基于医疗大数据的临床科研平台应用设计
基于大数据的医院数据中心建设思考

基于大数据的医院数据中心建设思考在当今数字化时代,大数据技术的应用已经渗透到各个领域,医疗行业也不例外。
医院作为医疗服务的核心机构,每天都会产生大量的医疗数据,包括患者的基本信息、诊断记录、治疗方案、检查结果等。
这些数据对于医院的管理、医疗质量的提升、科研创新以及患者服务都具有重要的价值。
因此,建设一个高效、安全、可靠的医院数据中心已经成为医院信息化建设的重要任务。
一、医院数据中心建设的背景和意义随着医疗信息化的不断推进,医院内部的信息系统越来越多,如医院信息系统(HIS)、电子病历系统(EMR)、实验室信息系统(LIS)、医学影像存档与通信系统(PACS)等。
这些系统在提高医疗服务效率和质量的同时,也产生了大量的分散、异构的数据。
由于缺乏统一的数据管理和整合,这些数据往往难以被充分利用,导致数据的价值无法得到有效发挥。
建设医院数据中心的意义主要体现在以下几个方面:1、提高医疗服务质量通过整合和分析患者的医疗数据,医生可以更全面地了解患者的病情,做出更准确的诊断和治疗决策。
同时,数据中心还可以为医疗质量监测和评估提供数据支持,帮助医院发现医疗过程中的问题,持续改进医疗服务质量。
2、支持科研创新丰富的医疗数据是开展医学研究的宝贵资源。
医院数据中心可以为科研人员提供大规模、高质量的数据样本,促进临床医学研究的发展,推动医学技术的创新。
3、优化医院管理数据中心可以对医院的运营数据进行分析,帮助医院管理者了解医院的资源利用情况、工作效率、成本效益等,从而优化医院的管理决策,提高医院的运营效率和经济效益。
4、提升患者服务体验基于数据中心,医院可以为患者提供个性化的医疗服务,如健康管理、疾病预防建议等。
同时,患者也可以更方便地获取自己的医疗信息,增强对医疗服务的信任和满意度。
二、医院数据中心建设的需求分析在建设医院数据中心之前,需要对医院的业务需求进行深入的分析,明确数据中心的建设目标和功能要求。
1、数据整合需求医院内部存在多个信息系统,这些系统的数据格式和标准各不相同。
医院工程新技术应用方案

医院工程新技术应用方案一、前言随着医学科技的不断发展,医院工程也应用了一系列的新技术,以提高医疗服务的质量和效率。
本文将阐述医院工程新技术应用方案,包括智能化设备、远程医疗、大数据分析以及医院信息化建设等方面的内容,以期为医院工程新技术的应用提供参考。
二、智能化设备1. 智能手术室随着机器人技术的不断进步,智能手术室已经成为医院工程的一个重要方向。
智能手术室通过引入机器人手术系统、智能手术台、智能监测仪器等设备,能够提高手术操作的精准度和安全性。
此外,智能手术室还可通过实时监测和记录手术过程,为医疗人员提供数据支持,提高手术效率。
2. 智能医疗设备智能医疗设备是指能够自动诊断、治疗以及提供数据支持的医疗设备。
例如,智能心电图仪、智能血压计、智能血糖仪等,这些设备能够实时监测患者的生理指标,并通过智能算法进行分析,为医生提供准确的临床数据。
3. 智能化床位管理系统智能化床位管理系统是通过智能感应技术和互联网技术,实现对病房床位的实时监测和管理。
该系统不仅能够方便医院对床位的调度和管理,同时还能提高床位的利用率,降低患者等待时间,提高医院的服务效率。
三、远程医疗1. 远程影像诊断系统医院工程的新技术中,远程影像诊断系统是一个重要的应用方向。
通过该系统,医生可以在远程地点获取患者的影像资料,进行远程诊断和治疗决策。
这样不仅能够降低医疗资源的浪费,还能够提高医疗服务的覆盖范围和质量。
2. 远程医学会诊系统远程医学会诊系统可以将不同地区的专家医生通过视频会议的形式聚集在一起,进行病例讨论、诊断和治疗方案的制定。
这种形式不仅能够充分发挥专家资源,同时也能够提高医生的医疗水平和专业知识。
3. 远程患者监护系统远程患者监护系统通过将生理监测设备与互联网相连接,实现对患者进行远程监护。
这种系统不仅能够方便医护人员对患者的监测和护理,同时还能够提高患者的居家医疗质量。
四、大数据分析1. 医院管理系统医院管理系统是医院工程中的一个重要组成部分,通过该系统医院可以对临床数据、医疗资源以及医疗服务进行全面的监测和管理。
医院临床科研大数据平台方案

