Google三篇论文读后感

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Google在2003年开始陆续公布了关GFSMapReduce和BigTable三篇技术论文，这也成为后来云计算发展的重要基石，为数据领域工作者开启了大数据算法之门。 Google的三篇技术论文意味着世界进入大数据时代，数据计算速度的极大提升，为各个领域提供了新思路，作为医学生的我，对于，大数据与医学专业的联系更为重视。 利用大数据预测流感流行是一个典型案例,通过Google搜索流感相关主题的人数与实际患有流感症状的人数之间存在着密切的关系。将统计的查询数量与传统流感监测系统的数据进行了对比,结果发现许多搜索查询在流感季节确实会明显增多。通过对这些搜索查询的出现次数进行统计,便可以估测出世界上不同国家和地区的流感传播情况。 以肺癌研究为例,目前中国研究者在国际上的话语权较少,这与我们丰富的病例资源十分不相称。究其原因除了我们在基础研究和ＲCT研究方面的差距外,还有我们缺少规范的数据收集系统,没有利用庞大的病例资源进行大数据分析。近来,大家都在关注雾霾和PM2．5与呼吸系统疾病,尤其是肺癌发病的影响[5]。目前认为肺癌的影响因素比较复杂,比如吸烟、大气污染、室内的氡气污染等都可能导致肺癌的发生。雾霾和PM2．5与肺癌关系的研究可以通过大数据得到支持,需要整合医疗卫生领域的数据和环境监测的数据,并通过病理学分析和化学分析在较长时间得出可靠结果。 大数据时代,人类基因组计划产生海量基因组序列数据进一步丰富数据源,为个体化医疗奠定基础。日常诊疗伴随产生大量与患者相关的数据,将临床数据与基因组学数据以及其他个人数据整合,将会改变目前的临床研究模式,从而在“大数据小预算”情况下,找到解决方案。 在数据爆炸时代，临床研究结果将会对临床实践有更好的指导作用,更好地服务于患者。大数据背景下，可以提供给医生更为准确的治疗方法，在一个需要统计运算如此多数据的情况下，Google毫无疑问做出了巨大贡献。如今，大数据时代已经应用到各个领域，医学也是，随着不断的进步，能够解决更多的问题，临床的治疗水平将大大提升。