大數據在臨床醫學研究方法

『壹』 大數據挖掘在虛擬醫葯科研方面的思考

大數據挖掘在虛擬醫葯科研方面的思考
1.基於大數據挖掘的虛擬醫葯科研案例
數據挖掘發展到今天，按照時下的概念應該到了「大」數據挖掘的時代了。我們還是先從幾個相關案例開始吧。
1.1 虛擬臨床試驗-大數據採集
我們首先來看這樣一個案例。2011年06月，輝瑞制葯有限公司宣布開展一項「虛擬」臨床研究，該項研究是一個得到美國食品和葯物管理局批準的試點項目，首字母縮寫為「REMOTE」。「REMOTE」項目是在美國開展的第一項病人只需使用手機和互聯網、而不用重復跑醫院的臨床研究，該項目的目標是要確定此類「虛擬」臨床研究能否產生和傳統臨床研究一樣的結果。而傳統的臨床研究要求病人住在醫院附近，並且定期前往醫院或診所進行初次檢查和多次後續檢查。如果這一項目有效，那它可能意味著全美國的病人都能參加今後的許多醫學研究。這樣一來，原先的科研項目中未得到充分代表的群體將得以參加，數據收集速度將大大加快，而且成本也很可能會大幅下降，參與者退出的幾率也很可能會降低不少。
從上例中，我們可以看到，利用互聯網可以收集遠遠大於傳統臨床科研樣本數目的超大量病人的臨床數據，而且其中有些臨床數據可能來自於更加便捷的可穿戴健康監測設備。如果這樣的研究，在科研設計嚴謹、質量標准得到有效執行、各種誤差得到有效控制的情況下，科研的效率和成果的可信度可以顯著提高。正如輝瑞公司首席醫療官弗蕾達?劉易斯-霍爾所說的：「讓更多樣化的人群得以參與研究有可能會推動醫學進步，並為更多的病人帶來更好的療效。」
1.2 虛擬葯物臨床試驗-大數據挖掘
我們再來看另外一個案例。1992年，抗抑鬱葯物帕羅西汀（Paxil）獲准上市；1996年，降膽固醇葯物普拉固（Pravachol）正式開售。兩種葯品生產企業的研究證明：每種葯物在單獨服用時是有效且安全的。可是，患者要是同時服用兩種葯是否安全，沒有人知道，甚至很少有人想過。美國斯坦福大學的研究人員應用數據挖掘技術分析了數萬例患者的電子病歷後，很快發現了一個出人意料的答案：同時服用兩種葯物的患者血糖含量較高。這對於糖尿病患者來說影響很大，過多的血糖對他們來說是一種嚴重的健康威脅！科學家還通過分析血糖檢測結果和葯物處方，來尋找隱藏的規律。
對於單個醫生來說，他所經歷的同時服用這兩種葯物的病人是很有限的，雖然其中可能有少數的糖尿病患者莫名其妙地血糖升高了，但醫生很難意識到這是由於病人同時服用了Paxil和Pravachol造成的。因為這是一種掩藏在大數據中的隱含規律，如果不是有人有目的地專門研究Paxil和Pravachol聯合用葯的安全性的話，個體醫生是很難揭示這個規律的。但是，臨床葯品成千上萬，我們怎麼可能對任意組合的兩、三種葯聯合應用的安全性和有效性進行逐一研究呢？數據挖掘很可能是一種有效的、快速的、主動式的探索多種葯聯合應用問題的方法！
研究者不必再召集患者去做臨床試驗，那樣做的話花費太大了。電子病歷及其計算機應用的普及為醫療數據挖掘提供了新的機遇。科學家不再局限於通過召集志願者來開展傳統的課題研究，而是更多地從現實生活中的實驗中，如日常的大量的臨床案例中篩選數據並開展虛擬科研，這些並非來自計劃的課題立項的實驗數據保存在許多醫院的醫療記錄中。
