在大数据时代，生物医学领域受到了前所未有的影响。大数据技术的应用，使得生物医学领域的数据量、维度和复杂度得到了极大的提升，这也带来了新的机遇和挑战。具体来说，大数据技术对生物医学领域的影响主要体现在以下三个方面：1. 数据的规模：大数据技术使得生物医学领域可以处理更加庞大的数据集，包括基因组数据、转录组数据、蛋白质组数据、代谢组数据等等。这为生物医学研究提供了更加全面和深入的数据支持。2. 数据的复杂度：大数据技术可以处理更加复杂的数据类型，包括图像数据、视频数据、自然语言数据等。这使得生物医学研究可以更加全面地了解生物体的结构和功能，从而更好地研究疾病的发生和治疗。3. 数据的价值：大数据技术可以挖掘出更加深入的数据信息，包括病人的个体化治疗、基因突变的发现、新药的研发等等。这使得生物医学研究可以更加高效地解决实际问题，提高治疗效果和药物研发效率。针对以上影响，生物医学领域可以采取以下优化方向：1. 加强数据隐私保护：随着数据的规模和复杂度增加，数据隐私保护变得越来越重要。生物医学领域需要制定更加严格的数据保护政策，确保数据的安全和隐私。2. 加强数据标准化：大数据技术可以处理各种类型的数据，但是不同的数据源和格式可能存在差异，这会影响数据的质量和可靠性。生物医学领域需要加强数据标准化工作，确保数据质量和可靠性。3. 加强数据分析能力：大数据技术需要强大的数据分析能力，生物医学领域需要培养更多的数据科学家和生物医学专家，提高数据分析和处理的能力。综上所述，大数据技术对生物医学领域的影响是显著的，但同时也需要采取相应的优化方向，确保数据的安全、可靠和高效处理，以更好地服务于生物医学研究和临床实践。
健康医疗大数据的安全与应用医疗健康大数据是覆盖自然人的全生命周期，既包括个人健康，又涉及医药服务、疾病防控、健康保障和食品安全、养生保健等多方面数据的汇聚和聚合。简单讲就是涉及到健康的、医疗的跟个人相关的数据的合集，不仅在医院，在互联网，在企业、医院都存在。同时会议上也提到要利用健康医疗大数据，创新业态，创新应用，促进医疗行业发展。利用健康医疗大数据，不仅对改进健康医疗服务模式，而且对经济社会发展都有着重要的促进作用，是国家重要的基础性战略资源。健康医疗数据从哪来？我们可以大致分为五方面。第一来自诊疗数据：患者在医疗机构、体检机构等就医过程中产生并由信息系统记录的数据；包括电子病历、检验检查、基因测序、用药、医学影像等；第二来自研究数据：药品或器械研究机构，由研究机构录入或采集的个人健康数据，比如临床试验、生物样本库等；第三是个人数据：个人在医疗机构外自行记录的健康数据，比如可穿戴设备采集的心率、脉搏、睡眠等数据；互联网行为记录的检索、问诊、查询、病患交流数据等；第四是结算数据： 由商业保险公司、医保机构、物价管理机关存储的报销和流通数据；最后是公共医学：由临床指南、医疗健康期刊、医学文献，循证医学数据资源库等组成。这就是医疗大数据的来源。健康医疗数据核心在医疗机构因为医院的数据是真实的疾病数据，其他的社会药品采买数据等等跟真正核心医疗健康的核心还有些距离。而在医院包括护理记录、电子病历、用药信息、疾病诊断等等，这些数据综合一个特点就是敏感度非常高。第二就是真实，为什么真实？看病有医嘱、处方、病案等，这些医疗文书是可以作为法律证据的。同时质量比较高，在医疗信息化20年时间的不断积累和持续改进，数据的完整度和质量也在不断地提高。行业要求医疗健康大数据据作为新生事物，在行业标准和行业规范上尚有欠缺。直至近一年，国家卫计委陆续出台的全国医院信息化"功能指引"和"建设标准和规范"，其中提到大数据平台，就是希望医院须要建设大数据平台，执行国家十三五规划中大数据战略落地的内容和时间计划，要求三甲医院最终要建设面向大数据和人工智能技术的服务架构，高效高质组织数据资源，形成数据生产力。行业现状健康大医疗数据共享及应用不易。针对于医院来说：客观存在"不敢、不愿、不会"三种形态。不敢，因为数据共享、数据安全这些问题没有解决，所以不敢去做。没有规定，或者不太明确，不敢做。不愿，因为医院权益、政府权益、社会权益，不清楚。还有医院内部科室的数据担心被拿走，不愿意。不会，因为大数据必须要有大数据的技术支撑，没有技术支撑就没法儿对数据进行挖掘和利用，同样在数据共享开放过程中，技术、标准、机制、体制突破仍存在较大的障碍，造成各部门在推动过程当中不会做，这些现状造成了「不会」现象。这些都是现状，但核心是数据安全和无法做到安全可控，让医院放心。安全和隐私保护数据安全挑战数据安全没有解决，能不能用？怎么建立安全体系？首先医院安全受到不断的挑战。我在昨天看到一个新闻，我不知道大家看到没看到，就是新加坡的某医院集团，其医院数据被黑，包括他们总理在内的就诊数据都在里面，非常敏感。黑客拿走了。为什么大家盯到了医院？说明黑客对医疗数据还是感兴趣的。比如勒索数据，过去病毒很少到医院，但去年勒索病毒刚爆发时就是针对医院，英国到中国都有中招，但是中国医院被曝光的很少。所以说安全形势比较严峻。医院安全管理第一是物理安全医院的网络物理网是分内部网：挂号、结算、收费。一个是外网办公网，再往外才是英特网。整个物理是隔离的，而且网络也是隔离的。第二数据安全，主要是指医疗内部数据，数据保护采用了加密、数据库审计、防篡改等技术。第三是网络安全，从网络角度讲，国家卫计委提出2015年全部三甲医院要建立信息安全三级等级保护，逐步实现了基本的安全。第四隐私安全，这是新的命题，因为我们数据在内部用的话是不去隐私的明文。那些是隐私数据？国内还没明确法律规定细则。我们可借鉴美国HIPPA法案，其明确规定了个人姓名、社保号、车牌号等18项隐私数据，或者说只要能指向患者个体的都算隐私。那么数据如何去隐私？现在通用的还是基本加密技术。医院内部不需要加密，所谓外部就是科研研究、药物研究时需要大量统计分析时需要加密，我们现在用的是MD5加密等机密技术，有可逆的和不可逆的。健康大数据应用在安全前提下要放开应用。借用国家卫计委规划信息司领导所言"一分部署、九分落地"。健康医疗大数据也需要一分建设，九分要应用。从产业应用现状看，公司多，投资多，期望大，产出还未确定。从应用方向上，我们可以分为：临床决策支持(AI),医保控费和险种开发，医院管理，医疗器械和新药研发，慢病和健康管理等多个方向。
