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基因组数据在精准医学中扮演什么角色
patients with 20 types of cancers Online https://www.nature.com/articles/s41467-024-55251-5 研究背景 随着精准医学的发展 因此，该研究利用大规模的临床基因组学数据，系统地分析了肿瘤突变与特定治疗（包括免疫治疗、化疗和靶向治疗）之间的关系，旨在为精准医学提供更深入的见解。 研究结果不仅验证了已知的基因-治疗相互作用，还发现了新的潜在生物标志物，为精准肿瘤学提供了新的研究方向。
19600编辑于 2025-02-08 - 来自专栏生信技能树
“精准医学研究”重点专项阶段性成果大揭秘
1 中国精准医学研究专项进展 美国、英国、我国政府先后启动了精准医学相关科研项目的规划与部署。我国精准医疗计划更是被列入国家“十三五”科技发展重大专项，并上升为国家战略。 中国人群精准医学研究计划 精准医学针对个体的基因组和表型特点进行疾病防治，在形成基于个体基因组信息和疾病分子机制之后，可以进行准确预警和治疗。 在本届P4 China大会上，该实验室主任、“中国人群精准医学研究计划”首席科学家曾长青主任将发表“CASPMI:中国人群精准医学计划实施进展”的演讲，细说中国人群精准医学计划实施进展的情况。 2. 肿瘤队列研究 随着精准医学在医药领域的不断升温，肿瘤精准医学也成为肿瘤研究的主要目标之一。 2016年精准医学专项而专门搭建的精准医学大数据管理和共享技术平台的建设的最新进展与应用。
2K20发布于 2018-12-07 - 来自专栏DrugOne
. | 基于人工智能的心脏-肿瘤学精准医学研究
本文介绍克利夫兰诊所Feixiong Cheng教授团队发表在PLOS MEDICINE的工作：作者利用基于拓扑的K-means聚类方法对来自一般人口统计学、超声心动图、实验室测试和心脏因素的数据进行无偏倚、基于系统的患者-患者网络分析，开发了一种纵向的患者-患者网络聚类方法，用于癌症患者在抗癌治疗期间的心脏风险分层。通过整合所有患者-患者网络模型，开发一个在线风险计算器。其可视化了癌症治疗前、中、后患者心脏风险分层的决策边界，为识别新的心脏风险亚群和临床可操作的生物标志物提供巨大的希望，从而快速发展精确的心脏肿瘤学。
66420发布于 2021-10-11 - 来自专栏新智元
医学可用！推理增强RAG：精准诊断、智能补问、高效解析 | WWW 2025
缺乏医学推理能力：传统RAG主要依赖检索到的类似病例，而缺乏结合医学知识的推理能力，难以提供精准、个性化的诊断建议。 该医疗诊断知识图谱保障了疾病分类的精准性、诊断特征的可区分性，是MedRAG能够根据疾病表征间的关键差异性进行精准诊断的基础。 、上下文一致的诊断建议； 最后，制定个性化治疗方案，包括针对性的治疗策略、药物推荐、康复训练计划等，并提供进一步的医学解释。 实验与结果 数据集 MedRAG的验证实验采用了两个具有代表性的数据集，以评估其在医学诊断任务中的有效性和泛化能力。 表2：KG引导推理在不同LLMs基模型上的性能 总结 MedRAG通过知识图谱增强LLM的推理能力，实现了更精准更细粒度的医学诊断。 主动诊断提问机制，帮助医生高效获取患者关键信息，减少误诊。
33610编辑于 2025-03-14 - 来自专栏大数据在线
在大数据中探寻治病密码，中山六院精准医学踏数而行
