随着低成本传感器的增长超过预期，计算机在医疗领域正在产生前所未有的数据量。这其中，有的被用于研究目的，比如儿科医生监测哮喘背后的环境诱发因素。也有的将其用于个人消费领域，比如对心率和血压的监测。而大数据医疗在其中最主要的作用是提高患者的医疗效果并压低医疗成本。
点击标题下「大数据文摘」可快捷关注 翻译校对：兔八哥(转载请保留) 原文链接:http://www.bigdata-madesimple.com/5-things-big-data-can-do-in-cancer-research/ 1. 帮助指导使用已通过的癌症药物 虽然临床试验为医生们提供了许多药物如何发挥作用的有用信息，但是大概只有2%的癌症患者参与了临床试验。 事实上，每天都有成千上万的患者接受诊断和治疗。这意味着其实我们可以从中获得大量的重要数据,来帮助医生与病人在面对不同治疗方案及其可能的结果
摘要：2011年IBM发布了一款叫"沃森"的超级医生助手，数以千万G的医学资料被"灌"进了"沃森"的大脑，包括病人的临床表现、实验室检查、治疗方案等，能够为医生提供很好的疾病诊断及治疗决策支持。"沃森"的工作过程实际上是一个完整的大数据分析过程，是医疗健康大数据的成功应用。自然语言理解、找到证据、判断，是"沃森"所具备的的三大能力，这种"认知计算"能力让"沃森"在当前的大数据浪潮中大有用武之地。 "沃森"从不同的信息来源采集数据并且提炼，给医院，或者是医师、医生提供医疗采购方面的建议和咨询意见。在美国德克萨
自从2016年科技部公布了国家重点研发计划 “精准医学研究”重点专项，陆续有97（2016年第一批批准61个，2017年第二批批准36个）个项目获得支持。
基因慧的行业报告整体上不错，这次《基因大数据智能生产及分析》也不例外，一口气读完，感受是智能化是行业趋势，打工人的日子更难了。文章有点长，没时间看的话你可以拉到文后看我的一点感想。
临床试验是药品上市之前要经过的最后一道关卡，其成败直接决定了这款药物最终能否上市销售。因此药企对于临床试验非常重视，不遗余力的投入资源，来保证临床试验的顺利开展。然而在新冠疫情的影响下，除新冠肺炎以外的临床试验开展却受到了很大的阻力。全面隔离阻断了研究者与受试者之间的物理接触，患者随访、配药、依从性都受到了极大的影响。
点击标题下「大数据文摘」可快捷关注 大数据文摘翻译 翻译校对：兔八哥 转载请保留 1.帮助指导使用已通过的癌症药物 虽然临床试验为医生们提供了许多药物如何发挥作用的有用信息，但是大概只有2%的癌症患者参与了临床试验。 事实上，每天都有成千上万的患者接受诊断和治疗。这意味着其实我们可以从中获得大量的重要数据,来帮助医生与病人在面对不同治疗方案及其可能的结果时做出更好的选择。 美国临床肿瘤学会ASCO发起建立一个数据库:CancerLinQ,旨在获取这些数据。它能将数据提供给医生们, 为他们提供实时的治疗建议。
近日，《Nature Reviews Cancer》发表了一篇综述文章，全面回顾了利用大数据推进癌症研究和治疗的技术现状和未来挑战，其中包含超实用的癌症研究数据库、分析平台、研究策略等信息。
问题导读 1.大数据是否能够创造社会价值? 2.能够真正影响我们的生活? 3.能否真正让公司赚钱? 下面十个案例可以参考 从 2012 年到 2015 年，大数据持续发威，IDC 市场调查机构
中台，从字面意思上理解，是位于前台和后台之间。 但关于中台的定义也是百家杂谈，故小编参考网上两种阐述比较清晰的定义。
从 2012 年到 2015 年，大数据持续发威，IDC 市场调查机构预测 2017 年大数据市场将价值 324 亿，拥有这样“Big Data、Big Deal”远见的人，正在利用大数据激荡出最有创意的构想，用数据的力量来创造出大量的价值。从让资料搜寻分析平台，到利用大数据帮助癌症治疗，大数据新创公司这几年内如雨后春笋般出现，2015 年这些“Big Data Startups”也会持续挖掘大数据的价值、微调其企业策略，期盼在市场中展露头角。以下几家新创公司都已经各自获得好几轮金额可观的融资，在大数据