大数据分析在疾病与健康研究方面的应用
大数据分析技术将在以上方面发挥着特殊的作用。
一、疾病与健康研究
在疾病与健康研究方面，我们可将其分为三个子方面：健康研究、亚健康研究和疾病研究。
1、健康研究
中国是地域辽阔的多民族国家，不同地区不同种群的人的基因和健康指标有所不同，同一地区同一种群的人在不同的性别和年龄上健康标准也有差异。深入研究和分析上述人群的健康规律，对卫生保健、健康促进、疾病预防和治疗有着重大的指导意义。例如： 对体检数据分析和挖掘，得出不同地区、不同人群的健康差异，以确定精确的不同人群的健康标准，针对不同人群制定适宜的防病，治病方法以及预后标准，并量身打造个性化，地区化的健康评估模型。
在制定不同地区不同人群的参考值时,可进一步分析健康指标在不同性别、年龄和季节的差别，以及权重比，从而完善适合于国人全面的系统化的更科学的健康参考值。
人体存在的内在平衡，使得各个可观察数据间有其特有的规律，基于经验只能发现简单的规律如钙、磷常数等，使应用数据挖掘等大数据分析技术可以主动发现复杂的系统性的人体医学规律，大幅提升防病，治病以及预后推测的技术水平，并且也对亚健康有个更科学的判断依据，以及了解健康到亚健康的逐渐失衡的过程。
对孕妇在孕产期、产后及新生儿的健康数据进行深入分析，研究孕产妇和新生儿的健康规律，开发对孕产妇和新生儿的健康评价和因素的评估模型，给出更科学的孕产妇和新生儿保健的指导。
对儿童成长的体检数据分析和挖掘，研究儿童的健康规律，开发对儿童成长的评价和因素的评估模型，分别适应中国辽阔的地域和众多的人群，给出更科学的儿童成长发育指导。
对老年人的健康数据分析和研究，研究老年人的健康特点，开发对老年人健康的评价和因素的评估模型，给出更科学的老年人养生的指导。
对健康人的精神和心理数据进行深入分析，制定健康人的精神和心理参考标准，开发对健康精神和心理的评价和影响因素的评估模型，给出更科学的精神和心理卫生方面的保健指导。
2、亚健康研究
世界卫生组织将机体无器质性病变，但是有一些功能改变的状态称为“第三状态”，也称为“亚健康状态”，主要包括：功能性改变，而不是器质性病变；体征改变，但现有医学技术不能发现病理改变；生命质量差，长期处于低健康水平；慢性疾病伴随的病变部位之外的不健康体征。
对亚健康进行深入分析与研究对保持健康状态，预防和纠正亚健康状态以及对疾病的预防和治疗都有十分重要的意义。例如：
研究亚健康与疾病间的相互关系。研究各种可观察指标（体检数据）在亚健康中的权重，以及在不同地区、人群中的分布。应用时间序列，线性/非线性回归研究亚健康观察指标之间的关联性。通过亚健康体检数据挖掘，分析导致疾病的影响因素，建立评估模型来预测危险度，并进一步建立疾病的预测模型。
研究亚健康与健康间的相互关系。通过对体检人群的地区、职业、年龄等因素的分析，研究最新的健康和亚健康的人群分布。不同的人群地区环境不同,生活习惯不同,加入亚健康医学指标以外的相关外部数据（如职业、饮食、习惯、性格、爱好等）后,可发现综合因素对亚健康的影响，以及这些因素的各自权重，及相关关系，从而探究出亚健康的原因，对预防和治疗亚健康起着指导作用。
研究亚健康治疗和预后的研究。通过对亚健康治疗和预后的数据分析，评价治疗效果，评估最佳治疗方案，进一步开展对专科亚健康治疗和预后的研究，同时研究其与疾病的关系。
对精神和心理亚健康的研究。如对常见的精神亚健康状态：如神经衰弱、抑郁、焦虑和强迫等症状，进行数据归纳整理、分析挖掘，从而导出精神和心理亚健康的新知识发现，探究出精神疾病的原因，对预防和治疗精神疾病起着指导作用。
将住院和社区健康管理数据相结合，进行因素权重分析和多因素的特性抽取，最后形成模型指导治疗。最理想的情况是个体化评估模型,为每个病人建立专用预测模型。
3、疾病研究
中国面临的严重危害人民健康的疾病包括：
传染性疾病，如结核病、艾滋病、SARS、禽流感、甲型H1N1流感等；
慢性非传染性疾病，如恶性肿瘤、脑血管病、心脏病、糖尿病等；
精神和心理疾病；
小儿出生缺陷。
对患有各种疾病的病人的医学数据及相关数据的研究分析，对各种疾病的预防和治疗都有十分重要的价值。例如：
对传染性疾病，如结核病、艾滋病、SARS、禽流感、甲型H1N1流感等疾病的研究。应用数据挖掘技术对传染性疾病的数据进行分析，找出传染性疾病的发病规律，揭示传染性疾病的病因，进一步摸索出传染性疾病的变异规律，建立传染性疾病的预测模型。
对慢性非传染性疾病，如恶性肿瘤、脑血管病、心脏病、糖尿病等疾病的研究。应用数据仓库技术和数据挖掘技术对慢性常见病的数据进行分析，找出慢性常见病的发病规律，探索慢性常见病的病因，进一步摸索出慢性常见病的并发症规律，科学评估各种治疗方案的疗效，建立慢性常见病的预测模型。
对精神和心理疾病的研究。应用数据仓库技术、数据挖掘技术和数理统计技术对精神和心理疾病的数据进行分析，从广泛的多变量集中找出影响精神和心理疾病的主要因素，在遗传学、后天影响和病理学等多方面探索精神和心理疾病的病因，科学评估各种治疗方案的疗效，建立精神和心理疾病的预测模型。
对小儿出生缺陷的研究。应用大数据分析技术对儿童出生缺陷的数据进行分析，从广泛的大变量集中找出影响儿童出生缺陷的主要因素，在环境、遗传学、病理学等多方面探索儿童出生缺陷的病因，建立儿童出生缺陷的预测模型。
针对门诊和住院病人数据在线分析统计学差异，寻找阳性案例，为研究提供素材，并为科研的预实验提供思路和准备。对住院数据进行多维度分析和挖掘，横向达到单病种的水平，纵向包括所有可观测数据，所收集来的知识有很大可能会启发医学专家有新发现。