2015年初，精准医学正式进入大众的视野，美国总统奥巴马在国情咨文中提出“精准医学”计划。自此，精准医学在全球掀起一股浪潮，个性化医学的大幕也正式拉开。 无疑，精准医学跟数字化技术、数据有着紧密联系，实乃医学进入到数字化时代的发展必然阶段。 随着数据收集手段、数据存储技术的不断进步，精准医学这扇大门正在加速打开，惠泽更多群众。 那么，中国精准医学发展状况如何？精准医学的数字化何特点？如何解决精准医学中遇到的典型数据存储挑战？近日，中山大学附属第六医院副研究员、计算肿瘤学博士高峰带来了他的深度思考。 中山大学附属第六医院在精准医学走在业界的前沿，为推动精准医学的进一步发展，中山六院构建起数字化生命资源库，推动大数据、人工智能技术在精准医学领域的应用，帮助肿瘤患者获得个性化治疗方案。 具体到精准医学，当前各大精准医学机构普遍都在建立自动化生物样本库，数据量始终保持着极高的增长速度。
47010编辑于 2021-12-10 - 来自专栏大数据在线
运筹新数据，中山大学精准医学中心的新存储之道
什么叫精准医学？ 事实上，从最早的经验医学到循证医学，再到如今的精准医学，医疗模式走向数字化、精准化已成必然趋势。 ? 作为中国精准医学发展的先行者，中山大学精准医学科学中心自筹建伊始就确定了建立医学大数据中心，以大数据平台作为核心基础设施，来采集、存储、管理和利用数据，为精准医学发展打了个样。 中山大学精准医学科学中心生物医学大数据平台高级工程师肖华锋如是说，“架构的选择关系着未来五年医学大数据平台能否有效支撑起精准医学业务研究。” ? 未来，随着精准医学研究的不断深入，中山大学精准医学科学中心对于衍生出来的新存储需求与挑战也有着清晰的判断，其精准医学研究有望开启新局面，值得精准医学的同仁借鉴与学习。
76930发布于 2020-11-10 - 来自专栏生信宝典
Nature综述|整合组学分析护航健康，推动精准医学时代的到来！
同时作者也阐述了多组学技术在临床应用中存在的问题和挑战，并且整合组学正推动着真正的精准医学时代的来临。 可操作性 (Actionability)：基础研究的突破能用于改善某种疾病治疗的医学实践。 2. 在此情况下，其它组学技术可以在精准病理生理学上对这些疾病提供有效检测。有些组学技术如蛋白质组学可以产生更接近于生物表型的数据，但由于昂贵且不够深入全面，在用于查明病因上仍有很多挑战。 然而，在一个被称为“精准医学”或“个性化医疗”的体系中，可以指导干预的数据将十分有用。 在未来，随着多组学的测量数据与疾病的预后关联，这种数据驱动的范例很可能会成为医学研究的有力工具，也将有助于促进临床诊断和治疗。
6.2K34发布于 2019-10-06 - 来自专栏生信菜鸟团
综述 | Cell | 从老年生物学到精准老年医学：理解和管理衰老
新的分子谱系技术使得对促衰老和抗衰老抑制通路进行表征成为可能，这些通路作为衰老的生物标志物，从而开启了精准老年医学的时代。 模仿"精准肿瘤学"的先例，在该领域中治疗是基于癌症的基因特征（因此是致癌基因和肿瘤抑制基因的作用）来个性化定制的，32,33 未来尚未开发的"精准老年医学"可能会根据个体的分子特征来治疗患者。 尽管存在这些不确定性，有待进一步深入验证，年龄类型的划分可能指导个性化方法在精准老年医学中的应用。 Para_07 精准老年医学作为一门独立的医学专科的正式确立需要建立稳健的临床实践范围、详细的实践指南、标准化的许可框架和全面的教育体系。 在多组学诊断程序和临床疗效替代标记物获得监管批准的前提下，这样的策略可能会开启精准老年医学的时代。
66010编辑于 2025-05-17 - 来自专栏生信菜鸟团
精准医学 | Nat.Med | 肥胖的亚分类用于精确预测心血管代谢疾病
区分那些心血管代谢风险与预期体重指数（BMI）不符的人群可能有助于精准预防心血管代谢疾病。 因此，我们在四个基于欧洲人群的队列中进行了无监督聚类分析（N ≈ 173,000）。 这种并发症和表型的变化表明，对肥胖进行信息性亚分类可能有助于促进预防和治疗的精准医学方法。 该研究已获得机构医学伦理委员会（NL31329.068.10）和荷兰卫生、福利和体育部长的批准（许可号131088-105234-PG）。 所有参与者均签署了书面知情同意书。
