面向开放应用的生物医学大数据分类研究
作者:
作者单位:

(中国医学科学院国家人口健康科学数据中心 北京 100730)

作者简介:

张胜发,副研究员,发表论文41篇;通信作者:周伟,高级工程师。〔基金项目〕 国家科技重大专项(项目编号:2023ZD0509702);国家重点研发计划(项目编号:2023YFC2508801);国家科技基础条件平台中心委托课题(项目编号:2023WT31)。

通讯作者:

中图分类号:

基金项目:

国家科技重大专项(项目编号:2023ZD0509702);国家重点研发计划(项目编号:2023YFC2508801);国家科技基础条件平台中心委托课题(项目编号:2023WT31)。


Study on the Classification of Biomedical Big Data for Open Applications
Author:
Affiliation:

(National Population Health Data Center, Chinese Academy of Medical Sciences, Beijing 100730, China)

Fund Project:

  • 摘要
  • 图/表
  • 访问统计
  • 参考文献
  • 相似文献
  • 引证文献
  • 资源附件
  • 文章评论
    摘要:

    目的/意义 探索适用于开放应用的生物医学大数据分类方法,以提升数据管理效率并加强数据安全。方法/过程 采用文献研究法和焦点小组讨论法,总结归纳面向开放应用的数据分类目的、原则和维度,采用线面结合的方法构建生物医学大数据分类体系,并提出分类实施的关键步骤。结果/结论 明确生物医学大数据分类目标,基于数据特征、安全管理需求和共享应用3个维度,构建包含学科归属、重要程度、可共享性等因素的综合分类体系,提出生物医学大数据分类实施具体步骤,助力数据管理效率和安全管理水平提升,促进数据开放共享与再利用。

    Abstract:

    Purpose/Significance To explore a biomedical big data classification method for open applications, and to improve data management efficiency and strengthen data security. Method/Process Literature research and focus group discussion are used to summarize the purpose, principles and classification dimensions of data classification for open applications. A combination of linear and planar classification method is adopted to build a biomedical big data classification system, and key steps for classification implementation are proposed. Result/Conclusion The study proposes objectives of the classification of biomedical big data, and constructs a comprehensive classification system that includes factors such as subject affiliation, importance and shareability based on 3 dimensions:data characteristics, security management needs and sharing applications. The specific steps for the implementation of biomedical big data classification are proposed to help improve the efficiency and security of data management, and promote the open sharing and reuse of data.

    参考文献
    相似文献
    引证文献
引用本文

张胜发,罗葳,马玉环,等.面向开放应用的生物医学大数据分类研究[J].医学信息学杂志,2025,46(5):29-34

复制
分享
文章指标
  • 点击次数:
  • 下载次数:
  • HTML阅读次数:
  • 引用次数:
历史
  • 收稿日期:
  • 最后修改日期:2025-02-02
  • 录用日期:
  • 在线发布日期: 2025-06-13
  • 出版日期:

扫码关注

官方微信