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【基因有话说】医疗数据到底该不该公开？
公开医疗数据的价值 医疗信息涵盖许多，包括CT、核磁共振、血液检测、基因检测结果，接种经历，医生诊断，手术视频……这些数据是典型的“整体大于部分之和”，至少，对科技型创业者Jonathan Hirsch （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。 （Via Accenture.com） 公开数据，在让你有更多健康知情权利。套用Keating的话说，“下一代人活在一个数据时代，他们当然想要接触到自己的医疗数据”。
91140发布于 2018-05-23 - 来自专栏科研菌
公开数据库加点湿实验就发了7分+SCI！
今天和大家分享的是2020年7月发表在cancer letters（IF=7.36）的一篇文章 "Identification of a nomogram based on long non-coding in early-stage lung adenocarcinoma早期肺腺癌复发相关免疫标志物的临床意义与炎症特点 http://mpvideo.qpic.cn/0bf2cyaasaaasiako7mfmjpvafwdbelaacia.f10002 然后使用4B的correlogram展示7组metagenes与风险得分间的关系，结果显示风险得分与IgG,interferon, STAT1正相关，与LAC和MHC-II负相关。 5C,D展示了两数据集中30个共刺激/抑制免疫检查点分子表达情况，B7-H3, 4-1BB, OX40L,IDO1四个检查点分子在高风险组高表达。 ? 图6.IBRS在68个冰冻切片中的预后预测效果 7.IBRS独立性检验 作者在TCGA数据集中通过多元Cox回归分析确定在排除年龄 ，性别，吸烟，肿瘤分期，淋巴转移，与EGFR和KRAS突变影响下，IBRS
90910发布于 2020-11-23 - 来自专栏大数据文摘
谷歌进军医疗产业的7种武器
谷歌有7项技术将为2015年医疗领域的发展助力。 Helpouts是谷歌推出的一个综合性咨询平台，用户可以通过视频聊天询问医疗问题，有医疗专家负责回答。 7.诊断技术 医疗技术数字媒体平台HIT Consultant报道，谷歌于去年2月份与奎斯特诊断公司(Quest Diagnostics)联手，以促进和加强医生与患者之间的沟通交流。 Schwartz）说：“实验数据是许多病人医疗史的基础，也是医生及其患者制定治疗方案的重要依据。 Ocano 摘自：虎嗅 原文你：https://www.linkedin.com/pulse/google-health-tech-enterprise-7-ventures-watch-entering-ocano
46030发布于 2018-05-23 - 来自专栏NLP/KG
基于bloomz-7b指令微调的中文医疗问诊大模型，实现智能问诊、医疗问答
基于bloomz-7b指令微调的中文医疗问诊大模型，实现智能问诊、医疗问答 码源见文末 1.项目简介 本项目开源了基于医疗指令微调的中文医疗问诊模型：明医 (MING)。 目前模型的主要功能如下： 医疗问答：对医疗问题进行解答，对案例进行分析。 智能问诊：多轮问诊后给出诊断结果和建议。 chatgpt ming-7B 根据您提供的体检指标，我将对其中涉及的各项指标进行分析和建议：血压：您的收缩压为130 mmHg，舒张压为75 mmHg，属于正常范围。 7. 血脂四项：您的总胆固醇和甘油三酯的值都高于正常范围，高密度脂蛋白胆固醇的值低于正常范围，低密度脂蛋白胆固醇的值接近正常范围。建议您控制饮食，适量运动，如有需要请咨询医生。8. chatgpt ming-7B 我可以理解您和您母亲对这个情况的担忧。骨质疏松是一种常见的骨骼疾病，主要是骨密度降低，骨组织变得脆弱容易骨折。让我逐个回答您的问题：1.
