Aplicación del análisis de big data en la investigación de enfermedades y salud

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 términos de investigación en enfermedad y salud, podemos dividirla en tres subaspectos: investigación en salud, investigación en subsalud e investigación en enfermedad.

1. Investigación en salud

China es un país multiétnico con un vasto territorio. Las personas de diferentes poblaciones en diferentes regiones tienen diferentes genes e indicadores de salud. Una misma región tiene diferentes indicadores de salud. También existen diferencias en los estándares de salud entre género y edad. La investigación y el análisis en profundidad de los patrones de salud de los grupos antes mencionados tienen una gran importancia orientadora para la atención de salud, la promoción de la salud, la prevención y el tratamiento de enfermedades. Por ejemplo:

1.1 Analizar y extraer datos de exámenes físicos para determinar las diferencias de salud entre diferentes regiones y diferentes grupos de personas, a fin de determinar estándares de salud precisos para diferentes grupos de personas y formular medidas apropiadas de prevención y control de enfermedades. métodos de tratamiento para diferentes grupos de personas y criterios de pronóstico, y adaptar un modelo de evaluación de la salud personalizado y regionalizado.

1.2 Al formular valores de referencia para diferentes poblaciones en diferentes regiones, las diferencias en los indicadores de salud en diferentes géneros, edades y estaciones, así como las proporciones de peso, se pueden analizar más a fondo para mejorar un análisis integral y Sistema sistemático más científico adecuado para el valor de referencia de salud del pueblo chino.

1.3 El equilibrio inherente del cuerpo humano hace que cada dato observable tenga sus propias reglas únicas. Basado en la experiencia, solo se pueden descubrir reglas simples como las constantes de calcio y fósforo, lo que permite aplicar el análisis de big data. tecnologías como la minería de datos pueden 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 la salud a la subsalud.

1.4 Realizar análisis en profundidad de 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, y desarrollar evaluaciones y factores para la salud de las mujeres embarazadas y los recién nacidos. modelo para proporcionar más orientación científica sobre la atención de la salud materna y neonatal.

1.5 Analizar y extraer datos de exámenes físicos sobre el crecimiento de los niños, estudiar los patrones de salud de los niños, desarrollar modelos de evaluación del crecimiento y los factores de los niños, adaptarse respectivamente al vasto territorio y la gran población de China y proporcionar más orientación científica sobre el crecimiento de los niños. y desarrollo.

1.6 Analizar e investigar los datos de salud de las personas mayores, estudiar las características de salud de las personas mayores, desarrollar modelos de evaluación de la salud de las personas mayores y factores, y proporcionar más orientación científica para el cuidado de la salud de las personas mayores.

1.7 Realizar análisis en profundidad de los datos mentales y psicológicos de personas sanas, formular estándares de referencia mentales y psicológicos para personas sanas, desarrollar modelos de evaluación para la evaluación mental y psicológica saludable y los factores que influyen, y proporcionar un análisis más profundo de los datos mentales y psicológicos de personas sanas. Orientación científica para el cuidado de la salud en salud mental y mental.

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 "subsalud" El "estado de salud" incluye principalmente: cambios funcionales en lugar de lesiones orgánicas, pero los cambios patológicos no pueden detectarse mediante la mala calidad de vida y el bajo nivel de salud durante mucho tiempo; cambios fuera de las lesiones asociadas con enfermedades crónicas Signos no saludables.

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. Aplicar series de tiempo y regresión lineal/no lineal para estudiar la correlación entre 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 el riesgo y, además, establecemos un modelo de predicción de enfermedades.

2.2 Estudiar la relación entre subsalud y salud. Al analizar la región, la ocupación, la edad y otros factores de la población que realiza exámenes físicos, se estudia la distribución más reciente de personas sanas y subsanas. Diferentes personas tienen diferentes entornos regionales y diferentes hábitos de vida. Después de agregar datos externos relevantes distintos de los indicadores médicos de subsalud (como ocupación, dieta, hábitos, personalidad, pasatiempos, etc.), el impacto de factores integrales en la subsalud y. Se pueden encontrar los efectos de estos factores. Sus respectivos pesos y correlaciones se pueden utilizar para explorar las causas de la subsalud y desempeñar un papel rector en la prevención y el tratamiento de la subsalud.

2.3 Investigación sobre el tratamiento y pronóstico de la subsalud. A través del análisis de datos sobre el tratamiento y el pronóstico subsalud, podemos evaluar el efecto del tratamiento, evaluar el mejor plan de tratamiento, realizar más investigaciones sobre el tratamiento y pronóstico subsalud especializados y estudiar su relación con las enfermedades.

