1、生物医学云数据的特征及进步近况
在21世纪，新一代生物剖析平台不只具备单细胞测试功能，还有实时动态图像系统，可以为生物医学研究提供很多的数据信息，在对大量数据中的深刻规律进行研究时，需要保证云数据的3特点，即数据量大，处置数据效率高、速度快，数据源要有多变性。通过借用云数据的这类特征，可以达成云数据的剖析和预测。
与其他科学云数据一样，生物医学云数据也呈现出典型的“3H”特征，那就是高维性、高度计算复杂性和高度不确定性。高维性指的是生物医学云数据不只可以对样本进行多重剖析，还可以用多组数据，样本量较多，这类特征使多维数据的索引成为了可能。比如，近年来一时兴起的“智慧医疗”的定义，是通过打造健康档案地区的医疗信息平台，用云数据技术和物联网技术，将病人和医疗服务商、保险公司紧密联系在一块的一种医疗策略。通过高维数据的剖析，达成对数据规律的分析，但数据整理与剖析的困难程度是较大的。高度计算复杂性指的是因为生物医学中存在不一样的数据，对系统性整理提出了更高的需要，且样本的对比需要也是应具备的。生物医学研究的样本来源不同，这就使研究对象很难确定。云数据的研究与以往的逻辑推理研究有着本质的差异，由于云数据研究需要对庞大的数据进行多项剖析总结和有关性剖析。
2、云数据思维变革在生物医学范围的应用
（一）生物医学范围云数据
正确认识云数据，大家需要从数据来源、种类和量化等方面入手。之前美国科学家Weston和Hood（2004）初次提出“4P医疗”看法，倡导进行个体化预测、预防和医疗，个体化医疗需要将每位病人的各种信息综合剖析，针对个体病人的疾病诊断和治疗中信息数据庞大。同时，人类基因组计划的完成促进了对人类基因的研究，在基因组数据库中剖析基因表达、基因变异与疾病的有关性对临床治疗有非常大的意义，采集到的蛋白组学、代谢组学、转录组学、脂类组学、糖组学等数据很庞大，还有人类对古人类基因组的研究也不断深入（刘瑞涛等，2015）。
（二）生物医学云数据的挖掘
生物医学云数据不仅能够应用于组学研究及不同组学间的关联研究、辨别生物标志物和研发药物、推行健康管理等，而且还能推行更强大的数据挖掘，比如对数据挖掘进行关联剖析、聚类剖析、分类剖析和异常剖析等，对生物医学云数据挖掘可以增加把握度并且有发现弱关联的能力，比如对TCGA数据库信息的挖掘，对现有研究数据进行剖析。借助云数据思维挖掘TCGA数据库中有用的信息在临床上有尤为重要有哪些用途，通过对TCGA数据库的数据挖掘扫描全基因组范围内与肺腺癌预后有关的甲基化位点，可以发现对肺腺癌预后有关的基因，就能作为预后研究的生物标志物（王可等，2016）。或者可以直接研究目的基因与癌症的有关性，从TC-GA数据库中采集癌症数据集，下载基因表达谱资料与临床信息资料，就能剖析目的基因与癌症临床病理学参数的有关性和对癌症预后的影响（王硕等，2016），也可以对癌症有关的miRNA和mRNA进行联合剖析、构建共表达互联网图进行联合剖析，找出与临床有关的基因或miRNA做进一步研究。
（三）大?稻菔贝?的疾病风险评估与健康指导
提高云数据剖析与共享的实用性，第一要打造起合适风险评估计划进行的现场环境，察看每个控制系统中所存在的问题，与设计策略中需要继续深入健全的内容，通过打造起综合控制环境，并察看在控制策略中存在的风险隐患，可以达成疾病评估目的。达到预期的封控成效。精确医学云数据系统为健康指导提供了准确的数据参照，通过数据剖析也可以获悉健康方面存在的问题，不只可以依据个体不同时期的变化来加大剖析，更能将不同个体的信息进行参照整理，从而综合评比健康指数，与应该注意的有关健康问题。将每个时期的体检结果输入到云数据剖析系统中，形成一个健康指导数据库，当不同时期数据库中的信息超出了安全范围，在系统中会自动作出提醒，将风险评估结果整理显示出来，有关于云数据年代下的疾病风险评估，更应该充分结合健康指导来进行，察看数据系统中存在的不同问题，并通过综合控制策略来提高最后的风险预防成效。
（四）精确医学药物研发及用药指导
数据库系统开发完成后，所进行的各项药品研发与疾病治疗用药都可以在此指导下进行，将医学方面的安全控制体目前数据库方面，达成用药指导更为精确的拓展。精确医学云数据共享系统中的信息，具备最强的用药官方报价值，构建出合适现场工作内容拓展的体系后，临床用药也可以参照共享系统中所记录的内容来进行，防止产生用药安全隐患，对临床医学能力提高有非常大帮助。医药研发中需要很多的临床精确数据作为支持，通过对精确医学云数据展开剖析与共享，可帮助医学职员在短期内搜集到更多的信息资料，包含不同医学范围的内容。在云数据剖析技术支持下，提高了数据环境的用法开发成效，为医药研发与药品应用打造更合适的现场环境。在用药指导中也可以参照精确医学方面的云数据来进行，提高用药安全性。假如能坚持推广精确用药的临床医学指导，可望能有效防止卡马西平、氯吡格雷、别嘌醇、甲氨蝶呤、巯嘌呤等药物的紧急不好的事件，降低药品的无效用和医疗保险的非必要支出。
3、结束语
伴随云数据技术的进步与应用，同时面临老年化社会的到来，从临床治疗到健康管理将成为一个趋势。转化生物医学信息学的应用将来对于预测疾病发生趋势将发挥要紧用途。
