大数据医学期刊

如果是以下这些领域，可以考虑汉斯出版社的《数据挖掘》期刊：数据结构、数据安全与计算机安全、数据库、数据处理、知识工程、计算机信息管理系统、计算机决策支持系统、计算机应用其他学科、模式识别、人工智能其他学科。

目前，全球药物研发普遍面临着成功率低、研发生产周期长的瓶颈。一款新药从开始研发到投入市场，至少需要10—15年。

随着大数据和数字技术渗透到生产制造的各个环节，医药行业也开始借助这一技术，力图更经济、更有针对性地开发药物。

大数据可以收集和解读非结构化数据，从而优化生产流程。新药研发的相关数据量庞大，每一个成功上市的药物背后都有上百万页的文献资料。大数据技术有助于从海量临床记录和医学期刊中，帮助研究人员“站在巨人的肩膀上”发现创新的机会，提高成功率。而对一些突发、传染性强、死亡率高的疾病，更是需要迅速找到有效抑制药物。大数据分析可以在全球范围内更快地检测疾病模式，加速新药的出现。

简单来说，输入一个药品名称，可以查询到这个药品的基本信息，原料信息，竞争格局（同靶点药物研发情况），适应症进展，中国注册申报信息，临床试验，上市批准信息，药品说明书，中标信息，专利布局等。