生物医学统计学范例
前言：一篇好的文章需要精心雕琢，小编精选了8篇生物医学统计学范例，供您参考，期待您的阅读。
目前，生物医学图像信息技术主要包括生物医学图像传输、图像管理、图像分析、图像处理几方面。这些技术同以前的图像技术、医学影像技术都有一定的联系，其在涵盖以往图像技术、医学影像技术的同时，也具有自身的特点，与传统的图像和医学影像技术相比，生物医学图像信息技术更加强调在医学图像信息收集、处理等过程中应用计算机信息技术。
1.1图像成像
从本质上来看，生物医学图像成像技术（下文简称“图像成像技术”）与医学影像技术的区别并不大，仅仅是人们更习惯将其表达为医学影像。生物医学图像成像技术的研究内容为：利用染色方法和光学原理，清晰地表达出机体内的相关信息，并将其转变为可视图像。图像成像技术研究的图像对象有：人体的标本摄影图像、观察手绘图像、断层图像（如ECT、CT、B超、红外线、X光）、脏器内窥镜图像、激光共聚焦显微镜图像、活细胞显微镜图像、荧光显微镜图像、组织细胞学光学显微镜图像、基因芯片、核酸、电泳等显色信息图像、纳米原子力显微镜图像、超微结构的电子显微镜图像等等。
图像成像技术主要包括2个部分：现代数字成像和传统摄影成像。通常可采用扫描仪、内窥镜数码相机、采集卡、数字摄像机等进行数字图像采集；显微图像采集则可应用光学显微镜成像设备及超微结构电子显微镜成像设备；特殊光源采集可应用超声成像仪器、核磁共振成像仪器及X光成像设备。目前，各种医学图像技术的发展都十分迅速，特别是MRI、CT、X线、超声图像等技术。在医学图像成像技术方面，如何提高成像分辨力、成像速度、拓展成像功能，尤其是在生理功能及人体化学成分检测方面，已经引起了相关领域的重视。
1.2图像处理
生物医学图像处理技术，是指应用计算机软硬件对医学图像进行数字化处理后，进行数字图像采集、存储、显示、传输、加工等操作的技术。图像处理是对获取的医学图像进行识别、分析、解释、分割、分类、显示、三维重建等处理，以提取或增强特征信息。目前，医学领域所应用的图像处理技术种类较多，统计学知识、成像技术知识、解剖学知识、临床知识等的图像处理均得到了较快的发展。另外，人工神经网络、模糊处理等技术也引起了图像处理研究领域的广泛重视。
1.3图像分析及图像传输
生物医学图像分析技术，是指测量和标定医学图像中的感兴趣目标，以获取感兴趣目标的客观信息，建立相应的数据描述。通过计算测定的图像数据，可揭示机体功能及形态，推断损伤或疾病的性质及其与其他组织的关系，进而为临床诊断、治疗提供可靠依据。生物医学图像传输技术，是指应用网络技术，在互联网上开展医学图像信息的查询与检索。通过网上传输图像，在异地间进行图像信息交流，可实现远程诊断。同时，在院内通过PACS（数字医学系统—医学影像存档与通信系统），也能在医院内部实现医学图像的网络传递。
2总结
关键词：医学科技；青年编辑；培养
目前，我国生物医学期刊共计约1200余种，并且呈现明显的增长趋势，为满足增长要求，对医学编辑的需求极大，但是受限于国内医学科技期刊青年编辑的培养途径，形成了供不应求的人才矛盾问题[1]。当前医学科技期刊青年编辑普遍为医学或相关专业的毕业生，怎样更快地培养其编辑素质，是医学科技期刊发展的关键问题，更是医学科技期刊发展的必备条件。
一、医学科技期刊青年编辑应有素质
青年编辑是集多种专业、学科知识于一体的职业，属于复合型人才，若想成为医学科技期刊合格编辑，除应有的政治素质之外，还要有良好的数字化技能、沟通能力、编辑专业知识、统计学知识、循证医学知识、中外文语言知识，科研思维，以及医学专业知识[2-3]。
（一）政治素质。医学科技期刊青年编辑必须坚持党的政策、方针，学习具有中国特色的社会主义理论知识，明确期刊发展方向。同时，青年编辑还应当具备良好的法律意识及政治修养，能够实心实意的奉献于编辑事业，有良好的编辑责任感和使命感，例如在发生5·12汶川地震的时候，积极投入到抗震救灾宣传、捐献、救援工作中来。在知识经济时代，一位医学科技期刊青年编辑的道德水平也极为重要。其中，职业道德应该包括：高度的使命感和责任心，无私奉献和爱岗敬业的精神；坚持公平公正、信守信仰的工作作风，实事求是、一丝不苟、精益求精的科学态度，宽容谦逊、积极合作的优良品德。只有具备良好职业素质的青年编辑，方可正确处理好个人与集体之间的关系，做到无私奉献、爱岗敬业，保证医学科技期刊的质量。
（二）综合素质。1.具备较好的生物医学知识及科普知识。某种意义上来说，医学科技期刊对于生物医学领域的新成果、新技术，以及新理论予以组织、集中、优化、选择报道，需要具备广博的科普知识和专深的生物医学知识。国外医学科技期刊编辑极为重视从从事过临床工作和科研经历的医生或学者中挑选，对科普知识和专业知识的重视程度远超国内[4]。尽管医学本科生对生物医学背景知识有较为系统的认识，但是并没有实际从事过临床实践和医学科研工作，对于广博性、专深性、前沿性的医学知识掌握程度不能够满足医学期刊编辑的要求。2.具备较好的外语能力。医学科技期刊青年编辑需要接触各种媒介来进行医学信息的传播，文字功底是其必然的工作素养，进行医学信息的编辑加工过程中，不仅有中文，而且有英文及其他文字，所以要求青年编辑不但要具备良好的中文功底，还要掌握一门或几门的外国语言，从而适应国际化信息交流的需求。其次，国内医学发展水平和国外有较大的距离，当前较为前沿的医学信息均是通过英文发表，是非常重要的医学文献借鉴。医学科技期刊需要了解最前沿的医学信息，对英文文献有着不可或缺的需求，因此掌握一门英文语言十分重要。3.具备较好的循证医学、流行病学、统计学、信息学等知识。医学科技期刊青年编辑在进行组稿、选题的过程中，需要掌握前沿的医学信息。然而，医学科技期刊编辑需要通过文献标引、文献检索等知识才能实现前沿医学信息的掌握。近年来，医学科技期刊的普遍存在各种程度的质量问题，究其原因，是论文实验设计和统计方法不当，导致的结论错误。医学科技期刊青年编辑必须具有良好的循证医学、流行病学、统计学、信息学等知识素养，方可在编辑时发现并处理问题，优化医学科技期刊的质量。笔者刚从临床医师岗位转到医学编辑岗位时，审稿专家中有位公共卫生学院的老师，多年来指导硕士、博士，桃李满天下。其在审稿时，除对文章的科学性、创新性进行分析，还非常详细地对实验设计的合理性、数据的真实性做出科学分析，指导作者选择合适的统计学方法及正确的表述，一篇文章的审稿意见常常有十多条，并且每条都写得十分详尽。因此，笔者特别注意学习这位老师的审稿意见，并时常向其讨教专业统计学知识，令笔者受益良多，并将其应用于编辑加工过程，使文章质量得到提升。4.具备较好的编辑出版业务知识若想创办具有国际影响力的精品医学科技期刊，则必须有熟练的编辑出版业务能力，了解常用的编辑规范及编辑出版知识，对最科学的稿件评审方法予以积极探讨、钻研，构建高效、科学的稿件审选体系[5]。医学科技期刊青年编辑只有具备良好的编辑出版知识和业务能力，方可优化刊物质量，强化传播效率，从而满足当前信息时代的发展需求。
二、医学科技期刊青年编辑的培养