類似本案例，應用數據技術使得研究人員可以找出在葯物批准上市時無法預見的問題，例如一種葯物可能對特定人群產生怎樣的影響。另外，對醫療記錄的數據挖掘不僅將為研究帶來好處，還會提高醫療服務系統的效率。
1.3 虛擬葯物靶標發現-知識發現
我們再看看這樣的一類研究。通常新葯研發的過程都比較漫長,投入巨大，風險也很高。有數據表明，新葯研發的平均時間長達15年,平均耗費超過8億美元。但是,由於葯物療效的不佳和毒副作用太高，使得許多葯物的研發經常在臨床階段就失敗了，造成了巨大的經濟損失。作為葯物研發的源頭,葯物靶標的發現和識別對葯物的研發成功率具有舉足輕重性的作用。隨著生物信息技術的不斷發展,以及蛋白質組學數據、化學基因組學數據的日益增長,應用數據挖掘技術結合傳統生物實驗技術,可為葯物新靶標的發現提供新的技術手段,為靶標識別預測提供新的方法。構建葯物靶標資料庫，利用智能計算技術和數據挖掘技術對現有的葯物靶標數據開展深入探索，以期發現新的葯物靶標正是這樣一類研究，我們也稱之為葯物靶標的知識發現。
傳統的葯物靶標的發現，通常大都是通過大量的、反復的生物化學實驗來實現的，不僅成本高、效率低，成功率也很低，猶如瞎子摸象一樣，不好掌握方向。而應用數據挖掘這一自動的、主動的、高效的探索技術，可以開展虛擬葯物靶標發現，不僅大大加快了葯物靶標發現的進程，而且大幅減少了生物化學實驗的次數和成本，同時也提高了傳統生化實驗的成功率。
2. 數據挖掘在虛擬醫葯科研上的應用
大數據時代，醫葯研發面臨更多的挑戰和機遇，為了更好的節約研發成本，提高新葯研發成功率，研發出更有競爭力的新葯，可以應用數據挖掘技術開展虛擬醫學科研和葯物研究。數據挖掘在虛擬醫葯科研上的應用，可以總結為如下幾個方面。
2.1 通過預測建模幫助制葯公司降低研發成本提高研發效率。模型基於葯物臨床試驗階段之前的數據集及早期臨床階段的數據集，盡可能及時地預測臨床結果。評價因素包括產品的安全性、有效性、潛在的副作用和整體的試驗結果。通過預測建模可以降低醫葯產品公司的研發成本，在通過數據建模和分析預測葯物臨床結果後，可以暫緩研究次優的葯物，或者停止在次優葯物上的昂貴的臨床試驗。
2.2 通過挖掘病人數據，評估招募患者是否符合試驗條件，從而加快臨床試驗進程，提出更有效的臨床試驗設計建議。例如: 通過聚類方法對患者群體進行聚類，尋找年齡、性別、病情、化驗指標等方面的特徵，判定是否滿足試驗條件，也可以根據這些特徵更好的設立對照組。
2.3 分析臨床試驗數據和病人記錄可以確定葯品更多的適應症和發現副作用。在對臨床試驗數據和病人記錄進行分析後，可以對葯物進行重新定位，或者實現針對其他適應症的營銷。通過關聯分析等方法對試驗數據進行挖掘可能會發現事先想不到一些成果，大大提高數據的利用程度。
2.4 實時或者近乎實時地收集不良反應報告可以促進葯物警戒。葯物警戒是上市葯品的安全保障體系，對葯物不良反應進行監測、評價和預防。通過聚類、關聯等大數據挖掘手段分析葯品不良反應的情況，用葯、疾病、不良反應的表現，是否跟某種化學成分有關等。例如不良反應症狀的聚類分析，化學成分與不良反應症狀的關聯分析等。另外在一些情況下，臨床實驗暗示出了一些情況但沒有足夠的統計數據去證明，現在基於臨床試驗大數據的分析可以給出證據。
