基于云平台的生物医学大数据中心
基于大数据的医学专家系统设计与实现
基于大数据的医学专家系统设计与实现随着信息时代的快速发展和医疗技术的不断革新，医学领域面临着巨大的机遇和挑战。
为了更好地利用大数据技术为医学提供支持，设计和实现一个基于大数据的医学专家系统是非常必要的。
本文将介绍该系统的设计思路、实现方法和应用效果。
一、系统设计思路医学专家系统是一个基于大数据的智能化应用软件，旨在提供医学领域的专业知识和咨询服务。
系统设计的核心思路是利用大数据技术和人工智能算法建立一个庞大的医疗数据库，包括各种疾病的病例数据、医学知识库、医学文献等。
系统通过对这些数据的处理和分析，不断学习和提升自身的医学专业知识和解决问题的能力，以实现对患者的精准诊断、治疗建议和健康指导。
为了实现上述目标，系统设计主要包括以下几个方面的内容：1. 数据采集和整合：系统需要从各个医院、诊所、疾病预防控制中心等获取医疗数据，并进行标准化和整合处理。
这些数据包括患者的病例记录、检查报告、治疗方案等。
同时，系统还需要整合公开的医学文献、期刊文章以及专业医学数据库中的知识。
2. 数据存储和管理：为了支持大规模的数据存储和高速读取，系统需要采用分布式数据库和云计算技术。
同时，为了确保数据的安全性和隐私保护，系统需要采用合适的加密和权限管理机制。
3. 数据分析和挖掘：系统需要运用大数据分析和挖掘算法对医学数据进行处理和分析，以发现潜在的关联和模式。
例如，可以使用聚类分析技术对相似的病例进行归类，以寻找治疗方案的共性和个性化的需求。
4. 专家知识库的构建：系统需要建立一个庞大的专家知识库，包括各种疾病的诊断标准、治疗方案、药物信息等。
这些知识可以从专业医学书籍、专家讲座、专业网站等多个渠道获得，同时也可以通过数据分析和专家经验提炼产生。
5. 智能决策和推荐：系统通过对患者数据和专家知识的综合分析，为医生提供精准的诊断结果和治疗建议。
同时，系统还可以根据患者的个人情况和历史记录，提供健康管理和预防指导。
二、系统实现方法为了实现基于大数据的医学专家系统，可以采用以下技术和方法：1. 大数据采集和整合：利用数据爬虫技术和API接口，从医疗机构和相关数据库中采集医学数据，并通过数据清洗和预处理，将数据整合到统一的数据库中。
基于CDM的仿真临床大数据教学平台的建设与应用
一、引言医学信息工程是一门以信息科学和生命科学为主的多学科交叉与融合的新兴综合性学科[１]。
近几年来，医疗健康大数据的维度、广度和深度都迅速增长。
临床大数据驱动的医学新时代将引领医学研究和实践的转型升级，推进医疗卫生产业创新发展[２，３]。
但是，真实的临床大数据来源于患者医院就诊的观察数据，涉及患者个人信息等隐私问题，再加上部分临床数据的不完整性、冗余性和数据结构的复杂性，这些信息往往不能直接用于相关课程的教学和实践活动。
因此，迫切需要建设一个与真实临床大数据相近的仿真数据平台，将临床大数据抽取、清理、集成并合理转换，使其适用于医学信息工程等医学相关专业学生的教学学习。
二、方法（一）通用数据模型OHDSI CDM临床诊疗数据伴随治愈患者的目的产生，而研究数据旨在发现疾病的一般规律。
不同的目的使得分散在多个业务系统（如HIS、LIS、PACS等）中的诊疗数据无法直接进入临床科研数据库[４]。
观察性健康医疗数据科学与信息学（Observational Health Data Sciences and Informatics，OHDSI ）计划，是一个由美国哥伦比亚大学发起的，世界性的公益型非盈利研究联盟，主要研究全方位医学大数据分析的开源解决方案，旨在通过大规模数据分析和挖掘来提升临床医学数据价值，实现跨学科、跨行业的多方合作[５]。