大数据文摘编译作品，欢迎个人转发朋友圈；其他机构、自媒体转载，务必后台留言，申请授权。 作者 | Jennifer Bresnick 翻译 | 孙璐畅 校对 | 任然 当前有许多方法来定义医疗大数据分析。究其核心,“大数据分析“是指结合两组或多组早先不同的信息数据，通过对比和分析新的拓展数据库，以产生新的洞悉。 不过，这种形式倒是与医疗业的定义扯不上多大关系。由于先行者已将保健信息变成临床商业资产，大数据医疗其实是EHR（电子健康病历）与HIE（健康信息交换）的结合。可穿戴式及智能手机等监测仪器不断产
本发明公开了一种利用人工智能和大数据筛查识别精神病患者的方法,包括步骤:S1,确认精神病的分类;S2,基于精神病的分类,将精神病的诊断分为不同的临床诊断等级;S3,精神病患者样本身份信息数据库的建立,根据采样精神病患者的出生年月、性别、婚姻情况、教育背景、家庭背景、社会关心、职业建立精神病患者身份信息数据库。本发明在建立大数据和神经网络模型等基础上,通过数据采集和标注建立训练数据库训练后,再通过测试数据库的测试核对,确认精神病患者的病情分类和临床诊断等级,能快速分析和筛查精神病患者病情。
零氪科技作为全球领先的人工智能与医疗大数据平台，拥有国内最大规模、体量的医疗大数据资源库和最具优势的技术支撑服务体系。多年来，零氪科技凭借在医疗大数据整合、处理和分析上的核心技术优势，依托先进的人工智能技术，致力于为社会及行业、政府部门、各级医疗机构、国内外医疗器械厂商、药企等提供高质量医疗大数据整体解决方案，以及人工智能辅助决策系统（辅助管理决策、助力临床科研、AI 智能诊疗）、患者全流程管理、医院舆情监控及品牌建设、药械研发、保险控费等一体化服务。
大数据文摘翻译作品 翻译：Kere 校对：孙强 欢迎熟悉外语（含各种“小语种”）的朋友，加入大数据文摘翻译志愿者团队，分别回复“翻译”和“志愿者”可了解更详细信息。 医疗大数据专栏成立了！ 酝酿已久，今天，“医疗大数据专栏”正式成立。随着基因芯片及DNA测序技术的发展，生物医疗大数据迅猛发展，既是大数据技术发展的原动力，也是大数据技术的受益者。大数据文摘2013年7月成立，我们专注数据，每日坚持分享优质内容，从未间断，我们努力为读者和志愿者打造一个分享和交流平台。作为大数据文摘的志愿者群，我们中有不少人从事
大数据文摘翻译作品 作者：Mary Shacklett 翻译：孙沁 校对：康欣 如需转载，后台留言申请授权 欢迎熟悉外语（含各种“小语种”）的朋友，加入大数据文摘翻译志愿者团队，分别回复“翻译”和“志愿者”可了解更详细信息。 斯坦福大学将于2015年5月20到22日举办一个生物医学领域的大数据会议，该会议针对各大高校、医院、政府部门和机构的医学研究人员，旨在鼓励合作、应对挑战以及建立在医疗保健领域使用大数据的可行步骤。 这里存在着很多机遇。无论是通过能处理海量数据的科学计算项目（mega-scientif
从IT时代步入DT时代，医疗大数据成为智慧医院建设的重要驱动力。经过多年信息化系统建设，很多医院已经积累了大量的医疗数据资源，但由于各业务系统间数据孤岛化严重、系统架构落后、数据缺乏深度治理等问题存在，导致现有数据深度及质量难以支撑医院临床科研和运营管理决策。如何构建全院统一的数据开放服务平台，在保证原始数据安全的前提下深挖数据应用价值，赋能临床诊疗及科研进阶，已成为推动医院高质量发展的关键。
据WSJ报道，Google Ventures 领投了用大数据服务肿瘤医疗行业的创业公司Flatiron Health的 1.3 亿美元 B 轮融资，该轮的跟投者还有First Round Capital和Laboratory Corporation of America。据 Google Ventures 确认，这是他们迄今为止对医疗软件公司的最大一笔投资。 Flatiron Health 是一家想用大数据改变肿瘤医疗行业的科技公司，面对全美仅有 4% 的确诊肿瘤病人会参与临床
