大数据分析在疾病与健康研究中的应用
大数据分析技术将在上述方面发挥特殊作用。
一.疾病与健康研究
在疾病与健康的研究中，我们可以将其分为三个子方面:健康研究、亚健康研究和疾病研究。
1，健康研究
中国是一个幅员辽阔的多民族国家。不同地区、不同人群的人有不同的基因和健康指标，同一地区同一人群的人在不同性别、不同年龄有不同的健康标准。深入研究和分析上述人群的健康规律，对医疗保健、健康促进、疾病防治具有重要的指导意义。例如:
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1.2在制定不同地区不同人群的参考值时，可以进一步分析不同性别、不同年龄、不同季节健康指标的差异，以及重量比，从而完善适合中国人的全面系统的健康参考值。
1.3人类存在的内在平衡，使得每一个可观测的数据都有自己独特的规律，只有基于经验才能发现钙磷常数等简单规律，从而数据挖掘等大数据分析技术的应用，可以主动发现复杂、系统的人类医学规律，大大提高疾病预防、治疗和预后预测的技术水平，也对亚健康有了更科学的判断依据，了解从健康到亚健康逐渐失衡的过程。
1.4分析孕妇孕期、产后和新生儿的健康数据，研究孕妇和新生儿的健康规律，开发孕妇和新生儿健康评估模型，对孕产妇和新生儿保健给予更科学的指导。
1.5分析挖掘儿童生长的体检数据，研究儿童健康规律，分别开发儿童生长和因子的评价模型，适应中国幅员辽阔、人口众多的特点，给儿童生长发育更科学的指导。
1.6对老年人的健康数据进行分析研究，研究老年人的健康特征，开发老年人健康的评价模型及影响因素，对老年人的健康养生给予更科学的指导。
1.7深入分析健康人群精神心理数据，制定健康人群精神心理参考标准，开发健康精神心理及影响因素评价模型，给予更科学的精神心理保健指导。
2.亚健康研究
世界卫生组织把身体没有器质性病变，但有一些功能性改变的状态称为“第三状态”，也称为“亚健康状态”，主要包括:功能性改变，不是器质性病变；体征改变，但现有医学技术无法发现病变；生活质量差，健康水平长期低下；病变部位外伴有慢性病的不健康体征。
对亚健康进行深入的分析和研究，对于维持健康状态，预防和纠正亚健康状态，防治疾病具有重要意义。例如:
2.1研究亚健康与疾病的关系。研究各种可观察指标(体检数据)在亚健康中的权重及其在不同地区和人群中的分布。采用时间序列和线性/非线性回归研究亚健康观察指标之间的相关性。通过对亚健康体检的数据挖掘，分析导致疾病的影响因素，建立评估模型预测风险，进而建立疾病预测模型。
2.2研究亚健康与健康的关系。通过分析体检人群的地域、职业、年龄等因素，研究健康人群和亚健康人群的最新分布情况。不同的人有不同的地域环境和生活习惯。加入相关外部数据(如职业、饮食、习惯、性格、爱好等)后。)除亚健康医学指标外，还可以找出综合因素对亚健康的影响，以及各自的权重和相关性，从而探讨亚健康的成因，对亚健康的防治起到指导作用。
2.3研究亚健康的治疗和预后。通过对亚健康治疗和预后数据的分析，可以评估治疗效果和最佳治疗方案，进一步开展亚健康治疗和预后的研究，研究其与疾病的关系。
2.4精神心理亚健康研究。比如对常见的精神亚健康状态如神经衰弱、抑郁、焦虑、强迫等进行总结、分析、挖掘，从而衍生出精神心理亚健康的新知识发现，探索精神疾病的成因，对精神疾病的防治起到指导作用。
2.5结合住院和社区健康管理的数据，分析因素权重，提取多个因素的特征，最终形成模型指导治疗。理想的情况是个体化评估模型，为每个患者建立专门的预测模型。
3.疾病研究
在中国，严重危害人民健康的疾病包括:
传染病，如肺结核、艾滋病、非典、禽流感、甲型流感H1N1等。
慢性非传染性疾病，如恶性肿瘤、脑血管疾病、心脏病、糖尿病等。
精神和心理疾病；
儿童的先天缺陷。
各种疾病患者的医疗数据和相关数据的研究和分析，对于各种疾病的预防和治疗具有重要价值。例如:
3.1传染病研究，如结核病、艾滋病、非典、禽流感、甲型流感(H1N1)。利用数据挖掘技术对传染病数据进行分析，找出传染病的发病规律，揭示传染病的成因，进一步探索传染病的变异规律，建立传染病的预测模型。
3.2慢性非传染性疾病的研究，如恶性肿瘤、脑血管疾病、心脏病、糖尿病等疾病。利用数据仓库技术和数据挖掘技术对慢性常见病的数据进行分析，找出慢性常见病的发病规律，探索慢性常见病的发病原因，进一步探索慢性常见病的并发症规律，科学评价各种治疗方案的疗效，建立慢性常见病的预测模型。
3.3精神疾病和心理疾病的研究。运用数据仓库技术、数据挖掘技术和数理统计技术，对精神疾病和心理疾病的数据进行分析，从广泛的多元集合中找出影响精神疾病和心理疾病的主要因素，从遗传、后天影响和病理上探索精神疾病和心理疾病的成因，科学评价各种治疗方案的疗效，建立精神疾病和心理疾病的预测模型。