（一）参与编辑岗位培训及出版专业资格考试。青年编辑人员必须通过出版专业资格考试，这是其能力培养和个人素质的必然要求，根据《出版专业技术人员职业资格管理规定》，出版单位从事出版专业工作人员，要求到岗2年内取得出版专业职业资格证书，办理登记手续。其次，每年还应该参加必要的继续教育培训，作为责任编辑注册、出版职业资格登记的必备条件。医学科技期刊的青年编辑培养，也应该以国际标准规范为准则，进行编辑岗位培训及出版专业资格考试，短时间内进行系统的学习、训练，了解编辑学国家标准、出版专业法律法规，以及编辑学基本理论，通过岗位强化培训和集中学习，为青年编辑的出版工作奠定良好的基础。
（二）定期组织业务学习。由于青年编辑绝大多数并非编辑出版专业出身，所以应当对编辑出版知识进行系统学习，通过各种学习途径不断强化和掌握编辑出版知识，由编辑部资深编辑严格审读新出杂志，抽出时间对发现的问题予以点评，点评需要涵盖编辑专业的各个环节，比如期刊编排的标准化及规范化，期刊伦理问题和著作权问题，对图片、表格、统计学的处理等，要求青年编辑在不断的学习过程中，发现、总结编辑中容易存在的问题及纰漏，强化自身问题处理能力，学习业务过程中，如有需要进一步思考的编辑问题，可以借鉴医学专业刊物，例如《中国科技期刊研究》《编辑学报》《中华外科杂志》《中华内科杂志》《编辑出版教程》等，以权威期刊为依据，形成共识[6-7]。其次，杂志社还可以邀请资深编辑开展轮流报告或专题讲座，内容不限，尽量满足编辑的工作需要及兴趣，为青年编辑做好沟通交流平台，营造学术氛围，在实践中了解编辑工作的含义，实现实践和理论的结合，更快地掌握编辑技能，夯实编辑业务能力。
（三）传帮带，以老带新。青年编辑一般从医学院毕业后便进入到杂志社，所以应当由老编辑或杂志社主任负责传帮带，将部分稿件分给青年编辑，教其进行稿件初审及专家意见处理，审稿意见如何传达给作者，稿件如何加工处理，稿件如何拼版、校对，如何与审稿专家、编委、作者、读者交流等，通过不断地对青年编辑进行锻炼，培养其待人待物交际能力，以及稿件质量鉴别能力，不断地在日常生活中积累经验，尽快担负其应有工作任务。值得注意的是，从培训伊始，应严格要求其工作习惯和规矩，避免对日后工作质量造成影响。与此同时，杂志社的老编辑在退休后，若本人自愿且身体健康，均可以返聘继续工作，从而对青年编辑予以传帮带。
（四）培养医学信息获取、处理能力。医学科技期刊青年编辑需要具备广博的其他学科知识及专深的本学科知识，具有“学者化”能力的青年编辑才是社会共同认可的优秀医学期刊编辑，更是一名医学知识专家。现如今，医学科学技术日新月异，作为期刊编辑，除了自身编辑能力外，还需要具备良好的医学信息获取、处理能力，对医学科技领域的研究进展密切关注，并报道组织热点专题。杂志社通过自身平台优势，可以派遣青年编辑参加社会专业领域学术会议及医学学术会议，让青年编辑不仅了解行业的发展动态和专业知识，还得到相关专家的经验体会，便于日后组稿编辑的知识累积利用。通过国内外文献数据库，了解医学发展研究热点、历程，掌握核心作者分布和论文分布情况，培养青年编辑的组稿选题敏感性及能力，青年编辑通过这个机会，不断扩宽视野，启发思路，把握学习，提升自己对编辑工作的热情[8]。
三、青年编辑自身努力
青年编辑需要培养自己抵抗不良诱惑的能力，严于律己，在提高自身业务素养的同时，强化道德修养，公平公正地做好编辑组稿工作[9]。其次，编辑工作的经验性较强，所以若想成长为一名合格的编辑，杂志社给予的培养是远远不足的，还需要利用一切可利用的条件，为自己充电，虚心向前辈请教，不断总结自己，挖掘自身强力，将经验和知识转变自己的精神财富。编辑文章时注意用词准确、结论稳妥，用精准的梳理、深刻的思维、严谨的逻辑，提供富有新意的增量知识。
四、结论
1资料来源与方法
1．1资料来源
以《中国学校卫生》2015年1月～2019年6月所刊发的以人为研究对象的学术研究为研究资料，涉及的栏目主要有学生营养、健康教育、心理卫生、疾病控制、生长发育、重要论著和专题文章。
1．2方法
通过查阅《中国学校卫生》2015年1月～2019年6月所刊发纸质期刊，仔细查看以人为研究对象的文章的“对象与方法”中有无“知情同意”或“获得伦理学审查”等相关信息。本文中知情同意包括本人知情同意、家长知情同意、本人和家长均知情同意。
1．3统计分析
采用Excel表格，统计《中国学校卫生》2015年1月～2019年6月发表的以人为研究对象的文章的获得伦理委员会审批、本人知情同意或家长知情同意的篇数，心理卫生栏目及干预性研究的伦理学审查或知情同意篇数，采用χ2检验进行率的比较，检验水准α＝0．05。
2结果
2．1总体情况
《中国学校卫生》2015年1月～2019年6月共刊发2697篇研究论文，除去述评、专题笔谈、综述及Meta分析等不需要通过伦理学审查和知情同意的研究论文504篇，共对2193篇研究论文进行伦理学审查或知情同意情况分析。获得伦理学审查或知情同意的论文共884篇，占40．31％，其中获得伦理学审查的研究330篇，占15．05％，以2019年占比最高，为57．97％；经知情同意的研究67篇，占32．37％，以2018年占比最高，为37．27％。不同年份获得伦理学审查、知情同意的文章及总体检出情况差异均有统计学意义（χ2值分别为366．29，43．58，219．83，P值均＜0．01）。见表1。在884篇经过知情同意或伦理学审查的研究中，仅有4篇说明了研究是遵循《赫尔辛基宣言》，并获得作者所在单位的伦理委员会批准。
2．2心理学研究的伦理学审查及知情同意情况
《中国学校卫生》近5年共刊发654篇心理学研究，去除Meta分析等不需要通过伦理学审查和知情同意的研究34篇，共对620篇心理学研究进行伦理学审查或知情同意情况调查，其中获得伦理学审查的研究92篇，占14．84％，以2019年最高，为63．64％；获得知情同意的研究187篇，占30．16％，以2018年最高，为44．60％，2015年～2019年获得伦理学审查、知情同意的心理学研究及总体检出情况差异均有统计学意义（χ2值分别为107．55，16．80，58．66，P值均＜0．01）。
2．3干预性研究的伦理学审查和知情同意情况
《中国学校卫生》近5年共刊发干预性研究235篇，其中获得伦理学审查的研究43篇，占18．30％，以2019年最高，为62．96％；获得知情同意的研究73篇，占31．06％，以2017年最高，为44．23％，总体检出情况以2019年最高，为96．30％，2015年～2019年获得伦理学审查的干预性研究及总体检出情况差异均有统计学意义（χ2值分别为44．40，18．46，P值均＜0．01）。
2．4采集生物样本研究的伦理学审查和知情同意情况
《中国学校卫生》近5年共刊发采集生物样本的研究148篇，其中获得伦理学审查的研究22篇，占14．86％，以2019年最高，为66．67％；获得知情同意的研究33篇，占22．30％，以2019年最高，为33．33％，总体检出情况以2019年最高，为100．00％，2015年～2019年获得伦理学审查的涉及生物样本研究的检出率差异有统计学意义（χ2＝17．47，P＜0．01）。
2．5获得伦理学审查及知情同意研究的作者单位及地区分布