26320编辑于 2025-02-27 - 来自专栏智药邦
Drug Discov Today｜人工智能增强的药物设计和开发：迈向计算型精准医学
人工智能推动了计算型精准医学的出现。 摘要 人工智能（AI）依赖于各种技术的融合，并与生命科学技术进一步协同，通过预测模型支持决策的形式，获取大量的多种模式数据的价值。 通过提供前所未有的关于病人特性和候选药物特性的知识水平，人工智能正在促进计算精准医学的出现，允许根据个体病人在生理学、疾病特征和环境风险方面的特殊性，来设计治疗或预防措施。 生物医学数据的生命周期管理。该图表示从数据产生到结果共享的一般生物医学数据生命周期，强调在数据治理方面需要更多的标准化和自动化。 人工智能还有助于通过整合大量的生物、医学影像和临床数据来记录患者的特异性，为精准医疗方法中的创新试验设计提供信息。 因此，我们可以预见，人工智能和ML会带来向综合计算型精准医疗的快速演变。
2.8K21发布于 2021-10-15 Biological Psychiatry：真实世界数据如何促进精神病学精准医学治疗的发展
摘要：精准医学旨在通过患者分层来改善治疗反应和临床结果，并且在治疗精神障碍方面具有巨大潜力。然而，需要几个重要因素才能将当前的实践转变为精确的精神病学框架。 对于这些策略的临床转化，我们讨论了一个改善精神障碍管理的精准医学平台。我们用案例来说明如何将精准医学干预引入精神病学，以改善精神障碍的临床结果。1. 精准医学是一种治疗和预防方法，旨在开发和验证用于治疗分层的临床预测模型。对于精神药理学，精准医学的目标是通过考虑基因、环境和生活方式的个体变异性来指导精神药理学治疗。 本叙述性综述的目的是总结将精准医学干预引入精神病学所需的重要因素。 北欧地区，即丹麦、爱沙尼亚、芬兰、冰岛、挪威和瑞典，提供了大量基于人群的基因分型队列，其纵向数据对精准医学很有价值。
20210编辑于 2024-12-19- 来自专栏全栈程序员必看
医学图形图像处理(医学影像和医学图像处理)
文章目录 1 图像和数字图像 2 图像分类 2.1 简单分类 2.2 传感器分类 2.3 维度分类 3 图像处理流程 4 医学图像 1 图像和数字图像 数字图像： 被定义为一个二维函数，f(x,y)， 图像数据： 生活中是二维的，医学上通常还有3维和4维的。比如在关注心脏跳动的时候，不仅关注其三维结构，还要关注时间轴变化。 三维图像：一个像素描述成一个体素。 医学图像中常用的是dicom 2 图像分类 2.1 简单分类 （1）二值图像：包含两个值，通常为0、255 （2）灰度图像： 0-255灰阶，更能表现自然界图像形态。 4 医学图像 （1）CT图像： 骨结构、组织结构（不太清晰） （2）MRI（核磁共振）图像： 清晰看到除了骨结构之外的一些软组织，更能描述人体软组织结构。
1.4K10编辑于 2022-07-31 - 来自专栏互联网数据官iCDO
——精准营销精准吗？
作者系iCDO创始人，网站分析在中国创始人，宋星 所有做推广的人，都希望自己的营销努力是精准的。 不过，精准与否，可不是媒体和广告商们吹嘘的那样，是不是精准，不由人的意志为转移。 举一个简单的例子吧，你是从什么时候开始听说“精准广告”、“精准推广”之类的说法的？恐怕小十年是有了。现在你回想起来，那个时候的“精准”二字，恐怕多半是“忽悠”吧！ 三、今天主流的精准广告是哪些？ 今天的精准广告，主要有三大类，这三大类到底精准不精准，我只做我认为的客观描述，是否精准，各位看官自辨。 因此，可以理解，当精准程度符合eCPM最大化时，算法也倾向于实现更好的精准，但当精准度和eCPM并不一致时，算法往往不会为精准度而牺牲eCPM。 而第三件事情，则是我想多说几句的。 四、新技术带来的“新精准” 近些年来移动端的不断发展和新的技术持续问世，继续刷新着“精准”的方法。 一种非常常见的精准营销方法是：从CRM到DMP再到广泛程序化投放的精准方法。
