近年来,医学大数据的浪潮悄然降临,并已渗透到疾病风险评估等医疗服务的方方面面。
随着生物科技和医疗技术的迅猛发展,高通量手段的成熟,生物医疗行业的大数据急剧膨胀。然而,与其它行业的数据不同,生物医疗行业的数据呈现分散、破碎、低透明度,以及意义尚待解析等特征。不像其它行业,医学数据普遍很“重”,信息量超大,不同的解析策略可能得出不同的结果;而且医学大数据随着时间推移,数据累积量的增加,数据价值不但不会消逝,反而变得越来越明显。生物医疗行业十分重视数据间的复杂关系,各种结构化数据、半结构化数据和非结构化数据都有专属的应用领域。在医学大数据的时代,如何构建大数据基础架构与上层应用的生态系统、解决大规模数据引发的问题、利用好数据挖掘所带来的竞争力,是当前需要重点解决的问题。
2015医学大数据与疾病风险评估研讨会将会讨论医学大数据收集与分析的规范、端--云--端的处理,并探讨医学大数据在疾病风险评估等临床应用方面的意义,为促进相关专家与行业领导者的交流搭建一个平台。
会议时间:2015年9月 10日-11日
会议地点:上海斯波特大酒店(四星)
会议官网:http://www.bioon.com/z/2015Biomedical/Index.shtml
大数据 |
云与端 |
酷应用 |
基因测序数据 |
医学大数据协同共享的生态网络的构建 |
大数据用于疾病风险评估及预后评估 |
生物标志物驱动的临床数据 |
异源大数据的交互与挖掘 |
肠道微生物宏基因组测序揭示疾病风险 |
医疗影像数据 |
云存储与医学大数据的应用 |
基因测序大数据库与疾病的预测和预防 |
碎片化的移动医疗数据 |
大数据统计分析及数据挖掘 |
医学大数据库在肿瘤个性化治疗中的应用 |
临床数据的标准化 |
健康云平台、医疗云计算 |
百度疾病预测 |
医学大数据与药物研发 |
大型数据中心建设 |
大数据加速医疗健康模式的整合 |
大型流行病学调查数据 |
|
组学数据比对预测患病风险 |
大数据驱动的生物医学研究趋 |
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个人云(PC)时代与生命大数据 |
注册地址:http://www.bioon.com/z/2015Biomedical/zhuce.asp 大会咨询
朱先生 |
会议结束
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