通过查阅第一作者单位及所在地，统计发现，884篇获得伦理学审查或知情同意的研究中，排在前10位的分别为北京（147篇，16．63％）、广东（73篇，8．26％）、安徽（63篇，7．13％）、上海（58篇，6．56％）、江苏（52篇，5．88％）、河南（44篇，4．98％）、四川（38篇，4．30％）、浙江（36篇，4．07％）、黑龙江（36篇，4．07％）、山东（34篇，3．85％）；且各年份排在第一位的均为北京地区，分别为18篇、18篇、26篇、50篇、35篇。第一作者单位排名前10位的分别为北京大学（68篇，7．69％）、安徽医科大学（35篇，3．96％）、哈尔滨医科大学（23篇，2．60％）、宁夏医科大学（19篇，2．15％）、复旦大学（19篇，2．15％）、重庆医科大学（17篇，1．92％）、中山大学（13篇，1．47％）、广东药科大学（12篇，1．36％）、中国疾病预防控制中心（11篇，1．24％）、贵州医科大学（11篇，1．24％）；各年份排在第一位的作者单位均为北京大学，分别为11篇、8篇、9篇、19篇、21篇。
本文回顾性分析分别应用循证医学(evidence－basedmedi-cine，EBM)与传统方法进行实习医师内科学教学后，观察学生的内科学理论知识，临床技能和医学专业英语水平情况，探寻如何把循证医学融入内科学教学之中以提高内科学教学质量。
1资料与方法
1．1研究对象2009～2010届安徽医科大学临床医学本科实习医师248人随机分为实验组和对照组，各124人。实验组采用循证带教法教学，对照组则采用传统带教方法教学。2组学生实习前内科学考试成绩及英语水平考试经比较无显著差异。
1．2研究方法与项目
1．2．1教学方法实验组学生采用循证医学教学方法，具体措施如下:①进行循证医学知识培训:在实习开始时讲授有关循证医学的基本知识，包括循证医学定义、特征，循证医学实践方法步骤，常用医学数据库检索，循证医学实践中的统计学基础知识。②分组入内科各亚专科实习，专人进行专科典型病例讨论，启发式教学，多媒体互动教学，要求实习医师上网进行文献检索，根据循证医学的评价标准，对所收集到的文献进行分析，得出最佳诊疗方法;观察该诊疗方法的临床疗效，积累个人经验并对研究证据的真实性、临床重要性进行评价和交流。③各亚专科派专人在教育处技能操作间定期进行专科临床实践技能带教。④各个亚专科派专人定期应用英语进行多媒体幻灯带教。对照组采用医院及科室定期讲座、教学查房、科室病例讨论等传统教学方法，教师用自己的临床经验来指导学生进行临床思维、临床诊疗。
1．2．2观察项目2组均在实习结束采用理论考试，实践技能考试和医学专业英语考试进行教学效果评估，均为百分制。理论考试包括基础知识和病例分析，理论考试题目由医院标准题库随机抽取，施行教考分离。临床技能考核分为内科基本操作技能、影像学读片、心电图分析、急救技能4站，每站由专科副主任医师双人分别考核，取各站平均分求和。医学专业英语考试为医院标准题库抽取。
1．3统计学方法应用SPSS10．0统计软件进行分析，计量资料采用表示，运用t检验进行统计分析。以P＜0．05为差异有统计学意义。
2结果
循证医学方法教学和传统方法教学效果比较。循证医学方法教学和传统方法教学各124人，循证医学组的实习医师理论知识临床技能和医学英语测试成绩均较传统教学组有提高，差异有统计学意义(P＜0．05)。
3讨论
循证医学是关于如何遵循科学证据进行一切医疗卫生实践活动的科学［1］。实施循证医学意味着医师要参照最好的证据、临床经验和患者意见进行临床决策。近年来循证医学在临床实践中得到广泛应用，它强调了以人为本的现代医学思想，不仅为解决多因素疾病诊断、治疗与预后提供指导［2］，还为临床医师的培养提供了新方法。随着内科学的发展，过去的传统医学教育暴露出越来越多的缺陷:传统内科教学内容以内科学教材为主体，内容相对陈旧，学生所学知识和技能随时间的发展而逐渐过时。传统教学方法以老师教学生学的填鸭式教学方法为主，教学形式单一，互动性差，学生很难主动积极参与到教学之中。不利于培养学生的创造能力和现代医学思维。所以我们应该在医学教学阶段即培养学生循证医学的基础知识、基本技能和科研方法。当他们进入临床工作后才能结合自己的临床实践将现有的最佳研究证据应用于医疗实践［3］。
近年我们在临床本科实习医师的内科学教学中引入循证医学，取得了较好的效果。我们尝试按照循证医学实践步骤进行内科学实习教学，即逐步教会学生如何提出问题、收集证据、评价证据、临床决策和实践、效果评价，具体做法如下。如何引导实习医师提出临床问题是采用循证医学方法教学的第一步。首先我们面对的是临床本科实习医师，他们已经经历过在校时的传统内科学理论教学，习惯于学习内科学教材应付考试。在他们实习之前进行系统的循证医学课程学习，激发他们自觉学习的兴趣，从而引导他们发现问题。实习医师在步入临床时发现难以解决的问题后第一反应常常是向老师请教，我们在此时可以把收集循证医学证据的方法教给他们，指导他们应用Medline、中国生物医学文献数据库和维普全文数据库等进行文献检索，学会如何在文献检索的过程中找到所需要的答案，体会通过文献检索找到答案的快乐感觉。他们会在文献检索的过程中自觉或不自觉地提高专业英语水平和医学统计学水平。其中，专业英语水平的提高格外重要，大部分的医学文献和期刊主要是英语版本，要了解到国外相近学科领域的最新进展必须以能熟练阅读专业英语文献为前提，有了良好的英语水平，才能快速获取国外最新的EBM信息，并自觉地应用于临床［4］。
【关键词】基因组学；医学；数据库；大数据
基因组学在21世纪获得了快速的发展，主要是依赖于基因测序技术的发展和信息技术的加持。由于生物技术和信息技术的互相渗透和协同，在计算机科学的算法、算力及软件的支持下，基因组学技术的成本正在以超过摩尔定律的速度下降。过去完成一个全基因组测序分析需要几天，现在只需几个小时就可完成。由于成本及速度的极大改善，基因组大数据正在以PB（1PB=1024TB）到EB（1EB=1024PB）的数量级累进，而目前全球每年产生的基因组学数据已接近EB级别。
一、医学基因组学大数据现状
基因组学是一门研究基因组的科学，其作为生命科学及其他学科的基础已经成为发展最快、最活跃的一个领域，也是21世纪生命科学发展的前沿和方向［1］。基因组学通过基因测序和分析研究基因的结构与功能，解释更多基因与生物体之间的关系，其与转录组学、蛋白组学、代谢组学共同构成了系统生物学中组学研究的基础［2］。基因组学及其相关产业能迎来快速发展的时期是始于人类基因组计划（humangenomeproject，HGP），由美国率先发起，英国、法国、德国、日本和我国科学家共同参与的一项规模宏大、跨多学科、跨多国家的科学探索工程［3］。HGP于1990年启动，历时13年于2003年4月25日完成，其中2001年“人类基因组序列草图”的发表被认为是HGP成功的里程碑。自从HGP完成以来，对科学发展和社会各界都产生了非常深远的影响，极大的推动了生物医学的研究，也为更多科学问题的探索提供了新路径［4］。医学基因组学大数据正是在这种背景下产生和发展，是指生物医学中的组学数据，包括基因型、表型数据等，通过生物信息分析，能为健康和疾病提供决策依据的数据［5-6］。