1.5K80发布于 2018-03-05 - 来自专栏最新医学影像技术
医学图像处理教程（三）——医学图像增强算法
今天将给大家分享医学图像常见图像增强算法。
3.2K50发布于 2020-06-29 - 来自专栏CV学习史
医学图像了解
医学图像 医学图像是反映解剖区域内部结构或内部功能的图像，它是由一组图像元素——像素（2D）或立体像素（3D）组成的。医学图像是由采样或重建产生的离散性图像表征，它能将数值映射到不同的空间位置上。 像素的数量是用来描述某一成像设备下的医学成像的，同时也是描述解剖及其功能细节的一种表达方式。 ，分别为DICOM（医学数字成像和通讯）、NIFTI（神经影像信息技术）、PAR/REC（Philips磁共振扫描格式）、ANALYZE（Mayo医学成像）、NRRD（近原始栅格数据）和MNIC 现代神经影像学技术 它定义了质量能满足临床需要的可用于数据交换的医学图像格式 PET是正电子发射断层显像（Positron Emission Tomography）的缩写，是一种先进的核医学影像技术；CT是计算机断层摄影术 Dicom 它定义了质量能满足临床需要的可用于数据交换的医学图像格式，可用于处理、存储、打印和传输医学影像信息。
2.4K31发布于 2019-09-10 - 来自专栏机器学习、深度学习
医学图像分割
Topology Aware Fully Convolutional Networks For Histology Gland Segmentation
90920发布于 2019-05-26 - 来自专栏计算机视觉life
医学图像处理
0、引言 医学图像处理的对象是各种不同成像机理的医学影像，临床广泛使用的医学成像种类主要有X-射线成像 （X-CT）、核磁共振成像（MRI）、核医学成像（NMI）和超声波成像（UI）四类。 世界各地的医学图像处理机构已经迅速进入该领域，并将CNN和其它深度学习方法应用于各种医学图像分析。 在医学成像中，疾病的准确诊断和评估取决于医学图像的采集和图像解释。 图12 多模态医学图像融合的例子。 图像分析技术在医学上的应用 [J] . 包头医学院学报, 2005, 21 (3) ： 311~ 314 [2]周贤善. 医学图像处理技术综述[J]. 图像分析技术在医学上的应用 [J] . 包头医学院学报, 2005, 21 (3) ： 311~ 314
4K42发布于 2019-07-10 - 来自专栏最新医学影像技术
医学图像处理教程（四）——医学图像去噪算法
今天将给大家分享医学图像常见三种图像去噪算法。
5K21发布于 2020-06-29 - 来自专栏最新医学影像技术
医学图像处理案例（十三）——快速行进算法分割医学图像
今天将分享使用快速行进算法（FastMarching）对医学图像分割案例。
4.4K63发布于 2020-06-29 - 来自专栏全栈程序员必看
医学图像处理(医学图像处理研究生就业选择)
医学影像学 医学影像学Medical Imaging，是研究借助于某种介质（如X射线、电磁场、超声波等）与人体相互作用，把人体内部组织器官结构、密度以影像方式表现出来，供诊断医师根据影像提供的信息进行判断 ，从而对人体健康状况进行评价的一门科学，包括医学成像系统和医学图像处理两方面相对独立的研究方向。 课程设置包括：（1）主干学科：基础医学、临床医学、医学影像学.（2）主要课程：物理学、电子学基础、计算机原理与接口、影像设备结构与维修、医学成像技术、摄影学、人体解剖学、诊断学、内科学、影像诊断学、影像物理 、超声诊断、放射诊断、核素诊断、介入放射学、核医学、医学影像解剖学、肿瘤放疗治疗学、B超诊断学。 在数以万计的在用医学成像设备中，DICOM是部署最为广泛的医疗信息标准之一。当 前大约有百亿级符合DICOM标准的医学图像用于临床使用。 5.
2.1K31编辑于 2022-08-02
腾讯云开发者