2.5 針對性葯物研發：通過對大型數據集(例如基因組數據)的分析發展個性化葯物。這一應用考察遺傳變異、對特定疾病的易感性和對特殊葯物的反應的關系，然後在葯物研發和用葯過程中考慮個人的遺傳變異因素。很多情況下，病人用同樣的用葯方案但是療效卻不一樣，部分原因是遺傳變異。針對同病種的不同的患者研發不同的用葯，或者給出不同的用法。
2.6 對葯物化學成分的組合和葯理進行挖掘，激發研發人員的靈感。例如針對於中醫葯物研發，用數據挖掘手段對於中葯方劑和癥候進行分析研究，探討方劑和針對症狀之間的聯系，從功效、歸經、葯性和葯味等方面進行分類特徵分析。
3. 虛擬葯物臨床試驗分析系統
現在越來越多的臨床科研和葯物臨床試驗都是從日常的臨床工作中生成的大數據中經過嚴格的條件篩選來提取數據的。正如我們在本文1.1和1.2中提到的案例一樣，所謂虛擬葯物臨床試驗，是以更廣泛的臨床數據採集，和從海量的醫院電子化的病歷中按照事先的設計需求經過嚴格的條件篩選來開展的，雖然是虛擬的方法而不是傳統的方法，這種葯物臨床試驗研究有樣本代表更廣泛、成本低、效率高、研究成果更豐富等優點。採用虛擬研究的方法可以完全替代某些傳統的葯物臨床研究，也可以作為某些傳統的葯物臨床研究的預試驗或探索性研究，以使真正的葯物臨床研究工作多、快、好、省。我們現在來看一下虛擬葯物臨床試驗分析系統是如何工作的。
3.1 虛擬葯物研究的基本思路
1、建設葯物臨床試驗數據倉庫，充分整合和積累的臨床數據和葯物應用數據。 2、設計、選取葯物臨床試驗的觀察組樣本與對照組樣本。 3、應用數據挖掘技術探索葯物對於疾病治療的效果和產生的副作用。 4、應用統計學技術進行葯物臨床試驗效果的推斷和評價。
3.2 建立葯物臨床數據倉庫
建設葯物臨床試驗數據倉庫有兩種途徑，一種是通過經典的葯物臨床試驗設計來定製化和採集相關數據，傳統的方法主要記錄在紙質文檔上，也有專門數據錄入軟體，這種方法採集的數據是按照預先設計進行的，直接形成葯物臨床試驗的專用數據，但通常樣本數據量不會太大；另外一種是將醫院大量的、歷史的臨床用葯數據進行抽取、變換、裝載，然後充分整合積累的其他臨床數據和葯物應用數據，形成葯物臨床試驗數據源，為生成葯物臨床試驗數據提供支撐，這樣的樣本數據量可能很大，我們後面演示的方法就是採用種數據進行「虛擬」樣本篩選和分析的。
3.3 葯物臨床試驗樣本設計
葯物臨床試驗樣本根據葯物研究的需要可以有很多設計，例如單因素單水平設計，單因素兩水平設計，單因素多水平設計，配對設計設計，區組設計設計，重復測量設計等。我們這里以兩因素區組設計為例來介紹一下樣本篩選。本例僅以方法演示為目的，不考慮嚴格的醫學專業意義。
本研究的疾病為動脈硬化心臟病，處理因素為葯物應用，共有三種葯物，分別為倍他樂克、諾和靈、硝酸異山梨脂。區組因素為年齡，分了三個年齡段。觀察指標為血鈉。我們科研設計按照「三要素、四原則」進行數據篩選。所謂「三要素」是研究人群，處理因素和觀察對象。所謂四原則是指隨機、對照、重復、均衡等原則。按照如下圖一的輸入條件，可以將數據集篩選出來，然後再用統計分析工具進行統計分析。

