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大数据在慢病管理中应用董建成2017
南通大学医学信息学系主任、教授 上海交大健康大数据研究所执行所长、客座教授 中华医学会医学信息学分会副主委兼秘书长 2017-10-21 江苏 大数据在慢病管理中的应用 Big Data Applications in the Field of NCD 董 建 成 一、当前的机遇与挑战 1、精准医学发展的迫切需要 ◆ 精准医学的短期目标 ——癌症治疗 ◆ 精准医学的 长期目标 ——健康管理 2、健康中国建设的主要内容 ◆2015-08-19：国务院常务会议 ◆2016-06-24：国务院办公厅 实现国家和省级人口健康信息平台以及全国药品招标采购业务应用平台互联互通，基本形成跨部门健康医疗数据资源共享公用格局。 建成国家医疗卫生信息分级开放应用平台。 统筹区域布局，依托现有资源建成100个区域临床医学数据示范中心。 ◆2016-10-25：中共中央国务院印发 《“健康中国2030”规划纲要》 慢病导致的死亡已占我国总死亡人数的86.6% 慢病导致的疾病负担已占我国总疾病负担的70% 3、慢病井喷出现的燃眉之急 Lancet，2016;387:1513-30 《Worldwide Trends in Diabetes Since 1980》 二、慢病大数据的内容 1、临床数据： 根据医生关注的内容，可按照时间、疾病、人体组织器官等属性进行导航，自动提取既往病历或诊疗数据及信息，实现三维可视化病历。 裸眼、多视角 3D成像技术 诊疗信息 数据库 语义学处理 三维重建技术 虚拟现实技术 病历要素信息 移动 翻转 旋转 放大 缩小 模拟 预测 投送 PACS LIS 医生工作站 护士工作站 体检工作站 医学知识库 数字人体 数据库 2、健康数据： 3、组学数据 4、循证数据 三、我们的研究与实践 中康慢病管理平台功能架构图 1、搭建一个好的平台 全维度数据采集和共享：基因+蛋白+病理+影像+临床+随访 2、集成多源共享的数据 Angelina Jolie Angelina Jolie 1975年生 BRCA1/2抑癌基因突变 ↓↓↓ 80%/80%的风险乳腺癌 50%/15%的风险卵巢癌 乳腺和卵巢切除后 癌症风险降至5%/1%以下 ◆疾病预测 2、开展切合实际的应用 ◆ 中康平台上的自然语言处理技术助力非结构化数据处理 眼底血管提取与动静脉识别 ◆ 中康医学图像处理（眼底图像分析） ◆ 人工智能-机器学习-深度学习： ◆ 搭建一个平台 ——中康慢病管理平台 ◆ 抓住一个重点 ——1个或几个符合自身特点的内容 ◆ 充分利用技术 ——物联网、大数据、人工智能等 ◆ 获得创新成果 ——找出来、管起来、控下来 dongjc@ntu.edu.cn 139 0148 2269 jkzg2050
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