这些数据具有大数据的特点，体量大、汇总杂、分析难，其加工处理对科技人员的素质要求也非常高，需要具备基因组学、分子生物学、生物化学、药理学、分子遗传学、生物信息学、统计学、线性代数、数据挖掘、分布式计算、软件工程、数据库、网络工程、信息安全、数据加密等复合知识和能力。因此，这远非个体所能完成，而是需要通过团体的力量去完成的系统工程［7］。医学基因组学的大数据是需要用特殊的软件工具进行捕捉、管理和处理的数据集合，是用新处理模式才能实现具有更强的决策力和洞察力的数据信息源，是具有海量、高增长性和多样化的信息资产。基因组数据量越大，越能细分人群特征，越能聚类发现未知问题。这对于复杂疾病的病因探索、疾病预防和健康管理具有重要价值。医学基因组学大数据非常复杂，人类基因组是由30亿对碱基构成，随着不同地域、人种、时空等因素不断发生变化，首先要从中找出碱基对的异同，然后根据异同还要对应到表型的一致性改变来进行关联分析。显然，仅依靠人类的头脑来计算是无法实现的，而计算机助力了这些应用，也决定了这项工作的效率、成本、准确度［8］。同时，大数据资源也可以用于交换，未来像商品一样流通。农耕时代土地是资源，工业革命时代矿产是资源，互联网时代信息是资源，人工智能时代大数据就是资源。通过大数据分析可以指导医疗健康活动，如发现特别的基因位点，用于药物的研究等。大数据分析需要高素质的复合性人才，还要算法、算力和软件的辅助，需要政府、医疗机构和科技公司团队的协作和共同努力。如无创产前基因检测［9］、耳聋基因检测［10］、病原微生物基因检测［11］，大规模人群筛查检测项目形成了重要的公共卫生大数据的原始积累。
二、国内外基因组学大数据及数据库研究中心
随着新的生物学技术方法的出现和基因测序成本的降低，生物医学数据和信息进入了快速增长的阶段，更多生命科学的研究已经开始向临床医学转化方向发展。在国际上，各国已经陆续开展了很多大规模的基因组测序计划。基因测序目标不仅是人类还包括许多动物、植物和微生物，如千人基因组计划［12-13］、水稻参考基因组项目［14］、地球生物基因组计划［15］。随着基因组测序计划的启动加速了复杂和多样化的组学数据的积累，而处理这些庞大且具有科研价值的数据，需要安全存储、开放共享、集中管理和应用转化的平台。
（一）美国国立生物技术信息中心
美国国立生物技术信息中心（NationalCenterforBiotechnologyInformation，NCBI），创建于1988年。当时由于计算机信息化处理生物医学数据的需求越来越大，为了提供一个可以存储、分析和管理的平台，促进生物医学的进一步研究和发展，美国创立了NCBI。目前该平台包含众多数据库和数据检索分析工具，其中GenBank核酸序列数据库汇集并注释了所有公开的核酸序列，并与欧洲核酸序列数据库和日本的DNA数据库中心达成国际核酸序列数据库共享数据的合作［16］。
（二）欧洲生物信息研究所
欧洲生物信息研究所（EuropeanMolecularBiologyLaboratory-EuropeanBioinformaticsInstitute，EMBL-EBI）成立于1994年，是一个可以向全世界科学家提供免费生物信息资源的研究机构。该机构建立了覆盖多组学的大型生物信息公共数据库，包括跨基因组学、转录组学、蛋白质组学、化学信息学等，其中欧洲核酸序列数据库（EuropeanNucleotideArchive，ENA）广为世界各国的生物医学科学家所熟知［17］。
（三）日本DNA数据库中心
日本DNA数据库中心（DNADataBankofJapan，DDBJ），创立于1984年。DDBJ开发了用于搜索碱基和氨基酸序列的SQmateh工具，并搭建了操作更加简易的SOAP（simpleobjectaccessprotoco1）服务器，并且与NCBI的GenBank和EMBL-EBI已经建立了紧密的合作关系，实现了数据共享和实时更新。此外，该中心还运营功能基因组学、代谢组学以及人类遗传和表型等数据库［18］。
（四）中国国家基因库生命大数据平台
中国国家基因库生命大数据平台（ChinaNationalGeneBankDataBase，CNGBdb），是深圳国家基因库的核心功能，是“三库两平台”中生物信息数据库的对外服务平台。CNGBdb的主要功能是存储人类健康及生物多样性相关的数字化遗传资源；同时平台也搭建了生物数据库及数据分析平台，实现数据存储和分析，为生物医学科研及产业的转化应用提供大数据的基础支撑［19］。秉持共有、共为、共享的原则，CNGBdb面向全球科研工作者提供生物大数据共享和应用服务，并有计划的和美国的NCBI、欧洲的EMBL-EBI、日本的DDBJ展开合作，整合全球公开生命数据，实现数据资源共享，形成融合多研究领域、多数据类型、多分析维度的超大型科研数据系统，集归档存储、知识搜索、分析计算、管理授权于一体，推动中国生物遗传数据与生命科学数据的规范管理和应用。
三、医学基因组学大数据和数据库发展困难与挑战
在医学基因组学的数据库中，有根据其作用、功能、使用场景而进行分类，如全基因组测序、全外显子组测序等的数据库；也有根据疾病类别，如地中海贫血症、唐氏综合征等疾病而进行分类的数据库。数据库的建立是个复杂工程，有明确的开发目标、专业人才、专门的分析工具，需要进行论证、可行性分析等。数据的完整性和准确性、数据的规范化和结构化，合理的数据结构，优化算法的效果，数据之间的正确关联关系，都与数据库的质量息息相关［20］。
（一）更多基因与疾病之间的关系还在探索中
基因型和表型之间的关联度以及基因和更多疾病之间的关系还在不断探索中。如微生物检测方向宏基因组测序技术对一些耐药菌抗生素应用的指导尚有不足，一方面是检测方法的成本较高对耐药相关基因覆盖度有限，灵敏度不高；另一方面是公布的耐药基因型和表型之间的关联度有差异。相对单基因遗传性疾病的发展速度和研究成果，遗传疾病的应用还有一些发展较慢的研究方向，包括多基因遗传、表观基因遗传和线粒体遗传等。
（二）数据个体差异问题
无论如何，建立来源于不同族群和不同遗传背景的数据，都只能是尽最大能力满足精准的需要。而个体的数据差异具有唯一性，没有完全的重复。大数据或数据库是达到和个体的最大公约数，数据量越大准确性、权威性越高。所以，数据的质量和数量的大小决定了在精准医学领域的话语权。
（三）数据算法和算力有待提高
随着庞大而繁杂的医学基因组学数据快速增长，对数据处理的算法和算力提出了更高的要求。海量的数据快速增加并且需跨越不同维度的数据处理，传统的统计学数据处理算法已经不能够满足要求，需要结合人工智能等新算法寻求突破。在保障数据安全的情况下，需要不断研发针对医学基因数据处理的新技术，提升算力效率。
（四）高素质专业人才不足
数据分析和解读对专业人员的要求越来越高。随着新技术的发展和海量多维度的数据累积，未来需要更多跨多学科的人才支撑行业发展；信息技术、医学和生命科学结合更加紧密，高校需要加大对多学科复合型人才的培养力度，以应对更多医疗健康领域的复杂问题
（五）政策法规尚未完善
由于网络具有共享和开放的属性，医学基因组学大数据在使用和传输的过程中涉及到的数据安全和个人隐私问题不可忽视［21］。因为基因大数据对生物医学和其他健康领域的发展意义重大，所以数据的安全和隐私保护需要完善的机制、适应发展的政策法规和创新性安全保护的技术手段。
