组学大数据平台在肿瘤精准医疗中的应用培训课件
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2024年肿瘤治疗新进展临床医学培训课件
通过阻断肿瘤细胞和免疫细胞间的抑制性信号通路，恢复 免疫系统对肿瘤细胞的识别和攻击能力。
免疫检查点分子
包括CTLA-4、PD-1、PD-L1等，在正常情况下参与免疫 反应的负调控，防止过度免疫反应对机体造成损伤。
抑制剂类型
主要包括抗体类药物和小分子药物，通过特异性结合免疫 检查点分子，阻断其与配体的相互作用，从而激活免疫系 统对肿瘤的应答。
临床医生应积极参与多学科协 作，与放疗科、化疗科、影像 科等相关科室紧密合作，共同 制定和执行患者的治疗方案。
在治疗过程中，临床医生应关 注患者的心理和社会支持需求 ，提供必要的心理干预和社会 资源链接，帮助患者更好地应 对疾病和治疗带来的压力。
临床医生可以积极参与肿瘤治 疗的临床试验和研究工作，探 索新的治疗方法和策略，为肿 瘤患者贡献自己的力量。
THANKS.
02
激酶抑制剂
针对肿瘤细胞中异常活化的激酶进行抑制，从而阻断肿瘤细胞的生长和
扩散。如EGFR抑制剂、ALK抑制剂等。
03
PARP抑制剂
通过抑制肿瘤细胞中PARP酶的活性，阻断肿瘤细胞DNA损伤修复途径
，从而诱导肿瘤细胞凋亡。
临床试验结果及前景展望
临床试验结果
多项临床试验结果显示，新型靶向药物在多种肿瘤治疗中展现出显著的疗效和安全性。如ADCs在乳腺癌、肺癌 等领域取得突破性进展；激酶抑制剂在肺癌、结直肠癌等领域展现出良好疗效；PARP抑制剂在卵巢癌、乳腺癌 等领域获得广泛应用。
02
放射治疗的优势
放射治疗具有无创性、局部控制率高、可重复性强等优势 ，在肿瘤治疗中发挥着不可替代的作用。
03
放射治疗与其他治疗手段的联合应用
放射治疗与手术、化疗等其他治疗手段联合应用，可发挥 各自的优势，提高肿瘤治疗的整体效果。例如，术前放疗 可缩小肿瘤体积，降低手术难度；术后放疗可消灭残存肿 瘤细胞，降低复发风险；与化疗联合使用可实现协同增效 等。
免疫检查点分子
包括CTLA-4、PD-1、PD-L1等，在正常情况下参与免疫 反应的负调控，防止过度免疫反应对机体造成损伤。
抑制剂类型
主要包括抗体类药物和小分子药物，通过特异性结合免疫 检查点分子，阻断其与配体的相互作用，从而激活免疫系 统对肿瘤的应答。
临床医生应积极参与多学科协 作，与放疗科、化疗科、影像 科等相关科室紧密合作，共同 制定和执行患者的治疗方案。
在治疗过程中，临床医生应关 注患者的心理和社会支持需求 ，提供必要的心理干预和社会 资源链接，帮助患者更好地应 对疾病和治疗带来的压力。
临床医生可以积极参与肿瘤治 疗的临床试验和研究工作，探 索新的治疗方法和策略，为肿 瘤患者贡献自己的力量。
THANKS.
