28、生物医学数据与智能医疗技术：探索与应用

生物医学数据与智能医疗技术：探索与应用

1. 生物医学数据研究背景与意义

生物医学信息的收集与应用在生物和社会科学研究领域迅速增长。这既反映了人们对理解生物医学健康指标与个体结果之间关系重要性的认识不断提高，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。特别是新冠疫情的爆发，凸显了生物医学数据分析在理解患者风险和症状方面的重要性。

生物医学数据分析主要包括图像分析、阵列分析和混合分析，在识别新冠等疾病中发挥着关键作用。阵列数据分析通过对DNA、RNA或肽序列进行多种分析，以了解其特征、功能、结构和进化。它可进一步分为RNA测序（RNA - seq）、单细胞RNA测序（scRNA - seq）、微阵列和ChiP - seq数据分析。

生物医学成像在过去几十年也取得了快速的技术进步，出现了许多新的应用，如功能成像、光谱成像、光学成像和图像引导的介入治疗技术等。它是一个多学科领域，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、生物医学工程师和临床医生等不同领域研究人员的有效合作。

此外，人工智能（AI）和物联网（IoT）技术在医疗保健中的应用也日益广泛。AI可以帮助医生和医疗服务提供者获取大量潜在的救命数据，通过机器学习（ML）进行分析和预测。IoT支持的设备实现了远程医疗监测，提高了患者的安全性和满意度，减少了住院时间和再入院率，同时降低了医疗成本。

2. 生物医学关键词定义

关键词	定义
微阵列和RNA - se