四、医学基因组学大数据和数据库发展趋势
（一）数据库向专业化发展
医学基因组学的大数据及数据库，正推动着精准医学的发展。随着数据的精细化分析能力提高和人工智能技术取得突破，数据库将向更专业、更智能、更普遍的方向发展，根据不同工作或专业建立数据库。如肺癌数据库、肝癌数据库等单个疾病的数据库，可以查到患者个体疾病的特征、疾病转归、以及个性化用药的选择等，服务于各专科临床医师［22］。
（二）成为医务工作者的工具
随着更多专业化的数据库产生、新技术的快速更新与应用将对生命结构和疾病发生出现新的解读，甚至影响疾病的诊疗流程。在疾病的预防、诊断、治疗以及个体化用药等各个方面都需要与时俱进。对医师的要求不仅需要掌握基本的医学知识，也需要熟练使用专业的医学基因组学的数据库。
（三）标准化和规范化
在大数据时代的背景下，医学基因组学大数据的发展和使用也将越来越规范化，相应的行业标准和体系共识也在不断完善中。国家对大数据监管也会越来越精细化，政策法规既要严格守住安全底线，也要为大数据和数据库的健康发展奠基铺路。
（四）坚持人文伦理的引导
科学技术的快速发展是需要人文伦理框架的引导和规范。伦理框架是为了更好的开展前沿技术的前提。医学基因组学大数据和数据库的发展都应建立在善待生命、尊重生命的基础上才有利于人类的进步与发展［23］。医学基因组学大数据和数据库技术需要全流程的安全、规范、有益使用，在合法合规的基础上，推动科学发现和技术发明就显得尤其重要［24-26］。
参考文献
[1]杨焕明.基因组学[M].北京:科学出版社,2016:3-5.
[2]Francis,RichardC.Epigenetics:theultimatemysteryofinheritance[M].NewYork:WWNorton,2011:17-22.
[3]杨焕明.科学与科普——从人类基因组计划谈起[J].科普研究,2017,12(3):5-7,104.
[4]GreenED,WatsonJD,CollinsFS.HumanGenomeProject:Twenty-fiveyearsofbigbiology[J].Nature,2015,526(7571):29-31.
[5]刘相兰,孙志福.多组学大数据在精准医学中的地位及应用[J].精准医学杂志,2020,35(1):1-5,10.
[6]CirilloD,ValenciaA.Bigdataanalyticsforpersonalizedmedicine[J].CurrOpinBiotechnol.2019,58:161-167.
[7]RehmanA,NazS,RazzakI.Leveragingbigdataanalyticsinhealthcareenhancement:trends,challengesandopportunities[J].MultimediaSystems,2022,28:1339-1371.
[8]RashidHU,HussainF,MASOODK.ApplicationofBigDatainHealthCare[J].IJCBS,2018,13:1-5.
[9]刘静,何思捷,唐龙妹,等.河北省无创产前基因筛查模式的理论和实践[J].中国妇幼保健,2022,37(22):4105-4110.
[10]WangQ,XiangJ,SunJY,etal.NationwidepopulationgeneticscreeningimprovesoutcomesofnewbornscreeningforhearinglossinChina[J].GenetMed,2019,21(10):2231-2238.
[11]ChenM,ZuoX,TanY,etal.SixaminoacidsofVP1switchalongwithpandemicofCV-A6-associatedHFMDinGuangxi,southernChina,2010-2017[J].JournalofInfection,2019,78(4):323-337.
[12]PennisiE.Genomics1000GenomesProjectgivesnewmapofgeneticdiversity[J].Science,2010,330(6004):574-575.
[13]NayanahS.1000Genomesproject[J].NatureBiotechnology,2008,26(3):256.
[14]InternationalRiceGenomeSequencingProject.Themap-basedsequenceofthericegenome[J].Nature,2005,436(7052):793-800.
[15]文乐乐.地球生物基因组计划雄心勃勃[N].中国科学报,2022-01-20(001).
[16]SayersEricW,BoltonEvanE,Brister.DatabaseresourcesoftheNationalCenterforBiotechnologyInformationin2023[J].NucleicAcidsRes,2023,51(D1):D29-D38.
[17]KulikovaT,AkhtarR,AldebertP,etal.EMBLNucleotideSequenceDatabasein2006[J].NucleicAcidsRes,2007,35(Databaseissue):D16-D20.
[18]TanizawaY,FujisawaT,KodamaY,etal.DNADataBankofJapan(DDBJ)updatereport2022[J].NucleicAcidsRes,2023,51(D1):D101-D105.
[19]陈凤珍,游丽金,杨帆,等.CNGBdb:国家基因库生命大数据平台[J].遗传,2020,42(8):799-809.
[20]PramanikPKD,MukhopadhyayM,PALS.Bigdataclassification:applicationsandchallenges[M/OL].Singapore:Springer,2021:53-84.
[21]武奥申,刘小娜,刘昀赫,等.二代基因测序数据管理和大数据平台在精准医学中的应用[J].中国生物工程杂志,2019,39(2):101-111.
[22]孙可欣,詹思延,胡永华.医学大数据在药物基因组学领域中的应用与发展[J].药物流行病学杂志,2017,26(1):68-73.
[23]PriceWN,CohenIG.Privacyintheageofmedicalbigdata[J].NatMed,2019,25:37-43.
[24]中华人民共和国网络安全法[J].中华人民共和国全国人民代表大会常务委员会公报,2016,(6):899-907.
[25]中华人民共和国数据安全法[J].中华人民共和国全国人民代表大会常务委员会公报,2021,(5):951-956.
