生物医学大数据分析与挖掘 - 临床大数据分析与挖掘
大数据分析在生物医学中的应用研究
大数据分析在生物医学中的应用研究近些年来，大数据已成为现代科学和技术的重要工具，广泛应用于金融、电子商务、社交媒体等领域。
然而，大数据在生物医学领域中的应用也越来越受到重视。
生物医学领域的大数据通常来源于各种各样的数据仓库，包括病人的生化指标、基因信息、病历数据等。
利用这些大规模的数据，医学界可以更好地了解基因的表达和功能，发现疾病的成因和诊断方法，提高药物研发的效率并加快新药上市。
本文将重点探讨大数据分析在生物医学领域中的应用研究。
一、基因组学的大数据分析整个生命科学领域最受欢迎的研究领域之一就是基因组学。
在基因组学领域，大数据应用最为广泛。
基因组数据集的规模和复杂性在不断增加，目前，基因组测序仪的效率已经达到一个飞跃的量级，不断增加数据的生成速度，当已经观察到十亿条DNA序列数据时，生物医学研究者在数据管理和分析方面遇到了新的难题。
基因组数据集包涵的数据尺度和维数很高，这阻碍了标准的计算方法应用在基因组数据集上，还需要使用多种复杂的数学数据挖掘技术和算法来稳定、可靠地分析数据。
比如在肿瘤基因组学领域，基于大规模基因组数据的分析给肿瘤的生物学研究和疾病标记识别提供了新的视角。
近年来，大数据分析已经应用在癌症研究、遗传学研究、药物研发等领域中，实现了显著的进展。
二、生物计算和数据库的大数据分析生物计算和数据管理技术在现代医学领域中变得无处不在，这背后就是生物信息学研究所做的大量工作。
在处理大量基因、蛋白质、代谢产物、病人数据等生物系统数据的时候生物信息学家们需要利用不同的数据库和工具，对大量数据进行处理和分析。
例如，UniProt数据库、NCBI数据库、KEGG数据库等常用于生物医学领域的数据库工具可以帮助研究者查找和分析关于生物体的多组数据。
生物信息学家使用这些工具来挖掘更多潜在的生物学目标并且预测生物的功能和疾病发展状态。
三、基于深度学习的大数据分析深度学习是一种基于人工神经网络的机器学习模式，它能够处理高维、复杂的数据集。
大数据的挖掘和分析技术及应用
大数据的挖掘和分析技术及应用在当今信息化的时代，大数据已经成为各行各业得以发展的重要基石之一。
大数据挖掘和分析技术，作为大数据的核心应用技术之一，其在商业、医疗、金融、政府等领域的应用得到越来越广泛的认可和重视。
本文从大数据挖掘和分析技术的基础知识出发，深入探讨了其发展历程和现有应用情况，并简单预测了其未来发展趋势。
一、大数据挖掘技术的概述大数据挖掘技术是指从海量数据中获取有价值信息的一种技术手段。
通过对数据的获取、处理、分析和模型建立，可以发现并提取其中的关联规则、异常点、趋势、模式等等。
其核心思想在于对数据进行加工，挖掘出其中的潜在价值，为机构或企业提供参考依据。
二、大数据分析技术的概述大数据分析技术是指将大数据进行筛选、计算、分析和可视化等一系列操作，得到有用的洞察和结论的技术。
它是一种好的决策工具，可为企业的经营管理、市场营销、风险管理和人才管理等提供有力的支持。
分析技术充分利用互联网各种数据源，从而挖掘其中鲜为人知的结果或信息，进而发现有利的营销机遇或其他商业模式。
三、大数据挖掘和分析技术的历史和现状大数据挖掘和分析技术得以迅速发展，受益于近几年国内外IT技术和通信技术的迅速发展，尤其是云计算、移动互联网和人工智能等技术的诞生和发展。
同时，大数据汇聚与存储的技术、新型应用模式以及跨界创新产物的兴起，也为大数据挖掘和分析技术打下了坚实基础。
在商业领域，各大企业为提高数据的价值和利用，积极在数据挖掘和分析领域做出尝试。
在福特、可口可乐、波音、华为、京东等国内外著名企业，业务实践中已经成功应用了各种大数据挖掘和分析技术，如基于数据挖掘的消费理解、基于征信评分的风险预测、基于机器学习的推荐系统等。
四、大数据的挖掘和分析技术应用领域商业领域是大数据挖掘和分析技术最广泛的应用领域之一。
比如对于营销市场部门而言，通过挖掘客户消费行为和产品偏好等信息，制定出更为合适的产品营销策略。