02
激酶抑制剂
针对肿瘤细胞中异常活化的激酶进行抑制，从而阻断肿瘤细胞的生长和
扩散。如EGFR抑制剂、ALK抑制剂等。
03
PARP抑制剂
通过抑制肿瘤细胞中PARP酶的活性，阻断肿瘤细胞DNA损伤修复途径
，从而诱导肿瘤细胞凋亡。
临床试验结果及前景展望
临床试验结果
多项临床试验结果显示，新型靶向药物在多种肿瘤治疗中展现出显著的疗效和安全性。如ADCs在乳腺癌、肺癌 等领域取得突破性进展；激酶抑制剂在肺癌、结直肠癌等领域展现出良好疗效；PARP抑制剂在卵巢癌、乳腺癌 等领域获得广泛应用。
02
放射治疗的优势
放射治疗具有无创性、局部控制率高、可重复性强等优势 ，在肿瘤治疗中发挥着不可替代的作用。
03
放射治疗与其他治疗手段的联合应用
放射治疗与手术、化疗等其他治疗手段联合应用，可发挥 各自的优势，提高肿瘤治疗的整体效果。例如，术前放疗 可缩小肿瘤体积，降低手术难度；术后放疗可消灭残存肿 瘤细胞，降低复发风险；与化疗联合使用可实现协同增效 等。
医学基于医疗大数据的DRGs分析培训课件
讲解基于医疗大数据的DRGs分析方法和 技术，包括数据预处理、模型构建和评 估等
演示基于医疗大数据的DRGs分析的实际 案例，包括疾病诊疗过程的可视化、疾 病预测和风险评估等
02
医疗大数据概述
医疗大数据的定义和特点
定义
医疗大数据是指医疗领域所产生 的海量数据，包括患者信息、疾 病信息、医疗资源信息等。
THANKS
感谢观看
化。
结果展示与应用
结果展示
将模型预测结果以图表、报告等形式 进行展示，以便医院管理者和医生直 观了解DRGs分组情况和相关指标。
结果解读
应用推广
将DRGs分析结果应用于医院管理、 医生绩效考核、医保支付等方面，促 进医院精细化管理水平和医疗服务质 量的提高。
结合医学知识和临床经验，对模型预 测结果进行解读和分析，提出针对性 建议和改进措施。
通过对医疗大数据的分析，可以优化诊疗 流程，提高医疗服务效率和质量。
医疗大数据为医学研究提供了丰富的数据 资源，有助于科研人员发现新的疾病规律 和治疗手段。
推动医疗管理决策
个性化医疗服务
通过对医疗大数据的挖掘和分析，可以为 医疗机构的管理决策提供科学依据，优化 资源配置，降低医疗成本。
通过对患者的历史数据进行分析，可以为 患者提供个性化的诊疗方案和健康管理计 划，提高治疗效果和患者满意度。
05
DRGs分析在医学领域的应用案 例
案例分析一：某医院DRGs评价实践
DRGs分组与医院实际运营情况相结 合，对医院内部各科室进行客观评价 。
利用DRGs评价结果，优化医院资源 配置，提高医疗服务效率和质量。
通过DRGs数据分析，发现医院在诊 疗过程中的优势和不足，提出改进措 施。
大数据培训课件(PPT2)精编版
。
医药研发
运用大数据技术对海量的医药研 发数据进行分析和挖掘，加速新 药研发进程，提高研发效率和成
功率。
教育行业：个性化教育与智能辅导
个性化教育
通过大数据分析，对学生的学习历史、能力水平、兴趣爱 好等信息进行深入挖掘和分析，为教师提供更加准确、个 性化的教学方案和建议，提高教学效果。
智能辅导
利用大数据技术，对学生的学习数据进行实时监测和分析 ，发现学生的学习问题和薄弱环节，提供针对性的智能辅 导和练习建议。
聚类分析
将数据分成不同的组或簇 ，使得同一组内的数据尽 可能相似，不同组间的数 据尽可能不同。
关联规则挖掘
寻找数据项之间的有趣联 系或规则。
序列模式挖掘
发现数据序列中的频繁模 式。
机器学习算法原理及应用
监督学习
利用已知输入和输出数据进行训练，得到一 个模型，用于预测新数据的输出。
强化学习
智能体通过与环境交互，学习如何采取最佳 行动以最大化累积奖励。
行为，及时预警和防范金融欺诈行为。
医疗行业：精准医疗与健康管理
精准医疗
通过大数据分析，对患者的基因 信息、生活习惯、病史等进行深 度挖掘和分析，为医生提供更加 准确、个性化的诊疗方案，提高
治疗效果。
健康管理
利用大数据技术，对个人的健康 数据进行实时监测和分析，提供 个性化的健康管理计划和建议， 帮助人们更好地管理自己的健康
无监督学习
在没有已知输出的情况下，从输入数据中学 习数据的内在结构和特征。
深度学习
利用神经网络模型，学习数据的复杂和抽象 特征表示。
深度学习在大数据分析中的应用
图像识别
通过训练深度神经网络，实现对图像内容的 自动识别和分类。
医药研发
运用大数据技术对海量的医药研 发数据进行分析和挖掘，加速新 药研发进程，提高研发效率和成
