EHR大数据: 疾病-疾病相互作用的有向图网络

讲座内容：基于两个样本量分别为1千万和5千万的健康大数据，我们利用纵向信息推导出了疾病-疾病网络。在1660个PheWAS疾病组中我们建立了短期和长期有向网络以及同时发生的无向网络。Bonferroni校正后取显著性水平为0.05并且相对风险（RR）大于一，至少观测5个患者，在2,753,940可能发生的疾病对中，我们分别确定了646,969个显著的长期对和10,587个显著的短期对。在同时发生的1,376,970个可能的疾病对中，我们确定了18,137个显著的疾病对。基于这些结果，我们定义了一个新的疾病影响因子（IF）。对于短期网络，疾病影响因子最高的疾病是妊娠相关的疾病；而长期网络中，影响因子较高的是肾脏相关的疾病。我们进一步讨论了这些研究结果的临床意义。我还将讨论大数据研究面临的挑战和未来趋势。