Aplicación del análisis de big data en la investigación de enfermedades y salud
La tecnología de análisis de big data jugará un papel especial en los aspectos anteriores.
1. Investigación en enfermedad y salud
En la investigación de la enfermedad y la salud, podemos dividirla en tres subaspectos: investigación en salud, investigación subsalud e investigación en enfermedad.
1. Investigación en Salud
China es un vasto país multiétnico. Las personas de diferentes regiones y grupos tienen diferentes genes e indicadores de salud. Las personas del mismo grupo en la misma región tienen diferentes estándares de salud para diferentes géneros y edades. La investigación y el análisis en profundidad de los patrones de salud de los grupos antes mencionados tienen una importante importancia orientadora para la atención médica, la promoción de la salud y la prevención y el tratamiento de enfermedades. Por ejemplo:
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1.2 Al formular valores de referencia para diferentes grupos de personas en diferentes regiones, las diferencias en los indicadores de salud entre diferentes géneros, diferentes edades y diferentes estaciones pueden Se analizará más a fondo, así como la proporción de peso, para completar un valor de referencia de salud integral y sistemático adecuado para el pueblo chino.
1.3 El equilibrio inherente de la existencia humana hace que cada dato observable tenga sus propias reglas únicas. Sólo basándose en la experiencia se pueden descubrir reglas simples como las constantes de calcio y fósforo, lo que lleva a la aplicación de tecnologías de análisis de big data. como la minería de datos, puede descubrir activamente leyes médicas humanas complejas y sistemáticas, mejorar en gran medida el nivel técnico de prevención, tratamiento y predicción de enfermedades, y también tener una base más científica para juzgar la subsalud y comprender el proceso de desequilibrio gradual. de salud a subsalud.
1.4 Analizar los datos de salud de las mujeres embarazadas durante el embarazo, el posparto y los recién nacidos, estudiar los patrones de salud de las mujeres embarazadas y los recién nacidos, desarrollar modelos de evaluación de la salud de las mujeres embarazadas y los recién nacidos y proporcionar más orientación científica para las mujeres embarazadas y los recién nacidos. atención de la salud del recién nacido.
1.5 Analizar y extraer datos de exámenes físicos sobre el crecimiento de los niños, estudiar los patrones de salud de los niños y desarrollar modelos de evaluación del crecimiento y los factores de los niños, respectivamente, para adaptarse a las características del vasto territorio y la gran población de China, y proporcionar más información científica. Orientación para el crecimiento y desarrollo de los niños.
1.6 Analizar y estudiar los datos de salud de las personas mayores, estudiar las características de salud de las personas mayores, desarrollar modelos de evaluación y factores que influyen en la salud de las personas mayores y proporcionar más orientación científica para la salud y el bienestar de las personas mayores. los ancianos.
1.7 Análisis en profundidad de los datos mentales y psicológicos de personas sanas, formulando estándares de referencia mental y psicológicos para personas sanas, desarrollando modelos de evaluación de factores de influencia y mentales y psicológicos saludables, y proporcionando información mental y mental más científica. orientación para el cuidado de la salud.
2. Investigación subsalud
La Organización Mundial de la Salud se refiere a un estado en el que el cuerpo no tiene ninguna enfermedad orgánica pero tiene algunos cambios funcionales como el "tercer estado", también conocido. como "El "estado subsalud" incluye principalmente: cambios funcionales, no lesiones orgánicas; cambios en los signos físicos, pero las lesiones no pueden ser detectadas por la tecnología médica existente; mala calidad de vida y bajo nivel de salud a largo plazo; signos no saludables de enfermedades crónicas enfermedades fuera de la lesión.
El análisis y la investigación en profundidad sobre la subsalud son de gran importancia para mantener la salud, prevenir y corregir la subsalud y prevenir y tratar enfermedades. Por ejemplo:
2.1 Estudiar la relación entre subsalud y enfermedades. Estudiar el peso de diversos indicadores observables (datos de exploración física) en la subsalud y su distribución en diferentes regiones y poblaciones. Se utilizaron series de tiempo y regresión lineal/no lineal para estudiar la correlación entre los indicadores de observación de subsalud. A través de la extracción de datos de exámenes físicos de subsalud, analizamos los factores que influyen que conducen a enfermedades, establecemos un modelo de evaluación para predecir riesgos y luego establecemos un modelo de predicción de enfermedades.