功率。
教育行业：个性化教育与智能辅导
个性化教育
通过大数据分析，对学生的学习历史、能力水平、兴趣爱 好等信息进行深入挖掘和分析，为教师提供更加准确、个 性化的教学方案和建议，提高教学效果。
智能辅导
利用大数据技术，对学生的学习数据进行实时监测和分析 ，发现学生的学习问题和薄弱环节，提供针对性的智能辅 导和练习建议。
聚类分析
将数据分成不同的组或簇 ，使得同一组内的数据尽 可能相似，不同组间的数 据尽可能不同。
关联规则挖掘
寻找数据项之间的有趣联 系或规则。
序列模式挖掘
发现数据序列中的频繁模 式。
机器学习算法原理及应用
监督学习
利用已知输入和输出数据进行训练，得到一 个模型，用于预测新数据的输出。
强化学习
智能体通过与环境交互，学习如何采取最佳 行动以最大化累积奖励。
行为，及时预警和防范金融欺诈行为。
医疗行业：精准医疗与健康管理
精准医疗
通过大数据分析，对患者的基因 信息、生活习惯、病史等进行深 度挖掘和分析，为医生提供更加 准确、个性化的诊疗方案，提高
治疗效果。
健康管理
利用大数据技术，对个人的健康 数据进行实时监测和分析，提供 个性化的健康管理计划和建议， 帮助人们更好地管理自己的健康
无监督学习
在没有已知输出的情况下，从输入数据中学 习数据的内在结构和特征。
深度学习
利用神经网络模型，学习数据的复杂和抽象 特征表示。
深度学习在大数据分析中的应用
图像识别
通过训练深度神经网络，实现对图像内容的 自动识别和分类。
组学大数据平台与精准医疗
组学大数据平台与精准医疗
深度挖掘
数据中心
检测方案 • 荧光定量PCR、基因芯片 、SNP分型、 二代测序
数据资源库 (Data Base) 数据分析平台 (PipeLine) 知识库 (Knowledge Base) 精准医疗平台 (组学数据 + 临床数据)
人体自免疫的抗原数据库平台 AAgAtlas1.0
拷贝数变化
• 在 METABRIC 数 据 集 PAM50亚型中拷贝数减少 和增加的百分比情况
差异表达分析
• 肿瘤组织相比于周围正常组织， MELK的表达量要高出许多
• PAM50型乳腺癌中的基底样乳腺癌， MELK的表达量最高。
共表达分析
• 分析MELK影响基底样乳腺癌的机理
• 在基底样乳腺癌的METABRIC数据集中， MELK与包括CDCA5,TPX2和CEP55在内的 78个基因共表达。
文章： BCIP: a gene-centered platform for identifying potential regulatory genes in breast cancer[J]. Scientific Reports, 2017, 7.
DOI: doi:10.1038/srep45235 影响因子：4.259
Nucl. Acids Res. first published online October 23, 2016
DOI: 10.1093/nar/gkw946 影响因子：10.162
文章发表于2016年Nucleic Acids Research
人体自免疫抗原的数据库平台网站
最终确定了1126自身抗原基因， 涵盖了肿瘤、心血管疾病和自身免疫 病等1071种人类相关疾病，构建了第 一个全面的人类自身抗原数据库 （AAgAtlas1.0）。对肝癌相关自身 抗原开展初步生物信息学分析发现这 些抗原基因参与了细胞周期、细胞凋 亡、基因表达和免疫系统等多个重要 的生物学过程，表明了这些蛋白在肝 癌发生发展中可能具有重要的作用。
肿瘤登记培训课件
肿瘤登记培训课件肿瘤登记是一项重要的公共卫生工作，它旨在收集、分析和解释有关肿瘤发病率、死亡率和预后的信息。
通过对肿瘤的登记，我们可以了解不同地区、不同人群的肿瘤疾病情况，为制定预防措施和治疗方案提供科学依据。
为了提高肿瘤登记工作的准确性和效率，我们进行了肿瘤登记培训。
一、肿瘤登记的意义和目的肿瘤登记的意义在于收集和统计肿瘤疾病数据，以了解该地区肿瘤发病率的情况，并为临床医生提供参考信息。
肿瘤登记的目的是帮助制定和实施肿瘤防控策略，改善肿瘤患者的预后和生存质量。
二、肿瘤登记的基本原则1. 全员登记原则：即所有在该地区诊断为肿瘤的患者都应进行登记，包括住院患者、门诊患者和在社区中就诊的患者。
2. 准确性原则：确保登记数据的准确性，包括患者的基本信息、疾病诊断等。
3. 保密原则：严格保护患者信息的隐私和安全，确保登记数据的保密性。