通用数据模型（CommonData Model，CDM ）是一种标准化的临床数据描述模型。
此过程构建以定义数据之间相互关系的通用模型，描述特定信息字段中的概念，以便获得可以在该领域即临床数据中具有概括意义的结果。
在CDM的基础上，对临床大数据进行整理后，可以使用相同的分析程序在不同的机构内进行临床大数据分析。
进一步地，可以通过标准化整合，得出多中心的、更大范围的、多数据源的观察性研究结论[６]。
在OHDSI的CDM中，由概念表示具体内容，从而使各个临床信息系统的数据规范化，可以实现对真实医学临床大数据的初步筛选。
东南大学生命科学与技术学院教授李健砥砺前行二十载 创新开启健康路
IN N O\AI’1N(;C HINA|列新中国东南大学生命科学与技术学院教授李健：砥砺前行二十载创新幵启健康路■文/舒铭泽江珊舒鹏进入21世纪以来，生命科学逐渐成为备受追捧的热门 学科，而那些将基因组学、生物信息学等现代生命科学技术 转化成实际生产力的学者，更是这股现代科技革命浪潮的实 践者。
来自东南大学生命科学与技术学院的李健教授，长期 致力于基因组学以及测序技术、生物信息学，聚焦于使用测 序技术、基因组学、深度学习工具解决复杂疾病与健康问题 的研究。
同时，积极推进科研创新成果的转化，为全民健康 做出了突出贡献，获得“2020年产学研合作创新奖”。
聚焦前沿，执着创新从高通量生物信息获取技术，到测序技术与装备研发，再到使用测序与深度学习技术用于分析人体健康状况评估、疾病风险管控等领域的研宄，李健团队一直专注于国家需求，开展了多项国家级和省部级课题，取得了众多颇具前瞻性的 科研成果。
发现了基于基因组特定区域DNA拷贝数目作为鉴别临 床上两种难以鉴别的皮肤肿瘤良恶性的客观生物标记物：并 且临床实践可以通过比较基因组杂交和DNA测序的方法快 速地确定相应拷贝数目变化的信息，从而为鉴别良性角化棘 皮瘤和恶性的皮肤鳞状细胞癌提供了方法。
通过将便携式设备测序产生的大量的数据进行压缩，使用智能手机作为数据的接收和传输端，利用5G通信的短延时和广覆盖，将数据分析的工具在云端完成，技术上实现了“端-边-云”的结合，实现了测序及分析的实时、现场化。
基于生物医学大数据的时代背景与数字经济的前景，选取了未来最具价值的数据，构建了数据库、在线工具，云平台，尝试了一系列基于云平台而非传统的计算资源的应用场景设计；使用爬虫工具、自然语言处理工具以及深度学习挖掘、研宄热点分析 等工具和手段，实现了数据库不仅是数据汇集地，并且是在 线分析方法以及热点追踪的云平台、云工具。
建立了世界上首个纳米抗体数据库；中国人群的HLA 数据库：国内首个、世界第二个器官芯片数据库；脑科学研 宄热点追踪数据库等，同时构建纳米孔测序分析云平台，二 代测序数据分析云平台等工作；完成多个重要数据资源的产 业布局，逐渐形成了完备的数据分析流程和参考数据库。
华大基因BGI Online的云计算实践
华大基因BGI Online的云计算实践本文章来自于阿里云云栖社区摘要：华大基因是全球最大的基因测序服务公司之一，随着基因产业的迅猛发展，加之基因大数据的爆炸性增长，催生了云计算的应用。
华大基因与阿里云强强联手，打造出一款强大的基因云平台——BGI Online，希望通过利用云计算、大数据分析等技术对基因数据进行深度挖掘，从而不断加速精准医疗的发展。
基因测序为生命科学领域带来机遇，随着测序技术的发展和测序成本的降低，基因测序在生物信息与医疗健康等领域得到广泛应用。
但同时，基因测序行业也面临着处理及分析海量数据的全新挑战。
传统的硬盘已无法满足大数据的存储，而大数据处理和分析解读工作存在复杂性和不可预测性，因此需要极强的计算能力。