对于金融来说，数据挖掘和分析可以帮助预测债务信用风险、最大化利润等。
医学大数据分析和挖掘
医学大数据分析和挖掘引言医学大数据分析和挖掘是当前医学研究的热门领域。
随着时间的推移，今天的医学已经不再仅仅是以过去所熟知的人工方法来进行研究和分析。
通过使用计算机技术和各种算法转换，我们现在可以从各种各样的医学数据中更精准地获得信息和洞察力，以推动医学的发展。
一. 医学大数据的概念和特点医学大数据是指以医学研究为目的，获得的海量数据。
医学大数据的来源包括医院患者的病例记录、临床试验数据、生命科学数据等。
医学大数据的特点是样本数量庞大、特征复杂、数据精度高。
二. 医学大数据应用1. 电子病历数据分析随着信息技术的快速发展，越来越多的医院采用了电子病历系统。
医生可以通过电子病历系统快速记录、查看和管理患者的病历信息。
电子病历还可以与临床试验和公共卫生计划等其他医疗系统进行互联，从而实现更加智能化的医学服务。
医学大数据分析可以从电子病历系统中提取各种医疗信息，如就诊记录、实验室数据、处方信息等，为医疗保健提供更加准确和有效的支持。
2. 医学生物信息学医学生物信息学是一门交叉学科，将计算机科学和生物学相结合，用于分析生物学和医学系统中的数据。
生物技术已经开始广泛应用于新药研发、癌症研究、基因组学等领域。
医学大数据分析为这些生物技术的研究和发展提供了巨大的潜力，例如基因组学、转录组学和蛋白质组学，这些已经成为当代医学和生物科学研究的主要方法。
3. 临床试验数据分析临床试验数据是医学大数据中一项非常重要的领域。
临床试验一般是在新药上市前的必经之路，为了保证试验结果的科学性和客观性，需要进行多中心、大样本、双盲、随机、对照试验，从而产生大量高质量的数据。
医学大数据分析可以处理这些数据，以找到药物在不同人群中的疗效差异，以及药物副作用和安全性问题，并为临床试验的设计提供支持和改进。
三. 医学数据挖掘的方法和应用1. 聚类分析聚类分析是用于识别数据集中固有的结构的一种方法。
它将数据分组，并找到具有相似性的对象或数据点，并为每个组分配一个标签。
生物医学大数据的收集与分析及其在医学研发中的应用
生物医学大数据的收集与分析及其在医学研发中的应用近年来，人们对大数据的研究和应用越来越重视，生物医学大数据的收集与分析也成为一个热门话题。
大数据的应用不断改变着医学研发的方式，让医学研究更为高效和精准。
一、生物医学大数据的收集生物医学大数据的来源有很多，例如医院的电子病历、生命科学研究机构的基因、蛋白质、代谢等实验数据、以及生物医学图像等。
这些数据都需要进行收集、整合、存储，以便后续的分析应用。
目前，生物医学大数据的采集技术已经非常成熟，可以通过传感器、智能硬件、互联网等途径实现数据的实时采集和传输。
而数据的整合和存储则需要使用数据库管理系统，例如Oracle和MongoDB等。
二、生物医学大数据的分析收集到的生物医学大数据需要进行系统的分析，以便从中发现有用的信息和规律。
现代计算机技术为数据分析提供了无限可能，包括人工智能、机器学习、深度学习等。
利用机器学习技术，可以从海量的数据中自动挖掘特征和规律，让研究者快速找到与疾病相关的基因、蛋白质等生物标志物，并从中寻找诊断和治疗方案。
利用深度学习技术，可以对医学图像进行快速分析和处理，实现精准诊断和治疗。
三、生物医学大数据在医学研发中的应用生物医学大数据在医学研发中有着广泛的应用。
一方面，它可以用于药物研发和新型治疗方法的发掘。
通过分析海量的疾病样本数据，可以确定一些肿瘤、心血管等疾病的相关基因和蛋白质，用于新药研发。
同时，生物医学大数据还可以辅助研究人员设计出更为精准的治疗方案，减少治疗的时间和副作用。
另一方面，生物医学大数据在临床研究中也有着重要的作用。
通过对大量临床数据的分析，可以发现一些潜在的风险因素，提高疾病的预防和治疗效果，更好地指导医生的诊断和治疗工作。
总之，生物医学大数据的应用对于现代医学研发和临床治疗起到了非常重要的推动作用。