4. 持续性原则：登记工作应持续进行，建立完善的肿瘤登记数据库。
三、肿瘤登记的方法和步骤1. 患者信息收集：包括患者的姓名、性别、年龄、职业、住址等基本信息。
2. 疾病诊断确认：确认患者的肿瘤疾病诊断是否准确，包括病理学检查结果、影像学检查结果等。
3. 数据录入：将患者的信息和诊断结果录入到肿瘤登记系统中，确保数据的准确性和完整性。
4. 数据分析和使用：对肿瘤登记数据进行分析，了解肿瘤的流行病学特征和变化趋势，为制定防控措施提供依据。
四、肿瘤登记的挑战和解决方法1. 数据收集复杂：由于肿瘤的诊断和治疗涉及多个科室和医疗机构，数据的收集可能面临困难。
解决方法是加强医疗机构之间的协作，建立良好的信息交流机制。
2. 数据质量问题：登记数据可能存在不完整、错误等问题。
解决方法是加强对登记人员的培训，提高其登记数据的准确性和完整性。
3. 隐私保护风险：登记涉及患者的个人信息，需要采取相应的措施保护患者的隐私。
解决方法是建立严格的信息安全管理制度，加强对登记人员的隐私保护培训。
五、肿瘤登记的前景和展望随着医疗技术和信息技术的不断发展，肿瘤登记工作将更加便捷和准确。
精准医学课件
案例四：基因检测在临床实践中的应用
总结词
基因检测在临床实践中广泛应用，为疾病的预防、诊 断和治疗提供有力支持。
详细描述
基因检测是指通过检测个体的基因组信息，预测或诊断 个体是否携带某种疾病易感基因或致病基因的技术。基 因检测在临床实践中广泛应用，如产前筛查、遗传性疾 病的诊断、肿瘤的早期发现和治疗等。通过基因检测， 可以为患者提供更加精准、个性化的预防、诊断和治疗 方案，从而提高疾病的治疗效果和患者的生存率。同时 ，基因检测还可以为医学研究提供大量的数据支持，推 动精准医学的发展。
技术瓶颈与伦理问题
技术瓶颈
精准医学技术的发展仍面临一些技术瓶颈，如基因测序技术的准确性和可靠性、 大数据分析的深度和广度等。需要加大科研投入，推动技术创新，提高技术水 平。
伦理问题
精准医学涉及人类遗传信息和基因改造等伦理问题，需要遵循伦理原则，尊重 人类的尊严和权利。在研究和应用过程中，应充分考虑伦理问题，精准医学的挑战与前景
数据安全与隐私保护
数据安全
精准医学依赖于大量的个人健康数据，包括基因、生活习惯 等敏感信息，因此数据安全是首要挑战。需要采取严格的加 密和安全措施，确保数据不被非法获取和使用。
隐私保护
在收集和使用个人健康数据时，必须严格遵守隐私保护原则 ，确保个人隐私不被侵犯。应制定相应的隐私政策，明确数 据的收集、存储和使用方式，并获得当事人的同意和授权。
基于大数据分析和人工智能技术，可以为每个患者制定个性化的医疗方案，提高治疗效 果并减少副作用。
03
精准医学的临床应用
肿瘤的精准治疗
肿瘤基因组学
通过对肿瘤细胞的基因组进行测序和分析，发现肿瘤的特异性和突 变基因，为精准治疗提供依据。
靶向治疗
医疗健康大数据在肿瘤精准医疗中的应用案例
医疗健康大数据在肿瘤精准医疗中的应用案例近年来，随着医学技术和信息技术的不断发展，医疗健康大数据已经成为一个备受关注的热门话题。
在肿瘤精准医疗中，医疗健康大数据的应用已经成为一个越来越重要的方向。
在本篇文章中，我们将通过分析一些实际案例，探讨医疗健康大数据在肿瘤精准医疗中的应用。
首先，我们需要先了解什么是肿瘤精准医疗。
肿瘤精准医疗是一种通过对患者的基因、代谢、病理等方面的详细检测，进行个体化的治疗，以提高治疗效果和降低治疗风险的医疗方式。
而医疗健康大数据，则是指通过对大规模的、多来源的医疗数据进行分析，以获取有益的医疗信息和知识的方法。
将两者结合，即可发挥医疗健康大数据在肿瘤精准医疗中的作用。
一、基因测序数据的应用基因检测和基因测序是肿瘤精准医疗中不可或缺的环节，而医疗健康大数据的应用也可以为基因测序提供有力的支持。
例如，英国威尔士地区一家诊所对500名乳腺癌患者进行了全基因组测序，并将这些数据与其他乳腺癌患者的数据进行对比，以期发现新的疾病风险基因和靶向治疗靶点。
这种数据分析可以大大加速疾病诊断、药物研发和治疗效果评估等过程。
二、医学影像数据的应用医疗影像是肿瘤诊断和治疗中至关重要的环节之一，而医学影像数据的集成和分析也可以通过医疗健康大数据的应用来实现精准诊断和治疗。
例如，亚利桑那大学的研究团队利用机器学习方法，对400多个肺癌患者的CT图像进行分析，并建立了一个可以自动识别肺癌的系统。
这个系统可以准确地检测出肺癌的形状、大小、位置和类型，为肺癌的早期发现和治疗提供了有力的支持。