不同 治疗手段和治疗效果的在线分析。结合收集来的大量资料全面分析，尽量提前全面的了解治疗的临床效果。
药品治疗效果在线分析，治疗效果、副作用、对其他疾病的效果评估。结合收集来的大量资料全面分析，尽量提前全面的了解新药和老药。目前的药品不良反应主要靠医生的通报，对医生的职业素养和敏感有很大的依赖，而使用数据挖掘及数据库中的知识发现，可以极大限度地改进这项工作。
二、环境与健康研究
环境因素对健康造成的损害较其他健康损害复杂，是微量、慢性、长期和不可逆转的。环境健康影响与公众利益息息相关，环境健康损害如得不到妥善处理还将转化为社会、经济问题。环境与公共健康研究以人类生态系统可持续发展研究为基础，关怀人类现在和未来的健康与安全，从环境研究途径关注社会、经济活动对人类生理和心理的健康影响，探索环境变迁对人民健康造成危害的预防和治理措施。
应用大数据分析技术对环境健康的研究，主要包括发现案例、发病机理和临床治疗研究，预防和治理各类环境流行病在污染源以及污染途径控制的研究等。例如：1. 应用大数据分析技术研究环境因素对健康的影响，实行 一体化的环境和健康监测，并在全国实现数据共享。
2. 应用大数据分析技术研究环境污染对儿童的影响，以解决环境对儿童所造成的不健康和疾病迅速增长的问题，从而给予儿童特殊注意的环境和健康指导。
3. 应用大数据分析技术开展职业病和职业多发病的预防预测。对于各种职业的发病分布和严重程度，以及对职业病的深入分析。不仅包括传统意义的职业病，也包括不同职业的不同的疾病分布和在病因中的权重。另外,还可以分析不同职业的暴露特点进而对病因进行研究。
4. 应用大数据分析技术开展对空气污染显著提高城市人群呼吸道和过敏性疾病的发生 率的研究。
5. 应用大数据分析技术开展噪声污染损害儿童的听力和干扰他们的学习能力的研究。
6. 应用大数据分析技术开展快餐业的发展使肥胖病发病率不断增长的研究，尤其是不合理的营养对儿童健康的影响。
7. 应用大数据分析技术开展对转基因生物技术的应用对自然界生物和人类基因的潜在影响的研究。
三、医药生物技术与健康
生物技术涵盖生命科学的所有领域，医药生物技术是生物技术的重要组成部分。当今人类面临的人口、食物、健康、环境和资源问题，无不与之紧密相关。医药生物技术最鲜明的特点是大量新思想、新技术、新材料、新方法和新产品引入医学研究和医疗保健之中，如全新的医学成像技术、基因工程技术、微电子技术、干细胞工程技术、组织工程技术、纳米技术、生物芯片技术、克隆技术、酶工程技术、细胞工程技术、发酵工程技术、蛋白质工程技术、生物医学工程技术、基因组与蛋白质组技术、生物信息技术和中医药技术等及其产品，将大大提高疾病预防、诊断、治疗和药物设计研制水平，以及对突发事件（如传染病和生物恐怖等）的检测、预防与治疗水平。
以大数据分析技术为核心的生物信息技术在由众多新技术构成的医药生物技术中发挥有独特的作用。例如：
1. 利用生物信息技术进行生物信息的存储与获取。
2. 利用生物信息技术开展基因的序列对比、测序和拼接。
3. 利用生物信息技术进开展基因预测。
4. 利用生物信息技术进行生物进化与系统发育分析。
5. 利用生物信息技术进行蛋白质结构预测和RAN结构预测。
6. 利用生物信息技术进行分子设计和药物设计。
7. 利用生物信息技术进行肿瘤分类及遗传学分析。
8. 利用生物信息技术开展在生物分子层面对精神病的研究及遗传学分析。
9. 利用生物信息技术开展在生物分子层面对如H1N1等传染病的研究。
四、卫生宏观决策支持
卫生宏观决策支持系统是以数据仓库为数据中心、以数据挖掘为技术核心、以商务智能为展现工具的综合卫生信息平台。它可以建立在各级别卫生系统上，如医院、地区卫生系统、全国卫生系统，为各级卫生部门提供智能决策系统，深入了解卫生系统的历史和现在，把握卫生系统业务发展的未来，评估卫生系统内部各部门的业务效绩，帮助各级决策者提供最佳实施方案，给决策者一双慧眼，清晰认知系统内各方面变化趋势和业务得失，使对系统各部门的评价、考核、奖励更加科学、公正、客观，使系统内各级关系更加和谐，积极发挥各部门的潜能，提高系统的整体业务水平和经济效益。使用商务智能辅助决策，可以提供各种有价值的信息，各种事件的关联，以及不同于微观的角度分析各种卫生信息，如预防接种基本数据，传染病报告等等。
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刊名：智慧健康主办：工业和信息化部电子科学技术情报研究所主管：华人民共和国工业和信息化部主管国内刊号：CN 10-1365/TN国际刊号：ISSN 2096-1219《智慧健康》期刊简介《智慧健康》杂志是经国家新闻出版总署批准，中华人民共和国工业和信息化部主管主办, 面向国内外公开发行的"国家级医学类学术期刊"。国内统一刊号：CN 10-1365/TN，国际标准刊号：ISSN 2096-1219，邮发代号： 82-622。主要栏目有：专题专栏，智能医疗，研究论著，数字医学，质量控制，健康管理，医学工程，综述等。《智慧健康》期刊办刊宗旨本刊面向医疗科技人员和高等院校师生，报道国内外健康工程领域领先的科技成果与新理论、新方法、新技术、新发现以及健康工程学新进展，开展学术交流，推动健康科技成果的转化与应用，促进我国智慧健康学科的发展。其读者对象为高等院校相关专家学者、科研工作者、医疗卫生机构科研人员、医学工程科人员、技术研发人员、医疗管理人员等。力争打造成传播健康医学工程领域一流学术研究成果和受专业读者认可及喜欢的业界期刊。
算《智慧健康杂志》为国内外公开发行的国家一类专业性学术期刊,主要报道国内外健康医
智慧医学是正规期刊。
智慧医学以体现权威性、追求前沿性、注重实践性、加强服务性为宗旨，循“严谨、唯实、公开、优质”的方针，力求体现“现代”、实用”、“综合”三大特色集学术性、综合性、前瞻性、权威性，可读性为一体，为广大作者搭建一个交流经验、展示成果、合作共进的平台。