3.4 葯物臨床數據挖掘
應用數據挖掘技術不僅可以提高葯物臨床數據的利用程度，而且可以探索和發現葯物臨床應用中的新的積極作用和新的消極作用。利用多種數據挖掘方法分析臨床試驗數據和病人的電子化數據，可以確定葯物更多的適應症和發現未知的副作用。在對臨床試驗數據和病人記錄進行挖掘分析後，可以對葯物進行重新定位，或者實現針對其他適應症的推廣應用。通過對葯物試驗數據進行挖掘可能會發現意想不到一些成果，大大提高數據的應用效益。
如本例，我們使用數據挖掘的方法深入研究葯物對於實驗室指標的影響。探索和發現葯物臨床應用中的正負影響，可以通過觀察病人用葯前後的很多醫學特徵和生理指標來進行，而觀察更加客觀的各種實驗室指標是很多葯物研究的必備設計之一。下面是一個應用倍他樂克葯物治療冠心病的研究，我們應用了數據挖掘的有關技術分析了倍他樂克的血葯濃度的變化對病人各個實驗室指標的影響，如下圖二，顯示了部分實驗室指標的影響結果。

以上結果需要與臨床醫務人員以及葯物研究人員共同探討。在刨去了各種人為因素以及業務系統客觀影響因素之後，我們可以發現先前未知的倍他樂克對病人生理指標的影響，其中有些影響在醫學上可能是積極的，而有些影響在醫學上可能是反面的。
3.5 統計分析設計
虛擬葯物臨床試驗分析系統的統計分析模塊，包含了葯物研發中常用的統計分析方法，如T檢驗、方差分析、相關分析、回歸分析、非參數檢驗等，設計思路按照統計學思維，首先對數據進行驗證，根據驗證結果選擇統計分析方法。下面我們以重復測量設計為例進行說明。
本研究的疾病為動脈硬化心臟病，處理因素為葯物應用倍他樂克，觀察指標為我們從數據挖掘中發現有影響的血鉀指標。我們可以使用3.3提供的模塊對篩選的樣本進行提取和分析，也可以從本模塊直接選取所需的數據並分析。重復測量分析有兩種方法，一個是Hotelling T2檢驗，另一個是方差分析，本系統提供了這兩種統計檢驗方法。
部分樣本數據如下圖三所示：

這里，我們僅觀察一下方差分析方法的結果輸出，如下圖四所示。

從圖中我們可以看到，根據P值得到：處理因素「倍他樂克」葯物對血鉀起作用，測量時間對血鉀有影響，處理因素和測量時間有交互影響。從而驗證了我們應用數據挖掘得到的結果。
4. 數據挖掘在中葯研發上的應用
以上內容，我們重點是以西葯的研究應用為例來說明以數據挖掘為特色的虛擬醫葯研究的方法。其實，數據挖掘和虛擬葯物研究還非常適合於中醫中葯的研究工作，因為中醫學本身是一個經過幾千年不斷摸索、積累和驗證的、知識體系龐大的、具有完整理論體系的醫學科學，但我們還需要應用現代知識不斷地深入理解、挖掘、提高和應用，以便與現代科學能更好地融合。而數據挖掘正是探索和解釋中醫學奧秘的有力工具！
國內許多單位也開展一些中醫中葯數據挖掘的局部性的嘗試。現在，我們就將這些數據挖掘在中醫中葯研究中的嘗試加以匯總，分列如下： 1、中葯配方中的文本數據挖掘； 2、對「葯理」起關鍵作用的「有效成分」——單體或化學成分的挖掘； 3、中葯方劑配伍規律的數據挖掘與研究； 4、方劑配伍物質基礎與葯效如(證侯、症狀)關系的數據挖掘； 5、方劑配伍的用量與方劑效用級別間的關系(量效關系及模型) 挖掘； 6、中葯葯性理論與中葯有效成份的關系挖掘； 7、方劑中各葯味間的相關性挖掘； 8、相似病症的隱含相似關系挖掘； 9、同種疾病不同葯方的相似性和差異性的挖掘和研究。 10、數據挖掘用於不確切病症的分類和研究。

『貳』 臨床醫學研究的三種方法

臨床醫學研究的三種方法是：觀察法；實驗法；理論法。

臨床醫學的介紹：

臨床醫學是研究疾病的病叢散侍因、診斷、治療和預後，提高臨床治療水平，促進人體健康的科學。臨床即「親臨病床」之意，它根據病人的臨床表現，從整體出發結合研究疾病的病因、發病機理和病理過程，進而確定診斷，通過預防和治療以最大程度上減弱疾病、減輕病人痛苦、恢復病人健康、保護勞動力。臨床醫學是直接面對疾病、病人，對病人直接實施治療的科學。

