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临床医学数据的数字化转型路径

前言

生物标志物数据通常通过分子生物学技术获取，如基因组学、蛋白质组学以及代谢组学等。这些技术可以通过提取人体的生物样本（如血液、尿液、组织样本等）并进行高通量测序或其他生物分析，得出细胞或组织层面上的数据。这些数据能够提供生物体在分子层面的变化信息，进而为疾病的早期诊断和预后评估提供依据。

在数字医学课程设计中，智能化数据处理和决策支持系统的应用日益增多。智能算法能够自动分析和处理大量数据，并提供实时的决策支持，辅助医生进行诊断、预测疾病发展趋势、优化治疗方案等。随着技术的不断进步，智能化系统将逐步承担更多的医疗