74410编辑于 2024-02-22 - 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。 疾病严重程度评分Severity of illness scores 在回顾性数据库中难以计算 大多都是在前瞻性实验中获取的； 常规收集的数据缺相应元素。 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Python绿色通道
Scrapy实战7: 分类爬取医疗信息网站图片
一、 前言 今天X先生带大家正真的实战：爬取医疗信息网站的图片及分类存储到本地和存储到MySql数据库。 2）基本使用介绍 import pymysql # 数据库连接 conn = pymysql.connect(host = "localhost",port = ,user = "你的数据库登录名 ", password = "你的数据库登录名",charset="utf8",database = "你的数据库名称") # 使用cursor()方法获取操作游标 cur = conn.cursor (3)存储到MySql数据库 Mysql里的medical数据库中新建一个表： CREATE TABLE `medical`. ： # 数据库连接 conn = pymysql.connect(host = "localhost",port = ,user = "你的数据库登录名", password = "你的数据库登录名",
1.1K10发布于 2020-02-12 - 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。 HeadIT上面目前已经有很多任务态EEG数据库。 网址：https://physionet.org/ 7.EEGbase平台 EEGbase是一个用于存储，管理，共享和检索与电生理相关的EEG / ERP、元数据、工具和文档的系统和平台。
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？
METcor基因主要分布在chr1，chr2，chr3，chr7，chr11，chr12和chr17上，但在chr18上几乎没有分布（图1D和表2）。 图6. iC1和其他三个亚组之间的817个共同差异表达基因以及四个亚组之间差异表达基因的CNV和MET变异特征 7.CNV，MET与基因表达之间的关系 为了进一步分析CNV，MET和基因表达之间的关系， 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）。 GRAP2（HR <1）和ICAM3（HR <1）是有利的预后因素，而A2ML1（HR> 1）是不利的预后因素（图7：C＆D，G＆H，K＆L）。 在三个基因中均观察到了基因表达与MET之间的显著负相关（图7：A＆B，E＆F，I＆J），但与CNV没有观察到显著相关。 ? 图7.
2.2K11发布于 2020-08-07 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- 来自专栏云计算D1net
云计算决策指南：解析医疗的7大解决方案
我们还审视了三家专门为医疗供应商提供管理服务的公司：ClearData、CDW和VMware。 请谨慎地选购。 ❤ ClearDATA ClearDATA只有一个焦点业务：医疗的云计算。据称，它们的团队在医疗IT操作方面受过训练，可以支持互操作、病人预约、数据分析和其他医疗IT重要项目。 ❤ 谷歌云平台 自从上一次我们写关于谷歌云平台的文章起，谷歌添加了更多医疗应用程序的支持。二月的HIMSS17中，谷歌发布了HL7 FHIR的支持，来提高数据互操作标准的发展。 BigBlue还提供了更多高级平台，可以直接支持应用程序开发，广泛涉及了包括医疗大数据、分析和认知能力的诸多领域。 平台作为服务：为运行特定应用程序、开发套件、数据库工具和应用程序管理工具提供服务的云环境。例如IMB Blue Mix、Oracle云平台作为服务和Sales Force应用云。
1.8K90发布于 2018-03-28 - 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。
68410发布于 2020-12-08 - 来自专栏mysql
hhdb数据库介绍(7)
计算节点集群部署对服务器、操作系统、依赖软件等有一定要求，不符合要求的环境部署出来的集群可能无法使用或不满足使用要求。建议部署前详细了解计算节点集群部署对环境的要求说明。此文档将详细描述普通模式下，如何部署一套计算节点集群。
12610编辑于 2024-11-28 - 来自专栏Android开发指南
