公司Genentech 向美国基因测序公司23andMe 注资 6000 万美 金，用于共享23andMe 收集的帕金森病患者的基因数据，并基 于数据信息研发帕金森病的治疗方案。
日本将精准医学相关内容列入科技创新计划中
日本在2011 年实施的FANTOM计划第五阶段中投 入1 亿美元开展功能基因组研究。在2014 科技创新计 划中将“定制医学/基因组医学”列为重点关注领域之 一。计划在2015 年建立疾病的全基因组数据库，识别 日本人的标准基因序列及有助于疾病预后的基因，并 利用基因数据对抗癫痫剂的副作用进行预测性诊断。 至2020-2030 年大幅度改善终身性疾病（糖尿病、中风 、心脏病）的干预效果；建立对癌变可能性及抗癌药 物的治疗效果或副作用的预测性诊断方法；开展针对 抑郁症和痴呆症的临床研究；开发诊断和治疗神经肌 肉疾病的诊断和治疗方法。
new Precision Medicine Initiative to bring us closer to
curing diseases like cancer and diabetes— and to give all of us access to the personalized information we need to keep ourselves and our families healthier.”