在早期，大部分医疗相关数据以纸质形式存在，而非电子数据存储，如正式医疗记录、费用记录、护士和医生书写的病例记录、处方药记录、X光记录、磁共振成像（MRI）记录、CT图像记录等。随着强大的数据存储、计算平台和移动互联网的发展，医疗数据的爆炸式增长和快速的电子数字化成为趋势。上述医疗数据在不同程度上转化为数字。移动互联网、大数据、云计算等领域的技术与医疗领域的跨境整合。新兴的技术和新的服务模式迅速到医疗的各个方面，使人们的医疗方式发生了重大变化。为我国医疗事业带来了新的发展机遇。
《本文同步发布于“脑之说”微信公众号，欢迎搜索关注~~》 公开数据库对于促进科学研究的快速发展意义重大，公开数据的建立可以让全世界各国的领域内研究者对某些问题进行更深入更全面的研究。在大数据时代，数据库的开放和共享已逐渐成为研究领域的趋势之一，目前很多国外期刊杂志也鼓励投稿者共享和开放研究数据。上述情况对于脑科学领域的研究也是如此。此外，我们个人同样可以利用各类脑科学公开数据库方便地进行各种研究。 笔者在这里较为全面地盘点目前免费的EEG/MEG/MRI/ fNIR公开数据库，希望对大家的研究有所帮助。
深耕数据挖掘，实现互联互通，在银行风控管理中 ，我国大数据技术应用举足轻重 | 大咖周语录
现在的互联网智慧医疗系统拥有强大的技术优势，支持连接政府、医疗服务机构、医药研发与流通、康养等，构建医疗大健康产业云生态，助力数字化升级。【数商云】医疗系统平台开发服务商依托基础设施能力、人才优势与大数据、人工智能等技术积累，助力医疗大健康产业智慧化升级。我们拥有丰富的产品及解决方案，整合各大互联网技术渠道、视频和支付等产品及合作伙伴的产品服务，为互联网全医疗医药行业提供全流程的医疗大健康解决方案。基于【数商云】公司互联网技术与服务，建立机构与机构之间、机构与用户之间的强连接，助力全方位、全生命周期的智慧医疗管理系统大健康产业发展。通过构建全链条产业生态来打造开放式远程医疗系统平台，构建覆盖医疗、康养、医药、器械、流通、保险、服务等全链条的医疗大健康生态。
在新药研发的过程中，甄选出合适的药物靶标（以下简称“药靶”）是靶向药物研发的源头，往往会成为一系列新药发现的突破口。同时，另一类重要的影响药物ADME性质的生物大分子—药物转运体（以下简称“转运体”），近期更已成为了新药发现领域的前沿热点。目前，具有疗效的主要药靶和转运体的可变性被发现是限制新药发现、造成药物耐药性、延缓新药靶临床发现速率等的关键因素，因而延伸出了诸多亟需解决的关键科学问题。如：如何严格确定药物的主要疗效药靶？如何认识转运体不同可变性间的相互影响和交互作用？针对这些问题，浙江大学药学院朱峰教授课题组，分别与同学院曾苏、余露山教授，和新加坡国立大学陈宇综教授合作，在《Nucleic Acids Research》杂志发表背靠背文章。文章分别报道了2020年最新版的《TTD: Therapeutic Target Database》和《VARIDT: Variability of Drug Transporter Database》。在人工智能（AI）药学急速发展的今天，迫切需要药靶与转运体信息的累计，推进基于大数据的AI药学研究。数据库网址如下：TTD（https://idrblab.org/ttd/）；VARIDT（https://idrblab.org/varidt/）。
文章《大数据与人工智能在癌症研究中的应用》全面概述了肿瘤学领域的当前状态和未来展望。以下是其关键要点和启示的总结： 1. **大数据与AI在肿瘤学中的整合：** 文章强调了大数据和人工智能在癌症研究中的变革性影响。它突出了AI用于多模态数据融合和分析的作用，促进了从复杂数据中提取信息的新时代。 2. **挑战与解决方案：** 论文讨论了癌症研究中数据整理和利用的挑战，并提供了战略性解决方案。它强调了高效数据整理、深入分析和利用的必要性。 3. **多组学分析及应用：** 作者详细介绍了AI方法在处理癌症大数据中的角色和应用，重点是多组学分析。这包括识别新的生物标志物、理解机制和开发疗法。 