7.数据库、Contentobserver
群组页是程序内部维护的一个数据库，其中一张表groups，用于存放创建的群组，还有一张表thread_group，用于关联群组和系统短信数据库中的会话。 数据库应该这样设计 MySqliteHelper public class MySqliteHelper extends SQLiteOpenHelper{ public MySqliteHelper MySqliteHelper.TABLE_THREAD_GROUPS, null, " group_id = "+groupId, null, null, null, null); return cursor; } } 在activity中不需要做任何操作，当数据库发生变化 ; if(TextUtils.isEmpty(name)){ Toast.makeText(ctx, "请输入群组名称", 0).show(); return ; } // 将群组名称保存至数据库 ; if(TextUtils.isEmpty(name)){ Toast.makeText(ctx, "请输入群组名称", 0).show(); return ; } // 将群组名称保存至数据库
1.1K110发布于 2018-05-14 GBase 数据库在医疗行业中的应用与优化
一、医疗数据管理的挑战医疗行业正快速进入数字化时代，患者信息、药物研发数据、设备监控数据等各类信息爆发式增长。 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。 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- 来自专栏木鸟杂记
找数据库实习一定要刷公开课吗？
有同学在分布式系统&数据库论坛[1]问如何找到一个数据库实习。我感觉很多想做基础软件方向的在校同学可能都会有类似问题，所以开个小文简单聊聊。 最近两年我观察到一些风气：在简历上堆公开课项目。 我在各个平台也鼓吹过刷题和公开课，当然，以后我也仍会继续鼓吹。但在继续之前我想借此机会澄清下，刷题和公开课虽好，但这只是一种手段而不是目的。 如果我们把公开课当做一种开阔视野、领域进阶的一种手段，就不会去比拼公开课的数量，抄代码来完成实验，而是去扎实听讲、研读论文，搞清楚该学科的研究主旨和知识脉络。 因为以我和周围同事数据库面试校招的经验来说，大家对于实习生和校招生等新人，还是比较看重基本功和软技能。 最后小结下，对于公开课，在精而不在多；对于刷题，是手段而不是目的。
67720编辑于 2022-12-07 - 来自专栏量子位
姓名、病史、医疗影像通通泄露，500万人数据库没密码随便看，AI医疗暴露危机
除此之外，医疗影像的存档数据库也缺乏相关的安全预防措施。总部位于丹佛的 Offsite Image 公布了超过34万种人类和动物相关的医疗记录的名称和其他详细信息。 近些年来，国内医疗领域的AI一直将影响分析作为关键的突破口，140多家医疗AI相关企业，120多家都在做医学影像相关业务。 一方面，除了肿瘤、免疫等特定疾病领域，很多其他疾病的影像数据集要么不公开，要么数据不完整。不成体系的数据体系阻碍了机器学习模型的训练，影响了AI影像产品的开发和完善。 2017 年 7 月，DeepMind Streams 项目中的合作伙医院向 DeepMind 提供了 160 万份患者记录。根据英国数据监管机构裁定，双方信息共享协议非法。 想要建立一个安全性高的患者数据库，估计还有很长的一段路要走。
95720发布于 2019-09-24 - 来自专栏IT杂谈学习
从基础到实践：KingbaseES助力打造医疗数据库新标杆
核心支撑 - 电科金仓奠定数据底座 在医疗信息化系统中，数据库不仅承载着海量患者诊疗数据、电子病历、影像资料等核心信息，还需支撑高并发实时业务场景及复杂的数据分析需求，其自主可控性直接关系到医疗数据安全 常德二院信息科主任张兴林 常德二院信息科主任张兴林介绍，在数据库的选型上，医院首先确认的是厂商对于医疗信创的热情。 医疗信创的难点，在于核心业务系统与国产化技术栈的深度耦合，需要针对医疗场景进行全链路的联合攻坚。为了实现数据库与业务系统的共生，常德二院、电科金仓和东华医为组建了精英团队进行联合办公。 电科金仓和东华医为等合作伙伴基于KES进行了全院系统开发，针对医疗业务特点优化数据库参数配置，采用读写分离架构提升并发处理能力，合理设计索引和分区策略，保障数据库性能；针对医疗业务特点重写关键SQL，提升查询效率 这种协同开发模式，让数据库不再是孤立的技术组件，而是深度融入医疗业务流程的中枢神经。
27410编辑于 2025-08-24
腾讯云开发者
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