在加学术交流的同时，为促进我国学术警荣服务，本杂志坚持传播新理念，交流新经验，以学术为重、社会效益为重、面向全国发行的学术期刊。本杂志内容详实，信息多却有条有理，坚持打造交流思想和经验共享的主流平台。
本杂志以其丰富的内容，学术性与技术性为一体的特点，积极探索、勇于创断，以开阔的视野、精深厚重的理论评点重大活题，以敏税的服光、空出的篇博推出新人新作，本杂志栏目设置新颖，内容彩，版面活跃，近几年评为中科双效期刊，国家期刊奖获奖期刊。
本杂志坚持为社会主义服务的方向，坚特以马克思列宁主义、毛泽东思想和邓小平理论为主，贯彻“百花齐放、百家争鸣”和“古为今用、洋为中用”的方针，坚持实事求是、理论与实际相结合的严谨学风，传播先进的科学文化知识，弘扬民族优秀文化，促进国际化交流。
在大数据时代，生物医学领域的发展受到了深刻的影响。大数据技术可以帮助生物医学研究人员更好地进行基因测序、疾病诊断、药物研发等方面的工作。同时，大数据技术也提高了生物医学研究的效率和速度，促进了医学研究的发展。然而，大数据时代也面临着数据质量、数据安全等方面的挑战。优化方向：1.建立高质量的数据集：生物医学研究需要大量的数据支持，因此，建立高质量的数据集是至关重要的。研究人员应该采用标准化的数据格式和规范的数据处理方法，确保数据的质量和可靠性。2.加强数据安全保护：生物医学研究的数据包含大量的个人隐私信息，因此，数据安全保护至关重要。研究人员应该采用安全的数据存储和传输方法，确保数据不会被非法获取和滥用。3.引入人工智能技术：人工智能技术可以帮助生物医学研究人员更好地处理和分析大量的数据。研究人员可以借助人工智能技术进行数据挖掘、模式识别等方面的工作，提高研究的效率和准确性。4.加强跨学科合作：生物医学研究需要多学科的交叉合作，大数据时代更需要跨学科的合作。研究人员应该加强与计算机科学、统计学等相关学科的合作，共同推进生物医学研究的发展。总之，大数据时代为生物医学研究带来了新的机遇和挑战。研究人员应该充分利用大数据技术，同时加强数据质量和安全保护，引入人工智能技术，加强跨学科合作，共同推进生物医学研究的发展。
世界医学杂志论文
“大数据”浪潮下，传统的临床案例的研究是不是“过时”了?广州市妇女儿童医疗中心的几位医生最近的行动鼓舞了临床医生进行临床研究的士气。他们对世界著名的医学杂志《柳叶刀》上的一篇重点文章提出了质疑，最终获得了《柳叶刀》及原文作者认可。
发表于《柳叶刀感染性疾病杂志》的这篇论文是《2008年至2012年中国手足口病流行病学调查》，由中国疾控中心、香港大学李嘉诚医学院和美国NIH等多家研究机构共同完成。
这是一项基于“大数据”的研究。研究者们基于2008年1月1日至2012年12月31日期间中国疾病预防控制中心的监测系统记录的共31个省市自治区的手足口病监测数据进行了系统的研究。该篇论文其中一处提到，“手足口病的发病症状多持续一天，死亡率便增加1%。”这引起了市妇儿中心的几位临床和公卫医生的'注意：这句结论与自己观察到的临床数据并不吻合。
“在我们的临床病例中，并不是所有症状出现都增加死亡风险，如发热;相同的症状出现在急性期和后遗症期对死亡风险的影响也是不同的，如吞咽障碍。”作者之一李佩青告诉记者。市妇儿中心的几位医生向《柳叶刀感染性疾病杂志》提出了质疑：“根据对2012年市妇女儿童医疗中心的EV71型手足口病病例的连续统计，我们发现，患者发病早期若出现脑干和丘脑方面的症状，会增加死亡风险。”
结果让李佩青们很自豪：《柳叶刀感染性疾病杂志》采纳并刊登了他们的提问，原文作者的回复也发表在了该杂志上。作者承认，这项研究确实没有收集到临床合并症或并发症的数据。市妇儿中心神经康复科主任杨思达认为，“这次临床数据与大数据的交锋中，大数据放弃了自己的观点，这样的结果提升了临床医生的价值，鼓舞临床医生坚持临床研究。”
《大数据技术对财务管理的影响》
摘 要：大数据可以快速帮助财务部门建立财务分析工具，而不是单纯做账。大数据应该不仅仅局限于本单位的微观数据，更为重要的关注其他单位的宏观数据。大数据技术不仅带来了企事业单位财务数据搜集的便利和挑战，而且也衍生出了诸多关于单位人员个人信息保密等问题的积极探索。本文主要研究大数据技术(meta-data或big data)对企业或事业单位财务管理的影响，以期为财务数据管理的安全性提供一种分析的依据和保障。
关键词：大数据;财务管理;科学技术;知识进步
数据是一个中性概念。人类自古以来几千年的辉煌变迁，无外乎就是数据的搜集和使用过程而已。纵观古今中外的人际交流与合作，充满着尔虞我诈和勾心斗角，那么他们在争什么呢?实际上是在争夺信息资源;历史上品相繁多的战争，实际上不是在维持什么所谓的正义和和平，抑或为了人间的正道，而是在争夺数据的使用权;“熙熙攘攘皆为利往、攘攘熙熙皆为利来”的世俗变迁逻辑已经让位于数据游戏的哲学法则。人类自英国产业革命以来所陆续发明的技术，尽管被人们美其名曰“第四次科技革命的前沿技术”，实际上不过就是“0”和“1”两个数字的嬉戏而已。正如有学者指出的，汽车技术、生命科学技术、基因技术、原子能技术、宇宙航天技术、纳米技术、电子计算机技术，看起来美轮美奂，实则隐含着杀机，那就是由于人们把技术当成了目的后，导致了“技术专制”后的“技术腐败”和“技术灾难”。人类一方面在懒惰基因的诱惑下，发明了诸多所谓的机械装置，中国叫“机巧”;另一方面又在勤奋的文化下，发明了诸多抑制懒惰的制度和机制。本来想寻求节俭，结果却越来越奢侈;本来想节约，结果却越来越浪费;本来想善良，结果却越来越邪恶;本来想美好，结果却越来越丑陋。正如拉美特里所说：“人是什么?一半是天使，一半是野兽。当人拼命想成为天使的时候，其实他会逐渐变成野兽;当人想极力崇拜野兽的时候，结果会逐渐接近天使。”我们不是在宣讲宿命的技术，我们只是在预测技术的宿命。本文主要研究大数据技术(meta-data或big data)对企业或事业单位财务管理的影响，以期为财务数据管理的安全性提供一种分析的依据和保障。
