厦门大学健康医疗大数据协同创新中心(筹)
一、基于影像与基因数据的精准癌症早期识别
早期筛查、早期诊断可以有效减少癌症的死亡率和发病率,在临床诊断中具有重要的意义。单纯依靠影像或者分子标志物检测的早期筛查方法,都存在不同的问题。利用大量病人影像数据中潜在的各种量化信息,建立影像的癌症量化表达;以及把这些量化表达信息结合基因信息建立合理的多维度早期诊断模型,研究成果将会对癌症的早期、更早期的诊断产生重要的影响和作用。
建议研究方向
二、基于大数据的居民健康自画像的研究和应用
基于协创中心的健康医疗、医疗保险等行业的数据资源,通过数据挖掘和分析构建居民健康自画像,在个性化推荐、用户洞察、精准营销等方面进行应用,从而为健康商业保险提供保险产品设计等提供支撑,以及为政府、医疗机构等部门提供决策支持。
建议研究方向
三、基于临床数据的医疗辅助决策支持系统的研究和应用
基于医院多中心患者的临床数据,通过数据挖掘分析方法对病种的临床路径重要指标进行聚类、分类,分析与预测,以期能够用于医院运营管理决策支持、临床决策优化支持等方面工作研究。
建议研究方向
四、一种LDA和电子病历知识库相结合的计算机辅助诊断方法的研究
电子病历现在已经普及,其数据量日益庞大,然而目前计算机辅助诊断多数是针对图像的,因此如何利用电子病历的庞大数据,结合计算机的方法,对病人的病情做出判断,是一个有挑战的课题,有利于降低医生的误诊率。
建议研究方向
五、DRGs的研究和应用
基于协创中心的健康医疗、医疗保险等行业的数据资源,进行数据挖掘和分析,从而实现病人疾病的分类和分组方法,并在医疗费用管理、医院医疗服务质量、医保控费等应用场景进行应用研究。
建议研究方向
六、基于“互联网+”的慢病管理系统的设计与实现
基于互联网+技术的慢病管理系统的应用,使慢病患者能够及时了解自己的健康状况,使医生能够及时了解患者的健康状况、用药情况,为患者的治疗与康复提供有力的技术支撑。
建议研究方向
备注:易联众公司拥有丰富的健康医疗数据和计算资源,其中数据资源主要包括:医保,电子病历,新农合,互联网疾病问答信息等。