我们的产品生物信息分析云平台BGI Online正是为了解决这个难题而诞生。
BGI Online是由华大基因开发的一款基于“云”的生物信息数据云平台。
2014年，BGI Online项目启动；2015年，我们在评估了数据存储与计算的需求后，决定与阿里云合作，选择其作为我们产品的主要计算资源供应商。
通过在云计算、大数据领域的长期技术积累，阿里云具备支撑这个世界最大基因中心核心业务系统的能力，满足我们在数据处理、隐私安全保护以及传输方面极为严苛的要求。
1. 架构解析/优化任何系统架构的搭建和新技术的应用都是由业务需求催生的。
生物信息分析面对的基因数据动则数十G乃至上百G，大文件的传输、存储、计算对平台的IO吞吐、扩展性、伸缩性都有很高的要求。
生物信息分析是对大文件的精细分析，同时属于数据密集型、计算密集型、IO密集型应用。
大量基因数据的持久化和流动，要求文件管理系统的大容量、高伸缩、高通量；大量的计算需求要求计算资源的高性能、高时效、经济性。
为了满足用户基因数据的存、管、算、传，BGI Online系统设计了多个架构组件，分别为前端、后端、任务管理引擎、存储管理、文件传输五大部分。
51.智慧医疗云平台建设方案
私有云中心
原接入区
原接入区
互联网、医保专网、VPDN……
运维区
硬件区
虚拟区
建设方案—混合云容灾备份
HDR灾备一体机
OSS对象存储标准型（近3年）
本地数据中心
应用容灾
云上Shadow
常备资源
临时资源
沃云A
CSA存储阵列（近1年）
非结构化数据上云
系统D
系统A
系统B
系统C
系统A
系统B
系统C
OSS对象存储归档存储（超过3年的）
系统D
RPO分钟级RTO ≤30分钟
云 容 灾
本地备份云端备份归档备份
云 备 份
建设方案—区域医疗专网
县医保局
智 慧 医 疗 云 平 台
10M 专线
整个医疗专网的组网规划采用多重保障机制，医院与联通机房云平台使用裸光纤连接，同时用MSTP电路做为备用线路，其余组网均采用MSTP电路方式。另为各接入单位配备4G VPDN流量卡，保障固定线路全断的极端情况下的业务可持续性。
以区域临床数据中心为平台的医院大数据云服务平台建设方案
使用数据挖掘和机器学习技术，对数据进行深入分析和挖掘。
建立数据模型，发现数据的内在规律和趋势。
对患者信息、疾病信息等进行分析，为医院的精细化管理和个性化治疗提供支持。
数据挖掘与分析
数据安全与隐私保护
对数据进行脱敏处理，保护患者隐私和信息安全。
采用加密技术和访问控制机制，防止数据泄露和非法访问。
保障医院数据的安全和隐私
通过采用先进的数据加密和隐私保护技术，保障医院数据的安全和隐私。
支持医院数据分析和应用
为医院提供数据分析和应用的工具和方法，支持医院进行数据挖掘和分析，优化医疗流程和管理决策。
01
02
03
建设方案总体架构
02
基于云计算的技术架构
采用虚拟化、分布式存储等技术，实现数据中心的资源共享和动态调配。
通过采用云计算、大数据、人工智能等技术手段，实现了医疗数据的共享和交互，为医疗工作者提供了更好的数据支持和服务。
平台建设得到了卫生行政部门、医疗机构和广大医务人员的大力支持和认可，为推广应用打下了坚实的基础。
创新点
采用先进的云计算、大数据、人工智能等技术手段，实现了医疗数据的整合、共享和交互，为医疗工作者提供了更好的数据支持和服务。
展望未来发展方向
加强医疗数据的安全和隐私保护，建立更加严格的保护措施和管理制度。
继续推进医疗大数据的应用研究，发掘更多的应用场景和应用价值。
完善医疗数据的质量控制和管理，建立更加科学和规范的数据管理制度和标准。
加强与国内外相关机构和企业的合作与交流，推动医疗大数据的共享和应用。
THANK YOU.