一、大数据技术加大了财务数据收集的难度
财务数据的收集是一个复杂的系统工程，国际上一般采用相对性原则，即首先利用不完全统计学的知识对数据进行初步的计算，接着对粗糙的数据进行系统的罗列，最后对类型化的数据进行明分梳理。使用者如果想进入该数据库，就必须拥有注册的用户名和密码。由于国际上对于网络数据的监督均采取了实名注册的模式，所以一旦该用户进入到核心数据库之后想窃取数据，一般都会暴露自己的bug地址源，网管可以循着这一唯一性存留，通过云计算迅速找到该网络终端的IP地址，于是根据人机互动原理，再加上各种网吧所安装的监控平台，可以迅速找到数据库的剽窃者。如果按照上述数据变迁逻辑，那么财务数据的收集似乎变得易如反掌，而事实并非如此。因为：①数据的量化指标受制于云计算服务器的安全性。当云服务器受到不可抗力的打击，如地震、水患、瘟疫、鼠疫、火灾、原子能泄露或各种人为破坏的作用，数据会呈现离散型散落。这时的数据丢失会演变成数字灾难;②各种数据版权的拥有者之间很难实现无缝隙对接。比如在经过不同服务器的不同数据流之间，很难实现现实意义上的自由流通。正如专家所指出的，教育服务器的事业单位的人员数据、行政部门人事管理部门的保密性数据、军事单位的军事数据、医疗卫生事业的数据、工商注册数据、外事数据等在无法克服实际权力的分割陷阱之前，很难实现资源的共享，这时对数据的所谓搜集都会演化为“不完全抽样”的数字假象。由此而衍生的数据库充其量只是一部分无用的质料而已。
二、大数据技术影响了财务数据分析的准确性
对于搞财务管理的人来说，财务数据的收集只是有效实现资源配置的先决条件，真正有价值的或者说最为关键的环节是对财务数据的分析。所谓“财务数据分析”是指专业的会计人员或审计人员对纷繁复杂的单位人力资源信息进行“去魅”的过程。所谓“去魅”就是指去粗取精、去伪存真、由此及彼、由表及里、内外互联，彼此沟通、跨级交流、跨界合作。在较为严格的学术意义上，分析的难度广泛存在与财务工作人员的日常生活中。大数据技术尽管为数据的搜集提供了方便法门，但同时加大了财务人员的工作量和工作难度。原先只是在算盘或者草稿纸上就可以轻松解决的数据计算，现在只能借助于计算机和云图建模。对于一些借助于政治权力因素或者经济利益因素，抑或是借助于自身的人际关系因素上升到财务管理部门的职工来说，更大的挑战开始了。他们不知道如何进行数据流的图谱分析，不知道基于计算机软件技术的集成线路技术的跌级分类，不知道基于非线性配置的液压传动技术的模板冲压技术，不知道逆向网络模型来解决外部常态财务变量的可篡改问题。由于技术不过硬，导致了领导安排的任务不能在规定的时间内完成，即时仓促做完的案例，也会因为数据分析技术的落后而授人以柄，有的脾气不好的领导可能会大发雷霆;脾气好的领导只是强压着内心的怒火，那种以静制动的魄力和安静更是摄魂夺魄。所以说数据分析难度的增加不是由于财务人员的良心或善根缺失，在很大程度上是由于技术的进步和大数据理念给我们带来的尖锐挑战。对于普通的没有家庭和社会背景的财务管理人员来说，能做的或者说唯一可做的就是尊重历史发展的周期律，敬畏生生不息的科学革命，认真领会行政首长的战略意图，提升自己的数据分析技术，升华在自身的“硬实力”。否则觊觎于领导的良心发现和疏忽大意，期望技术的静止或者倒退，抑或是在违法犯罪之后天真的认为可以相安无事，可能都只会落得“恢恢乎如丧家之犬”的境遇。
三、大数据技术给财务人事管理带来了挑战
一个单位的财务人事管理牵扯到方方面面的问题，其意义不可小视。一般来讲，单位在遴选财务管理部门管理人员的时候，大多从德才绩行四个方面全面权衡。然而这种“四有标准”却隐含着潜在的危机和不可避免的长远威胁，这其中的缘由就在于人性的复杂性和不可猜度性。历史和现实一再告诉人们，单纯看眼前的表现和话语的华丽，不仅不能对人才的素质进行准确的评价，而且还会导致官员的远期腐败和隐性腐败。对于中国的腐败，国人大多重视了制度和道德的缘起，却往往忽视了财务管理的因素。试想如果财务管理人员牢牢践行“焦裕禄精神”，不对任何政治权力开绿灯，国有资产又如何流出国库而了无人知晓呢?事实上，中国的所有腐败，不论是国有资产的国外流失抑或是国内流失，都在很大程度上与财务人员有关，可能有些管理人员会强调那不是自己的责任，出纳签字是领导的授意，会计支出费用那是长官的意思清晰表示。实际上，处于权力非法授予的签字、盖章、取现、流转和变相洗钱都是违法的，甚至是犯罪的。间接故意也是应当追究责任的。值得高兴的是，伴随着数字模拟技术的演进，财务管理中的腐败现象和人事管理科学化问题得到了极大的改善，相关领导伸手向财务要钱的行为，不仅会受到数据进入权限的限制，而且还会受到跟数据存留的监控，只要给予单位科技人员以足够的权限，想查找任何一笔资金的走向就变得非常简单，而且对于每一笔资金的经手者的信息也会了如指掌。这在一定程度上减少了只会指挥、不懂电脑的首长的孵化几率。
四、大数据技术加大了单位信息保密的难度
IMA(美国注册会计师协会)研发副总裁Raef・Lawson博士曾经指出：“客观上讲，大数据技术的正面效用是非常明显的，但一个不容回避的事实是大数据技术为财务信息的安全性提出了越来越严峻的挑战。我们已经注意到，在欧洲大陆、美洲大陆已经存在基于数据泄露而产生的各种抗议活动，这些活动牵扯到美国的数据窃听丑闻、俄罗斯对军事数据的强制性战友举动、以色列数据专家出卖阿拉伯世界经济数据的案件、在东方的中国香港一部分利用数据的窃取而发家致富的顶尖级黑客专家。”在数据集成的拓扑领域，大数据技术的保密性挑战肇始于蚁群算法的先天性缺陷。本来数据流的控制是依靠各种所谓的交易密码，实际上这些安全密码只是数据的另一种分类和组合而已。在数据的非线性组合和线路的真空组装模式下，任何密码都只是阻挡了技术侏儒的暂时性举动，而没有超出技术本身的惰性存在。当一个hacker掌握了源代码的介质性接洽技术之后，所剩下的就是信息和数据的搜集了，只要有足够的数据源，信息的户的几乎是轻而易举的。
