医学大数据驱动下的科研模式探索

1、医学大数据驱动下的科研模式探索技术创新，变革未来目录 CONTENTPART 2大数据思维PART 1大数据文化PART 3大数据案例01PART数据文化是一种 先进文化数据文化是一种先进文化全民的数据意识上帝与数据共舞信息化的核心是数据，只有全民都关注数据，才能理解信息化的实质；数据是一种新的生产要素和燃料， 相关技术是带有全局性和战略性。既要有对神的诚意，又要有通过数据求真的理性；现代化与数据文化的传播渗透密切 相关，我国必须强调数据文化。数据的价值主要体现在它的驱动效应；“蜜蜂模型”：主要效益不是自己酿 的蜂蜜，而是传粉对农业的贡献。数据的驱动效应全维度、多模态、完整的临床信息影像学CT

2、MRI超声内镜病理组学宏观微观生物标记物的分析、鉴定、验证与应用精确寻找疾病的原因和治疗的靶点对疾病不同状态和过程进行精确分类对患者进行个性化精确诊疗核心技术：特征智能提取跨模态特征融合建模数据积累生理波形数据34.3万例CHD和心律失常心电图数据6.5万例睡眠监测、癫痫的脑电图数据1.3万例肌电图、步态分析数据其它类型数据600万例国际多中心超大规模围产队列17万例重症监护时间序列数据5800例多模态数据1.3万例多组学数据(蛋白组学、基因组学)文本型数据347万份精标注儿科常见疾病12.3万1.2亿条胸部CT、头部MRI、胎儿超声等3D影像数据7.6万例病理/涂片/X线/超声/照片等2D影

3、像数据21.3万例超声、内镜视频数据5100例影像学数据数据应用国家重点研发计划， 2018YFC131 5400，基于中美对比和对接的重大 慢病临床研究数据标准及应用研究数据国家重点研发计划， 2019YFB14 04803，医学人工智能产品全生命 周期检测平台研发与应用示范评测国家重点研发计划，2019YFC012 1900，智慧妇幼国产创新医疗设备 解决方案及规模化应用示范应用数据成果2016.7部门筹建医疗数据智能 化应用工程中心国家重点研发计划1新冠感染临床研究成果发表Nature Med部门成果55篇5项12项5项18项2017.92018.22018.62020.2影像学数据智能

4、分析 成果发表CELL封面国家重点研发计划2和32019.22019.11文本型数据智能分析成果发表Nature Med专业齐全17个专业模式识别、计算机、生物信息学、流行病、生物医学工程等 17个专业 31人02PART数据思维是一种 开拓性思维大数据思维大视野多维度言之有据十字思维模式：“大视野、多维度、言之有据”世界很大，远远超出我们的想象，它在数据的描述下 就更大。我们不要轻易地限制自己，带着大数据思维，把 眼界放的更开。并且和过去相比，我们思考问题时需要维 度更多、更认真、更仔细。最后，希望所有的人从现在起， 不论是说话还是做事都言之有据。通过对脐血表观遗传学数据 的分析挖掘，结合生

5、物学年 龄预测模型的使用，明确了 母体尼古丁暴露与胎儿早衰 的关联性，以影响后代寿命 为切入点进行烟草方面的精 准宣教，效果远优于“吸烟 有害健康”或其他干预。科赫法则（Kochspostulates）微生物学鼻祖之一的罗伯特科赫提出了一套科学验证方法，用于将某种病变与特定的病原体建立联系。科赫因此获得了1905年的诺贝尔生理学和医学奖。这套准则分为四条：1. 每一例患病动物体内都可以分离到该病菌。2. 该病菌可以在体外培养数代。3. 培养了数代的细菌可以通过接种，使健康的实验动物患上同样的疾病。4. 被接种的动物中可以分离到同样的病菌。科赫法则（Kochs postulates）迁移PART

6、03数据思维的应用 案例医疗大数据智能精准诊断智能精准评估智能精准预测肿瘤 病理 智能 分型癌症 转移 智能 诊断新辅 助疗 效评 估抗血 管疗 效评 估智能 预测 患者 生存智能 预测 患者 预后医学数据处理影像 模态 数据 处理文本 模态 数据 处理MSFCN-multiple supervised fully convolutional networks for the osteosarcoma segmentation of CT images. Computer Methods and Programs in BiomedicineMultiple supervised residu

7、al network for osteosarcoma segmentation in CT images. Comput Med Imaging Graph卷 积 网 络残 差 网 络肿瘤位于骨混合型病灶金标准FCNU-NetHEDMSFCN金标准FCNU-NetHEDMSFCN临床问题临床数据智能方法应用效果术前胶质母细胞瘤瘤亚型分型 缺少必要的诊断方法265例基因、影像数据完整的多中心胶质母细胞瘤患者数据提取388个影像特征进行聚类分型，并与基因信息关联影像组学特征能区分GBM亚型，并指导靶向治疗临床问题临床数据智能方法应用效果术前结直肠癌淋巴结转移难以诊断，术中采用盲目切除500余例临床病理、影像数据完整的结直肠癌患者数据选择关键影像特征结合临床病理信息建立诺莫预测模型将结直肠癌淋巴结清扫的假阳 性率从70%降低到30%临床