大数据分析在心脏病预测中的应用

大数据分析在心脏病预测中的应用

1.大数据分析在心脏病预测中的作用

大数据分析在心脏病预测中起着至关重要的作用。随着生物医学进入大数据时代，很多过去不常见的数据都变成了生物医药相关的大数据，比如电子病历、可穿戴设备记录的生理指标，医院里影像学超声、CT等影像学数据，以及微生物、大气中的雾霾、水文中的化肥农药等环境因素数据。这些大数据自身的建模与挖掘也是当前生物医学领域面临的棘手问题。

通过对这些大数据的分析，可以实现对心脏病的预测和根本治疗。例如，通过对数百万条医疗记录数据的分析，可以发现对心脏病人心理上的消极暗示会导致其病情恶化，这一条可以作为医生治疗心脏病的参考途径。此外，通过对匿名医疗记录的分析，可以提供病情的发展方向和与之相关的影响因素，从这一点来看，大数据分析有助于医生了解更多与病情发展相关的致病因素和预测疾病的发生。

2.大数据分析在心脏病预测中的应用实例

在美国，通过对肺癌病人组学大数据测量，得到了将近20个新的靶点，这表明通过大数据分析，可以发现更多的疾病预防和治疗的新靶点。此外，通过对患者的健康数据和基因数据进行全方面的挖掘和分析，可以对患者的慢性疾病进行合理风险方面的评估，使得慢性疾病的一级预防成为现实。

在国外，曾经利用大数据分析平台，对索赔方面的事件数据，进行了挖掘和分析，对个体和群体出现代谢综合征方面的风险，进行了全方面的评估工作，最终医生能够结合具体的数据分析结果，建议患者使用他汀类的药物或者对自身的体重进行减轻等干预的方法减少代谢综合征的发病概率。

3.大数据分析在心脏病预测中的挑战

尽管大数据分析在心脏病预测中有着广泛的应用，但也面临着一些挑战。首先，认识论的挑战。现在遗传密码是可以测的，但是，真正能够完全解析的遗传密码只有3%，而另外97%的遗传密码是非编码序列，人类依然没有解析。这部分的大量挖掘工作有待于进一步的开发，所以，人类离精准利用基因组信息的差距还很远。

其次，影像学方面也面临着挑战。尽管人工智能构建的影像系统已经超过了任何一个独立的医生的准确度，但是在对细小病灶的诊断上，由于层厚的缘故，对细小病灶的诊断不尽如人意，容易造成漏诊，传统2D浏览模式和孱弱的三维处理能力也制约了医生对疾病的判断，不能对斑块的稳定与否做出一个精确评价。

总的来说，大数据分析在心脏病预测中的应用已经取得了一些成果，但同时也面临着一些挑战。随着技术的进步，相信这些问题将会得到解决，大数据分析将在心脏病预测中发挥更大的作用。