医学组学大数据平台在肿瘤精准医疗中的应用专题课件
组学大数据平台在肿瘤精准医疗中的应用ppt课件
年龄 性别 过敏情况 药物测试 疾病详情 家族史 药物接受和排斥 曾使用剂量水平 生存率诊断测试 手术
临床数据
数据脱敏 标准化结构化
临床数据
预测生存期 发现新疗法 治疗方案 预后方案
辅助诊疗
知识库
深度学习
致病基因 肠道菌群 药物代谢/靶标 肿瘤驱动基因
辅助科研
组学检测数据
组学大数据平台与精准医疗
数据资源库 (Data Base)
深度挖掘
数据分析平台 (PipeLine)
数据中心
知识库 (Knowledge Base) 精准医疗平台 (组学数据 + 临床数据)
检测方案
• 荧光定量PCR、基因芯片 、SNP分型、 二代测序
组学大数据平台在肿瘤精准医疗中的应用
知识图谱
生存分析
预测
组学数据来源和分析
患 者 技 术 数据分析
点突变 全基因组 全外显子组/靶向测序 小插入/缺失 拷贝数变异 结构变异 差异分析 突变的功效分析
数据整合及解读
转录组 mRNA测序
融合基因 可变剪切 RNA编辑
功能，网络和通路 分析
蛋白质组学 磷酸化组学
差异分析 磷酸化位点分析 新生/新肽段分析 整合分析
从宏基因组数据中组装单菌
CAG/MGS/MLG分析：从种或菌株层级挖掘物种变化
菌群、表型、临床数据关联分析
耐药基因挖掘
多组学联合分析
微生物组在肿瘤免疫治疗中的应用
• • • • • • 期刊：Science 发表时间：2017.11 实验设计：249 名接受过抗 PD-1免疫疗法的肺癌、肾癌等多种
Price N D, Magis A T, Earls J C, et al. A wellness study of 108 individuals using personal, dense, dynamic data clouds[J]. Nature Biotechnology, 2017, 35(8):747.
大数据在医疗卫生领域的应用 ppt课件
——全国人大常委会副委员长陈竺
2014中国卫生论坛8月15日
◆EHR与EMR推进？
◆互联互通？
◆共享？ ◆应用？ ◆互操作？
2014年10月29日，国务院常
务会议部署重点推进六大领域消费： “扩大移动互联网、物联网等信息 消费，………加 快健康医疗、企 业监管等大数据 应用。”
⑴ 面对现实无法回避 ◆人群中最不健康的 1% 人用了 30% 医疗卫生费用，最不健康的 1%和患慢 性病的19%共用了70%的费用。最健康 的70%人口只用了10%的费用。
◆任何人都不能保证自己永远健康， 每个人都有可能成为最不健康的 1%或 患慢性病的19%。
⑵ 政府认识逐步到位
◆健康管理和促进是一个关系到经
网络、图片、视频、影像等 ◆Velocity（高速）：处理速度快，时效 要求高，与DM的本质不同 ◆Value（价值密度低）：商业价值高。 ◆Complicacy（复杂性）：大数据的采 集、存储、处理、分析等。
3、大数据的价值
《大数据：改变生活、 工作和思考方式的革命》 ◎个性化治疗 ◎非结构化数据 ◎大数据 + 挖掘 “对社会的好处将是无穷 无尽的，因为大数据在一定程度上将解决 迫在眉睫的全球问题，如处理气候变化、 根除疾病以及促进善政和经济发展等。”
J Ginsberg et al. Nature 457, 1012-1014 (2009) doi:10.1038/nature07634
三、大数据应用与精准医疗
So tonight, I'm launching a 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. We can do this.