医学模式随医学进步而发展、演变，现在正处于生物医学模式向生物-心理-社会医学模式（现代医学模式）转变的过程中。现代医学模式概括了影响人类健康和疾病的全部因素，从医学的整体性出发，分析了生物、心理和社会因素对健康和疾病的综合作用，突出了社会因素的影响作用。我们对2003年11月―2005年11月592例戒毒病人进行社会心理因素分析，找出病人存在的心理问题，针对病人存在的问题实施相应的康复治疗手段，制定相应的病房管理措施，现报告如下。
1资料与方法
1.1研究对象随机抽取2001年10月―2003年10月收治的自愿戒毒者301例为生物医学模式组，2003年11月―2005年11月收治的自愿戒毒者592例为现代医学模式组，全部病例均为我院自愿戒毒的海洛因依赖者，均符合ICD-10关于阿片类物质依赖的诊断标准。
1.2脱毒方法医生根据海洛因依赖者吸毒量、吸毒时间、吸毒方式来决定美沙酮口服液用量，前10天用美沙酮口服液，然后用中草药治疗。
1.3病房管理方法
1.3.1健全各项规章制度并认真落实，采取全封闭管理，杜绝流入病房内。入院前对所有戒毒者详细介绍病房管理规章制度，以及这样要求的目的，取得病人的认可与合作。戒毒者如果愿意服从管理，并在知情同意书上签名后办理入院手续，否则劝其到公安强戒所戒毒。戒毒期间不准亲友探视，不准对外打电话及接电话，不准带现金、贵重物品、食品和药品入内等。同时要求工作人员对病房进行不定期安全检查和15分钟巡视一次。
1.3.2坚持“以人为本”的服务理念，建立和谐的医患关系。以诚恳、宽容、克制的态度关心每个病人，尊重他们的人格，理解他们的痛苦，从思想深处接纳他们，用真情感化他们，用亲情抚平他们的心灵创伤。说话时注意语言艺术的技巧，避免与病人发生正面冲突，减少医患纠纷。
1.3.3对来院戒毒病人进行生理、心理和社会评估。掌握病人的生理状态，了解病人个人行为与社会因素的影响，掌握个别的特殊心理，采取不同的干预手段，给予相应的个案管理和指导。
1.3.4注重正确人生观和道德感的培养，加强法制教育。
1.3.5做好病人的健康教育工作。在病区走廊墙壁上粘贴各种宣传板块，形成一种戒毒的氛围，淡化他们对的强烈心理渴求。潜移默化地传授有关吸毒危害的知识，强调吸毒成瘾是一种以复吸为特征的慢性脑病，是一种可防可治的病症，介绍戒毒成功的事例和经验，树立病人戒除的信心。对出院的病人，规劝他们远离，回避毒友，每人赠送一张连心卡，上面有联系电话，以方便病人随时与我们联系，同时我们也定期与他们电话联系，了解他们的现状，指导解决病人在康复过程中遇到的各种问题。
1.4统计学方法数据采用t检验和!2检验。
2结果
2.1一般情况及吸毒情况两组的人口学特征及吸毒情况比较无显著性差异（P>0.05），详见表1。
2.2两组患者住院期间部分客观指标比较现代医学模式组比生物医学模式组住院时间延长、全程美沙酮日均耗量减少，全程焦虑症状量表及戒断症状量表评分均值降低（P<0.01）。见表2。员对现代医学模式组住院期间的满意度升高，住院患者破坏公物、携带及打架斗殴等违规行为明显减少，对戒毒的依从性、出院时尿检阴性率明显提高（P<0.001）。出院随访一个月复吸情况：现代医学模式组统计413例，273例复吸，复吸率66.10%；生物医学模式组统计185例，171例复吸，复吸率92.41%（P<0.001）。详见表3。
3讨论
海洛因依赖者是特殊的病人，他们能切实体会到吸毒的危害而主动要求戒毒，但是对他们的支配力量太大，他们必须强迫性用药，因此求药行为是不可遏制的[1]。海洛因依赖者的人格特征和行为模式与正常人相比有很大的偏差，国内大量研究表明这一组人群存在较多的教养问题，社会适应不良，人际交往障碍和缺乏道德感[2，3]。上述因素决定，对自愿戒毒病人更多地需要从行为学、社会学、心理学等方面进行探讨和研究。本文资料支持这一观点，现代医学模式组患者对戒毒的依从性和出院时尿吗啡检测阴性率均明显增加（P<0.01），出院随访一个月复吸率明显降低（P<0.001）。
海洛因依赖者存在个性、人格方面的缺陷是造成吸毒的主要原因。这类人表现幼稚、易产生焦虑、忧郁情绪而又无从适应，常会借助药物应付种种难题。对住院戒毒病人进行生理、心理和社会评估，了解其家庭、工作、个人心理特征，尤其是其观念和心理特点怎样形成。掌握个别的特殊心理，着重于用不同方式促进其个性、人格的成熟，让他们学会以健康和良好的心理应对方式面对人生种种问题。吸毒者所接触的人群中有很多人的品质差，他们经常出入或工作于人员复杂的娱乐场所，被引诱而开始吸毒。心理学的“学习理论”及“条件反射形成”等理论研究结果，认为吸毒的主要因素之一是模仿。心理尚不成熟的青少年的行为很容易从与其亲密接触的人群中学习。一旦对产生依赖，原来吸毒的朋友、环境和用具都成了引发他们再次吸毒的条件反射诱物。基于这样的理论，在成瘾者脱毒初期，我们采取全封闭管理，使他们脱离原来的居住环境和吸毒朋友，也包括可引起其心理上条件反射的中性物质，比如酒和某些娱乐场所。
[关键词]%医疗健康大数据；电子健康档案；个人健康记录；生物医学信息
医疗健康大数据面向健康人群、患者、医生、医疗机构、政府、药械企业、保险公司等主体，以需求为导向，在临床科研、公共卫生、行业治理、管理决策、惠民服务、产业发展等方面影响着整个医疗行业的变革。医疗健康大数据促进了医疗数据挖掘和知识发现的研究，不同来源的异构数据量巨大，语义和数据集成已经成为医疗数据分析研究中不可避免的问题，需对各类数据进行多方面的整合，如社会经济、生活方式、行为、临床、生理、细胞学以及疾病机制等数据；同时，需要将生物医学研究部门的研究数据向社会透明公开，消除数据隐私和监管限制。医疗健康大数据研究涉及计算机科学、数据科学、系统工程、机械工程、电子工程、人文因素、社会科学、医学和其他健康服务学科，需要研究人员跨界合作。
1医疗健康大数据分类
医疗健康大数据是人类与医疗及生命健康相关的活动过程中产生的数据集合。根据健康活动的来源，医疗健康大数据可以分为：临床大数据、健康大数据、生物大数据、运营大数据。
1.1临床大数据