臨床醫學需要在基礎醫學所取得的知識基礎上診治病人，二者的關系與基礎科學和應用科學的關系有類似之處。然而還應看到，基礎醫學與臨床醫學的關系又有相當重要的不同之處。基礎醫學和臨床醫學都有認識人體（主要是健康人，也包括病人）生命活動、發現其中規律的使命，而臨床醫學是發現疾病的唯一途徑，為醫學發展提供了滲吵豐富的研究材料。

『叄』 大數據分析在疾病與健康研究方面的應用

大數據分析在疾病與健康研究方面的應用

大數據分析技術將在以上方面發揮著特殊的作用。

一、疾病與健康研究

在疾病與健康研究方面，我們可將其分為三個子方面：健康研究、亞健康研究和疾病研究。

1、健康研究

中國是地域遼闊的多民族國家，不同地區不同種群的人的基因和健康指標有所不同，同一地區同一種群的人在不同的性別和年齡上健康標准也有差異。深入研究和分析上述人群的健康規律，對衛生保健、健康促進、疾病預防和治療有著重大的指導意義。例如：
1.1 對體檢數據分析和挖掘，得出不同地區、不同人群的健康差異，以確定精確的不同人群的健康標准，針對不同人群制定適宜的防病，治病方法以及預後標准，並量身打造個性化，地區化的健康評估模型。

1.2 在制定不同地區不同人群的參考值時,可進一步分析健康指標在不同性別、年齡和季節的差別，以及權重比，從而完善適合於國人全面的系統化的更科學的健康參考值。

1.3 人體存在的內在平衡，使得各個可觀察數據間有其特有的規律，基於經驗只能發現簡單的規律如鈣、磷常數等，使應用數據挖掘等大數據分析技術可以主動發現復雜的系統性的人體醫學規律，大幅提升防病，治病以及預後推測的技術水平，並且也對亞健康有個更科學的判斷依據，以及了解健康到亞健康的逐漸失衡的過程。

1.4 對孕婦在孕產期、產後及新生兒的健康數據進行深入分析，研究孕產婦和新生兒的健康規律，開發對孕產婦和新生兒的健康評價和因素的評估模型，給出更科學的孕產婦和新生兒保健的指導。

1.5 對兒童成長的體檢數據分析和挖掘，研究兒童的健康規律，開發對兒童成長的評價和因素的評估模型，分別適應中國遼闊的地域和眾多的人群，給出更科學的兒童成長發育指導。

1.6 對老年人的健康數據分析和研究，研究老年人的健康特點，開發對老年人健康的評價和因素的評估模型，給出更科學的老年人養生的指導。

1.7 對健康人的精神和心理數據進行深入分析，制定健康人的精神和心理參考標准，開發對健康精神和心理的評價和影響因素的評估模型，給出更科學的精神和心理衛生方面的保健指導。

2、亞健康研究

世界衛生組織將機體無器質性病變，但是有一些功能改變的狀態稱為「第三狀態」，也稱為「亞健康狀態」，主要包括：功能性改變，而不是器質性病變；體征改變，但現有醫學技術不能發現病理改變；生命質量差，長期處於低健康水平；慢性疾病伴隨的病變部位之外的不健康體征。

對亞健康進行深入分析與研究對保持健康狀態，預防和糾正亞健康狀態以及對疾病的預防和治療都有十分重要的意義。例如：

2.1 研究亞健康與疾病間的相互關系。研究各種可觀察指標（體檢數據）在亞健康中的權重，以及在不同地區、人群中的分布。應用時間序列，線性/非線性回歸研究亞健康觀察指標之間的關聯性。通過亞健康體檢數據挖掘，分析導致疾病的影響因素，建立評估模型來預測危險度，並進一步建立疾病的預測模型。

2.2 研究亞健康與健康間的相互關系。通過對體檢人群的地區、職業、年齡等因素的分析，研究最新的健康和亞健康的人群分布。不同的人群地區環境不同,生活習慣不同,加入亞健康醫學指標以外的相關外部數據（如職業、飲食、習慣、性格、愛好等）後,可發現綜合因素對亞健康的影響，以及這些因素的各自權重，及相關關系，從而探究出亞健康的原因，對預防和治療亞健康起著指導作用。