2.2 Estudiar la relación entre subsalud y salud. Al analizar la región, ocupación, edad y otros factores de la población que realiza exámenes físicos, se estudió la distribución más reciente de poblaciones sanas y subsaludables. Diferentes personas tienen diferentes entornos geográficos y hábitos de vida. Después de añadir datos externos relevantes (como ocupación, dieta, hábitos, personalidad, aficiones, etc.). ) Además de los indicadores médicos de subsalud, también puede conocer el impacto de factores integrales sobre la subsalud, así como sus respectivos pesos y correlaciones, para explorar las causas de la subsalud y brindar orientación para la prevención y tratamiento de la subsalud.
2.3 Estudiar el tratamiento y pronóstico de la subsalud.
Mediante el análisis de los datos de pronóstico y tratamiento subsalud, podemos evaluar el efecto del tratamiento y el plan de tratamiento óptimo, realizar más investigaciones sobre el tratamiento y pronóstico subsalud y estudiar su relación con las enfermedades.
2.4 Investigación en subsalud mental. Por ejemplo, se resumen, analizan y excavan estados comunes de subsalud mental como neurastenia, depresión, ansiedad, trastorno obsesivo-compulsivo, etc. para obtener nuevos conocimientos sobre subsalud mental, explorar las causas de las enfermedades mentales y jugar. un papel en la prevención y tratamiento de las enfermedades mentales.
2.5 Combinar datos de gestión de salud comunitaria y de pacientes hospitalizados, analizar ponderaciones de factores, extraer las características de múltiples factores y finalmente formar un modelo para guiar el tratamiento. La situación ideal sería individualizar el modelo de evaluación y construir un modelo de predicción dedicado para cada paciente.
3. Investigación de enfermedades
En China, las enfermedades que ponen en grave peligro la salud de las personas incluyen:
Enfermedades infecciosas, como la tuberculosis, el SIDA, el SARS, la influenza aviar, e influenza H1N1, etc.
Enfermedades crónicas no transmisibles, como tumores malignos, enfermedades cerebrovasculares, enfermedades cardíacas, diabetes, etc.
Enfermedades mentales y psicológicas;
Defectos congénitos en niños.
La investigación y el análisis de datos médicos y datos relacionados de pacientes con diversas enfermedades son de gran valor para la prevención y el tratamiento de diversas enfermedades. Por ejemplo:
3.1 Investigación sobre enfermedades infecciosas, como tuberculosis, SIDA, SARS, influenza aviar e influenza A (H1N1). Utilice tecnología de minería de datos para analizar datos de enfermedades infecciosas, descubrir los patrones de incidencia de las enfermedades infecciosas, revelar las causas de las enfermedades infecciosas, explorar más a fondo los patrones de variación de las enfermedades infecciosas y establecer modelos de predicción de enfermedades infecciosas.
3.2 Investigación sobre enfermedades crónicas no transmisibles, como tumores malignos, enfermedades cerebrovasculares, enfermedades cardíacas, diabetes y otras enfermedades. Utilice tecnología de almacenamiento de datos y tecnología de minería de datos para analizar datos sobre enfermedades crónicas comunes, descubrir los patrones de incidencia de las enfermedades crónicas comunes, explorar las causas de las enfermedades crónicas comunes, explorar más a fondo las complicaciones de las enfermedades crónicas comunes y evaluar científicamente la eficacia de varias opciones de tratamiento. y establecer un modelo de predicción de enfermedades crónicas comunes.
3.3 Investigación sobre enfermedades mentales y enfermedades psicológicas. Utilice tecnología de almacenamiento de datos, tecnología de minería de datos y tecnología de estadística matemática para analizar datos sobre enfermedades mentales y enfermedades mentales, y descubra los principales factores que afectan las enfermedades mentales y las enfermedades mentales a partir de una amplia gama de colecciones múltiples, desde genética, influencias adquiridas y patología. Explorar las causas de las enfermedades mentales y las enfermedades mentales, evaluar científicamente la eficacia de diversas opciones de tratamiento y establecer modelos de predicción para las enfermedades mentales y psicológicas.