4. **智能服务平台：** 文章提出了一个基于机器学习的智能服务平台，旨在整合癌症大数据并使用AI算法进行个性化健康管理。 5. **成功案例：** 文章提供了大数据和AI在发现可修改的风险因素、生物标志物、药物发现和重新定位以及风险预测建模方面成功应用的例子。 6. **未来机遇和挑战：** 它概述了精准肿瘤学中当前的挑战和未来机遇，强调了提高患者结局和深入了解癌症的跨学科合作的必要性。 **启示：** - **精准肿瘤学的进步：** 大数据与AI的整合在精准肿瘤学方面标志着重大飞跃，从早期诊断到个性化治疗。 - **跨学科方法：** 文章强调了研究人员、临床医生和数据科学家之间合作的必要性，以有效利用癌症研究中的大数据。 - **创新方法论：** AI和大数据在肿瘤学研究中的成功应用为创新方法论铺平了道路，这些方法论可能会显著增强癌症的诊断、治疗和管理。 - **挑战即机遇：** 识别的挑战，如数据整理和模型解释，为肿瘤学领域的进一步创新和完善提供了机会。 总之，该文章全面展现了当前在利用大数据和AI进行癌症研究方面的进展和挑战，凸显了在更有效地理解和治疗癌症方面取得重大突破的潜力。
在上海举办世界人工智能大会前夕，腾讯公布了进入药物研发领域的两项最新进展。在应用侧，腾讯发布首个AI驱动的药物发现平台「云深智药（iDrug）」，整合腾讯 AI Lab和腾讯云在前沿算法、优化数据库以及计算资源上的优势，提供覆盖临床前新药发现流程的五大模块，包括蛋白质结构预测、虚拟筛选、分子设计/优化、ADMET性质预测（即将开源）及合成路线规划。目前平台上已经运行十个左右研发项目，包括对抗新冠病毒药物的虚拟筛选和性质预测（正在对筛选结果进行实验验证）。 官网体验地址： https://drug.
导语：Bernard Marr是大数据布道者，著名科技作家，顶级商业数据专家。本文只有一小部分编译于Bernard Marr写的文章，编译者又扩写了70％的内容。 为什么要编译这篇文章，一方面是讲述大数据在生活中的应用，另一方面，作者则写了一些话： 通过编译与癌症有关的文献得知，有近90%的癌症患病风险与人们的生活方式密切相关，而程序员群体的生活方式，很多都处于不健康或亚健康状态，如熬夜、加班、抽烟、缺乏运动，都是很多程序员的日常生活状态。我们与其用寄希望于用最先进的技术（如大数据）来诊断和治疗癌症，远远不
作者|Bernard Marr 编译|张玉宏 转载|CSDN 导语 Bernard Marr 是大数据布道者，著名科技作家，顶级商业数据专家。本文只有一小部分编译于Bernard Marr写的文章，编译者又扩写了70％的内容。 为什么要编译这篇文章，一方面是讲述大数据在生活中的应用，另一方面，作者则写了一些话： 通过编译与癌症有关的文献得知，有近90%的癌症患病风险与人们的生活方式密切相关，而程序员群体的生活方式，很多都处于不健康或亚健康状态，如熬夜、加班、抽烟、缺乏运动，都是很多程序员的日常生活状态。我
欢迎熟悉外语（含各种“小语种”）的朋友，加入大数据文摘翻译志愿者团队，回复“翻译”和“志愿者”了解详情。 “医疗大数据”专栏诚招：如果您是专业人士并愿意与大家分享，请后台留言，附自我介绍及微信ID，加入我们，一起把这个平台和专栏做得更好。 大数据文摘翻译作品 编译：孙沁(Kiki), 徐丽玲，孙强 欢迎个人转发朋友圈；其他机构或自媒体转载，务必后台留言，申请授权 作者：MuinJ.Khoury，John P.A. Ioannidis 摘自：Science（ 28 November 2014） 导语
最近，武汉新型冠状病毒正在肆虐，受感染人数迅速上升，同时，疫苗的研发也在紧张地进行，尽管很可能无法赶上病毒的早期扩散，但全球科研机构和制药公司正在努力，以“破纪录”的速度进行相关疫苗研发和抗病毒药物试验，并对其寄予厚望。