2.3 研究亞健康治療和預後的研究。通過對亞健康治療和預後的數據分析，評價治療效果，評估最佳治療方案，進一步開展對專科亞健康治療和預後的研究，同時研究其與疾病的關系。

2.4 對精神和心理亞健康的研究。如對常見的精神亞健康狀態：如神經衰弱、抑鬱、焦慮和強迫等症狀，進行數據歸納整理、分析挖掘，從而導出精神和心理亞健康的新知識發現，探究出精神疾病的原因，對預防和治療精神疾病起著指導作用。

2.5 將住院和社區健康管理數據相結合，進行因素權重分析和多因素的特性抽取，最後形成模型指導治療。最理想的情況是個體化評估模型,為每個病人建立專用預測模型。

3、疾病研究

中國面臨的嚴重危害人民健康的疾病包括：

傳染性疾病，如結核病、艾滋病、SARS、禽流感、甲型H1N1流感等；

慢性非傳染性疾病，如惡性腫瘤、腦血管病、心臟病、糖尿病等；

精神和心理疾病；

小兒出生缺陷。

對患有各種疾病的病人的醫學數據及相關數據的研究分析，對各種疾病的預防和治療都有十分重要的價值。例如：

3.1 對傳染性疾病，如結核病、艾滋病、SARS、禽流感、甲型H1N1流感等疾病的研究。應用數據挖掘技術對傳染性疾病的數據進行分析，找出傳染性疾病的發病規律，揭示傳染性疾病的病因，進一步摸索出傳染性疾病的變異規律，建立傳染性疾病的預測模型。

3.2 對慢性非傳染性疾病，如惡性腫瘤、腦血管病、心臟病、糖尿病等疾病的研究。應用數據倉庫技術和數據挖掘技術對慢性常見病的數據進行分析，找出慢性常見病的發病規律，探索慢性常見病的病因，進一步摸索出慢性常見病的並發症規律，科學評估各種治療方案的療效，建立慢性常見病的預測模型。

3.3 對精神和心理疾病的研究。應用數據倉庫技術、數據挖掘技術和數理統計技術對精神和心理疾病的數據進行分析，從廣泛的多變數集中找出影響精神和心理疾病的主要因素，在遺傳學、後天影響和病理學等多方面探索精神和心理疾病的病因，科學評估各種治療方案的療效，建立精神和心理疾病的預測模型。

3.4 對小兒出生缺陷的研究。應用大數據分析技術對兒童出生缺陷的數據進行分析，從廣泛的大變數集中找出影響兒童出生缺陷的主要因素，在環境、遺傳學、病理學等多方面探索兒童出生缺陷的病因，建立兒童出生缺陷的預測模型。

3.5 針對門診和住院病人數據在線分析統計學差異，尋找陽性案例，為研究提供素材，並為科研的預實驗提供思路和准備。對住院數據進行多維度分析和挖掘，橫向達到單病種的水平，縱向包括所有可觀測數據，所收集來的知識有很大可能會啟發醫學專家有新發現。

3.6不同 治療手段和治療效果的在線分析。結合收集來的大量資料全面分析，盡量提前全面的了解治療的臨床效果。

3.7 葯品治療效果在線分析，治療效果、副作用、對其他疾病的效果評估。結合收集來的大量資料全面分析，盡量提前全面的了解新葯和老葯。目前的葯品不良反應主要靠醫生的通報，對醫生的職業素養和敏感有很大的依賴，而使用數據挖掘及資料庫中的知識發現，可以極大限度地改進這項工作。

二、環境與健康研究

環境因素對健康造成的損害較其他健康損害復雜，是微量、慢性、長期和不可逆轉的。環境健康影響與公眾利益息息相關，環境健康損害如得不到妥善處理還將轉化為社會、經濟問題。環境與公共健康研究以人類生態系統可持續發展研究為基礎，關懷人類現在和未來的健康與安全，從環境研究途徑關注社會、經濟活動對人類生理和心理的健康影響，探索環境變遷對人民健康造成危害的預防和治理措施。