通过对海量、复杂的生物医学数据的收集与分析，可以促进医学科学的发展，提高疾病的治疗效果，为人类健康保驾护航。
生物和医学中的大数据分析
生物和医学中的大数据分析随着科技不断进步和数字化时代的到来，数据分析已经成为了各个领域中不可或缺的一部分。
生物学和医学领域也不例外，大数据分析已经开始在这些领域中扮演重要的角色。
通过对大量的数据进行分析，科学家们可以更深入地了解人类健康、疾病治疗和新药的研发等重要问题。
在本文中，我们将从不同的角度探讨生物和医学中的大数据分析的应用。
一、基因组学在过去的几十年中，基因组学已经成为了生物学中的一个重要分支。
通过对基因组的研究，科学家们可以更深入地了解生命的本质和基础。
目前，全基因组测序已经成为了基因组领域中的热门话题之一。
大数据分析在基因组学中扮演了重要的角色。
基因组学中需要处理的数据量非常大，从基因组测序数据到生物学过程数据，这些数据需要通过高效的分析工具进行处理。
随着科技的不断进步，各种高效的大数据分析方法已经慢慢成熟，例如基于高性能计算的数据处理方法和利用机器学习进行数据分类和预测的方法。
通过大数据分析，科学家们可以更深入地了解基因组中的基因变异、基因表达差异、基因调节和突变等重要信息。
这些信息对基于基因组的疾病诊断和治疗及新药研发都有着重要的意义。
二、生物信息学生物信息学是一门综合性的学科，涉及到计算机科学、统计学、生物学和化学等多个领域。
在现代医学中，生物信息学已经成为了重要的一部分。
生物信息学主要涉及到对生物信息的收集、存储、处理、分析和展示等方面。
大数据分析在生物信息学中的应用十分广泛，例如基于基因组的数据挖掘、分析蛋白质序列和结构的工具开发、分析RNA序列数据、基于蛋白质质谱的生物信息分析等等。
通过大数据分析，科学家们可以更加深入地了解复杂的生物系统，并从中发现新的生物学规律和关系。
这些发现对于疾病的诊断和治疗具有非常重要的意义。
三、移动医疗移动医疗是指利用移动设备和无线技术来改善和优化医疗服务的一种新型医疗模式。
随着移动医疗的不断发展，越来越多的患者可以通过手机等移动设备进行远程医疗咨询、预约、诊断和治疗等操作。
生物医学中的大数据分析技术
生物医学中的大数据分析技术随着科技的快速发展，越来越多的数据被收集、储存和处理，这就是所谓的大数据时代。
在生物医学领域，大数据的分析技术正在改变生命科学的研究方式和发展方向。
生物医学中的大数据分析技术是将数据的发掘、分析和解释应用于生物医学中的科学问题。
在生物医学中，大量的数据包括基因序列、蛋白质表达、疾病诊断和治疗等都属于大数据。
这些数据由生物医学研究员收集，分析和存储，被用来研究疾病的起源、进展和治疗方法的改进。
大数据在生物医学中的应用主要包括以下几个方面：1. 基因组学随着人类基因组计划的完成，生物医学研究员可以使用大量的基因组数据来研究疾病和其它基因相关的问题。
大数据分析技术可以帮助研究人员查找特定基因与疾病之间的联系，从而开发新的预防和治疗方法。
例如，癌症研究领域的一些研究人员正在使用大数据分析技术来研究肿瘤基因的突变和相关的治疗方法。
2. 蛋白质组学蛋白质组学是一种研究蛋白质表达的科学技术，它可以解释蛋白质在疾病发展中的作用。
大数据分析技术可以增强研究人员对蛋白质组的认识，并对疾病发展和治疗作出更精确的预测。
例如，用大数据分析技术从大量蛋白质数据中筛选出治疗可能性较高的新药物。
3. 生物信息学生物信息学是一种应用统计学、数学和计算机科学等知识来处理和解释生物学数据的科学技术。
大数据分析技术可以应用于多种生物信息学问题，例如疾病的数据挖掘、新药物的设计等。
在生物信息学领域，大数据技术为数据挖掘、预测生物学状态和处理疾病数据方面提供了重要的工具。
4. 系统生物学系统生物学是一种整体的系统性研究生命科学的科学技术，它包括对分子、细胞、组织和个体相互作用的分析和理解。
大数据技术可以增强当前的系统生物学工具，支持基于大数据的系统生物学研究，以便研究生物体系在不同条件下可控制动态性的复杂性。
总之，大数据在生物医学中已经发挥了巨大的作用，通过它们的分析帮助生物医学研究员更好地理解生物过程及其在疾病治疗中的应用。