2023
以区域临床数据中心为平台的医院大数据云服务平台建设方案
背景和需求建设方案总体架构技术实现应用场景与效果系统规划与实施总结与展望
基于卫生健康数据分析云平台应用介绍
基于卫生健康数据分析云平台应用介绍卫生健康数据分析云平台是指利用云计算技术和大数据分析技术对卫生健康领域的数据进行存储、管理、分析和挖掘的平台。
它能够有效地帮助医疗机构和研究机构利用庞大的卫生健康数据资源，进行健康管理、临床决策支持和疾病预防控制等工作。
以下是对卫生健康数据分析云平台的应用介绍。
首先，卫生健康数据分析云平台可以应用于健康管理。
通过收集个人的基本信息、疾病史、检查报告和健康指标等数据，综合分析个人的健康状况并预测未来的健康风险。
平台可以根据个人的状况自动推送个性化的健康建议和预防措施，帮助个体进行健康管理和调整生活方式。
其次，卫生健康数据分析云平台可以应用于临床决策支持。
医疗机构可以将患者的病历数据、医学影像、实验室检查结果等数据上传到云平台中，平台会自动进行分析和诊断，给出治疗建议。
医生可以通过平台查看最新的研究成果、临床指南和专家意见，辅助做出更准确的诊断和治疗决策，提高临床效果和安全性。
再次，卫生健康数据分析云平台可以应用于疾病预防控制。
平台可以实时监测和分析人群的健康状态、疾病传播情况和风险预警信号，及时发现异常情况和疫情爆发，帮助政府和卫生部门做出应急响应和控制措施。
同时，平台可以分析和预测不同干预措施的效果，辅助政府和卫生部门制定更科学的疾病预防策略。
此外，卫生健康数据分析云平台还可以应用于医学研究和药物研发。
研究人员可以利用平台上的丰富的卫生健康数据资源开展疾病发病机制、药物治疗效果和新药开发等研究工作。
平台可以提供数据处理、模型构建和统计分析等功能，辅助研究人员进行科学实验和数据解读，加速研究进展和新药研发。
总结起来，卫生健康数据分析云平台是基于云计算和大数据分析技术实现的卫生健康数据管理和应用平台。
它可以应用于健康管理、临床决策支持、疾病预防控制、医学研究和药物研发等诸多方面，提高卫生健康领域的工作效率和质量，促进健康服务的智能化和个性化发展。
基于云计算技术的医学影像大数据平台设计与实现
基于云计算技术的医学影像大数据平台设计与实现医学影像的发展在医疗领域起到了举足轻重的作用。
随着医疗技术的进步，产生了大量的医学影像数据，如CT扫描图像、核磁共振图像等。
这些影像数据不仅需要被安全地存储和管理，还需要进行分析和共享，以支持医学研究和临床决策。
而云计算技术的快速发展和广泛应用为构建基于云计算技术的医学影像大数据平台提供了有力的支持。
基于云计算技术的医学影像大数据平台的设计与实现，首先需要考虑的是数据存储与管理。
云计算技术提供了高可靠性、可扩展性和安全性的存储解决方案。
基于云存储服务，可以建立起一个分布式的存储系统，将医学影像数据进行备份和存储。
通过分布式存储的方式，可以实现数据的冗余和容错，确保数据的安全性和可靠性。
此外，云存储还可以提供丰富的数据管理功能，如数据分类、检索和归档，方便用户对数据进行管理。
除了数据存储和管理，基于云计算技术的医学影像大数据平台还需要具备数据分析和共享的能力。
云计算提供了强大的计算资源，可以支持对海量医学影像数据进行高效的分析和处理。
通过利用云计算的大规模计算能力，可以实现医学影像的自动分析、模式识别和智能检测等功能，从而帮助医生做出更准确的诊断。
同时，云计算技术还可实现数据共享和远程访问，医生可以通过互联网随时随地访问和共享医学影像数据，提高医疗资源的利用效率和协同工作能力。
