精准医疗临床应用已进入实施阶段

简介:

日前,国家卫计委医药卫生科技发展研究中心公布了2016年度拟进入审核环节的“精准医学研究”重点专项项目信息。同时,精准医疗于2016年已入选“十三五”百大项目,上升为国家战略。

国内精准医疗领域分布于基因测序、PCR、基因芯片、液体活检、细胞免疫治疗、抗体药物以及其他(肿瘤大数据、抗体相关、精准诊断等)。

据介绍,精准医疗和细胞治疗是对现有临床医疗模式的革新和革命,通过基因组、蛋白质组等组学技术和医学前沿技术,对于大样本人群与特定疾病类型进行靶点的分析与鉴定、验证与应用,从而精确寻找到疾病原因、临床诊断及治疗和预测的靶点,为患者提供更具有针对性和有效性的治疗措施,最终实现对疾病和特定患者进行个性化精准诊疗的目的。

如何把现有的生物技术、现代遗传学、分子生物学、分子影像学、检验学、生物信息学等各种技术与患者的内外环境结合在一起,实现精准的疾病分类和早期诊断,为患者制定出个性化的精准治疗方案。专家将通过跨学科研究并与临床实践密切结合,逐步摸索出中国临床精准医疗与细胞治疗的诊治路径,真正做到精准医疗从精准检测和诊断开始。

精准诊断以及检测是精准治疗的基础,行业起步早于精准治疗,并且其配套的产业链在国内相对成熟。

大量的体外诊断试剂企业已完成资本积累、渠道布局以及行业整合,政策方面也相对成熟。在投资方面存在周期相对较短、回报高的特点,投资者可以较快的推出。

精准医学是一个系统工程,它包括:发现具有临床意义的基因异常(包括可靶点抑制、预测和/或预后标志物、健康一体机)、发明可靶向特异基因异常的药物、寻找证明其特异的有效性安全性证据、应用于临床已证明证据的可重复性。精准治疗仍然存在大量的技术问题没有解决,在国内创新药物研发以及生产商的政策环境、产业链配套相对不成熟。

我国在细胞治疗领域的发展已处在世界领域水平,免疫细胞、基因检测技术相对成熟,这些都为精准医疗与细胞治疗的市场专业化提供了有利条件。精准医学或许是未来人类医疗的大势所趋,然而在目前的情况下,行业的发展却未像表面看的那么火热。行业表面繁荣,真实发展却非常艰难。

相关文章
|
7月前
|
机器学习/深度学习 传感器 数据采集
机器学习赋能制造业:预测性维护、质量控制和智能物流优化
制造业借助机器学习和深度学习提升效率,通过预测性维护避免设备故障,利用质量控制模型检测产品缺陷,及运用智能物流优化降低运输成本。示例代码包括基于LSTM的设备故障预测和随机森林分类器的质量控制模型。这些技术革新生产流程,提高效率,降低成本,增强企业竞争力。
|
3月前
|
传感器 数据采集 机器学习/深度学习
人工智能与环境保护:智能监测与治理的新策略
【9月更文挑战第21天】人工智能在环境保护中的应用,为智能监测与治理提供了新的策略和方法。通过实时数据采集与分析、智能预警与应急响应、精准化决策支持等技术的应用,AI正在引领一场革命性的变革。未来,随着技术的不断发展和应用场景的拓展,AI将在环境保护中发挥更加重要的作用,助力我们构建更加绿色、可持续的未来。让我们携手共进,共同迎接一个更加美好的明天。
|
6月前
|
人工智能 搜索推荐 算法
人工智能在医疗诊断中的应用及其潜在影响
随着人工智能技术的快速发展,其在医疗领域的应用日益广泛,尤其是在疾病诊断方面。本文将探讨人工智能如何通过提高诊断准确性、降低医疗成本和个性化患者治疗等方面革新传统医疗实践。通过引用最新的科研数据和权威研究,本文旨在揭示AI技术在提升医疗服务质量中的关键作用,并讨论其面临的挑战与未来的发展方向。
|
5月前
|
传感器 数据采集 存储
在环境治理领域,污染治理系统工程旨在通过系统的方法来解决环境污染问题。这通常包括污染源的识别、污染物的监测、治理技术的选择、治理效果的评估等多个环节。
在环境治理领域,污染治理系统工程旨在通过系统的方法来解决环境污染问题。这通常包括污染源的识别、污染物的监测、治理技术的选择、治理效果的评估等多个环节。
|
7月前
|
人工智能 数据可视化 测试技术
精准高效测试计划,人工智能帮你制定
测试计划文档包括测试范围、方法、资源和进度,涉及测试项、特性、任务、执行者和风险控制。测试经理需制定文档大纲,细化测试任务,如用例编写、执行、资源分配及风险管理。2周测试周期内,5名测试人员将进行单元、集成、功能、性能和安全测试,以及缺陷验证和总结报告。在实际操作中,需注意人员匹配、任务平衡和沟通协调。由于ChatGPT输出的甘特图有误,需手动修正,最终完成测试计划的可视化表示。实践中,明确需求、拆分任务和校验输出是关键。
|
7月前
|
机器学习/深度学习 人工智能 搜索推荐
AIGC有效提升病理诊断效率、缩短药品研发周期
【1月更文挑战第18天】AIGC有效提升病理诊断效率、缩短药品研发周期
161 2
AIGC有效提升病理诊断效率、缩短药品研发周期
|
7月前
|
人工智能 监控 物联网
医疗大模型:数据+知识双轮驱动实现医学推理、医患问答、病历自动生成、临床决策,为未来医疗服务提供全新可能性
医疗大模型:数据+知识双轮驱动实现医学推理、医患问答、病历自动生成、临床决策,为未来医疗服务提供全新可能性【2月更文挑战第3天】
医疗大模型:数据+知识双轮驱动实现医学推理、医患问答、病历自动生成、临床决策,为未来医疗服务提供全新可能性
|
机器学习/深度学习 数据采集 传感器
|
安全 自动驾驶 大数据
关于如何建立服务老人的评估系统与医疗产品开发的想法
关于如何建立服务老人的评估系统与医疗产品开发的想法
|
数据采集 存储 监控
谈谈医疗行业数据治理的四个关键阶段【后附医院数据治理案例】
数据是推动医疗行业的改进,驾驭不断变化的医疗行业环境的必要资源。它使医疗行业组织能够评估医疗的提供和支持方式、患者参与和教育的方式,以及支付者和提供者如何共同努力提高价值。
谈谈医疗行业数据治理的四个关键阶段【后附医院数据治理案例】
下一篇
无影云桌面