18、3DMed:数字技术引领精准医疗走向成功

3DMed:数字技术引领精准医疗走向成功

1. 精准医疗市场概述

2015年初,美国提出了精准医疗计划(PMI),几乎与此同时,中国政府也开始加大对精准医疗领域的投资,并在2016年底将其正式纳入中国“十三五”规划。精准医疗迅速从一个学术概念演变成一个吸引全球关注的经济热词。据估计,2015 - 2022年,全球精准医疗市场的复合年增长率(CAGR)将达到12.60%,到2022年将超过880亿美元。

然而,行业投资者之间的竞争使这个市场变得异常激烈。截至2017年1月,中国已经成立了150多家DNA测序公司。但在早期癌症精准筛查、精准药物研发和个性化治疗等领域,仍需要更多的研究和探索。

2. 3DMed公司简介

3D Medicines Corporation(3DMed)总部位于上海浦江高科技园区,自2010年成立以来,一直致力于成为抗癌精准医疗的综合平台。该公司利用中国庞大的基因数据和临床样本,逐步拓展到健康管理和个性化治疗研发领域,同时为癌症诊断提供产品和服务。3DMed希望其“三位一体”商业模式的规模和平台优势能带来市场竞争力,尽管该模式对资本投资、技术开发和团队组织有更高的要求。

3. “三位一体”商业模式的起源

2010年底,长期致力于癌症研究的Simon Xiong预测,由于下一代测序(NGS)技术的广泛应用,未来单人全基因组测序的成本和速度将显著降低。这意味着曾经仅在前沿实验室中出现的DNA测序技术,很快将普及到全球的医院、诊所和其他医疗服务机构。

为了发展自己的事业,Simon Xiong有三个选择:
- 等DNA测序价格降至可承受水平后抓住市场机会;

【电能质量扰动】基于ML和DWT的电能质量扰动分类方法研究(Matlab实现)内容概要:本文研究了一种基于机器学习(ML)和离散小波变换(DWT)的电能质量扰动分类方法,并提供了Matlab实现方案。首先利用DWT对电能质量信号进行多尺度分解,提取信号的时频域特征,有效捕捉电压暂降、暂升、中断、谐波、闪变等常见扰动的关键信息;随后结合机器学习分类器(如SVM、BP神经网络等)对提取的特征进行训练与分类,实现对不同类型扰动的自动识别与准确区分。该方法充分发挥DWT在信号去噪与特征提取方面的优势,结合ML强大的模式识别能力,提升了分类精度与鲁棒性,具有较强的实用价值。; 适合人群:电气工程、自动化、电力系统及其自动化等相关专业的研究生、科研人员及从事电能质量监测与分析的工程技术人员;具备一定的信号处理基础和Matlab编程能力者更佳。; 使用场景及目标:①应用于智能电网中的电能质量在线监测系统,实现扰动类型的自动识别;②作为高校或科研机构在信号处理、模式识别、电力系统分析等课程的教学案例或科研实验平台;③目标是提高电能质量扰动分类的准确性与效率,为后续的电能治理与设备保护提供决策依据。; 阅读建议:建议读者结合Matlab代码深入理解DWT的实现过程与特征提取步骤,重点关注小波基选择、分解层数设定及特征向量构造对分类性能的影响,并尝试对比不同机器学习模型的分类效果,以全面掌握该方法的核心技术要点。
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