28、生物医学数据与智能医疗技术解析

生物医学数据与智能医疗技术解析

1. 生物医学数据研究背景与重要性

生物医学信息的收集在生物和社会科学研究领域中是至关重要的元素。近年来，生物医学信息在社会研究中的收集和使用都在迅速增长，这既反映了人们对理解健康的生物医学指标与个体结果之间关系的重视，也体现了融合社会和医学知识范式的多学科研究框架的发展。

新冠疫情的爆发让世界发生了巨大变化，生物医学数据分析有助于理解新冠患者出现的不同后果的风险和迹象。图像分析、阵列分析和混合分析在识别致命的新冠病毒方面发挥着同样重要的作用。阵列数据分析是将DNA、RNA或任何肽序列进行广泛分析的过程，以了解其特征、功能、结构和进化，还能区分新冠康复者和未感染者。其方法包括序列比对和在不同生物数据库中搜索，可进一步分为RNA测序（RNA - seq）、单细胞RNA测序（scRNA - seq）、微阵列和染色质免疫沉淀测序（ChiP - seq）数据分析。

生物医学成像在过去几十年里也经历了快速的技术进步，出现了许多新的应用，如功能成像、光谱成像、光学成像以及各种图像引导的介入治疗技术，其应用范围从基础研究到临床应用，从细胞水平到组织甚至器官水平。生物医学成像需要生物学家、医学物理学家、化学家、药剂师、计算机科学家、统计学家、生物医学工程师和其他不同专业临床医生等多领域研究人员的有效合作。此外，生物医学成像在癌症研究中也起着关键作用，基于阵列的下一代测序数据分析也是当前热门的生物医学研究课题。

人工智能（AI）在医疗保健中主要是指医生和医疗服务提供者获取大量可能挽救生命的数据，包括用药技术及其结果、患者耐力水平和治疗进度等。通过机器学习（ML），创新的处理能力可以识别和评估这些记录中的大小变化，并做出预测以识别潜在的健康结果。物