忽如一夜春风来，基因测序公司在中美两国资本市场均获得狂热的追捧，或许，基因测序是一个革命性技术，是一片未开发的蓝海领域，但监管、技术的进步决定了这一领域的发展是曲折向前的。 所谓的基因药物是指两类：一种是利用基因技术生产的蛋白类药物，如利用水稻生产的人类血清蛋白；另一种是针对人体发病基因片段的靶向药物，即个性化药物。个性化药物是利用患者信息，通常是遗传或生物学特征，为单个患者“量身打造”的药物。早在2009年，普华永道的一份报告就指出该挂钩领域的市场价值达到了2320亿美元，到2015年更是预计将达到45
陈润生：尊敬的各位专家，各位朋友，非常荣幸，能够应邀参加这个大会，我今天主要谈一谈关于大数据和精准医学的情况，希望大家批评指正。 ◆ ◆ ◆ 什么是精准医学 我首先谈一下什么是精准医学，核心就是一句话
Google, 这家市值千亿美金的互联网巨头，似乎对生物医疗领域有格外偏好，通过旗下的风投Google Ventures，在生命科学、健康和医疗领域里表现的相当活跃。本文对Google的投资案例进行了盘点： 基因测试的先驱：23andme 23andMe是一个为客户提供完全个人化DNA测试服务的公司，客户只需邮寄一份自己的唾液样本并支付99美元，即可进行DNA测试。测试结果在4-6周之后出来，客户可以通过在线的方式查看。最后生成的测试报告涉及250 多项与健康相关的特点，甚至还包含家谱、病史、遗传性状、对
罕见病队列项目又迎来新进展！日前，四川大学华西医院罕见病研究院“十万例罕见病患者全基因组测序计划”（GSRD-100KWCH）项目公布最新关键进展，华大基因子公司中标项目，将助力推进该项目的顺利进行。
作者：赵小文 整理：黄菀 校正：谢俊卿，安柯 本文字数为6718字，建议阅读15分钟 本文从全新的视角，阐释了数学模型在医学大数据革命中的重要作用。 导读 本文整理自 2017年4月20日晚深圳市艾科赛龙科技股份有限公司CEO赵小文先生，在清华大数据“技术·前沿”系列讲座上的讲义。本次活动于北京清华科技园阳光厅幸福实验室举行，讲座的题目为《医学大数据革命背后的无名英雄——数学模型》。大数据正在重塑医学和医疗领域，赵小文先生通过全新的视角，阐释了数学模型在医学大数据革命中的重要作用。 以下为课程视频，
动脉网授权转载 作者：互联网医疗研究院 顾贝妮 莫人英 网站: http://www.vcbeat.net/ 微信: vcbeat 当互联网医疗风靡全球，作为传统制药业的巨头们以怎样的态度看待这场变局？事实上，在2010年甚至更早某些制药业大佬已经有所行动，演变至今有越来越多的传统制药企业参与其中。他们试图通过新技术手段寻找服务医生与患者的绝佳途径，围绕自己的核心产品，通过合作、投资、收购、自我开发四个不同途径参与其中，从药物依从性到医学传感器，再到医疗健康app，等等。 动脉网互联网医疗研究院结合多方数
用友成功竞标“伊犁州项目” 将建设我国首家财税综合信息大数据平台 近日，用友政务公司成功竞标“伊犁州直财税综合信息大数据平台建设项目”，后期将依托于用友iUAP UDH大数据平台进行建设。据了解，这是
编者按： 作者： 陈漪伊，美国俄勒冈州，健康科技大学，公共卫生预防系，生物统计助理教授。 陈遵秋和陈漪伊夫妇是美籍华人，现在美国定居。其二人是目前研究医疗大数据及生物样本大数据真正的专家。现将两位的文章进行公开发表，与大家一起探讨。 现在无论国内外均出现了移动医疗热，所有的创业团队和投资公司均把商业模式指向了最后的医疗大数据分析。但是可以很负责任的说，90%以上的人都不知道医疗大数据分析是什么东西，因此这是一篇扫盲贴，但是仅供专业人士。文中分析了医疗大数据、它的维度、方法和成本，以及需要的专业人
大数据文摘编译作品，欢迎个人转发朋友圈；其他机构、自媒体转载，务必后台留言，申请授权。 作者| Jennifer Bresnick 译者| 崔浩 罗康 校对| 孙沁 早在一月份，美国总统奥巴
深度学习技术进入瓶颈期、产品同质化现象严重、商业化问题迟迟无解，行业需要重新审视AI和医疗两者的角色和关系。
Science： 生物信息学，神秘的新职业 今天的生物信息学家迎来了好时候。由于各个部门生成了几乎无穷无尽的生物数据，因此形成了对于生物、统计学和计算机科学交叉领域中有经验的专业人才的高度需求。科学家