在设计和实现基于云计算技术的医学影像大数据平台时，安全性是一个非常重要的考虑因素。
医学影像数据的保密性是医疗机构和患者的重要需求。
通过采用数据加密、访问控制和身份认证等安全措施，可以确保医疗影像数据的隐私和安全。
另外，备份和灾备策略也至关重要，以防止数据丢失或设备故障导致的数据不可恢复。
通过将数据备份到不同的地理位置或数据中心，可以确保数据的可用性和持久性。
此外，基于云计算技术的医学影像大数据平台还应该具备良好的用户体验和易用性。
不同的医生和技术人员对医学影像数据的需求各不相同，因此平台应该提供灵活的用户界面和个性化的功能配置。
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仅将2008年的数据印刷成书并整齐排列，其长度 是地球到冥王星距离的10倍！
大数据，大趋势
Money
People
Data
生产资料中首次出现非物质成分：数据 趋势一：资本经济时代 数据经济时代
大数据，大趋势
超过45万台服务器。 分布在全球25个地 方。
拥有20万台服务器。 希望2011年增加到 80万台。
生物大数据中心架构图
聚合
生物大数据服务：访问门户、API、软件工具
服务
生物大 数据分 析应用
生物大 数据注 释服务
生物大 数据可
视化
生物大 数据综 合检索
数据资 源注册 与发布
生物 大数 据云 平台
基础 设施 环境
基于云环境的 生物大数据 存储管理
生物大数据 虚拟计算 环境管理
海量测序原始数据文件，采用 Hadoop集群分布式文件系统对 其进行存储
组学大数据虚拟计算环境管理技术与系统
针对组学大数据虚拟计算 环境管理，构建了层次化 管理模型，提供了组件和 Pipeline设计器（组件集 合）来管理计算流程。
生物大Th数e据C已om经i成ng为o欧f B美ig国D家at发a展Er战a 略
大数据科学与产业具有较强的领域相关性，生物大数据是美国国家大数据计划 的重要组成部分。
“Big Data” Initiative March, 2012
生物大数据已经成为欧美国家发展战略
欧美主导的国际生命科学计划产生的数据和知识成为国家资源
2002 2003 2003
国际人类基因组单体型图 计划(HapMap)
DNA元件百科全书计划 (ENCODE)
人类表观基因组计划 (HEP Project)
2003
GWAS计划
FTP
2006
国际癌基因组计划
2007 2012
千人基因组计划 (1000 Genomes Project)
英国10万人基因组计划 (UK 100K genome project)
我国生物大数据基础和差距
我国需要建立国家级生物大数据技术研发基地
(RI) (CT) (DE)
美国建成覆盖本土的12个区域电子病历数据中心， 9个医疗知识中心，8个医学影像与生物信息数据中心
国际生物大数据中心的现状
基因组
DDBJ/EMBL/GenBank Ensembl/UCSC, TCGA
转录组
GEO/ArrayExpress
蛋白质组
PRIDE/PeptideAtlas
EBI与NCBI 以物理集中管理模式为主
避免网络瓶颈 整合需要 便于管理
国际现状及发展趋势
❖ 高通量生命组学研究技术所产生的各类海量生物信息科学 数据爆炸式涌现；
❖ 离开了海量生物信息科学数据的支撑，生命科学、生物技 术和医学研究已经寸步难行；
基于云平台的生物医学大数据中心
提纲