大数据分析在生物医学研究中的应用研究
大数据分析在生物医学研究中的应用研究在当今科技快速发展的时代，大数据已经成为信息时代的重要标志。
在各个领域中应用广泛，而在生物医学研究中的应用也越来越引人注目。
大数据分析在生物医学研究中的应用研究已经成为当今科学界的热门话题。
一、大数据分析在基因组学研究中的应用基因是生命体中的重要组成部分，对人类健康和疾病的发生具有非常重要的作用。
近年来，随着生物信息技术和计算机技术的发展，基因测序等高通量技术的出现，大量的生物医学数据不断积累。
如何从这些数据中挖掘出有用的信息，并应用到具体的目标研究中，成为了当前基因组学研究的重要课题。
利用大数据分析技术，可以对基因测序数据进行快速处理和分析，从而实现对基因序列、基因突变、基因表达、蛋白质互作等方面的研究。
例如，在癌症基因组学领域，大数据分析已经成为癌症生物学研究的重要手段之一，能够帮助科学家深入了解癌症的基因变异情况、蛋白质正常、异常表达情况等核心信息，从而为癌症的预防、诊断和治疗提供有力支撑。
二、大数据分析在临床医学研究中的应用在临床医学研究中，往往需要从大量的病人数据中分析出相关的信息，以此为基础进一步研究疾病的病因和治疗方法。
利用大数据处理技术，可以从临床记录、医学影像、检测指标等多个方面获取丰富的信息，进而进行多维度的数据分析和挖掘。
以糖尿病的研究为例，使用大数据分析技术进行病例数据的分析，可以从血糖水平、胰岛素水平、脂肪代谢等多个方面对患者的病情进行全面评估，从而为糖尿病的个性化治疗提供有力支撑。
三、大数据分析在药物研发中的应用药物研发是生物医学研究中的重要领域之一。
在过去的研发过程中，往往需要在动物身上进行很多实验，但由于动物研究具有一定的局限性，不可能完全还原真实的人体生理环境。
因此，大量的药物研发都需要使用人类数据进行临床试验，以此来评估药物的安全性和有效性。
而大数据分析正是在此过程中发挥着非常重要的作用。
利用大数据分析技术，可以对生物信息、生物样本、临床数据等大量数据进行分析，评估药物的安全性、有效性，甚至可以对药物的剂量进行优化。
大数据时代医学生物信息的挖掘和利用
大数据时代医学生物信息的挖掘和利用作者：时钢王兴梅黄志民洪松林闫妍高伟伟门天男来源：《医学信息》2014年第09期摘要：随着医院信息化的建设，医疗诊断手段进步和高通量实验设备的利用，医学数据呈现几何级数的增长表现出大数据的特征。
如何利用现在已有的医疗信息系统和在将来医学生物信息化建设的问题上，对医学研究、标本库建设、临床医疗、医疗卫生监管等都提出了巨大的挑战，也为生物医学研究带来了前所未有的机遇。
开展"大数据"相关研究工作对医院信息化建设、生物标本信息库建设是有着意义的。
这种研究技术的应用必将成为生物医药科学技术发展的趋势，也必将是未来生物信息研究领域的核心技术。
所以做好相关的技术知识了解、基础建设要求、人才培养内容是非常必要的。
大数据必将渗透到医学领域，改变着医学研究、医学临床、医学管理的实践。
关键词：大数据；海量存储；数据挖掘；标本库；医学生物信息；数据挖掘随着信息技术在医学临床和科研中的应用，临床医学、生物学、信息学发生了一次交叉融合，这种以生物大数据信息是未来生物医学研究发展的核心点。
这种以海量、高维度、数据变量复杂、为特征的数据结构，需要我们在传统的医学基础之上集数学、统计学、工程学、计算机信息科学的交叉综合、理论和实验相结合，建立新的新方法和手段。
使得我们的临床医学模式从经验医学进一步向循证医学转变，无序医疗向着有序医疗发展，医学研究也会进入从发现、研究、验证、应用到再发现、再研究、再验证、再应用的迭代式良性循环过程中。
1实现大数据的大价值是医学信息建设的新目标信息化时代各行业信息数据量呈现指数上升，医疗行业的数据信息增长更快。
经研究表明，未来10年医学数据将高爆式地增长，其增长来源于医院医疗信息运行数据的积累、新的临床信息系统的嵌入（如电子病例系统）、新医疗诊疗设备接入等。
