上海天元稳定回报论证医疗行业数据分析服务

1.数据库构建与管理
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正确的临床数据处理对于研究项目的成功至关重要，对于数据分析和处理,算法软件研发流程的深入了解使我们能够整合数据管理，编程，数据统计和项目管理的资源从而高效完成客户挖掘数据的目标。
由于研究者可能有研究方向或研究重点差异，同一病种可以有结构不完全相同的个性化数据库。我们可以按照*要求设计数据库构架。可以自己添加数据库项目，实现完全自主的数据库构架扩展。支持一库多病种。
2.文本数据挖掘
客户通过给本公司提供您感兴趣的疾病或者关键基因,我们利用*的软件从公共的数据库中去搜索和提取与之相关的重要基因,信号通路蛋白等信息,将这些重要的信息进行归纳处理,并利用相关算法进行量化打分,随后进行功能聚类分析,生物学网络分析,从而给您提供全面的信息和图表,用于指导后续的研究和文章发表。
蛋白质关系网络构建和复合物，随着基因组学和高通量测序技术的发展，积累了很多各种生命活动状态下细胞内完整的基因表达，甲基化，miRNA表达的信息，并且都在公共的数据库里面共享数据。从蛋白质相互作用网络数据中识别出蛋白质复合物，是生物体行为理解、蛋白质功能预测和药物设计的基础。比如在某种疾病状态下，我们可以根据已有的数据来构建于关键基因相关的网络，了解系统水平上对疾病发展和控制其重要作用的一系列相互作用的基因。
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3.疾病诊断

正确的诊断对于指导病人的用药及康复显然是重要的，在临床中有些疾病错综复杂，数据分析的有关分类分析可以应用于疾病的诊断。主要技术有：粗糙集理论、人工神经网络、模糊逻辑分析。

4.疾病相关因素分析

在病案信息库中有大量的关于病人的病情和病人的个人信息，包括年龄、性别、居住地、职业、生活情况等，对数据库中的信息进行关联规则分析可以发现有意义的关系及模式。某种疾病的预后相关因素分析可以用于指导临床**。

5.疾病预测
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根据病人的病史预测病情的发展趋势，确定某些疾病的发展模式，从而有针对性的预防疾病的发生或估计疾病的预后。于长春等采用数据分析技术中的神经网络方法构建神经网络模型，预测肝癌患者术后复发的情况，效果较理想。

6.医院管理

随着医疗制度改革的深入开展，医院管理者比以往更关心医疗及管理的质量以及费用-效益情况。数据分析可以帮助发现有关提高临床服务效率、质量以及效益潜力的证据。在公司和企业，开展数据分析已经取得了明显的经济效益和社会效益，应是医疗机构努力的方向。
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7.公共卫生领域

数据分析还可以用于传染病流行的预报。利用数据的分类与聚类。趋势预测的技术对时序数据和序列数据进行数据分析，开展灾变预测。灾变预测是指对系统行为特征量**出某个阈值的异常值将在何时再出现的预测，这个异常值的灰色系统中称为灾变值，它所对应的灾变时刻称为灾变点。以阈值为标准，对原始数据中灾变点和灾变值进行提取，可以得到灾变序列，可以用于传染病的流行的预测预报。
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