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【基因有话说】医疗数据到底该不该公开？
（via 奇点网geekheal.com） 既然以搭建医疗数据网络或向病人公开医疗数据的方式是有用的，那么接下来就是如何实现的问题了。 那些开放医疗数据的机构 ? 公开医疗数据的阻力在哪？ 公开医疗数据这一概念在推行过程中遇到的阻力既有来自医生的，也有来自医院的。但这些阻力并非无法可解。 医生担心会提高沟通成本。 但据悉，在公开病历活动试运行的一年期间，在105名医疗参与者中，只有3%的人认为自己花费了更多时间去向病人解答问题。 公开数据其实会帮助医务人员记载正确的数据。 据动脉网刊载称，ORC International公司通过针对1011名美国成年人的调查发现，约3/4的人认为“和医院、医生、其他医疗服务提供者共享自己的健康信息非常重要”，且有1/5的人表示，自己或家人曾因为不同医疗机构不能共享数据 Accenture 曾对9个国家的9000多名成年人进行调查，其中4/5以上的人表示希望能在线访问自己的病例，并对病例实行自主管理。
91140发布于 2018-05-23 - 来自专栏Android 开发者
Android Q Beta 4 来啦！公开 API 也已定稿！
您即刻就可以参加 Beta 测试计划，在 Pixel 设备上获取 Beta 4。 如果您已经参加了 Beta 测试计划并且已经在您的 Pixel 设备上运行 Beta 3 的话，它将会自动更新到 Beta 4。 加入了 Android Q Beta 项目的 Google 合作伙伴们也会在接下来的数周内将他们的设备更新到 Beta 4。 另外一个很重要的工作是测试应用在使用的受限制的非 SDK 接口，并切换到公开 SDK 或 NDK 的替代接口。 这使得您可以通过 Google Play 将应用更新推送给用户，并在用户的设备上测试应用的兼容性，包括那些运行 Android Q Beta 4 的设备。 如何获取 Beta 4？ 获取步骤很简单！
87730编辑于 2022-09-20 - 来自专栏c2k2o6
VNCTF2022公开赛-easyJ4va
file(5) */ public class HelloWorldServlet extends HttpServlet { private volatile String name = "m4n_q1u
81260编辑于 2022-02-15 - 来自专栏从百草园到三味书屋
公开重症监护数据库MIMIC代码仓库介绍
MIMIC Code Repository: Enabling reproducibility in critical care research》论文 引言 科学结果的可重复性越来越受到关注； 医疗领域进入数字化革命 （本文是2017年接收），引出形成MIMIC-III数据库； EHR二次分析需要临床专家和数据科学家的合作，在EHR数据库上推导或者定义一些概念是需要资源的，对于没有特别强的临床背景或者数据科学技能的人来说巨大障碍 ； 该文介绍MIMIC代码仓库，介绍与重症相关概念的导出以及相关假设条件等； 公开数据已经逐渐有了，公开相应的数据代码同样重要。 血管加压药物使用 CRRT 脓毒症sepsis sepsis定义有多种版本，这里给出了Angus 2001，Martin 2003，Iwashyna 2014三个版本 共病Comorbidities 给出了4个版本 to selecting a study cohort an outline of the data-capture process 社区 让研究人员和数据维护人员、临床人员共同提升代码 结论 公开数据库的案例已经不少
2.1K10编辑于 2023-03-09 - 来自专栏大史住在大前端
Stanford公开课《编译原理》学习笔记(1~4课)
www.github.com/dashnowords/blogs 博客园地址：《大史住在大前端》原创博文目录 华为云社区地址：【你要的前端打怪升级指南】 B站地址：【编译原理】 Stanford公开课 ：【Stanford大学公开课官网】 课程里涉及到的内容讲的还是很清楚的，但个别地方有点脱节，任何看不懂卡住的地方，请自行查阅经典著作《Compilers——priciples, Techniques 手动实现分词器 至此1-4课就结束了，估计看视频课程的人也是一脸懵逼，因为课程并没有讲解如何利用DFA得到最终期望的形式——Token元组，那么最后我们就自己手动来实现一下。 3.1 基本定义 假设我们需要对下面这段代码进行分词解析： let snippet = ` var b3 = 2; a = 1 + ( b3 + 4); return a; `; 那么先来进行一些基本类型集合定义
