Dryad 大数据时代的医学公共数据库与数据挖掘技术简介

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在本文中，我们将介绍几种数据库和数据挖掘技术，以帮助临床研究人员更好地理解和应用数据库技术。

数据挖掘技术可以从大量数据中发现潜在有价值的信息，主要分为数据准备、数据挖掘、结果表达和分析。

数据库技术是研究、管理和应用数据库的软件科学。通过研究数据库结构、存储、设计、管理和应用的基本理论和实现方法，对数据库中的数据进行处理和分析。

随着信息时代的到来，数据挖掘越来越多地应用于临床实践。

借助信息技术，可以更高效地存储和提取病历和随访数据。同时，从医学数据中寻找潜在的关系或模式，获得关于患者诊断和治疗的有效信息，也可以提高疾病的预测准确率，早期发现疾病，提高治愈率。

与传统的研究方法不同，数据挖掘是在没有明确假设的情况下挖掘和发现信息，即不需要事先的研究和设计，所获得的信息应该具有三个特征:以前未知、有效和实用。

数据挖掘技术的出现不是为了取代传统的统计分析技术，而是对统计分析方法论的延伸和延伸。

4.医学数据挖掘的前景与挑战

利用新的前沿学科生成和分析大数据是传统医学和精准医学之间不断发展的趋势。大数据的发展将有助于精准医疗的全球应用和新健康管理模式的出现。

医疗大数据挖掘仍面临巨大挑战，主要表现在:

医学知识概念复杂，医学知识推理关键技术尚未突破；

医学信息源广泛，数据形式高、纬度高、类型不平衡、结构复杂。

医院电子病历系统开放性和可扩展性差，院外流程监管薄弱。

虽然在海量数据中做出新的发现和结论并不容易，但只要我们对正确的系统进行生产性投资，在技术和劳动力上实现关键突破，未来的大数据分析、可视化和人工智能都是可以预见的，医疗和生活的便利和变化都值得期待。

5.摘要

本文首先简要介绍了大数据时代常用的数据库和数据挖掘方法。

介绍的数据库只是一小部分，还有很多值得研究的数据库，如COSMIC、HGMD、Oncomine、CBioPortal、SRA等。随着理论研究和实践探索的深入，医学数据挖掘将在疾病诊断与治疗、医学研究与教学、医院管理等方面发挥重要作用。