随着医学的进步以生物芯片为代表的高通量生物技术的飞速发展，基因组学、转录组学、蛋白质组学、代谢组学的信息也会涌入医学生物信息领域。
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报告内容
一、生物医学大数据分析挖掘的几个方向
二、基于流感大数据发展流感预测预警新方法
临床大数据分析与挖掘-流感危害性预测
y = 31.31 x - 8.85 R2=0.83
通过分析流感监测产生的大数据，社会经济大数据以及大 量基因序列，以及大量的相关性分析，发现了快速预测流 感病毒危害性的新方法
该工作对流感防控具有重要的指导意义
临床大数据的价值
更深入的理解人类疾病 个性化诊疗 智能临床决策 医学研究方式的转变：假设驱动转变为数据驱动
临床大数据
卫生信息化发展计划
国家卫生信息化“十二五”规划“35212工程”
重点建设国家级、省级和地市级三级卫生信息平台 加强信息化在公共卫生、医疗服务、新农合、基本药物制度、综 合管理五项业务中的深入应用 建设电子健康档案和电子病历二个基础数据库 建设一个医疗卫生信息专用网络 逐步建设信息安全体系和信息标准体系
新方法优于目前WHO使用的方法
我们预测的准确度ቤተ መጻሕፍቲ ባይዱ 对中国地区 6/7；其他北半球地区6/7。
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Based on 7 seasons during 2002-2009.
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世界卫生组织WHO：对中国地区 2/7；其他北半球地区4/7 1，目前该方法已经申请了专利。 2，在使用我们的方法向WHO推荐疫苗参考株。 3，Nature Communcations, 2012.
Wu et al., 2010, Plos Computational Biology;
早期预测流感危害程度的计算模型在流感防控策略上具 有十分重要的应用价值，该工作在国内外引起重要关注
《流感重要的科学问题》
接种疫苗是控制流感传染最有效的手段
Vaccination
Every season, WHO will recommend trivalent vaccine composition: A/H1N1, A/H3N2, and B Grown in eggs Inactivated virus or live attenuated virus Injection (Flu shot)
https://www.bgc-jena.mpg.de/bgi/index.php/People/MaartenBraakhekke
临床大数据分析与挖掘-样本筛选
根据临床大数据中病人多方面的信息,选择满足生物医学研究/临床实验需 要的病人,获取相应样本. 相对于传统选择样本的方式，其优势在于： 选择面广，便于控制干扰因素，结果更明显; 节约人工和经济成本； 加快研究/实验进程
/connections/2010/Vol4_No1/features_pg2.asp /blog-41174-719048.html
The first human trial of a pioneering personalised cancer treatment developed at Oxford University will begin this week, with the potential to tackle a wide range of latestage cancers.
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世界卫生组织(WHO)在全球建立了一个流感监控网络。
目前流感疫苗推荐不是非常有效
世界卫生组织WHO推荐疫苗的准确度不高：对中国地区 ：2/7 其他北半球地区：4/7
Based on 7 seasons during 2002-2009.