2003年，北京的一家名为飞塔公司的防火墙安全软件在中关村科技城闪亮上市。该安全控制软件的开发者随机开发了一款名曰MAZE天网的软件，并且采用了“以其之矛攻其之盾”的攻防策略。测试的结果是尽管maze的源代码采用了24进制蝶形加密技术，但 FortiGate防火墙技术仍然能够阻挡住善意木马对电脑终端用户信息的剽窃和非法利用。FortiWeb已经通过全球权威的ICSA认证，可以阻断如跨站脚本、SQL注入、缓冲区溢出、远程文件包含、拒绝服务，同时防止敏感数据库外泄，为企事业单位Web应用提供了专业级的应用安全防护。飞塔公司之所以耗费人力和物力去开发这一新型的换代产品，就在于大数据时代对单位信息保密性的冲击。试想，如果一个单位连职工最起码的个人信息都不能安全存储的话，那么财务管理的科学性和人本性将从何谈起?只能说，即使在人权保护意识相对薄弱的法治环境里，我们也应该尽量提升自己的保密意识，加强对个人信息的保护和合理运用。
作者简介：田惠东(1967- )，女，汉族，河北定兴人，副高级会计师，本科学历，研究方向：财务管理，单位：保定市第一医院
随着科技的不断发展，大数据技术在各行各业都产生了巨大的影响。在生物医学领域，大数据技术的应用也产生了深远的影响。生物医学领域是一个非常重要的行业，需要对大量的数据进行收集、分析和处理。大数据技术的出现为生物医学领域带来了更多的优势和挑战。因此，本文将分析大数据时代对生物医学的影响，并提出相应的优化方向。在这个引言中，我们需要首先提到大数据技术在生物医学领域的重要性，并简单阐述在该领域中存在的数据多、复杂、精细的特点和挑战。然后，我们需要提出本文的研究目的和意义，即探讨大数据时代对生物医学的影响以及相应的优化方向。最后，引言还需要简要概括本文的结构，并提醒读者后面将详细介绍本文的研究内容和结论。以下为一个简单的引言示例：随着大数据技术的飞速发展，生物医学领域正在经历由数据驱动的转型。生物医学领域数据数量庞大、种类繁多，其中涵盖着丰富的生命科学特征、医学信息、药物反应等海量信息。这些数据代表着生物医学研究的基础，在深入分析这些数据的过程中，可以从中找到更深刻的生物医学本质规律，进而推动生物医学研究和应用的发展。因此，本文旨在探讨大数据时代对生物医学的影响，从历史角度分析生物医学领域大数据的产生，同时分析当前大数据时代对生物医学的影响及未来的发展方向。希望本文能够为生物医学领域的专业人士提供启示和框架，并为未来的相关研究提供参考。本文的具体结构为：第一部分为介绍大数据时代对生物医学领域的影响；第二部分为生物医学领域面临的挑战及未来的发展；第三部分为大数据技术在生物医学领域优化的方向；最后是总结和结论部分。
《中国医学工程》主管部门：中华人民共和国卫生部; 主办单位：中国医药生物技术协会 ，中华人民共和国卫生部肝胆肠外科研究中心。 《中国医学工程》杂志刊登内容主要包括：国内外医学基础研究、临床应用及新技术、新理论和高新技术开发成果，新药研制、成药二次开发，生物信息检测与处理,材料和药物控释 ,,数学、物理在医学中的应用、新产品研制过程；国内外医用仪器装备的研发、应用、质量、性能评价和购置参考；人工智能、医学图像处理、临床医学工程、组织工程、生物医学材料研究,免疫技术生物材料、生物芯片与传感器；生物医学机器人和生物机械，医用机器人，纳米/微米生物机器人；复合虚拟技术在医学中的应用，微型遥控操作/遥控手术，注册、导航、建模与分割，虚拟手术与数字人体；医学信息与通讯技术，医学人工智能技术，人-机-环境系统工程研究，e-科学、医学网络智能技术与远程医疗，医学知识网络与管理，医学数据挖掘，信息技术和医学系统；生物医学图像处理，重建，计算机辅助诊断，数据分割与图像分析；生物医学光学，光学治疗、诊断与仪器，生物光子学与多光子显微技术，组织光学与散射光学成像；复合技术在康复医学中的应用，康复机器人，神经康复技术；认知神经科学与技术，复合医学成像，人类视觉技术，脑科学与认知技术，复合医学成像 (PET, MRI, etc.),人类视觉技术,TMS, EEG等，神经疾病与诊断技术；复合生物信息技术，控制论和生物医学系统，生物建模与控制，基因组学、生物传感器与生物分析技术，生物统计学；生物医学分析，高通量蛋白质分离方法，微粒子分离方法。医药与医药工程 中商业化，新产品、新系统和新工具等。 对象为各大综合医院的相关临床医师以及医技人员、医学高等院校、科研工作者以及医疗企事业科研的工作人员和各类高校生命科学院系的研究生等。您可以登录创新医学网！！！！
《人工智能与机器人研究》是一本关于人工智能的期刊，该期刊杂志上发表的文章包含这些领域：智能机器人、模式识别与智能系统、虚拟现实技术与应用、系统仿真技术与应用、工业过程建模与智能控制、智能计算与机器博弈、人工智能理论、语音识别与合成、机器翻译、图像处理与计算机视觉、计算机感知、计算机神经网络、知识发现与机器学习、建筑智能化技术与应用、人工智能其他学科等等。另外，这本期刊就是一本开源期刊，与传统期刊相比，采用了同行评审的方法审稿，具体开源期刊的特点可以百度了解更多；而且发表了的文章传播范围更广，受众更多，文章的影响力也更大。
现在是大数据时代，我们每天都在产生海量的数据，利用好这些数据，不但能够为人们的工作生活带来便利，而且能促进生产环节更加高效地配置资源，提高效率，促进产业升级，医药行业也在大数据时代脱颖而出，在生物医药领域，大数据更是人类挑战疾病的重要武器。
在大数据技术尚未成熟之前，药物研发与试药环节是一项复杂且庞大的工程，耗时长、回报慢、风险大。可以说，任何一个制药公司在向市场推广药物产品之前，都要经过几千甚至上万次的实验和大量候选药物的折磨。