临床医疗的主要目标是关注个人身体健康状况，临床数据主要包含电子健康档案、生物医学影像和信号、自发性报告系统等数据。电子健康档案（electronichealthrecords）是在一定时期内健康服务人员用来管理、存储、共享医院门诊和住院处、精神卫生中心、基层医疗机构、药物处方等异构医疗数据，并进行分析的个人终身健康档案。电子健康档案涵盖了与患者相关的所有关键临床信息，如人口统计学信息、以往病史、进展说明、问题、药物、生命体征、实验室数据、免疫接种、放射学报告、医师观察、收费信息和保险信息等。电子病历是指以信息化为媒介，用电子化方式来保存、管理、输出、传送患者医疗记录和健康信息的方式，是建立电子健康档案的基础和重要组成部分[1]。电子病历可以满足多个医生同一时间查看患者病历，可以作为参考资料，将循证指南并入日常的临床实践中。电子健康档案可以让医生更好地了解患者按ICD、HL7-CDA等标准分类的结构化数据或text、pdf等格式的非结构化数据，同时可以记录和跟踪患者健康数据并对其加密，从而确保数据的隐私和安全。生物医学影像和信号提供由皮肤、骨骼以及生物活动产生的电信号或磁信号，产出解剖结构的高质量图像，包括磁共振成像、计算机断层扫描、正电子发射断层扫描、超声波、心电图、脑电图、神经电图、肌电图、胃电图、心音图等。生物医学影像和信号属于非结构化临床数据，数据库利用信号处理技术自动按病理分类，弥补了人工分类的局限性[2]。自发性报告系统通常用于上市后的药物安全性监测。目前一些研究使用了FDA不良反应报告系统的数据来监测药物不良反应，效果良好。然而不良反应报告生成需要耗费较大的工作量，且自发性报告系统在报告不足的情况下反馈较差，许多健康群体不了解或不具备足够的信息来提供报告，因此可能无法及时发现很多药物的不良反应[3]。
1.2健康大数据
健康大数据包括对个人健康产生影响的生活方式、环境和行为等方面的数据。当前创新型数字化健康设备和应用不断进步，提供了个人健康数据用于个人医护的独特环境：一方面健康大数据使患者在自我健康管理中扮演更积极的角色；另一方面极大地增强了医生对患者生活的临床洞察力。健康大数据主要可以分为个人健康记录、社交媒体健康数据和潜在的健康数据。个人健康记录（PersonalHealthRecords，PHRs）主要包括个人自我追踪设备、可穿戴设备等采集的连续的健康数据。个人健康记录可以用来跟踪正在进行的治疗或监测，了解个体通过专业健康服务人员开展的健康状况管理情况；同时还包含病人自我管理的健康数据，如食物追踪、日常活动、血压检测等。个人健康记录设备能捕捉到较长时间范围内多个临床数据点，改善临床设置的限制，是临床个人健康数据的有力补充，医生可依据健康监测数据及时验证和调整诊疗方案。在远程医疗中，身体活动数据等自我追踪数据在识别潜在患者等研究中具有开发潜力[4]。社交媒体数据是健康群体提供的在其它任何来源中都无法获得的健康数据，包括电子邮件、社交工具、短信等沟通工具产生的健康数据。除传统社交媒体外，越来越多特定的医疗健康类社交媒体网站为健康群体提供接收信息和情感支持的平台。近年来，许多研究工作都利用这些数据来提取药物不良反应监测等信息，一些研究也开始利用社交媒体平台来开展健康干预。潜在的健康数据主要包括与个人健康相关的社会经济学、依从性、环境、生活方式的风险因素等信息[5]，如亲属关系、购买行为数据、第三方支付数据等。潜在的个人健康信息与系统导向的生物医学研究联系起来，可以为生物医学研究和个体医疗之间提供持续、跨领域的沟通[6]。
1.3生物大数据
生物大数据是指从生物医学实验室、临床领域和公共卫生领域获得的基因组、转录组学、实验胚胎学、代谢组学等研究数据，有助于理解遗传标记与疾病之间的因果关系，将传统的“一刀切”治疗方法转变为基于基因组数据的定制治疗，已成为一种新兴的疾病预防和治疗手段。近年来，用于高通量分子分析的整合、管理和探索工具在临床背景下蓬勃发展[7]，与电子健康档案、健康大数据的互相整合，使开发动态个人健康预测模型成为可能，通过考虑个人生物学背景，有助于实现真正的个性化与精准化医疗，促进临床实践与生物医学专业研究之间的相互作用。
1.4运营大数据
运营大数据是指各类医疗机构、社保中心、商业医疗保险机构、药企、药店等运营产生的数据，包括不同病种治疗成本与报销数据，成本核算数据，医药、耗材、器械采购与管理数据，药品研发数据、产品流通数据等[8]。运营大数据可以有效降低医疗费用，有助于医院精细化运营及成本有效控制，支持保险精确定价；在管理决策方面，可以使决策者多角度掌握医疗机构运营情况，为科学管理提供有力支持。
2问题与展望
2.1开发健康数据集成和分析工具
当前从临床、健康和生物大数据固有模式中移出数据的成本较高。不同的医院类型，如教学医院、社区医院的临床环境不同，由于医学领域本身复杂，设计各类医疗机构信息系统的障碍在于如何得出适用于复杂环境的一致、高效的流程。医药行业变量数据过多且因病人而异，信息系统需足够灵活以适用不同的需求。而不同的系统供应商数据模型不同，数据库极其复杂、内含许多嵌入式逻辑，供应商一般不会公开自身数据模型，因而移出不同系统的数据具有较大挑战，相关研究工作多限于特定健康服务提供者提供的数据。因此，需融合云计算、大数据、物联网、移动互联网、虚拟现实等信息技术，开发健康数据集成和分析工具，将不同系统数据安全移出专有的数据模型，并高度集成以患者为基础的数据模型。目前，一些机构应用新的技术和软件提高健康数据的实用性，并实现了实时的数据结构化与集成分析。如OHDSI提供了通用数据模型以标准化来自不同机构的医疗数据，并开发了系列软件进行病人队列筛选、分析变量提取、数据质量分析和统计模型分析，已在多个研究方面证明了基于通用数据模型的共享数据参与临床大数据分析的可行性[9]。
2.2整合个人健康记录与电子健康档案
目前，许多移动健康应用程序和产品都是独立的，不能整合在一起。PHRs的主要问题是如何使这些数据进入临床应用环境，将其并入患者电子健康档案中。为了将自我追踪等设备得到的个人健康数据真正融入患者治疗中，电子健康档案系统需更具互操作性。目前马约诊所通过第三方，如苹果的HealthKit授权患者将手机的健康数据发送给医生。在此过程中，应确保以事实为基础的健康服务应用程序克服限制，不完全受市场主体利益的影响，通过参考政策和建立平台来支持健康应用和个人健康记录/电子健康档案的整合；由专门机构审核应用程序设备，保证其数据的合理性和可靠性。
2.3平衡隐私保护与信息共享之间的矛盾
生物大数据可提供可靠的个人遗传学依据，但个人基因组测序等技术面临一系列法律与伦理困扰，特别是隐私问题。临床、健康大数据也会涉及个人健康状况、诊疗方法、使用药物等敏感信息，保护隐私仍是医疗健康大数据时代数据共享的核心问题。美国《健康保险转接及责任法案》对隐私登记事务予以控制，欧盟出台《一般数据保护条例》对健康数据、许可和科学研究进行了精准阐述，但多数与健康相关的规定，如需要最终知情授权，潜在阻碍了健康数据的收集和分享。随着对数据需求的不断增加，健康大数据时代需平衡隐私保护与信息共享之间的矛盾，既要保护个人隐私，也应有开放数据和数据共享模式的集体思维。需要用创新的方法来保护个人隐私与数据，鼓励信息原作者共享信息，并允许研究人员在个人知情和同意的情况下获得隐私数据。同时，设计和调整隐私政策，目前国内涉及数据共享的法规尚未形成体系，应建立相关法律保障，明确数据存储、共享的范围和边界，以及要承担的责任。
