BioMedCom 2014– Making Sense of Big Biomedical Data

第三届ASE生物医疗计算国际会议(Third ASE International Conference on Biomedical Computing)于12月14-16号在美丽的哈佛大学召开,会议聚集了生物医疗,大数据,社会信息学等领域的专家学者,深感医疗健康方面的研究已经蓬勃发展起来。

令我印象最深刻的,与我们实验室研究密切相关的,是来自 Georgia Institute of Technology and Emory university的Dr. May D. Wang做了Making Sense of Big Biomedical Data 的报告,指出生物医疗大数据四大特征:数据的海量性(data volume), 数据的多样性(data variety),数据的高速性(data velocity), 数据的真实性(data veracity), 这些特性给实际数据处理带来挑战。他们团队开展了多模型的生物医疗信息研究,通过识别生物标记以及图形信息等辅助临床决策,基于重大和慢性病健康护理进行证据决策,开发预测系统模型用于改进健康治疗结果等。Dr. May D. Wang认为未来在信息的属性抽取,先进的知识模型构建,数据集成和融合,基于个人信息的推理,为了实时决策支持的流数据分析,以病人为中心的健康教育干预,以及为教育健康人群的Mooc研究等方面都值得探索。

anyShare分享到:
This entry was posted in 新闻动态. Bookmark the permalink.

发表评论