精准医学大数据的分析与共享

马小明

【摘 要】文章首先针对精准医学大数据的系统整合与挖掘方法进行分析，对常用的数据分析模式做出整理，在此基础上重点研究精准医学大数据分析的应用实例，为医学方面数据管理任务开展建立起适合的环境，提升大数据分析与共享高效性的同时，也为医学发展提供稳定的数据基础。

【关键词】精准医学；大数据；数据分析

1 精准医学大数据的系统整合与挖掘分析

1.1 生物医学大数据的集成与管理

医学界应用大数据分析技术，首先要整合形成具有控制能力的分析数据库，将生物医学相关的大数据进行集成管理。基于网络环境下进行大数据整合，包括病情诊断的文字资料与影像资料，还包含一些实时更新的信息，对于这部分信息所开展的管理，更应该体现出数据集成控制需求，充分调动网络资源来配合使用，完整的数据管理与分享关系到最终的医学数据精准程度。形成数据管理一体化系统，各项医学研究成果均能体现在集成系统中，这样有利于最终的医学研究成果应用，在治疗以及药物使用方面都可以作为参照内容来使用。数据系统集成后管理任务也更加多元化开展，需要融合网络环境中存在的安全隐患，对数据自身使用管理的同时还需要进行相关环境管理。集成后管理工作开展仍然是面对各个小模块来进行，以单元形式对大数据系统进行整合使用。精准医学集成管理同样是建立在网络环境中所开展的，在数据共享基础上来实现大数据精准控制，数据库系统集成建设后，管理任务也可以在网络环境中开展，并且开展效率会有明显的提升。

1.2 生物医学大数据挖掘与分析

处于生物医学大数据分析环境下，需要对数据不断地深入挖掘，通过数据分析来形成精准医学数据管理系统。首先进行框架部分设计，按照使用功能进行更详细的系统区分，观察在数据中所存在的问题，通过各个系统之间相互控制配合。其次是对网络平台中数据资源的整合，生物医学大数据系统构建后真正想要实现功能还需要完整的大数据挖掘，形成数据交流共同系统，在系统内加强各个系统之间的融合，根据挖掘所得到的数据资源来进行现场构建交流，提升控制系统运行效率。对于大数据管理中需要重点强化的功能，数据挖掘后通过汇编整合来形成信息程序，为接下来的大数据共享信息系统运行提供基础。基于完整的框架基础上来建立起程序系统，对大数据环境展开全面分析，并深入研究其中可能会存在的问题，探讨出技术方案来加以约束，生物医学大数据系统要体现出动态性。无论是监管方面还是综合控制方面，动态挖掘并不断更新系统中的数据，最终数据应用才能与网络平台相结合，更高效的提升使用效率。

1.3 精准医学大数据的整合与共享

利用大数据整合来提升最终的方案使用效率，对不同类型的医学数据资源进行整合，形成整体性的关联数据库，在此基础上构建出适合教学计划开展的现场环境，从而帮助提升使用效果。在数据库整合期间，可以根据不同科室来进行设计，重点突出数据之间的差异性变化，并结合技术方案来综合研究。数据库建立完善并能够结合网络环境来运行，则已经形成饿了精准医学大数据共享的基础，信息整合以及共享使用均建立在稳定的大数据环境下，只有协调好所遇到的问题，最终控制管理计划也能够得到提升，实现精准医学大数据更广泛的推广以及使用。对信息学、病理学以及治疗方面进行综合研究，将网络环境作为精准医学数据共享的载体平台，利用网络环境下信息传输高效性特征，建立起综合控制环境，并深入分析其中可能会产生的问题。精准医学大数据分析整合与最终的方案控制之间存在必然联系，在数据库划分阶段更应该体现出这一控制需求。系统构建并投入使用，会表现出一些需要完善的内容，在使用中需要定期对系统进行检测，发现风险隐患及时排除，实现各项管理计划之间的融合，从而提升大数据系统共享安全性，在保障共享安全性的前提下，数据挖掘以及使用均能得到更好的落实。对于共享方面保障其稳定性的技术，还需要进一步强化，不断提升安全性才能继续开展深入的数据挖掘以及开发使用，并能够增强系统适应能力，达到预期使用效果，提升使用安全。

2 生物大数据在精准医学方面的应用

2.1 大数据时代的疾病风险评估与健康指导

提升大数据分析与共享的实用性，首先要建立起适合风险评估计划进行的现场环境，观察各个控制系统中所存在的问题，以及设计方案中需要继续深入完善的内容，通过建立起综合控制环境，并观察在控制方案中存在的风险隐患，可以实现疾病评估目标。达到预期的风险控制效果。精准医学大数据系统为健康指导提供了准确的数据参照，通过数据分析也能够了解到健康方面存在的问题，不仅能够根据个体不同时期的变化来加强分析，更能将不同个体的信息进行参照整合，从而综合评比健康指数，以及需要注意的相关健康问题。将各个时期的体检结果输入到大数据分析系统中，形成一个健康指导数据库，当不同时期数据库中的信息超出了安全范围，在系统中会自动作出提醒，将风险评估结果整理显示出来，有关于大数据时代下的疾病风险评估，更应该充分结合健康指导来进行，观察数据系统中存在的不同問题，并通过综合控制方案来提升最终的风险预防效果。

2.2 精准医学药物研发及用药指导

数据库系统开发完成后，所进行的各项药品研发以及疾病治疗用药都能够在此指导下进行，将医学方面的安全控制体现在数据库方面，实现用药指导更为精准的开展。精准医学大数据共享系统中的信息，具有极强的用药指导价值，构建出适合现场工作内容开展的体系后，临床用药也可以参照共享系统中所记录的内容来进行，避免产生用药安全隐患，对临床医学能力提升有很大帮助。医药研发中需要大量的临床精准数据作为支持，通过对精准医学大数据展开分析与共享，可帮助医学人员在短时间内搜集到更多的信息资料，包括不同医学领域的内容。在大数据分析技术支持下，提升了数据环境的使用开发效果，为医药研发以及药品应用建立更适合的现场环境。在用药指导中也可以参照精准医学方面的大数据来进行，提升用药安全性。如果能坚持推广精准用药的临床医学指导，可望能有效避免卡马西平、氯吡格雷、别嘌醇、甲氨蝶呤、巯嘌呤等药物的严重不良事件，减少药品的无效使用和医保的不必要支出。

3 结语

综上所述，在生物大数据、生物样本等资源共享方面仍然面临一定的挑战。同时，如何有效集成、整合、分析不同来源、不同层次的生物大数据，提供有效靶点用于临床试验与用药指导，也是备受关注的重要科学问题。针对正在酝酿启动的精准医学计划，我国政府也在积极出台相关的法律和法规，在创新科技政策的引导下，积极推动并协调多部门合作。

【参考文献】

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