大数据在医疗技术中的作用与影响培训ppt课件
随着医疗技术的不断发展和进步 ，大数据在医疗领域的应用越来 越广泛，对医疗技术的创新和发 展产生了深远的影响。
大数据与医疗技术的关系
大数据对医疗技术的影响
大数据技术的出现为医疗领域带来了海量的数据资源，通过对这些数据的挖掘和分析，可 以揭示出疾病的发生发展规律，为疾病的预防、诊断和治疗提供新的思路和方法。
强化数据分析能力
加强医疗机构的数据分析能力，培养 专业的数据分析人才，提高数据分析 的准确性和效率。
推动数据共享与合作
打破数据壁垒，推动医疗机构之间的 数据共享与合作，促进大数据在医疗 领域的广泛应用。
加强数据安全保护
建立完善的数据安全保护机制，确保 患者隐私和医疗数据的安全。
THANKS
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医疗技术对大数据的需求
随着医疗技术的不断发展，对数据的处理和分析能力提出了更高的要求。大数据技术可以 帮助医务人员更好地管理和分析医疗数据，提高医疗决策的科学性和准确性。
大数据与医疗技术的融合
大数据技术和医疗技术的融合是未来发展的趋势。通过大数据技术，可以对医疗数据进行 深度挖掘和分析，发现新的医疗知识和技术，推动医疗技术的创新和发展。同时，医疗技 术的发展也为大数据技术的应用提供了更广阔的空间和机遇。
推动医疗科研
大数据为医疗科研提供了海量 的数据支持，有助于科研人员 发现新的疾病规律和治疗手段 。
加强健康管理
大数据可以分析人们的健康数 据，提供个性化的健康管理建 议，帮助人们更好地预防疾病
。
提出加强大数据在医疗技术中应用的建议
完善数据收集机制
建立统一的数据收集标准，确保医疗 数据的准确性和完整性。
3
实践经验积累
鼓励医疗机构和企业开展大数据医疗实践，积累 实践经验并不断完善技术体系。
放射组学及其在肿瘤研究与临床中的应用 ppt课件
Balagurunathan et al., Translational Oncology, accepted, 2014
肺癌Radiomics(7/35)—数据检测挑战
➢ 对于部分匿名影像，必要数据重建可能困难 ➢ 不同医院的影像，不是每个标注都相似 ➢ 由于不同的设备和协议，很难识别出关键参
数去检测 ➢ 识别对应影像的疾病实例（序号） ➢ 计算不同（诊断影像，外科影像及治疗影像） ➢ 组织的影像层厚 ➢ 其他参数也可变？
原始CT影像
肋骨检测
模型初始化
强的主动形状 模型匹配
主动形状模型分割方法总框架
约束的优化面 搜索
Shanhui Sun et al., IEEE Transactions on Medical Imaging, 2011:30(2), 266.
肺癌Radiomics(14/35)—图像分割
主动形状模型法分割结果 Shanhui Sun et al., IEEE Transactions on Medical Imaging, 2011:30(2), 266.
肺癌Radiomics(5/35)—影像特征
序号 1
2 3 4 5
影像特征种类 形状
尺寸
边界
与肺的关系 强度与各向异
性
代表性特征
a. 紧密度 b. 主要方向 c. 部分各向异性 d. 形状索引
a. 体积 b. 最长的直径 c. 厚度
a. 边界梯度 b. 维度 c. 边界长度
a. 肺的边界 b. 解剖位置
放射组学(Radiomics)概念(2/4)
➢ 以肺癌为例，2010年中国共54万发病率，45万死 亡率，且在过去30年以465%的速度增长
➢ 肺癌居恶性肿瘤首位，在非小型细胞肺癌患者中， 五年存活率依然很低
医疗大数据在癌症治疗中的应用
医疗大数据在癌症治疗中的应用第一章：引言癌症是一种病程复杂、治疗难度大的疾病。
随着医学研究的不断深入，如今已经出现了许多关于癌症治疗的新技术和新方法。
其中，医疗大数据技术的出现为癌症治疗带来了新的思路和新的机会。
第二章：医疗大数据在癌症中的应用2.1 早期筛查医疗大数据技术可以通过收集大量的人群健康数据，建立各种形式的数据库，从而实现对患者早期筛查和过滤。
对于癌症来说，早期检测和诊断是非常关键的。
医疗大数据技术可以有效地提高早期筛查的准确率，进而提高治疗的成功率。
2.2 精准治疗针对癌症的治疗方案通常是基于患者的具体情况和病程而定。
医疗大数据技术可以发挥巨大的作用，对患者的数据进行细致地分析和挖掘，提供个性化的治疗方案。
通过对患者的基因、病理学和临床数据进行综合分析，可以为临床医生提供更加精准的治疗指导。
2.3 药物研发在癌症治疗中，药物研发是非常重要的一环。
医疗大数据技术可以收集患者的基因数据、药物治疗方案、治疗效果、副作用等各种相关数据，并对这些数据进行深入分析，从而为药物研发提供重要参考。
这些分析结果可以帮助制药公司优化药物治疗方案，提高药物研发的成功率和效率。
2.4 辅助诊断癌症的诊断需要依靠医生的经验和医疗设备的支持。
但是，在大规模疫情爆发和基层医疗资源不足的情况下，患者很难获得及时而准确的诊断。
医疗大数据技术可以通过数据挖掘和分析，为医生提供准确的诊断参考，辅助医生进行疾病诊断和治疗。
第三章：医疗大数据在癌症治疗中的进展与应用现状医疗大数据技术已经在癌症治疗中得到了广泛应用。
目前，一些机构已经建立了大量的癌症数据库，这些数据库包括了患者的基因、病理学和临床数据等方面的信息。
通过对这些数据的深入分析，医生们可以更加准确地判断某种治疗方案对患者的有效性和安全性。
此外，一些药物公司也开始使用医疗大数据技术来加速药物研发的进程。
第四章：医疗大数据在癌症治疗中的前景医疗大数据技术具有广泛的应用前景。
【肿瘤 专家 课件】7-肿瘤精准医学与大数据
Precision medicine
• Requires analysis of big data -Gene（panomics）, exposures, lifestyle Identify “actionable ”markers Results in personalized treatment of individuals affected by
肿瘤、精准医学与大 数据
南昌大学第一附属医院肿瘤科
Cancer Treatment Prior Sequencing of the Human Genome
• Largely focused on use of cytotoxic chemotherapy • Treatment has many side effects • Rarely curative when used in metastatic setting
-all your competitors offer this
What is it?