3.4儿童出生缺陷研究。利用大数据分析技术对儿童出生缺陷数据进行分析，从广泛的大变量中找出影响儿童出生缺陷的主要因素，从环境、遗传、病理等多方面探索儿童出生缺陷的成因，建立儿童出生缺陷的预测模型。
3.5在线分析门诊和住院数据的统计差异，寻找阳性病例，为研究提供素材，为科研的预实验提供思路和准备。对住院数据进行多维度的分析和挖掘，横向上可以达到单个疾病的水平，纵向上可以包括所有可观察的数据，收集到的知识很可能启发医学专家做出新的发现。
3.6在线分析不同的治疗方法和治疗效果。结合大量收集的资料，综合分析，尽量提前全面了解治疗的临床效果。
3.7在线分析药物治疗效果，评价治疗效果、副作用及对其他疾病的影响。结合大量收集的数据，综合分析，尽量提前全面了解新药和老药。目前，药品不良反应主要依靠医生的通知，这在很大程度上取决于医生的专业性和敏感性，而在数据库中使用数据挖掘和知识发现可以大大提高这项工作。
二、环境与健康研究
环境因素对健康造成的损害比其他健康损害更复杂，具有微观性、慢性、长期性和不可逆性。环境健康的影响与公共利益密切相关，如果处理不当，环境健康损害会转化为社会和经济问题。环境与公共健康研究是基于对人类生态系统可持续发展的研究，关心人类现在和未来的健康与安全，从环境研究的角度关注社会经济活动对人类身心健康的影响，探索危害人类健康的环境变化的防治措施。
大数据分析技术在环境健康研究中的应用，主要包括病例发现、发病机理和临床治疗研究、污染源中各种环境疫情的防治和污染路径控制研究。例如:
1.应用大数据分析技术，研究环境因素对健康的影响，实施环境与健康一体化监测，实现全国数据共享。
2.应用大数据分析技术，研究环境污染对儿童的影响，从而解决环境导致的不健康和快速增加的疾病问题，进而给予儿童特别关注的环境和健康指导。
3.应用大数据分析技术对职业病和职业多发病进行预防和预测。对于各种职业的分布和严重程度，以及职业病的深入分析。它不仅包括传统意义上的职业病，还包括不同职业的不同疾病分布及其在病因中的权重。此外，我们还可以分析不同职业的暴露特点，然后研究原因。
4.利用大数据分析技术开展空气污染研究，显著改善城市人群呼吸道和过敏性疾病发病率。
5.应用大数据分析技术，开展噪声污染损害儿童听力、干扰学习能力的研究。
6.利用大数据分析技术，开展快餐业发展导致肥胖发病率上升，特别是营养不合理对儿童健康影响的研究。
7.应用大数据分析技术，研究转基因生物技术的应用对自然生物和人类基因的潜在影响。
三。制药生物技术与健康
生物技术涵盖了生命科学的所有领域，而医学生物技术是生物技术的重要组成部分。当今人类面临的人口、粮食、健康、环境、资源等问题都与它们密切相关。医学生物技术最显著的特点是将大量的新理念、新技术、新材料、新方法和新产品引入医学研究和医疗保健。如全新的医学影像技术、基因工程技术、微电子技术、干细胞工程技术、组织工程技术、纳米技术、生物芯片技术、克隆技术、酶工程技术、细胞工程技术、发酵工程技术、蛋白质工程技术、生物医学工程技术、基因组和蛋白质组技术、生物信息学技术和中医药技术等。而他们的产品将极大地提高疾病预防、诊断、治疗和药物设计开发的水平，以及应急(。
以大数据分析技术为核心的生物信息学在众多新技术构成的医学生物技术中发挥着独特的作用。例如:
1.利用生物信息技术存储和获取生物信息。
2.利用生物信息学技术进行基因序列比对、测序和拼接。
3.利用生物信息学技术进行基因预测。
4.利用生物信息学技术分析生物进化和系统发育。
5.利用生物信息学技术预测蛋白质和RAN的结构。
6.利用生物信息学技术进行分子设计和药物设计。
7.利用生物信息学技术进行肿瘤分类和基因分析。
8.利用生物信息学技术，在生物分子水平上开展精神疾病的研究和基因分析。
9.利用生物信息学技术在生物分子水平上研究H1N1等传染病。
第四，卫生宏观决策支持
卫生宏观决策支持系统是以数据仓库为数据中心，以数据挖掘为技术核心，以商业智能为展现工具的综合性卫生信息平台。它可以建立在医院、区域卫生系统、国家卫生系统等各级卫生系统之上，为各级卫生部门提供智能决策系统，深入了解卫生系统的历史和现在，把握卫生系统业务发展的未来，评估卫生系统内部各部门的业务绩效，帮助各级决策者提供最佳的实施方案，让他们有一双明察秋毫的眼睛，清楚地了解系统各方面的变化趋势和业务得失。使系统各部门的评价、考核、奖励更加科学、公正、客观，使系统内各层级关系更加和谐，充分发挥各部门潜力，提高系统整体业务水平和经济效益。利用商业智能辅助决策，可以提供各种有价值的信息，各种事件的关联，从不同的角度分析各种健康信息，比如基本的疫苗接种数据，传染病报告等等。
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