1 大数据，大趋势 2 生物、医疗大数据 3 欧美生物大数据国家发展战略 4 我国生物大数据基础和差距
5 生物大数据开发与利用 6 生物数据中心建设 7 示例：蛋白质组资源中心
大数据，大趋势
❖全球数据总量 • 2000年 800TB • 2010年 600EB • 2011年 1.8ZB • 2012年 2.7ZB ……. • 2020年 35ZB （IDC）
4 万台服务器分布 在 6 个区域之中
5
5
趋势二：数据及其服务成为国家战略和经济的基础设施
大数据，大趋势
大数据加快了社会变迁、商业活动及科技发展的速度： 一个产业在很短时间内被颠覆（iPod+iTunes对音乐及 随身听产业的颠覆） 一家龙头企业在很短时间内被衰亡（摩托、诺基亚） 科学研究的第四范式（The Forth Paradigm ）
功能组 数据
定位组 相互作用 生物过
数据
组数据 程数据
疾病 数据
药物 数据
国家生物数据中心门户
基因组数据 转录组数据
GSA
蛋白质组数据
iProX
其他类型数据 结果展示
统一的认证系统 数据集登记系统 数据集间的关联
数据 库元 信息 系统
搜浏 下 索览 载
实现国产主要的基础科研数据 的提交和收集
公共数据 微生物组数据
知识库 特色组学数据库 数据分析工具 数据可视化工具
心血管疾病和 肿瘤疾病大数 据、区域医疗 与健康大数据， 提供面向医疗 健康的生物大 数据示范应用
生物大数据中心和知识库
基于云环境的组学大数据存储管理技术与系统
将数据类型划分为元数据和原始 生物数据进行管理。
采用负载均衡、查询缓存、事件 驱动响应等技术，满足元数据查 询中高并发、低延时的技术要求。
❖ 生物信息科学数据量的增加和数据性质的日益多元化和复 杂化，要求将散在的数据集中管理，提高数据利用效率；
❖ 国际上生物信息科学数据资源高度集中，主要被西方大国 所“垄断”；
❖ 在当前形势下，我国生物信息数据安全和数据利用效率面 临挑战。
生物信息科学数据共享建设存在的问题
❖ 对生物信息科学数据共享的重要性认识不足 ❖ 缺乏具体的共享政策和相应的管理方法 ❖ 缺乏完善的生物信息科学数据管理的技术体系 ❖ 缺乏系统的生物信息科学数据共享服务体系
生物大数据 云传送 管理
计算资源、存储资源、网络资源
…
生物大数据和大型知识库数据中心
生
物
大
运
数 据
营中
维心
护云
体环
系
境 自
治
管
理
管
理
标、
准标
规准
范 体 系
、 规
范 、
互
操
作
QoS
隐
私
保
护
、
安
安全
全、
规授
范权
体、
系
身 份
验
证
、
审
计
互联网
生物数据聚合与集成
基因组 数据
转录组 蛋白质组
数据
数据
代谢组 数据
生物数据中心建设的目标
• 针对实现国家生物大数据战略和我国生物数据汇聚管理与 共享利用的重大需求，重点突破组学数据中心和大型组学 数据库与知识库系统关键技术，建立国家生物数据中心， 以及大型组学数据与知识管理及其服务系统。
• 形成以物理集中为主、同时兼顾分布式共享的我国生物数 据管理利用模式。维护国家生物数据主权，提升我国生物 大数据的国际竞争力。
趋势三：大数据的处理与利用能力体现了一个国家的 国力与科技竞争力
生物和医疗领域已成为大数据领域
组学数据
健康数据
医疗数据
生物和医疗领域已成为大数据领域
目前，全球每年新增组学测序数据量达到EB级
2014-1-15: Illumina发 布HiSeq X，测序通量达 到1,800,000,000 Kilobases（1.8 T 碱基）