三、临床病历数据的应用临床病历数据是患者医疗历程的重要记录，对于肿瘤精准医疗也起到了至关重要的作用。
而医疗健康大数据的应用可以通过对大规模病历数据的分析，为临床病历的理解和分析提供了有力的支持。
例如，在美国的一项研究中，研究人员收集了来自16个机构的约6000名乳腺癌患者的病历数据，并利用机器学习模型进行数据分析。
研究结果表明，通过对患者的基本信息、治疗历程和生存数据进行综合分析，可以建立出一种可以预测乳腺癌治疗效果的模型，为乳腺癌的治疗提供了有力的支持。
大数据分析与应用实践培训ppt
05
大数据安全与隐私保护
大数据安全挑战与风险
数据泄露风险 大数据的集中存储增加了数据泄露的风险，可能导致敏感信息被 非法获取和利用。
恶意攻击风险
大数据平台成为黑客攻击的重要目标，可能遭受网络攻击、病毒传 播等威胁。
数据失真风险
大数据的多样性和复杂性可能导致数据失真，影响数据分析结果的 准确性和可靠性。
流行病预测
基于历史疫情数据和人口流动数据，预测流行病的传播趋势和爆发时 间，为防控措施提供支持。
医疗资源优化
通过分析医疗资源的使用情况和管理数据，优化医疗资源配置和管理 ，提高医疗服务的效率和质量。
交通行业大数据应用
交通流量管理
通过分析道路交通流量数据和交通管理数据，优化交通信 号灯配时和交通疏导方案，缓解交通拥堵和提高道路通行 效率。
大数据分析与应用实 践培训
汇报人：可编辑
2023-12-23
contents
目录
• 大数据分析概述 • 大数据分析技术 • 大数据分析工具 • 大数据应用实践 • 大数据安全与隐私保护 • 大数据未来发展趋势与展望
01
大数据分析概述
大数据的定义与特征
01
02
03
定义
大数据是指数据量巨大、 类型多样、处理复杂的数 据集合。
用户行为分析
商品推荐
通过分析用户的浏览、购买、搜索等行为 数据，了解用户需求和喜好，优化产品推 荐和营销策略。
基于用户的行为数据和购买历史，为用户 推荐相关商品，提高转化率和用户满意度 。
供应链优化
营销效果评估
通过分析销售数据和库存数据，预测商品 需求，优化库存管理和物流配送，降低库 存成本和缺货率。
交通安全预警
- 1、下载文档前请自行甄别文档内容的完整性，平台不提供额外的编辑、内容补充、找答案等附加服务。
- 2、"仅部分预览"的文档,不可在线预览部分如存在完整性等问题,可反馈申请退款(可完整预览的文档不适用该条件!)。
- 3、如文档侵犯您的权益，请联系客服反馈,我们会尽快为您处理(人工客服工作时间：9:00-18:30)。
数据资源库 (Data Base) 数据分析平台 (PipeLine) 知识库 (Knowle+ 临床数据)
本文微档生所提物供组的信在息肿仅瘤供参免考疫之用治，疗不中能作的为应科学用依据，请勿模仿；如有不当之处，请联系网站或本人删除。
• 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
不同的癌症；免疫治疗前69名患者接受了抗生素的治疗； • 研究技术：粪便宏基因组测序 • 验证：无菌小鼠FMT（粪菌移植）验证； • 结果：1）抗生素治疗的患者，癌症很快出现复发，生存时间也
• 临床数据分析：
生存分析 预测
本文组档所学提数供的据信来息源仅供和参分考之析用，不能作为科学依据，请勿模仿；如有不当之处，请联系网站或本人删除。
患者
技术
全基因组 全外显子组/靶向测序
转录组 mRNA测序
蛋白质组学 磷酸化组学
甲基化组学测序 ChiP-seq测序
16s rDNA测序, 宏基因组测序 其他微生物组学
• 由IBM公司开发 • 人工智能系统 • 询问病人的病征、病史 • 人工智能技术 • 自然语言的处理和分析技术 • 从各个渠道搜集到的信息和数据 • 迅速给出诊断提示和治疗意见
本文档针所对提个供的人信进息仅行供纵参向考之密用集，不数能据作收为科集学可依据以，揭请示勿模分仿子；如疾有病不标当之志处物，请联系网站或本人删除。
本文医档所生提目供的前信面息临仅供决参策考之的用信，息不能维作度为科大学大依增据，加请勿模仿；如有不当之处，请联系网站或本人删除。
Hawgood S, Hook-Barnard IG, O’Brien TC, Yamamoto KR. Precision medicine: Beyond the inflection point. Science translational medicine 2015;7:300ps17.