由于药物研发是化学、生物、药理、临床等十几个学科知识的综合运用，平均每个药物背后的研发数据资料多达数千甚至数万页。如何在海量信息中快速高效地搜寻整理，在重重迷雾里找到真正的价值所在，是每家创新药企和相关机构的切实需求。
而通过大数据技术，各药企/研发单位得以提高自己掌握市场信息的速度和完整性，辅助项目的立项过程，加快药物研发的进度……在有限的时间内，研发更多对人类更有意义的药品/治疗方式。大数据让药物的筛选过程变得更为简单、快捷，也更为安全，是一种高效又经济的药物分析技术手段。
同时，在集采常态化、新药审评审批加快、医保谈判降价的大趋势下，市场为真正具有临床应用价值的药品腾出了空间，全球科学家都在不断努力提高新药研发成功率。如何博采众长，研发出满足临床需求、所需投入尽可能少、市场效益更好、成功率更高的药品？
药融云
目前比较专业的医药大数据有药智网、药融云、医药魔方、药渡等等，从立项研发到上市提供数据支持，简单介绍以下这些医药数据库
药智医药数据库
推荐指数颗星
药智数据上线时间2009年；以国内注册、全球药物研发、中国临床、全球临床、药物制剂处方、新药、靶点、企业报告、一致性评价、参比制剂、辅料数据、中国橙皮书、美国橙皮书、日本橙皮书、药品说明书、国内外文献查询、上市药品目录集、国内外标准，药物相互作用，基药目录，中标、销售数据、各国上市药品信息查询等100+数据库。
药智数据库
功能方面:药智数据除了常规的导出，可视化、注册时光轴外，还做了一些大数据探索，如注册受理数据库的审评结论预测；大数据挖掘分析系统，包含合成图谱、经典方剂和地方增补目录；多维度检索方式，包含精准/模糊检索，热点检索等。
在开放程度：半开放。
总体来说药智数据库在总体做的还是不错的，发展至今为医药行业还是做出了一定的贡献，但是某一比较不足的就是没有医院销售数据。
药融云数据库
推荐指数：5颗星
药融云医药数据库上线时间为2020年，是以药融云是全球生物医药产业一站式服务平台，药融云深度整合了全球生物医药数据、信息、资源等，帮助生物医药产业实现高度信息、数字化，旨在打造生物医药产业数字经济体。
以全球药物研发（8W+新药研发项目、临床、专利、国内审评、靶点、药效学、药代动力学等）、全球上市（40余个国家或地区的批文、说明书、审评文件等信息）、全国销售（全国医院、零售药店、样本医院三大销售数据库）、全球文献为核心，形成了药物研发、全球上市、国内市场信息、原料药、生产检查、合理用药、医疗器械、中药等八大数据库群，是国内最全面的医药数据库，共计134个数据库。
药融云数据库
功能方面：多维度智能化检索、智能化数据关联、注册时光轴、可视化数据、多元数据整合、智能快速筛选、es搜索引擎架构、一站式导出、浏览模式多样化，还对于研发数据进行了销售额数据预测等，比较丰富全面。
开放程度：全开放数据库。
总的来说，药融云虽然是最近才上线的医药数据库，但是无论在数据上，还是功能上已经稍微超越老牌数据库了，界面新颖，而且药品销售数据可以媲美米内的数据库是一个综合型医药数据库。
药渡医药数据库
推荐指数：4颗星
药渡数据上线时间为2013年，发展到现在也是有一批忠实客户了。
药渡数据以全球药物研发数据为核心，数据库群包含临床试验、主流国家批文、国内注册审评、一致性评价、医保基药等54个数据库，药渡数据针对于研发数据较多，比较有特点的就是药物报告数据库，同时对靶点信息做了不少的规范工作。
药渡数据库
在功能上：注册时光轴，检索功能丰富，支持订阅审评，研发数据多维度关联。
在开放程度：封闭式。
总体来说药渡医药数据针对的是创新药的研发，打造的是研发型数据库，目前没有中标数据，市场数据等。
问题还是比较宽泛，主要能解决的有了解市场数据、了解研发数据、销售数据等等。
这个问题有点泛，医药行业的数据品类很多，所谓的大数据本质上还是超过一定体量的数据集合。所以，还得把医药行业的数据逐一列出来单独分析它的作用。1、终端数据简而言之就是医院和零售药店的数据，作用是降低客户开发的成本和难度。2、销量数据销量数据是指药品从生产地到最终患者手里的销售数量，作用是优化市场营销方式方法。3、患者数据患者用药反馈数据，作用是优化产品包装，成分，产量及库存。
药学是连接健康科学和化学科学的医疗保健行业，它承担着确保药品的安全和有效使用的职责。下面是为大家整理的药学毕业论文5000字，供大家参考。
一、实验室管理体制存在的弊端
(一)规模较小
实验室隶属于教研室，只供教研室开设的教学课程使用。
各个实验室自成体系，彼此独立分散，致使实验室在数量上不断膨胀，规模小，且重复建设多，综合优势难以形成;由于资金短缺，各实验室无法购买较高级的大型仪器设备，无力更新过时的设备，
只能重复购置小型仪器设备，无法形成教学、科研上的综合优势。
这种管理体制落后、小而全、资源利用率低的实验室模式造成了人、财、物资源的重复投入，已无法适应现代高校实验教学改革的发展。
(二)实验室资源管理效率低，管理制度不明确
实验室各种资源的使用、配置、统计与管理是一项非常复杂的工作，用手工操作工作量会很大，而且准确性低，容易积压浪费。
特别是低值易耗品的耗材统计，不可能每学期采购的都刚好够用，手工账本无法体现出结余之后的进账，变成每次进账都几乎在写同样的内容。
(三)不重视实验室专业技术队伍建设
以往的管理中，实验技术人员主要做辅助性工作，没有明确的工作量考核办法，现有的职称评定标准又很难认定他们的工作量;加上科研任务少，高水平的论文和科研成果难以产出，职称难以晋升，导致实验技术人员工作积极性不高，
缺乏职业发展动力;工作职责一刀切，分类管理措施不到位;实验技术人员的进修和业务培训一直得不到应有重视，缺乏系统的培养培训机制，发展严重受限，致使实验技术人员总体水平下降，跟不上教学改革发展需要。
这些问题在一定程度上也造成对提高学校教学水平和科研水平的制约。
二、实验室管理体制改革的措施
(一)进行实验室重构整合，优化实验教学体系