96020发布于 2019-09-23 - 来自专栏脑电信号科研科普
EEG脑电公开数据库大盘点
对于刚进入EEG领域的同学来说，利用网上公开的EEG数据库练练手，顺便发表一些论文是个不错的选择。 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。 EEG/ MEG/MRI/ fNIRS公开数据库大盘点》），但最近笔者又搜罗了不少EEG的公开数据库网站，因此在这篇推文里笔者把目前的EEG公开数据库进行了较为全面的总结，希望对大家有所帮助。 网址：https://www.bbci.de/competition/ 4.HeadIT HeadIT是加州大学圣地亚哥分校 Swartz 计算神经科学中心 (SCCN) 的一个项目，HeadIT的目标是存储和提供完全注释的原始数据文件 HeadIT上面目前已经有很多任务态EEG数据库。
4.2K20编辑于 2022-05-02 - 来自专栏深度学习与python
Pinecone 无服务器向量数据库公开预览
作者 | Renato Losio 译者 | 明知山 策划 | 丁晓昀 最近，Pinecone 宣布了其新的无服务器向量数据库的公共预览，旨在降低基础设施管理成本，同时提高生成式人工智能应用的准确性 根据向量数据库专家的说法，读、写和存储的分离显着降低了各种规模和类型的工作负载的开销。多租户计算层使用新的索引和检索算法实现了按需检索，从而实现了对 blob 存储进行内存高效的向量搜索。 在“重新构想向量数据库，实现知识丰富的 AI”一文中，Pinecone 工程副总裁 Ram Sriharsha 描述了团队为何以及如何重建 Pinecone，并讨论了向量数据库的重要作用： LLM 很容易产生幻觉 Ampt 的 CEO 兼创始人 Jeremy Daly 则表示： 它被吹捧为 "遏制 AI 幻觉的突破性进展"，但考虑到其他主要数据库也正在添加向量功能，分析人士表示，其接受者可能会很少。 Pinecone 并不是市场上唯一支持无服务器向量存储的参与者，其他数据库和数据平台供应商也提供了支持向量的无服务器数据库，包括 MongoDB 和 Snowflake。
64810编辑于 2024-02-29 - 来自专栏脑电信号科研科普
EEG MEGMRI fNIRS公开数据库大盘点
《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。 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。 人脑连接组计划 大名鼎鼎的人脑连接组计划（Human Connectome Project, HCP），该公开数据库是由美国美国国立卫生研究院（NIH）负责，于2009年开始启动。 网址：https://www.ukbiobank.ac.uk/ 美国国家精神卫生数据档案研究所 美国国家精神卫生数据档案研究所（NDA）数据库整合了多个数据库的数据，包括美国国家自闭症研究数据库 网址：https://physionet.org/ 总结 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，这些数据库为科研人员提供了可供分析的海量数据，特别是对脑科学研究结果的可重复性验证以及大数据分析具有重要意义
4.1K01发布于 2020-11-18 - 来自专栏科研菌
如何用好公开数据库多种组学数据？
图4A：CNV gain与CNV loss之间存在显著的正相关性； 图4B：CNV gain与MetHyper正相关； 图4C：但CNV gain与MetHypo之间的相关性不显著； 图4D：CNV loss 与MetHyper之间的相关性也呈显著正相关； 图4E：但是，CNV loss与MetHypo之间没有显著相关性； 图4F：MetHyper和MetHypo具有显著的负相关性。 图4.胰腺癌中DNA拷贝数变异与甲基化异常频率之间的相关性 5.胰腺癌亚群的临床病理特征和免疫评分 作者进一步分析了iC1和iC2 / iC3 / iC4亚组之间的临床病理信息。 使用来自GEO数据库的外部GSE21501和GSE71729数据集来验证结果。 最后，在外部和内部数据集中选择了三个与胰腺癌预后相关的基因（GRAP2，ICAM3和A2ML1）。 预后较差的iC2 / iC3 / iC4亚组中KRAS，CDKN2A和SMAD4基因的突变频率显著高于iC1亚组（p <0.05）。
2.2K11发布于 2020-08-07 - 来自专栏深度强化学习实验室
【RLChina2020公开课课件】 Lecture-4.pdf
lectures/lecture2.pdf https://rlchina.org/lectures/lecture3.pdf https://rlchina.org/lectures/lecture4.