應用大數據分析技術對環境健康的研究，主要包括發現案例、發病機理和臨床治療研究，預防和治理各類環境流行病在污染源以及污染途徑控制的研究等。例如：
1. 應用大數據分析技術研究環境因素對健康的影響，實行 一體化的環境和健康監測，並在全國實現數據共享。

2. 應用大數據分析技術研究環境污染對兒童的影響，以解決環境對兒童所造成的不健康和疾病迅速增長的問題，從而給予兒童特殊注意的環境和健康指導。

3. 應用大數據分析技術開展職業病和職業多發病的預防預測。對於各種職業的發病分布和嚴重程度，以及對職業病的深入分析。不僅包括傳統意義的職業病，也包括不同職業的不同的疾病分布和在病因中的權重。另外,還可以分析不同職業的暴露特點進而對病因進行研究。

4. 應用大數據分析技術開展對空氣污染顯著提高城市人群呼吸道和過敏性疾病的發生 率的研究。

5. 應用大數據分析技術開展雜訊污染損害兒童的聽力和干擾他們的學習能力的研究。

6. 應用大數據分析技術開展快餐業的發展使肥胖病發病率不斷增長的研究，尤其是不合理的營養對兒童健康的影響。

7. 應用大數據分析技術開展對轉基因生物技術的應用對自然界生物和人類基因的潛在影響的研究。

三、醫葯生物技術與健康

生物技術涵蓋生命科學的所有領域，醫葯生物技術是生物技術的重要組成部分。當今人類面臨的人口、食物、健康、環境和資源問題，無不與之緊密相關。醫葯生物技術最鮮明的特點是大量新思想、新技術、新材料、新方法和新產品引入醫學研究和醫療保健之中，如全新的醫學成像技術、基因工程技術、微電子技術、幹細胞工程技術、組織工程技術、納米技術、生物晶元技術、克隆技術、酶工程技術、細胞工程技術、發酵工程技術、蛋白質工程技術、生物醫學工程技術、基因組與蛋白質組技術、生物信息技術和中醫葯技術等及其產品，將大大提高疾病預防、診斷、治療和葯物設計研製水平，以及對突發事件（如傳染病和生物恐怖等）的檢測、預防與治療水平。

以大數據分析技術為核心的生物信息技術在由眾多新技術構成的醫葯生物技術中發揮有獨特的作用。例如：

1. 利用生物信息技術進行生物信息的存儲與獲取。

2. 利用生物信息技術開展基因的序列對比、測序和拼接。

3. 利用生物信息技術進開展基因預測。

4. 利用生物信息技術進行生物進化與系統發育分析。

5. 利用生物信息技術進行蛋白質結構預測和RAN結構預測。

6. 利用生物信息技術進行分子設計和葯物設計。

7. 利用生物信息技術進行腫瘤分類及遺傳學分析。

8. 利用生物信息技術開展在生物分子層面對精神病的研究及遺傳學分析。

9. 利用生物信息技術開展在生物分子層面對如H1N1等傳染病的研究。

四、衛生宏觀決策支持

衛生宏觀決策支持系統是以數據倉庫為數據中心、以數據挖掘為技術核心、以商務智能為展現工具的綜合衛生信息平台。它可以建立在各級別衛生系統上，如醫院、地區衛生系統、全國衛生系統，為各級衛生部門提供智能決策系統，深入了解衛生系統的歷史和現在，把握衛生系統業務發展的未來，評估衛生系統內部各部門的業務效績，幫助各級決策者提供最佳實施方案，給決策者一雙慧眼，清晰認知系統內各方面變化趨勢和業務得失，使對系統各部門的評價、考核、獎勵更加科學、公正、客觀，使系統內各級關系更加和諧，積極發揮各部門的潛能，提高系統的整體業務水平和經濟效益。使用商務智能輔助決策，可以提供各種有價值的信息，各種事件的關聯，以及不同於微觀的角度分析各種衛生信息，如預防接種基本數據，傳染病報告等等。

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