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生物医疗大数据如何应用？
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、以及意义尚等解析等特征。不象其它行业，数据具有时效性以及数据很轻、易于解析；生物医疗行业的数据普遍很“重”、信息量超大、不同的解析策略可能得出丰富的结果。随着时间推移，数据累积量的增加，生物医疗大数据数据价值将变得越来越重要。关系型数据库逐渐从IT行业中淡出，但生物医疗行业大数据却十分重视数据间的复杂关系。加上中国健康人群及患者数量庞大，就越发会产生超海量的数据网络。
在医疗大数据的时代，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、激发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以“大数据”、“云与端”、“酷应用”为主题，讨论医学大数据收集与分析的规范、端--云--端的处理，以及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。
大数据被认为是改变行业的关键节点，为我们带来了前所未有的机遇。大数据对于研究不同人群的健康特征、发现新疾病、控制全球性传染病都有帮助。在2015生物医疗大数据高峰论坛上，上海第一妇幼保健院院长段涛将介绍大数据如何加速医疗模式整合，国家信息中心国家信息化专家咨询委员会委员宁家骏也将分享利用大数据提升现代化治理能力方面的工作经验。上海交通大学公共卫生学院院长郑志杰则会对大型流行病学调查数据进行详细解读。
除了医疗领域，在新药研发领域，大数据和数据分析被认为可能是提高药物研发效率关键因素。北京大学循证医学中心副主任詹思延以及默沙东亚太区信息学总监陈荣华将分别从医生和企业的角度展开报告，且看药物与大数据如何碰撞出火花。
对于医疗领域来说，13亿人是一个宝贵的证据库。尽管我国拥有海量的大数据，但缺乏有效的加工分析能力，其中最大的干扰因素在于数据标准不统一。每家医院的信息化工作在数据、标准、采集、存储都不一样。如何构建医学大数据协同共享的生态网络亟待解决，SAP首席医疗卫生与生命科学行业首席行业专家、前卫生部医院管理研究所担任信息标准化部副主任覃璞将在2015生物医疗大数据高峰论坛上进行解读。
复旦大学附属肿瘤医院信息中心主任王奕也将在会上总结当前医院数据的构成和分类，以复旦大学肿瘤医院为例，介绍医院数据平台的架构，数据分析和利用的主要领域，以及当前的应用效果和未来的发展趋势。同时，北京大学人民医院信息中心主任刘帆也将以《临床数据中心与医疗大数据》为题作精彩报告。
在南京军区福州总医院信息中心主任陈金雄看来，医院有三重职能，即连接医生和患者或是连接患者与服务；医疗业务协同和医疗质量管理。互联网沟通了患者和医生，提供了无边界的医疗业务协同，必然对医院产生巨大冲击，医疗生态环境将发生改变，从疾病诊疗到健康管理方式转变；医疗业务模式也会改变，患者服务、支付、健康与疾病管理等会移到线上或O2O；另外医疗付费模式也会变，从按项目付费到按价值付费；智能诊疗将会发挥更大的作用，大数据分析、机器人等在诊疗中作用会发挥更大。更多内容，敬请期待《移动互联网促进医疗业务变革》的精彩主题演讲。
上海生物信息技术研究中心主任李亦学也将结合当前最火热的精准医疗话题与大数据进行报告；此外，利用大数据挖掘、机器学习和人工智能技术分析高通量生物数据及药物数据，&能够对生物问题的机制进行解释，更加精准及个体化的设计in-silico药物，同济大学生命科学与技术学院课题组负责人刘琦将在大会上分享其大数据统计分析及数据挖掘方面的工作。
阿尔茨海默病（AD）是最为常见的神经退行性疾病，严重危害人民健康。科学家以及生物技术公司以及医药厂家都投入大量人财力，以期更好地了解AD的发病机理、寻找新的干预靶点、研发出有效的诊断及治疗方法。在2015生物医疗大数据高峰论坛中，来自厦门大学神经科学研究所所长许华曦将带来阿尔茨海默病的机理研究与药物研发最新进展。
此外，梅斯医学董事长张发宝、浙江大学感染性疾病协同创新中心秦楠、蛋白质组学国家重点实验室生物信息学研究课题组长朱云平、药明康德高级副总裁茅矛、将分别以疾病预后模型、肠道微生物、组学数据对比、基因测序为主题，结合大数据在其中发挥的作用进行精彩报告。通过大数据的解读进而揭示疾病风险将成为本单元关注的焦点。
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生物医疗大数据如何应用？
来源：生物谷