51410发布于 2020-08-02 YashanDB数据库在医疗行业中的应用前景
如何优化医疗行业数据的查询速度与处理效率一直是数据库技术应用中的关键问题。医疗行业数据量庞大且结构多样，涵盖患者信息、医疗记录、影像资料等多类型数据，需要高并发、高可靠的数据库系统支持。 在此背景下，选择具备高性能、强一致性及灵活部署能力的数据库系统成为提升医疗信息化水平的重要保障。 本文基于数据库技术行业标准，深入分析YashanDB在医疗行业的数据管理优势，为医药大数据的高效存取与处理提供技术方案。 事务控制与高可用性保障医疗数据安全医疗业务对数据一致性及系统可用性要求极高，YashanDB设计了强大的事务机制：多版本并发控制（MVCC）保证读写不阻塞，提升数据库并发能力和响应速度，满足高并发的医疗在线服务 医疗从业者和数据库技术人员应持续关注YashanDB新特性的演进，加强技术研发与实践应用，深化医疗信息系统的创新升级。
23010编辑于 2025-09-25- 来自专栏DotNet NB && CloudNative
AI应用实战课学习总结（4）医疗数据可视化
今天是我们的第4站，通过一个经典的医疗数据集来进行数据可视化的实战。 linestyle='--', linewidth=0.7, alpha=0.6) plt.tight_layout() plt.show() 前三个特征（平均半径、平均纹理和平均周长）的直方图效果如下： Step4 0.5) plt.title('前10个特征的相关性热图') plt.tight_layout() plt.show() 得到的标准化后的前10个特征的相关性热图如下： 小结 本文介绍了经典的乳腺癌医疗数据集
45710编辑于 2025-02-27 - 来自专栏科研菌
5+分新思路：公开数据库+简单实验验证！
作者通过构建PD-L2特定靶点的珠芯片，并利用TCGA数据库中的相关数据来进行相关性分析和p-value分析，发现了PD-L2甲基化→mRNA表达量变化→黑色素瘤病人存活率变化的具体途径和机制。 不同行表示mRNA表达量和CpG位点；不同列表示不同种类的免疫细胞 4.PD-L2甲基化通过影响mRNA的表达，从而影响IF-γ的表达 已知IF-γ是黑色素瘤的预后和预测因素。 作者对mRNA表达量和IF-γ进行了相关性分析，又对CpG位点IF-γ进行了相关性分析（图4）。 图4 5.PD-L2甲基化通过影响IF-γ的表达，从而影响了PD-L2蛋白质的表达 作者用IF-γ对细胞系进行了72h处理，结果发现：PD-L2甲基化显著影响了PD-L2蛋白表达(p=
68410发布于 2020-12-08 - 来自专栏FreeBuf
Log4Shell漏洞公开披露前，至少已在“在野”9天
根据Security Affairs网站最新消息，Log4j库中的Log4Shell漏洞公开披露前，至少已经被攻击利用了一周之多。黑客组织也早已滥用该漏洞，大肆部署恶意软件。 漏洞存在很多可攻击点 漏洞披露后，NetLab 360研究人员声称，其公司旗下的Anglerfish和Apacket蜜罐已经被试图使用Log4Shell漏洞的网络攻击击中。 漏洞端倪早已显现 Cloudflare首席执行官Matthew Prince发表推文称，情况可能比最初设想的还要糟糕，12月10日漏洞公开披露前，该漏洞至少已经被攻击了一个多星期。 参考文章 https://securityaffairs.co/wordpress/125567/hacking/log4shell-log4j-exploitation.html
75020编辑于 2021-12-15 GBase 数据库在医疗行业中的应用与优化
传统数据库无法满足医疗行业对数据安全、高效存储、实时分析的需求，而 GBase 数据库以其分布式架构和高效处理能力，为医疗行业提供了强大的技术支撑。二、GBase 数据库的核心优势1. 安全性与合规性– GBase 数据库内置多层数据加密与权限管理，完全符合 HIPAA 等国际医疗数据管理标准。3. 实时分析与预测– 提供高效的实时数据分析能力，适用于手术风险评估、疫情预测等场景。 4. 多模数据支持– 兼容 GBase8A、GBase8S、GBase8C，不同模块可以满足医疗行业结构化和非结构化数据的不同需求。三、典型应用场景1. 针对高并发场景的优化– 在 GBase 数据库中开启读写分离机制，提高并发查询的性能。2. 建立多层索引体系– 对病历号、药品名称等常用查询字段建立复合索引，提升查询效率。3. 推动全球化医疗合作– 支持国际医疗研究数据的整合与分析，助力全球抗击疫情。
44610编辑于 2024-11-27YashanDB数据库在医疗行业的应用实例与优势
