编者按：有人说是大数据集后期要到了，临床决策者将暴发非常大转变，甚至连循证临床也受到了推波助澜，你怎么看？
2001 年人类核苷酸化学合成完成时宣告「个体化诊疗」后期的预感，而今，在大数据集后期，加拿大乔治亚州大学临床院的 Mathias 芝加哥大学等人就大数据集在以外科实践中全面性的运用发表文章意见，文章发表文章在近期 Surgery 上。
药理学临床大数据集概念
「大数据集」这个词包含着收集和重新整理大规模的评量数据集来给予新的见解或基本上。
大的药理学数据集库如人类核苷酸计划书（www.genome.gov）、DNA 原稿大百科全书（ENCODE，www.encodeproject.org）、千人核苷酸计划书（www.1000 genomes.org）、国际「人类核苷酸聚合型平面图计划书」（）、国家政府以外科质量改进计划书（）等已经完成时或正在完成里。
接下来要继续做的是将个体自旋指纹系统不会（EHR）和自身的DNA核苷酸、多态性以及在特定许多组织里的理解方式相结合。
大数据集与诊疗实践中的相结合
当前技术的最前沿落在如何将大数据集与诊疗实践中以一种更是高的效率效率比的方式相拆分。
1. NIH BD2K
加拿大国立卫生研究里心将大数据集作为研究重点并通过从 NIH 大数据集到方法论计划书（NIH BD2K）筹资资金。
该计划书旨在解决问题运用大数据集时碰到的各种主要过关斩将。有数：（1）定位数据集和软件工具；（2）获取数据集和软件工具；（3）常规数据集和数据集流；（4）扩展数据集和软件共享的政策和继续做法；（5）许多组织，管理和处理机械工先为大数据集；（6）合作开发新的方法归纳和拆分机械工先为数据集；（7）实习可以有效地透过机械工先为大数据集的研究医务人员。
做到这些期望将无论如何做到的大数据集在药理学临床和其他科学领域的日常用到。
2. eMERGE
自旋诊疗记录核苷酸学网络（eMERGE）开始于 2007 年，其主要期望为将 DNA 生物库与自旋指纹系统不会相相结合完成大规模的数据集采集的DNA研究。
eMERGE II 的关键期望在于探索将性状合并入自旋指纹系统不会，并将之运用与药理学护理。药理学化学合成探索性研究计划书研究全核苷酸和全位点核苷酸的运用。
对医生药理学实践中的影响
大数据集无论如何不会接踵而至当地医院。现在唯一的关键问题是还只能多久药理学医生才能简易且高效经济地运用。
大数据集为药理学临床提供诸多便利，有数：（1）新方法论的产生和传递；（2）个体化诊疗的拆分到诊疗护理里；（3）通过创建可访问和可明白的数据集增加患儿的参与度。将大数据集划定常规身体健康实践中的一个全面性是通过临床遗传做到个体化临床。
全人类核苷酸和位点核苷酸，或全核苷酸化学合成，已经能完成迅速和相对便宜的个体归纳。十年后，位点化学合成的效率预报为 500 美元。每一个产妇都似乎有自身的核苷酸化学合成结果。
核苷酸临床似乎使药理学医生完成「自带」用药，这将减少用到「现成」类固醇引起的副反应。对抗癫痫药、抗菌药、病虫害、抗真菌药和抗粒细胞类固醇等我们已有较为的类固醇核苷酸学方法论。
为了在药理学上更是好的运用大数据集，优化 EHR 系统不会是很有必要的。为了做到个体化诊疗，未来会 EHR 系统不会将有数「核苷酸临床药理学决策者支持」。如此庞大的数据集要求药理学决策者支持增加对DNA多样性及其在特定产妇里的运用全面性的明白。药理学决策者支持将必需对患儿完成遗传平面图谱床旁归纳，并能可以很容易且经济有效地相结合到日常药理学实践中里。
对此，以外科医生某种先为度存在如下认知：它将成为以外科住院医师实习的常规部分，并被添加到未来会的资格考试。
同样，的转录组已经被用来预报某些白血病和实体的类固醇和用药反应。个体许多组织和细胞的理解方式被常用诊断和预报高血压。除了全核苷酸化学合成以外，理解归纳，蛋白质组学，代谢组学也将被普遍运用。
很相比，以外科学已经受益于大数据集的用到。在其他营养不良里也将常规用到大数据集，从确定营养不良的致命性到了解营养不良特定的机制，以优化个体用药。大数据集有希望能转变药理学实践中（平面图 1）。
平面图 1 大数据集在药理学实践中里的运用
我们应集里精力去救治那些似乎暴发复杂肾衰竭的患儿，减少无效干预。这种基本上的个体化诊疗将更是符合标准效率效益。这种预报性测试十分局限于那些在住院治疗患儿，在作切口前也可以做到量身定继续做。通过将多种类型的归纳与产妇的术前DNA归纳向相结合，未来会以外科医生在药理学实践中里将更是为赞许个体化用药（平面图 2）。平面图 2 对患儿完成致命性不止分层，从而更是自大完成择期手术术前评量
似乎消失的弊端
在以外科实践中里导入大数据集也无论如何存在一些有害的全面性。价值观不平等权利似乎被放大，因为在没有该网站的乡村和偏远地区，不会限制临床大数据集的透过。目前，该技术仅在有限的专业课先为学术机构用到，虽然面向社区的身体健康护理特别者像 Geisinger、InterMountain West 和 Kaiser Permanente 共同努力将自旋指纹拆分在自己的实践中里。此以外，EHR 里似乎不会消失关于核苷酸数据集保密性、隐私和人身安全等关键关键问题。
我们必须也许，更是多的数据集十分总是好的，尤其是如果数据集被泄露，不一致或不准确，或被错误明白。保持数据集的一致性和可比性是非常重要的。如果特别数据集存在非常大的无里生有，患儿似乎被置于致命里都。在核苷酸临床和大数据集后期完成以外科实践中，卫生护理非营利许多组织只能共同努力继续做到准备。
总之，大数据集将彻底转变诊疗护理方式，并无论如何转变患儿的高血压。当然也存在一些关键问题，如如何明白大数据集，如何将之拆分到医生教育和医院基础设施里，并最终运用到产妇护理。相信在在不远的将来，相同病先为的患儿可以接受不同的用药方法，这些方法是以患儿各自的转录组学、蛋白质组学和代谢组学以及免疫学为基础自带的。
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