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、以及意义尚等解析等特征。不象其它行业，数据具有时效性以及数据很轻、易于解析；生物医疗行业的数据普遍很“重”、信息量超大、不同的解析策略可能得出丰富的结果。随着时间推移，数据累积量的增加，生物医疗大数据数据价值将变得越来越重要。关系型数据库逐渐从IT行业中淡出，但生物医疗行业大数据却十分重视数据间的复杂关系。加上中国健康人群及患者数量庞大，就越发会产生超海量的数据网络。
在医疗大数据的时代，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、激发数据挖掘所带来的竞争力，是当前需要重点解决的问题。
将以“大数据”、“云与端”、“酷应用”为主题，讨论医学大数据收集与分析的规范、端--云--端的处理，以及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。
大数据被认为是改变行业的关键节点，为我们带来了前所未有的机遇。大数据对于研究不同人群的健康特征、发现新疾病、控制全球性传染病都有帮助。在2015生物医疗大数据高峰论坛上，上海第一妇幼保健院院长段涛将介绍大数据如何加速医疗模式整合，国家信息中心国家信息化专家咨询委员会委员宁家骏也将分享利用大数据提升现代化治理能力方面的工作经验。上海交通大学公共卫生学院院长郑志杰则会对大型流行病学调查数据进行详细解读。
除了医疗领域，在新药研发领域，大数据和数据分析被认为可能是提高药物研发效率关键因素。北京大学循证医学中心副主任詹思延以及默沙东亚太区信息学总监陈荣华将分别从医生和企业的角度展开报告，且看药物与大数据如何碰撞出火花。
对于医疗领域来说，13亿人是一个宝贵的证据库。尽管我国拥有海量的大数据，但缺乏有效的加工分析能力，其中最大的干扰因素在于数据标准不统一。每家医院的信息化工作在数据、标准、采集、存储都不一样。如何构建医学大数据协同共享的生态网络亟待解决，SAP首席医疗卫生与生命科学行业首席行业专家、前卫生部医院管理研究所担任信息标准化部副主任覃璞将在上进行解读。
复旦大学附属肿瘤医院信息中心主任王奕也将在会上总结当前医院数据的构成和分类，以复旦大学肿瘤医院为例，介绍医院数据平台的架构，数据分析和利用的主要领域，以及当前的应用效果和未来的发展趋势。同时，北京大学人民医院信息中心主任刘帆也将以《临床数据中心与医疗大数据》为题作精彩报告。
在南京军区福州总医院信息中心主任陈金雄看来，医院有三重职能，即连接医生和患者或是连接患者与服务；医疗业务协同和医疗质量管理。互联网沟通了患者和医生，提供了无边界的医疗业务协同，必然对医院产生巨大冲击，医疗生态环境将发生改变，从疾病诊疗到健康管理方式转变；医疗业务模式也会改变，患者服务、支付、健康与疾病管理等会移到线上或O2O；另外医疗付费模式也会变，从按项目付费到按价值付费；智能诊疗将会发挥更大的作用，大数据分析、机器人等在诊疗中作用会发挥更大。更多内容，敬请期待《移动互联网促进医疗业务变革》的精彩主题演讲。
上海生物信息技术研究中心主任李亦学也将结合当前最火热的精准医疗话题与大数据进行报告；此外，利用大数据挖掘、机器学习和人工智能技术分析高通量生物数据及药物数据， 能够对生物问题的机制进行解释，更加精准及个体化的设计in-silico药物，同济大学生命科学与技术学院课题组负责人刘琦将在大会上分享其大数据统计分析及数据挖掘方面的工作。
阿尔茨海默病（AD）是最为常见的神经退行性疾病，严重危害人民健康。科学家以及生物技术公司以及医药厂家都投入大量人财力，以期更好地了解AD的发病机理、寻找新的干预靶点、研发出有效的诊断及治疗方法。在中，来自厦门大学神经科学研究所所长许华曦将带来阿尔茨海默病的机理研究与药物研发最新进展。
此外，梅斯医学董事长张发宝、浙江大学感染性疾病协同创新中心秦楠、蛋白质组学国家重点实验室生物信息学研究课题组长朱云平、药明康德高级副总裁茅矛、将分别以疾病预后模型、肠道微生物、组学数据对比、基因测序为主题，结合大数据在其中发挥的作用进行精彩报告。通过大数据的解读进而揭示疾病风险将成为本单元关注的焦点。
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Copyright&2001- 版权所有 不得转载.医药行业:生物大数据的时代
的大数据时代即将到来,未来十年,将会逐渐对行业内产业链各个环节产生深远影响。“大数据”这一名词2012年在奥巴马国情咨文中被重点提及,从此为大众所知,近几年来发展迅猛,已经在很多行业得到体现,国内比较经典的案例是利用大数据分析作网络精准营销,颠覆了传统。医药行业的变革历来发生较为迟缓,然而即使如此,医药数据的积累正在加速进行,我们认为从供给和需求两方面来看,医疗大数据即将迎来量变到质变的一刻。