Du et al. Nature Communications 2012.
临床大数据分析与挖掘-临床决策支持
临床决策支持系统(CDSS)是用来帮助医生和其他医护人员做临床决策支持的交互式 计算机软件。现在常用的一些 CDSS包括Archimedes IndiGO, Auminence, DiagnosisOne, Dxplain等等。CDSS的发展趋势是与HER融合，成为后者的重要组 成部分。临床大数据将极大地改善此类系统的准确率。 提高患者安全
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新华社发布的新闻：我国科学家发明流感 疫苗株快速选择新技术
我国2013年华东地区H7N9溯源
进化分析
大规模病毒采样 与基因测序
Wu et al. 2013. Cell Host & Microbe
通过多源数据整合，我们发现H7N9是两次重 配的结果
Cell Host & Microbe. Oct 2013.
predictive: it directs appropriate treatment and avoids drug reactions.
participatory: it empowers patients to take more responsibility for their health and care.
Google Flu Trends
/flutrends/
糖尿病病例识别算法
对照病例识别算法
Joint study by Northwestern University ， Mayo Clinic ，Marshfield Clinic Research Foundation, Vanderbilt University， Group Health Cooperative
临床大数据分析与挖掘-个性化诊疗
The U.S. Food and Drug Administration defined personalized medicine as “the best medical outcomes by choosing treatments that work well with a person’s genomic profile or with certain characteristics in the person’s blood proteins or cell surface proteins”
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临床大数据分析与挖掘-流感疫苗推荐
大规模病毒采样 与基因测序
流感病毒关联 网络
疫苗推荐
该工作发表在《Nature Communications》上， 被选为亮点文章，并且同期《Nature》杂志也对 该工作进行了报道
Du, et al., 2012, Nature Communications.
生物医学大数据分析 与挖掘
报告内容
一、生物医学大数据分析挖掘的几个方向
二、基于流感大数据发展流感预测预警新方法
大数据时代
交通大数据
气象大数据 金融大数据 商业大数据 生物医学大数据
智能交通
天气预报
股票
智慧医疗和 个性化医疗
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医院信息化产生海量临床数据
临床大数据
美国卫生信息化发展计划
2011年，美国卫生信息技术协调官办公室发布全国卫生信息化发展计划，计 划时限2011-2015
/media/news_stories/2014/140313_2.html J Breast Cancer 2012 September; 15(3): 265-272
临床大数据分析与挖掘-个性化诊疗
P4 Medicine:
personalized: it takes into account a person’s genetic or protein profile. preventive: it anticipates health problems and focuses on wellness, not disease.
临床大数据分析与挖掘-健康评估
统计学建模
综合健康评估
临床大数据分析与挖掘-疾病预测预警
疾病分子标志物识别： ER/PR, bcl-2，p53, AFP，CEA等等
健康指标异 常检测
疾病风 险预测 F(x)
. .
Risk = w1*SNP1+ w2*SNP2+…+ wi*SNPi
https:///entries/21548199-Understanding-Health-Risk-Reports
降低药物差错和不良反应 改善用药与检验的顺序
提高医护质量
减少临床医生处理日常事务的时间 增加临床路径和临床指南的使用
提高医护信息传输的有效性
提高医嘱过程，降低成本 改变了现有处方的模式
/medical_electronics/2012/0101/article_2627.html
我国卫生信息化发展计划
35212工程
美国VS中国
美国 系统逐步成型、理念推广、政策制定、科学研究 中国 系统建设和部署
临床大数据的特点与现状
临床大数据的采集与标准化
临床大数据- 沉睡的金矿
临床大数据
临床大数据分析与挖掘
临床大数据分析与挖掘-病因识别
相关性 分析
大数据驱动 的病因分析
Inefficacy of the one-dose-fits-all approach. The average response rate of a cancer drug is the lowest at 25%.
Personalized medicine drugs for breast cancer as of July 2012
Source: /2014/04/23/moreefficient-clinical-trials-with-tissue-phenomics/
临床大数据分析与挖掘-临床决策支持
Treatment C Treatment A Treatment B Treatment D Treatment E