3.4 Investigación sobre defectos de nacimiento en niños. Utilice tecnología de análisis de big data para analizar datos sobre defectos congénitos de los niños, descubra los principales factores que afectan los defectos congénitos de los niños a partir de una amplia gama de grandes variables, explore las causas de los defectos congénitos de los niños desde el medio ambiente, la genética, la patología y otros aspectos, y establezca un Modelo predictivo de defectos de nacimiento en niños.
3.5 Análisis en línea de las diferencias estadísticas entre datos de pacientes ambulatorios y hospitalizados, encontrando casos positivos, proporcionando materiales para la investigación y proporcionando ideas y preparativos para experimentos previos de investigación científica. El análisis multidimensional y la extracción de datos de hospitalización pueden alcanzar el nivel de enfermedades individuales de forma horizontal e incluir todos los datos observables de forma vertical. Es probable que el conocimiento recopilado inspire a los expertos médicos a realizar nuevos descubrimientos.
3.6 Análisis online de diferentes métodos de tratamiento y efectos del tratamiento. Combinado con una gran cantidad de datos recopilados y análisis completos, intente comprender completamente los efectos clínicos del tratamiento de antemano.
3.7 Análisis online de efectos de tratamientos farmacológicos, evaluación de efectos de tratamientos, efectos secundarios e impacto en otras enfermedades. Combine una gran cantidad de datos recopilados con un análisis exhaustivo para intentar comprender completamente de antemano los medicamentos nuevos y antiguos. En la actualidad, las reacciones adversas a los medicamentos dependen principalmente de la notificación a los médicos, que en gran medida dependen de la profesionalidad y la sensibilidad del médico, y el uso de la extracción de datos y el descubrimiento de conocimientos en bases de datos pueden mejorar en gran medida este trabajo.
2. Investigación sobre Medio Ambiente y Salud
Los daños a la salud causados por factores ambientales son más complejos que otros daños a la salud, y son microscópicos, crónicos, de largo plazo e irreversibles. Los impactos sobre la salud ambiental están estrechamente relacionados con los intereses públicos y, si no se manejan adecuadamente, los daños a la salud ambiental pueden traducirse en problemas sociales y económicos.
La investigación ambiental y de salud pública se basa en el estudio del desarrollo sostenible de los ecosistemas humanos, preocupándose por la salud y seguridad actual y futura de los seres humanos, prestando atención al impacto de las actividades sociales y económicas en la salud física y mental humana desde la perspectiva de investigación ambiental, y explorar cambios ambientales que perjudiquen la salud humana y medidas de control.
La aplicación de la tecnología de análisis de big data en la investigación de salud ambiental incluye principalmente el descubrimiento de casos, la investigación de patogénesis y tratamiento clínico, la prevención y el control de diversas epidemias ambientales en fuentes de contaminación y la investigación de control de rutas de contaminación. Por ejemplo:
1. Aplicar tecnología de análisis de big data para estudiar el impacto de los factores ambientales en la salud, implementar un monitoreo ambiental y de salud integrado y lograr el intercambio de datos a nivel nacional.
2. Aplicar tecnología de análisis de big data para estudiar el impacto de la contaminación ambiental en los niños, a fin de resolver los problemas de enfermedades nocivas y en rápido aumento causados por el medio ambiente, y luego brindarles a los niños orientación ambiental y de salud especial. .
3. Aplicar tecnología de análisis de big data para prevenir y predecir enfermedades profesionales y enfermedades ocupacionales frecuentes. Un análisis en profundidad de la distribución y gravedad de diversas ocupaciones, así como de las enfermedades profesionales. Incluye no sólo las enfermedades profesionales en el sentido tradicional, sino también la distribución de diferentes enfermedades en diferentes ocupaciones y su peso en las causas. Además, podemos analizar las características de exposición de diferentes ocupaciones y luego estudiar las causas.
4. Utilizar tecnología de análisis de big data para realizar investigaciones sobre la contaminación del aire y mejorar significativamente la incidencia de enfermedades respiratorias y alérgicas en las poblaciones urbanas.