生物大数据包罗信息多、价值大,若能有效挖掘,医药行业的每个参与方均有望从中受益。“精准医疗”的实现依赖于生物大数据的解读。美国总统奥巴马近日提出的“精准医疗”概念、和以往所说的“个性化医疗相似”,指针对同一种病、根据每个患者的不同情况采用不同的临床路径。其背后依赖于对各个患者多方面数据的积累,包括各种生物组学数据(基因组、蛋白组等)、患者病史、生活习惯、行为习惯等多方面,对比过往患病人群到相关数据,通过大数据分析,找出最优的治疗方案。这一理念的实现,依赖于生物大数据的积累、以及后续对这些数据的挖掘和解读。
我们认为生物大数据行业会有两个壁垒:1)数据的积累;2)数据的挖掘和解读。前者是先进入该子行业的厂家具备的天然优势,例如华大基因在基因测序积累多年,中国人的基因样本库;23andme通过对个人服务积累的基因组数据库等。数据的挖掘和解读壁垒更高,从美国来看,目前涉足生物大数据处理和分析的公司主要有两类:一类是传统的IT公司和统计数据处理公司,例如Google、、SAS,另一类是专职于生物大数据处理的公司,例如NEXTBIO、Knome等。国内目前尚无专职处理生物大数据的公司,未来一定会有这种业态出现。
投资建议:关注基因测序板块:、、、、迪安诊断、、、等,其他个股:、、等。
风险提示:政策监管风险
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>> 当生物医药遇上大数据&&向云转型是必须
当生物医药遇上大数据&&向云转型是必须
来源：生物谷
生物行业的大数据时代正在到来。据相关统计，全球每年生物数据总量已经达到EB量级。各国基因数据库和基因组计划的设立，测序精度的提高以及测序成本的降低，促使生物科学的相关数据呈指数级增长。
这些由高通量测序所产生的海量数据，要求生科企业拥有更为灵活的计算和存储环境，以便快速、自动地扩展以支持数据的计算分析和存储。既有的传统IT设施在这一挑战面前，多少显得有些“捉襟见肘”。
大数据时代之困
传统IT服务，从设备采购到安装调试，需要数月的时间，难以及时响应业务的变化。同时，生科计算往往比较复杂，传统生科计算依靠手工进行环境部署，耗时耗力，效率低下。生科行业数据增长迅速，历史数据又要长期保存，IT投入和维护成本逐年增加，成为企业的一大负担。
云计算或已给出答案。云服务所具备的弹性、快速扩展、即租即用等特征，可以精准地解决传统IT在大数据时代之困。 据了解，在生物行业中，已有不少企业实现了云服务的落地和应用，苏州贝斯派生物科技有限公司正是其中的一家。贝斯派成立于2010年，是致力于生命科学、临床检验、个体化医疗相关领域整体解决方案的高新技术公司，以提供高通量测序服务和分子检测技术服务为主营业务，另外围绕高通量测序提供包括大规模基因组、转录组、遗传疾病筛查及基因芯片相关的科学研究、生物信息学分析、结果验证及产品开发在内的全方位服务。云服务大大降低了贝斯派的IT成本， 以一种经济高效的模式构建自己的服务形态，大大提高了行业竞争力。
飘在云上的大数据
苏州贝斯派选择采用了华为云服务生科云解决方案，该方案基于行业特性、工作流程、业务分析流程的需求，整合强大的云计算能力、存储能力，集成了一套操作简单、灵活多样的服务平台，为用户提供行业超算、数据存储等多种服务。
云服务向用户提供弹性海量的计算、存储资源，适用于生科行业业务的大规模计算处理，助用户快速部署和管理大规模可扩展的IT基础设施资源。安全、高可靠、低成本的数据存储能力，满足用户的原始数据和计算结果的存储需求，应对生科行业数据的指数级增长。在商业模式上，按需使用、按需付费、即租即用的方式，缩短IT建设周期，降低初始投资成本，减轻后期运维成本。
针对行业业务特性，在IAAS（基础设施即服务）云计算平台上 ，HPC工作流作为与计算、存储配套的增值服务，极大提高用户业务效率。利用HPC工作流定义流程模版，固化复杂计算过程，简化业务使用过程 ；工作流的快速部署能力，降低业务部署复杂度，提供业务响应速度；实现业务流程可视化管理，提高业务管理水平。
“华为云服务面向具体行业领域进行定制开发，运营模式设计，支撑服务方面上的能力令人印象深刻。在华为公有云平台上测试和构建自己的业务模式是一种经济高效的方式， 我们将在华为云服务平台上构建整个生物医学行业新的服务范式。”苏州贝斯派生物科技有限公司相关负责人表示。(生物谷)
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