2.4 Investigación en subsalud mental y psicológica. Por ejemplo, para estados comunes de subsalud mental: como neurastenia, depresión, ansiedad, síntomas obsesivo-compulsivos, etc., los datos se pueden resumir, analizar y extraer para obtener nuevos conocimientos sobre la subsalud mental y psicológica, explorar la causas de las enfermedades mentales, contribuye a la prevención y desempeña un papel rector en el tratamiento de las enfermedades mentales.

2.5 Combine datos de hospitalización y gestión de la salud comunitaria, realice análisis de ponderación de factores y extracción de características multifactoriales y, finalmente, forme un modelo para guiar el tratamiento. La situación más ideal es un modelo de evaluación individualizado, con un modelo de predicción dedicado creado para cada paciente.

3. Investigación de enfermedades

Las enfermedades que China enfrenta y que ponen en grave peligro la salud de las personas incluyen:

Enfermedades infecciosas, como la tuberculosis, el SIDA, el SARS y la influenza aviar. , Gripe A (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, influenza A H1N1 y otras enfermedades. Aplicar tecnología de minería de datos para analizar los datos de enfermedades infecciosas, descubrir los patrones de incidencia de enfermedades infecciosas, revelar las causas de las enfermedades infecciosas, explorar más a fondo los patrones de variación de las enfermedades infecciosas y establecer un modelo de predicción para enfermedades infecciosas.

3.2 Investigación sobre enfermedades crónicas no transmisibles, como tumores malignos, enfermedades cerebrovasculares, enfermedades cardíacas, diabetes y otras enfermedades. Aplicar tecnología de almacenamiento de datos y tecnología de minería de datos para analizar los datos de enfermedades crónicas comunes, descubrir los patrones de incidencia de enfermedades crónicas comunes, explorar las causas de las enfermedades crónicas comunes, explorar más a fondo los patrones de complicaciones de las enfermedades crónicas comunes y evaluar científicamente diversos tratamientos. eficacia de las opciones y establecer un modelo de predicción para enfermedades crónicas comunes.

3.3 Investigación sobre enfermedades mentales y psicológicas. Aplique tecnología de almacenamiento de datos, tecnología de minería de datos y tecnología de estadística matemática para analizar datos sobre enfermedades mentales y psicológicas, y descubra los principales factores que afectan las enfermedades mentales y mentales a partir de una amplia gama de variables múltiples en genética, influencias adquiridas y patología, etc. En términos de explorar las causas de las enfermedades mentales y psicológicas, evaluar científicamente la eficacia de diversas opciones de tratamiento y establecer modelos de predicción de enfermedades mentales y psicológicas.

3.4 Investigación sobre defectos de nacimiento en niños. Aplicar tecnología de análisis de big data para analizar datos sobre los defectos congénitos de los niños, descubrir los principales factores que afectan los defectos congénitos de los niños a partir de una amplia gama de grandes variables, explorar las causas de los defectos congénitos de los niños en el medio ambiente, la genética, la patología y otros aspectos, y establecer La base de los defectos de nacimiento de los niños. Modelos predictivos de defectos de nacimiento.

3.5 Análisis en línea de 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 se llevan a cabo horizontalmente hasta el nivel de una sola enfermedad y verticalmente incluyendo todos los datos observables. 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 el análisis exhaustivo de una gran cantidad de datos recopilados, intente comprender completamente los efectos clínicos del tratamiento de antemano.

3.7 Análisis en línea de los efectos del tratamiento farmacológico, evaluación de los efectos del tratamiento, efectos secundarios y efectos sobre otras enfermedades. Combinado con el análisis exhaustivo de una gran cantidad de datos recopilados, intente comprender completamente de antemano los medicamentos nuevos y antiguos. En la actualidad, las reacciones adversas a los medicamentos dependen principalmente de las notificaciones de los médicos y dependen en gran medida de la profesionalidad y la sensibilidad de los médicos. El uso de la extracción de datos y el descubrimiento de conocimientos en bases de datos puede mejorar enormemente 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 traza, crónicos, de largo plazo e irreversibles. Los impactos sobre la salud ambiental están estrechamente relacionados con los intereses públicos. Si los daños a la salud ambiental no se manejan adecuadamente, se convertirán en problemas sociales y económicos.

La investigación ambiental y de salud pública se basa en la investigación sobre el desarrollo sostenible de los ecosistemas humanos, se preocupa por la salud y la seguridad actuales y futuras de los seres humanos, presta atención al impacto de las actividades sociales y económicas en la salud fisiológica y psicológica humana desde la perspectiva de investigación ambiental, y explora cambios ambientales Medidas de prevención y control que perjudican la salud de las personas.

