大数据时代最全的医学公共数据库合集整理

数据挖掘技术可以从大量数据中寻找潜在有价值的信息，主要分为数据准备、数据挖掘、以及结果表达和分析。

数据库技术是研究、管理和应用数据库的一门软件科学。通过研究数据库的结构、存储、设计、管理和应用的基本理论和实现方法，对数据库中的数据进行处理和分析。

本文我们将介绍几种数据库和数据挖掘技术，帮助临床研究人员更好地理解和应用数据库技术。

目录

1. 前言
2. 医疗公共数据库概述
- 2.1 SEER数据库
- 2.2 MIMIC数据库
- 2.3 CHNS数据库
- 2.4 HRS数据库
- 2.5 Dryad数据库
- 2.6 UK biobank
- 2.7 BioLINCC
- 2.8 GEPIA数据库
- 2.9 TCGA数据库
- 2.10 TARGET数据库
- 2.11 eICU-CRD
- 2.12 GEO数据库
- 2.13 GBD数据库
3. 临床数据挖掘方法
4. 医学数据挖掘的前景与挑战
5. 总结

1. 前言

在信息大爆炸时代，信息产生的速度日益加快。在过去几年里，大数据已经成为工业、金融和医疗领域使用最多的词汇之一。

医疗领域是大数据应用的重要领域，每天都产生大量的医疗数据，为了给患者提供更好的治疗和护理，许多国家的医疗机构已经提出了医疗信息系统的多种模式。因此，如何更好地利用庞大的医疗数据已经成为人们关注的焦点，推动医疗大数据的研究和应用成为现代医学研究的关键因素。

大数据是一个抽象的概念，通常解释是指现有数据库管理工具难以处理的数据集成，其既具有海量特征，又具有复杂性特征。

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1. 前言

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