5. Aplicar tecnología de análisis de big data para realizar investigaciones sobre cómo la contaminación acústica daña la audición de los niños e interfiere con su capacidad de aprendizaje.
6. Utilizar tecnología de análisis de big data para realizar investigaciones sobre la creciente incidencia de obesidad causada por el desarrollo de la industria de la comida rápida, especialmente el impacto de la nutrición irracional en la salud de los niños.
7. Aplicar la tecnología de análisis de big data para estudiar el impacto potencial de la aplicación de biotecnología genéticamente modificada sobre organismos naturales y genes humanos.
Tres. Biotecnología farmacéutica y salud
La biotecnología cubre todas las áreas de las ciencias de la vida, y la biotecnología médica es una parte importante de la biotecnología. La población, la alimentación, la salud, el medio ambiente, los recursos y otros problemas que enfrenta la humanidad hoy en día están estrechamente relacionados con ellos. La característica más importante de la biotecnología médica es la introducción de un gran número de nuevas ideas, nuevas tecnologías, nuevos materiales, nuevos métodos y nuevos productos en la investigación médica y la atención sanitaria. Como la nueva tecnología de imágenes médicas, tecnología de ingeniería genética, tecnología microelectrónica, tecnología de ingeniería de células madre, tecnología de ingeniería de tejidos, nanotecnología, tecnología de biochips, tecnología de clonación, tecnología de ingeniería de enzimas, tecnología de ingeniería celular, tecnología de ingeniería de fermentación, tecnología de ingeniería de proteínas, biología. Tecnología de ingeniería médica, tecnología de genoma y proteómica, tecnología bioinformática y tecnología de medicina tradicional china, etc. Y sus productos mejorarán en gran medida el nivel de prevención, diagnóstico, tratamiento y diseño y desarrollo de medicamentos, así como la respuesta a emergencias (.
La bioinformática con tecnología de análisis de big data como núcleo está compuesta en el campo médico de muchas tecnologías nuevas juega un papel único en la biotecnología. Por ejemplo:
1. Utilizar tecnología bioinformática para almacenar y obtener información biológica.
2.
3. Utilizar tecnología bioinformática para la predicción de genes.
4. Utilizar tecnología bioinformática para analizar la evolución biológica y la filogenia. proteínas y RAN.
6. Utilizar tecnología bioinformática para el diseño molecular y de fármacos.
8.
Usar tecnología bioinformática en el estudio H1N1 y otras enfermedades infecciosas a nivel de biomolécula. soporte para macrodecisiones de salud
El sistema de soporte para macrodecisiones de salud utiliza el almacén de datos como centro de datos y la minería de datos como tecnología central, una plataforma integral de información de salud que utiliza inteligencia empresarial como herramienta de presentación.
Puede basarse en sistemas de salud en todos los niveles, como hospitales, sistemas de salud regionales y sistemas de salud nacionales, para proporcionar sistemas inteligentes de toma de decisiones para los departamentos de salud en todos los niveles, obtener una comprensión profunda de la historia y el presente de el sistema de salud, comprender el futuro del desarrollo empresarial del sistema de salud y evaluar el desempeño empresarial de cada departamento dentro del sistema ayuda a los tomadores de decisiones en todos los niveles a proporcionar el mejor plan de implementación, permitiéndoles tener una visión clara y una comprensión clara. las tendencias cambiantes y las ganancias y pérdidas comerciales en todos los aspectos del sistema. Hacer que la evaluación, valoración y recompensas de cada departamento del sistema sean más científicas, justas y objetivas, hacer que la relación en todos los niveles dentro del sistema sea más armoniosa, liberar completamente el potencial de cada departamento y mejorar el nivel comercial y económico general. beneficios del sistema. El uso de inteligencia empresarial para ayudar en la toma de decisiones puede proporcionar una variedad de información valiosa, correlacionar varios eventos y analizar diversa información de salud desde diferentes perspectivas, como datos básicos de vacunación, informes de enfermedades infecciosas, etc.
Lo anterior es lo que el editor compartió con usted sobre la aplicación del análisis de big data en la investigación de enfermedades y salud. Para obtener más información, preste atención a Global Ivy para compartir más información.