La aplicación de la tecnología de análisis de big data a la investigación sobre salud ambiental incluye principalmente el descubrimiento de casos, la investigación de patogénesis y tratamientos clínicos, la prevención y el control de diversas epidemias ambientales en fuentes de contaminación y el control de vías de contaminación, etc. 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 compartir datos en todo el país.

2. Aplicar tecnología de análisis de big data para estudiar el impacto de la contaminación ambiental en los niños para resolver el problema del ambiente insalubre y el rápido crecimiento de enfermedades en los niños, a fin de brindarles 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 de incidencia y gravedad de diversas ocupaciones, así como de las enfermedades profesionales. Incluye no sólo las enfermedades profesionales en el sentido tradicional, sino también diferentes distribuciones de enfermedades en diferentes ocupaciones y su peso en las causas. Además, también se pueden analizar las características de exposición de diferentes ocupaciones para estudiar las causas.

4. Aplicar tecnología de análisis de big data para realizar investigaciones sobre cómo la contaminación del aire aumenta 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. Aplicar 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 una nutrición poco razonable en la salud de los niños.

7. Utilizar tecnología de análisis de big data para realizar investigaciones sobre el impacto potencial de la aplicación de biotecnología modificada genéticamente en organismos naturales y genes humanos.

3. Biotecnología médica y salud

La biotecnología abarca todos los campos de las ciencias de la vida, y la biotecnología médica es una parte importante de la biotecnología. Los problemas de población, alimentación, salud, medio ambiente y recursos que enfrenta la humanidad hoy en día están estrechamente relacionados con él. La característica más distintiva de la biotecnología médica es la introducción de una gran cantidad de nuevas ideas, nuevas tecnologías, nuevos materiales, nuevos métodos y nuevos productos en la investigación médica y la atención de la salud, como la nueva tecnología de imágenes médicas, tecnología de ingeniería genética y microelectrónica. tecnología y tecnología de ingeniería de células madre, tecnología de ingeniería de tejidos, nanotecnología, tecnología de biochips, tecnología de clonación, tecnología de ingeniería enzimática, tecnología de ingeniería celular, tecnología de ingeniería de fermentación, tecnología de ingeniería de proteínas, tecnología de ingeniería biomédica, tecnología de genoma y proteoma, tecnología bioinformática y tradicional. La tecnología de la medicina china, etc. y sus productos mejorarán en gran medida el nivel de prevención, diagnóstico, tratamiento y diseño y desarrollo de medicamentos, así como la detección, prevención y tratamiento de emergencias (como enfermedades infecciosas y bioterrorismo).

La tecnología bioinformática con tecnología de análisis de big data como núcleo desempeña un papel único en la biotecnología médica compuesta por muchas tecnologías nuevas. Por ejemplo:

1. Utilizar tecnología bioinformática para almacenar y obtener información biológica.

2. Utilizar tecnología bioinformática para realizar comparación, secuenciación y empalme de secuencias genéticas.

3. Utilizar tecnología bioinformática para la predicción de genes.

4. Utilizar la tecnología bioinformática para realizar análisis filogenéticos y de evolución biológica.

5. Utilizar tecnología bioinformática para predecir la estructura de proteínas y la estructura de RAN.

6. Utilizar la tecnología bioinformática para el diseño molecular y de fármacos.

7. Utilizar tecnología bioinformática para la clasificación de tumores y análisis genético.

8. Utilizar la tecnología bioinformática para realizar investigaciones y análisis genéticos de enfermedades mentales a nivel biomolecular.

9. Utilizar la tecnología bioinformática para realizar investigaciones sobre enfermedades infecciosas como el H1N1 a nivel de biomoléculas.

IV. Apoyo a las macrodecisiones de salud

El sistema de apoyo a las macrodecisiones de salud es un sistema integral de información de salud con un almacén de datos como centro de datos, la minería de datos como tecnología central y Inteligencia de negocios 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 varios departamentos dentro del sistema pueden ayudar a los tomadores de decisiones en todos los niveles a proporcionar los mejores planes de implementación y brindarles un par de ojos perspicaces. , comprender claramente las tendencias cambiantes y las ganancias y pérdidas comerciales en todos los aspectos del sistema, y ​​facilitar la evaluación, evaluación y recompensas de varios departamentos del sistema. Ser más científico, justo y objetivo, hacer que la relación en todos los niveles dentro del sistema. El sistema es más armonioso, libera activamente el potencial de cada departamento y mejora el nivel comercial general y los beneficios económicos del sistema. El uso de inteligencia empresarial para ayudar en la toma de decisiones puede proporcionar información valiosa, correlaciones de diversos eventos y análisis de información de salud diversa desde una microperspectiva diferente, como datos básicos de vacunación, informes de enfermedades infecciosas, etc.

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