为了保障各项药学实验更有质量、更有效率地进行，应建立药学系精密仪器室，为师生的实验教学和科研工作提供有利条件，将原来的基础化学实验室、无机化学实验室、有机化学实验室与天平室进行重构整合，
使其成为能同时服务多门学科的实验室，提高实验室的使用率。
还应建立库房，包括化学危险品库房、玻璃仪器和普通试剂库房两类。
库房应综合采光度、通风、防潮等因素来建设，靠近消防装置。
化学危险品库房存放的试剂具有一定危险性或易致毒，应严格保持通风干燥，严禁明火;玻璃仪器和普通试剂库房主要存放无毒且性质稳定的试剂、药材和普通玻璃仪器等，按性质分类摆放。
实验室的重构整合，能切实解决实验室建设条块分割、重复建设、资源浪费等一系列难题，做到资源共享，提高效益，促进学科间的交叉渗透与融合，为实验教学人才培养、深入开展实验教学内容与方法改革搭建了平台，为各专业学生的实践教学提供强有力的保障。
(二)建设高素质实验技术队伍,提高实验教学管理水平
由于目前学科的相互交叉,实验室规模不断扩大,实验技术人员越来越紧缺,对现有实验技术人员应该进行专业培训,使其成为高素质技术人员多面手,可以独立完成多门实验课的准备。
应做到博采众长,兼容并蓄，可以将实验技术人员送到省内外兄弟院校进行为期半年或一年的脱产学习，在进修之前，必须安排每位成员的具体进修任务，规定参加某些考试，学习某些实验课程，掌握某些高精密仪器，
每位进修返校的实验技术人员，各方面能力都能大大提高，同时也能为本校实验室的教学管理引入一些先进的管理经验，由此提高整个实验队伍的整体素质，加快实验室教学与科研的发展脚步。
(三)建立智能型实验室网络管理系统
应用网络技术和多媒体技术可以发挥计算机在监控实验室的运行、检索情报信息、掌握药品材料库存和采购信息、共享信息资源等方面的重要作用。
创建智能型实验室网络管理系统，实现实验室管理的智能化是综合利用教学科研信息资源的最有效方法。
1.智能管理系统在实验仪器管理中的应用。
这是药学实验室常规管理的主要内容之一，可以查看实验室运行状态如何，资源配置是否合理达标，有无积压浪费，做到实时跟踪管理。
根据每个实验室的实际需求来设计实用、科学的管理要求和措施，即以仪器设备的基本参数作为数据库建立查询系统，只需输入如品名、规格型号或用途等，便可即时查询到这种仪器设备的购入数量和时间、使用状况、操作说明书、技术性能、结构图以及维修记录等。
这不但有利于实验室的管理维护，也更方便教学和科研人员了解和使用仪器设备。
还能设计实验仪器预约系统，教学和科研人员可随时登录查阅所需仪器的各种信息，无需管理人员配合，不受时间限制，既能提高仪器设备使用效率，又能降低管理成本。
2.智能管理系统在实验药品及材料管理中的应用。
使用计算机对实验低值易耗品进行实时登记，建立明细账目，实现仓储式规范化管理，做到对药品及材料出入量、药品库存量、实验经费、学期消耗等资料信息了如指掌，及时调整采购计划，可避免重复购置，
提高常用玻璃仪器的使用率和有限资金的利用率，从而提高实验教学的质量。
实验药品及材料的管理是一种波动性很大的动态管理，应该把实验药品与消耗材料的库存记录表设计为一个自动更新的数据表，自动刷新库存量的记录。
这种管理方法有很强的实用性，可以准确记录低值易耗品的采购、领用、库存，并联网接受各实验室预订计划，既能满足教学与科研需要，又可避免积压浪费。
三、加强药学实验室的建设与管理
(一)实行规范化、科学化管理
结合学校的实际情况，制定完善实验室工作的各种管理规定，如材料低值易耗品管理办法，危险品管理规定，精密贵重仪器和大型设备管理规则，实验人员守则及实验室守则等一系列制度，汇编成册。
要不断提高实验室的工作效率和水平，不断提高实验教学和科研质量，就必须有较为规范、科学的管理规章制度，使教学和管理工作有章可循，有法可依，促进实验室高层次的建设发展。
(二)加强实验技术队伍建设
实验技术人员是科学研究、教学实验的直接组织者和实施者，他们的知识结构、专业水平、工作热情直接关系到教学及科研工作的进度和成果。
因此，一支高素质的实验技术队伍是高校建设发展最有利的武器。
(三)加强实验设备与实验耗材的管理
实验室设备的管理涉及：仪器档案的建立，仪器专人负责制，仪器的标准操作文件的制定，使用登记本建立，定期保养与维护登记，仪器报废、转入制度等。
实验室建设应按教育部实验室评估标准开展工作，认真做好实验设备的资产登记、统计工作，对其建账建卡，进行定期维护保养，确保仪器设备正常使用。
仪器设备是我院的重要资源和保障，为了保证仪器正常运转，避免仪器损坏，我院仪器设备管理工作要不断加强、不断完善规范。
实验耗材的管理涉及：建立实验用品分类账，低值易耗品明细账，实验耗材领用登记制度，正确存放和保管化学试剂制度等。
实验室应根据试剂的性质、周围的环境及实验室的条件等分类存放，还要根据各类危险品的性质在存放过程中采取必要的隔热、防潮、防晒等保护措施，防止试剂吸湿潮解、变质失效及标签脱落等，
同时也要防止有毒的挥发性化学试剂对环境造成污染。
在物质的制备、萃取及重结晶提纯等实验中，应尽可能采用无毒无害的溶剂代替挥发性有机溶剂。
环保理念已日益深入人心，在化学类实验管理中，化学实验绿色化这个课题需要进一步认真研究。
四、实验室管理体制改革的思考
实验室管理体制改革是个涉及面较广的复杂问题，改革的开始不可能尽善尽美，但不改革创新就不会有出路。
实验室管理体制的改革更应突出以人为本，加强实验队伍建设，引进竞争机制，重视业务培训，提高人员综合素质，才能跟上实验室管理体制改革的步伐，在新形势下保障实验教学工作的顺利进行。
先进的实验条件和仪器设备、高素质的实验技术人员、现代化的管理是高校实验教学和科研工作迅猛发展的必要条件。
实验室建设与管理至关重要，我院的药学实验室从建立之日起一直在不断摸索适合自身建设与管理的体制，其间面临的难题需要在实践中不断探索并解决，实验教学改革正在不断加强，实验技术人员水平也在不断提高，