• Precision medicine is an emerging approach for disease prevention and treatment that takes into account people’s individual variations in genes, environment, and lifestyle.
disease
Clinical benefits of precision medicine
• Diagnosis/prognosis • Treatment prediction • Dosing • Safety • Monitoring • Replacing a one-size-fits-all approach
医疗大数据与人工智能在肿瘤治疗中的应用案例分析
医疗大数据与人工智能在肿瘤治疗中的应用案例分析随着技术的不断进步和医疗模式的不断升级，医疗大数据和人工智能已经成为了医疗界的重要趋势。
在肿瘤治疗中，医疗大数据和人工智能的应用也变得越来越普遍，而这些技术的应用对于肿瘤治疗的效果和病人生存率都有着重要的影响。
本文将分析一些医疗大数据和人工智能在肿瘤治疗中的应用案例，以期对该领域的发展有更深入的认识和了解。
一、医疗大数据在肿瘤治疗中的应用案例1.基于医疗大数据的肿瘤风险评估基于医疗大数据的肿瘤风险评估是一种创新的肿瘤治疗方法，它通过收集和分析大量的医疗数据，来确定病人患肿瘤的风险。
例如，根据患者家族史、吸烟史、饮酒史、肥胖史等多种因素的数据，来预测患者患上肿瘤的概率。
当患者的患癌风险高时，便可以提前对其进行预防和筛查，从而及时发现和治疗病症。
2.医疗大数据在肿瘤诊断中的应用传统的肿瘤诊断需要依赖医生经验、设备和检查等手段，但随着医疗大数据的普及，越来越多的医院和诊所开始使用大数据技术进行肿瘤诊断。
此类例子包括利用机器学习算法分析MRI图像或生物组织图像数据，以及利用肿瘤组织检测和分析等大数据技术进行肿瘤诊断。
3.基于医疗大数据的肿瘤治疗方式选择医疗大数据的应用还可以帮助医生们选择更加个性化的肿瘤治疗方式。
例如，在选择化疗、放疗、手术等治疗方案时，医务人员需要考虑患者的身体状况，评估其对不同治疗方式的耐受性。
通过使用医疗大数据分析，可以加强对于肿瘤治疗方式的效果预测，助力医务人员和患者选择最具针对性的治疗方案。
二、人工智能在肿瘤治疗中的应用案例1.利用人工智能技术提升放疗计划的精确性现代医学的放疗治疗是利用射线杀灭肿瘤细胞的一种方法，需要利用多个维度数据进行治疗计划。
人工智能技术可以帮助医生分析和处理这些数据，从而生成对放疗治疗计划的精准预测。
例如，人工智能技术可以分析肿瘤的位置、形状、尺寸等多重维度数据，并考虑患者的年龄、身体状况、病史等个人因素，以生成精准的放疗计划，提高治疗效果。
医学大数据分析技术在肿瘤治疗中的应用研究
医学大数据分析技术在肿瘤治疗中的应用研究随着科技的不断进步，医疗领域也迎来了巨大的变革。
现在，医学大数据分析技术已经广泛应用于临床实践，而肿瘤治疗中更是有着非常重要的作用。
本文将探讨医学大数据分析技术在肿瘤治疗中的应用研究，旨在了解这些技术带来的巨大变革和收益。
背景肿瘤是一种恶性肿瘤，并且非常难以治愈。
临床上，肿瘤治疗主要包括手术、放疗、化疗等方面，对于不同的病例和肿瘤类型，治疗方案也有所不同。
而且，肿瘤治疗还需要进行定期随访，了解病情的变化情况，调整和修改治疗方案，这一过程需要非常精准和细致。
应用而医学大数据分析技术则为肿瘤治疗这个过程带来了很大的便利和优化。
它可以根据患者的个人情况、病情的程度以及其他相关因素，快速、精准地制订出最佳治疗方案，提高治疗效果。
同时，医学大数据分析技术还可以对临床应用的药物、化疗方案等进行实时监测和分析，及时提出有效的反馈和建议，为临床应用进一步的改进提供了宝贵的参考依据。
此外，医学大数据分析技术还可以在乳腺癌、肺癌等多种癌症的诊断和研究中发挥重要作用。
医学大数据分析技术可以对病人的体征数据、生化指标、影像数据等进行综合分析，制定出个性化的诊断和治疗方案，同时还可以对患者的疗效进行实时监控、评估和反馈，调整和修改治疗方案，提高治愈率。
总结在医学大数据分析技术的帮助下，肿瘤治疗已经逐步实现了从传统的普通化、单一化治疗转向个性化、精准化治疗的转变。
医学大数据分析技术的应用不仅可以提高治疗效果和成功率，也可以降低治疗的风险和副作用，为肿瘤患者提供更好的医疗服务和保障。
未来，医学大数据分析技术还将继续发挥着更为广泛和重要的作用，为人类的健康事业做出新的贡献。