更短； 2）恢复较好的患者体内，Akkermansia muciniphila
的益生菌丰度更高，对癌症免疫疗法还有促进作用； 3）接受了“起效者”粪便的小鼠对于PD-1抑制剂的
反应要明显优于接受了“无效者”粪便的小鼠，后者在口服 Akkermansia muciniphila后，能恢复对免疫疗法的反应。
本文宏档基所提因供组的信深息度仅挖供参掘考之用，不能作为科学依据，请勿模仿；如有不当之处，请联系网站或本人删除。
挖掘组间物种、功能差异
样品聚类分析（肠型）
拷贝数变异：挖掘功能变化
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
本文多档组所提学供联的信合息分仅析供参考之用，不能作为科学依据，请勿模仿；如有不当之处，请联系网站或本人删除。
• 数据来源：药物基因组689个癌症细 胞系和139种抗癌药物。来自CCLP和 GDSC.
• 规则关联挖掘 • 深度学习 • 预测药物反应
本文组档所学提大供数的信据息平仅供台参与考精之用准，医不能疗作为科学依据，请勿模仿；如有不当之处，请联系网站或本人删除。
深度挖掘
数据中心
检测方案 • 荧光定量PCR、基因芯片 、SNP分型、 二代测序
电生理数据
无创脑电图 术中脑电监护 SEEG
组学数据
微生物组 基因组 代谢组 蛋白组 表型组
本文临档床所提数供据的信来息源仅和供参分考析之用，不能作为科学依据，请勿模仿；如有不当之处，请联系网站或本人删除。
• 临床数据来源：
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
• 前瞻性 • 108个人 • 全基因组测序分析 • 临床检测分析 • 蛋白质组学分析 • 代谢组学分析 • 微生物群落分析（对16S rRNA进行
测序） • 参与者配戴活动跟踪器监测日常活动 • 创立相关性网络 • 关联分析 • 鉴定已知和候选标志物 • Meta分析
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.
本文档在所癌提供症的治信息疗仅中供的参考联之合用，用不药能作为科学依据，请勿模仿；如有不当之处，请联系网站或本人删除。
• 不同癌症分期的医学研究 • 基因和分子诊断 • 肿瘤信息学 • 传统中药 • 数学分析 • 治疗毒性评价 • 个性化用药
本文档利所用提深供的度信学息仅习供和参关考之联用规，不则能挖作掘为科预学抗依据癌，药请物勿模反仿应；如有不当之处，请联系网站或本人删除。
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非结构化文本 病案记录 检查报告 手术记录 病历报告
图像
照片等二维图像 病理学切片扫描 CT、MRI等三维图像
结构化文本 病案首页 医嘱
视频 显微镜视频信号 内镜视频信号 24小时脑电检测视频
数据分析
点突变 小插入/缺失 拷贝数变异
结构变异
差异分析 融合基因 可变剪切 RNA编辑
差异分析 磷酸化位点分析 新生/新肽段分析
甲基化位点 组蛋白修身 转录因子结合位点
物种及功能组成 物种差异分析 功能差异分析
数据整合及解读
突变的功效分析 功能，网络和通路
分析
整合分析
与疾病的关联分析
理解病 理机制 并应用 于临床
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阅读和记忆学习医
疗文献、临床指导和 医学指南
将病人和临床试验 方案进行匹配
持续不断的学习
从不断增加的病人的 组学数据和临床数据 中不断学习
依据最新用药指
导推荐潜在的治 疗选择方案
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