2.4完善医疗卫生信息标准体系
科学思维是用科学的方法进行思维，是科学方法在个体思维过程中的具体表现。中医药学既有自然科学医学的特性，同时也兼容人文科学的特征。中医药科学思维特征主要包括以人为本，强调在人的基础上研究疾病的分类、发展、干预措施;重视人体的整体性和系统性，强调用相互关系的思路和方法研究人的生理病理过程，用调整的途径和方法进行预防和治疗。当代生物医学也正向着整体医学方向发展，强调人体的整体性和系统性，系统生物医学、生物信息学、数据挖掘技术的诞生和发展也进一步促进了当代生物医学的创新与发展。鉴于中医药学的科学思维特点与当代生物医学朝向有较高的一致性和互补性，因此利用中医药科学思维，结合生物医学朝向和新技术，当能推动生物医学的创新性发展。
1中医药辨证论治理论思维与疾病证候再分类
疾病证候分类是在现代医学对疾病明确诊断的基础上，收集所有的中医证候信息，明确中医证候信息之间的关联，利用这些关联对疾病患者进行再次的证候分类，为患者提供更为细化的诊断，为获得更为精准的治疗方案提供分类学依据。传统中医学利用辨证论治理论对四诊收集的信息进行证候分类，也是目前中医临床诊断的主要模式。同时，越来越多的研究针对某一特定疾病，在收集中医四诊信息的基础上，利用数据分析技术进行证候分类。例如，我们先前利用因子分析方法对类风湿关节炎(RA)中医四诊信息进行了分类分析，发现RA患者常出现的主要中医症状可以分类为4个主要成分因子，分别反映关节局部病情以及中医证候分类中寒证、虚证、热证的症状，与中医传统证候分类规律基本一致，一方面说明中医四诊信息在疾病表型方面的规律性，同时也证明了RA中医证候分类具有充分的科学基础［1、2］。当证候分类与某一疾病结合时，证候分类的生物科学基础研究就有可能被阐明。RA患者C-反应蛋白含量在寒证和热证之间存在明显的区别;慢性胃炎症状组合与黏膜免疫、幽门螺杆菌感染的关联关系［3］;利用“组”学研究平台和系统生物学技术，发现中医寒证和热证RA患者的基因组学和代谢组学信息的差异［4、5］，均提示证候分类的生物学基础将促进中医证候分类的研究，同时也推动当代生物医学的分类学研究与发展。病证结合作为中医学和中西医结合医学临床实践的主要模式，疾病证候分类方法应该得到广泛的科学应用。利用回归分析、神经网络分析、决策树分析等方法，对比分析有效与无效病例的中医证候信息特征，发现中医治疗方法对于类似虚证的RA患者更有效，而西药组合疗法更适合于类似寒证的RA患者，这些结果为通过中医证候分类寻找适应症提高中医药临床疗效提供了依据［6、7］。中药的运用与中医证候分类密切相关，中药药效作用一定是在特定证候情况下才能展示。针对不同证候的6种方剂，在胶原免疫性关节炎动物身上显示各自有作用特点的药效机制［8］。同样，中药安全性评价也应该考虑到，许多药物对健康者来说可能是有毒的、不安全的，但是对于具有特定证候的患者来说，则可能是有效的、安全的。“对证”用药是中药临床应用的重要特征。因此，中药安全性评价要考虑到证候分类的因素。中医学利用证候分类注重将药物运用于适合的患者，临床试验如果能够找到药物的精确适应症，药物的疗效才能真正被反映出来［9］。药物的临床疗效不仅依赖于随机或重复临床试验取得的有效率，更重要的依赖于通过连续多次临床试验所获得的更为精确的药物使用适应症。随着药物精确适应症的明确限定，一定程度上可以被认为是一种“新”药［10］。疾病证候分类研究不仅对发展中医具有重要的现实意义，对现代疾病医学研究的创新也具有指导作用。根据中医对RA后期的证候分类主要是血瘀和虚证，结合中医血瘀与血小板数量、虚证与黏膜免疫的相关关系，我们发现RA后期的关节软骨破坏与血清免疫球蛋白、血小板、血红蛋白、红细胞水平存在相关关系［11、12］。另外，不同疾病之间可能存在同一证候，即“异病同证”现象提示:不同疾病之间可能存在某一特定方面的相似性。我们从PUBMED数据库中收集相关数据，利用文本挖掘技术，发现RA与溃疡性结肠炎、哮喘和大便秘结之间在生物学通路方面存在一些相似性。
2中药复方药物组合与多成分多靶点药理途径分析
多成分是中药特点，因此多靶点和多途径的药理作用是中药方剂的药效学特征。中药方剂配伍理论是中医药治疗学的关键理论。药对是中药复方中的主要成分之一。丹参和田七是活血化瘀的主要药对，广泛用于治疗冠心病、关节炎、糖尿病等许多疾病出现血瘀证候的患者。应用文本挖掘方法，收集PUBMED相关中药药效和疾病相关文献进行文本挖掘，我们同样发现一些有潜在价值的该药对的药理作用网络。在冠心病文本挖掘的发病相关指标潜在网络的基础上，与中药丹参和田七药理作用潜在网络比对，我们发现众多的该药对的作用网络(图1)。根据中医同病异治的原则，该药对丹参和田七也可用于具有血瘀证候的RA和糖尿病的治疗，同样我们在建立RA和糖尿病发病相关指标潜在网络的基础上，与中药丹参和田七药理作用潜在网络比对，也发现该药对用于同时治疗2种或3种疾病(RA和糖尿病，加上冠心病)的作用特征的潜在网络(图2、3)。
3中医诊疗的个体化朝向与个案研究分析
中医药的医案记载是中医药传承的重要手段之一。基于辨证论治的中医药诊疗个体化朝向，符合医学发展的潮流，因此个案分析方法在中医药研究方法学中占有重要的地位。虽然随机对照盲法临床试验从群体水平代替了个人经验的总结，统计学分析方法代替了个体医生的分析方法，使得医学临床结果更加可信、更易推广;但是医疗本身的目的应该是以人为本，重点研究患病的人，而不是患者的病。从群体得出的有效率是可以推广、可以相信的结果，是一种最佳治疗方案的探索和发现。但是对于患者来说，治疗的结果主要表现为有效和无效。有效率的高低只能对于群体，对个体的患者来说，群体性只有一种参考价值，因此对个体医案进行分析更加符合患者的现实情况，更能反映医学本身的目的。不仅如此，具体的临床实践本身非常复杂，有时显示非常鲜明的个性特征:疾病的复杂性和干预方式的复杂性都是临床个体化特征的表现。疾病的复杂性使得患者难于随机，干预措施的复杂性使得难于重复。中医药的证候分类类似当代疾病诊断方法，但更加复杂，中医药的复方治疗类似当代医学的药物治疗，但成分也更加复杂，组合方式更加多样(包括中西药物的组合)。中医药临床实践的这些特征要求重视中医药个案分析方法，因此与现代需求接轨的中医药个案分析方法的研究显示出高度的必要性。#p#分页标题#e#