科技博客网站recode.net今天发表文章称，许多机构的研究人员正在探索如何利用人工智能和大数据，为癌症等疑难病症找到更好治疗方法，目前已取得进展，但他们在收集患者信息上遇到难题。 文章主要内容如下： IBM、波士顿制药公司 Berg Pharma、纪念斯隆-凯特琳癌症中心（Memorial Sloan Kettering）、加州大学伯克利分校(UC Berkeley)及其它机构的研究人员，正在探索如何利用人工智能和大数据，找到更好的疾病治疗方法。 但是，在医疗领域充分利用这些计算工具面临的最大挑战是
编者按：本文作者陈遵秋，美国俄勒冈州，健康科技大学，公共卫生预防系，美国统计协会认证统计分析师；陈漪伊，美国俄勒冈州，健康科技大学，公共卫生预防系，生物统计助理教授（交流微信号：2823095726）。 陈遵秋和陈漪伊夫妇是美籍华人，现在美国定居。其二人是目前研究医疗大数据及生物样本大数据真正的专家。现将两位的文章进行公开发表，与大家一起探讨。 现在无论国内外均出现了移动医疗热，所有的创业团队和投资公司均把商业模式指向了最后的医疗大数据分析。但是可以很负责任的说，90%以上的人都不知道医疗大数据分析是什么东
8月25日，数据派THU联合百度技术沙龙将为大家带来“百度大数据系统探索研究及应用实践“的专题分享。 百度多年来积累了非常丰富的大数据系统研究开发、应用实践的经验：为Apache 基金会贡献的Doris数据库项目，以极速易用的特点被人们所熟知；基于流式计算的系统，正在支撑着百度智能云的关键业务；时空大数据技术帮助决策者洞察和理解城市。学术界，来自清华大学的吴及教授，也将为大家带来医疗大数据方面的探索与研究。 敬请关注和期待。 直播时间：2022/08/25 14:00-17:00 欢迎扫码预约直播 特邀
在后基因组时代，蛋白质组学在生物医学研究中发挥着重要作用。近日，Nature子刊《Laboratory Investigation》发表了一篇高通量蛋白组的mini-review，概述了高通量蛋白质组学技术、统计和算法的进展。
那里的参数可以看下面这个网站https://bioconductor.org/packages/release/bioc/vignettes/TCGAbiolinks/inst/doc/query.html然后下载你要的数据
通鼎互联拟近15亿元收购两家互联网大数据公司 成立于1999年的通鼎互联主要从事通信光缆、通信电缆等光电缆产品的研发、销售工作，是我国制造业的500强。近日，通鼎互联宣布拟14.8亿元收购两家互联网大
翻译校对 | 孙强 徐丽玲 我们已经听说了许多关于可穿戴技术的故事：数十亿美元的市场趋势；应用局限性的报道；临床上应用的拓展价值；有效性和互操作性的重要性。 尽管存在各种各样的说法，Nuviun公司
GEPIA是北京大学张泽民教授实验室的唐泽方等人通过 R 、Perl等语言对数据进行处理、可视化而设计的癌症大数据分析网站 。分析内容包括肿瘤/正常差异表达谱分析、表达分布、病理分期、生存分析，相似基因，基因表达相关性和降维分析等。界面友好，操作简答，通过点击GEPIA 就可以进行综合全面的分析。
百多年来，现代医学经历了飞速的发展，医疗实施过程、药物研发及评价、药品疗效信息、基因信息、生物标志物、临床试验等积累了大量数据。在数据驱动的医学时代，如何从海量医学数据中找出数据的价值所在，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，需要多学科的协同和创新。当前，适应于生物医学大数据的软硬件平台、大数据存储、大数据分析挖掘等方法等还不成熟, 制约着生物大数据的研究。基于此，近年来越来越多IT公司、互联网公司、数据挖掘公司进入传统上被认为行业壁垒很高的医疗行业，挖掘万亿的医疗市场，国际国内已经涌现
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