医疗行业数据处理面临着海量数据存储、实时访问、高并发处理和严格一致性保障的挑战。数据库系统作为关键支撑技术，需要在保证性能和稳定性的同时，支持复杂查询及高可用架构。 YashanDB作为一款高性能关系型数据库，具备多种部署形态和灵活的存储引擎，能有效应对医疗行业对数据处理的多样化需求。 本文针对医疗行业的业务特征，分析YashanDB的核心技术优势，旨在为行业内数据库选型、系统架构设计和性能优化提供技术参考。 多节点计算能力并行，适合医疗影像、电子病历等大数据在线分析。共享集群部署基于共享磁盘和共享缓存技术，实现多实例对同一数据库的高效并发访问。 访问控制与身份认证实现基于角色的访问控制（RBAC）和基于标签的行级安全（LBAC），并支持数据库认证和操作系统认证，保障数据访问的合法性和安全性。
22810编辑于 2025-09-25- 来自专栏科研菌
仅用公开数据集发4+分纯生信数据挖掘
dis_k=558ed0570e4c97ad697597413570948e&dis_t=1606117925&vid=wxv_1601016344475385857&format_id=10002 因此，作者接下来用4种降维方法（MRMD，mRMR，PCA和FA）筛选特征构建分类器，表1展示了4种方法筛选的CpG位点数目。 ? 使用随机森林训练分类器，并用10折交叉验证证实其分类器的精度，结果表明4组训练精度都较好（表1），预测正常组织的精度高达99%，预测侵袭性的精度高达95%。 结果表明（表1），4个分类器对正常样本的预测精度高达96.9%，和训练集预测精度几乎一致。然而，4个降维方法对BRCA侵袭性的预测结果均出现明显的差异。 用4个分类器对每一个指标进行超几何分布检验，比较结果如图1所示：MRMD分类器预测为侵袭性的样本显著富集T3、N3、HER2+等与肿瘤转移的有关的因子。
65110发布于 2020-11-23 - 来自专栏人称T客
研报| 4月医疗健康行业投融资市场分析报告
T客汇官网：tikehui.com 撰文 | 移动信息化研究中心分析师 高柳 据移动信息化研究中心监测的数据显示，4月份医疗健康行业投融资成功21起。 移动信息化研究中心认为，医疗健康行业作为近几年备受资本市场关注的投资领域，在2017年前4个月在投资项目数量方面持续稳定，从中可以看出投资方对医疗健康行业持续看好，投资信心坚挺。 4月份医疗健康行业投融资各轮次分布“态势”稳定。 据移动信息化研究中心监测的数据显示，医疗健康行业发生A轮投资8起，占总投资事件的29.6%；B轮和天使轮投资各发生4起，各占总投资事件的19.0%；C轮投资发生3起，Pre-A轮投资发生2起。 移动信息化研究中心认为，2017年前4个月的数据显示，各轮次投资分布趋于稳定，A轮和B轮是投资最多的轮次。
80650发布于 2018-03-23 - 来自专栏mysql
hhdb数据库介绍(4)
计算节点 计算节点是关系集群数据库HHDB Server集群体系的核心，主要提供SQL解析、路由分发、结果集合并等关系集群数据库的核心控制功能，是整个分布式服务的命脉所在。 逻辑库 逻辑库（LogicDatabase，可以简称为LDB）指客户端程序连接计算节点服务器后，可以访问的数据库，描述数据库表的集合。逻辑库是产品引申出来的概念，在实际中没有单一具体的实体。 管理平台 关系集群数据库平台又称为HHDB Management，可实现对计算节点数据库用户、数据节点、表类型、分片规则等信息的易用性配置，同时可提供计算节点服务状态监控、异常事件提醒、报表查看、任务管理等智能运维相关服务 应用通过LVS的VIP访问HHDB Server的关系集群数据库服务，关系集群数据库服务对应用程序透明，计算节点集群中单个或多个节点故障对应用程序无影响。 HHDB Backup 本公司自研的关系集群数据库备份程序，负责业务数据的备份。
23010编辑于 2025-03-07 - 来自专栏多线程
MyBatis查询数据库（4）
</if> #{birthday}, #{head} ) </insert> 需要注意 test 中的 sex，是传入对象中的属性，不是数据库字段 = null”> 中的 createTime 是传入对象的属性，不是数据库字段 三、标签 传入的用户对象，根据属性做 where 条件查询，用户对象中属性不为 null 的，都为查询条件。 你可以根据自己的需求和情况，结合使用这些特性来构建更灵活、可维护的数据库操作语句。记得阅读MyBatis的官方文档以深入了解动态SQL的更多用法和细节。
44820编辑于 2023-10-16
腾讯云开发者
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