基于智能数据平台建设的胃癌专病数据库
手工录入
全系统对接,数据自动抓取
病历与CRF书写两遍,增加工作量
前结构化:值域设置要求高,修改不够灵活 线上难以利用,搜索、统计分析需衔接第三方软件
保证数据准确性
科研项目全流程线上实施与
后结构化:不改变医生书写 管理
习惯
分布式处理实现快速检索
67
医疗文书结构化建模(结构化)
结构化字段
数据共享安全——数据脱敏库中数据查询 导出进行动态/静态脱敏处理
脱敏 数据 库
静态脱敏 平台
业务 数据 库
动态脱敏 平台
授权用户 非授权用户A
临床科研分析 人工智能应用
测试、培训、BI 开发
外包服务
非授权用户B
科研大数据平台
病历检索
通过云计算、NLP关键技术 实现对非结构化病历信息的快速检索
全文搜索
检索结果
批量导出申请
复杂条件录入
科研大数据平台
搜索相似病历
医院普外科智能数据平台
医院普通外科 “以数据为核心的研究型外科、以腔镜为特色的微创外科、以高 效服务 为导向的专业化外科”的学科建设基本思想,影响力已从区域到国际,学科建设 实现 了由量变到质变的跨跃。
以结直肠癌为例
体格检查
直肠指诊:膝胸位,肛门括约肌稍紧张,肛门周围粘膜光滑,未见 明显红肿、破溃及外痔皮赘等。入指约6cm,于11点至6点处可明 显触及环形肿物,占据肠腔2/3周,质地较硬,不能推动,基底广。 直肠壶腹部空虚,直肠壁无明显触痛。出指指套少量染血。肛门镜 检查:膝胸位11点至6点处,距齿状线约6cm处可见肿物隆起,表 面少量渗血,观察不清。
智慧医疗
医院临床科研大数据平台方案
基于“大数据、临床路径、智能物联网” 三一体的智慧医疗健康

精准医疗: 精准医疗大数据 精准医疗转化医学
基因测序
数据分析 解读
基因检测大数据
精准医疗大数据
临床应用
疾病/肿瘤 筛查与诊断
个性化 治疗/用药
跟踪管理 服务
转化医学
疾病临床筛查/诊疗/管理大数据
精准医疗大数据:“基因检测大数据”及“临床应用大数据”; “数据与服务(转化医学)”应用闭环
3
智慧医疗健康: 三位一体
专科医生 就诊/咨询
医院/体检中心 数据库
数据导入 (ETL)
数据库
9
Clients 客户端
Cloud System 云平台
智慧医疗健康服务系统
Doctors/Clients 医生/客户
Monitoring 健康监测APP
Service Access 健康管理APP/Web
CRM 客户管理
Internet
女 性 : 腰 围 ≥85cm (2.5尺 )
过量饮酒
白 酒 ≥100ml/d(2两 )
体力活动过少(静坐生活方式)
精神紧张
吸烟
高三酰甘油血症
TG ≥1.7 mmol/L
糖 耐 量 低 减 (IGT)或 空 腹 血 糖 受 损 (IFG)
巨 大 儿 (≥4kg)分 娩 史 或 妊 娠 糖 尿 病 史
基于“大数据、临床路径、智能物联网” 三位一体的智慧医疗健康
“健康中国2020”国家战略
医学模式转变:从疾病诊疗向预 防为主、防治结合转变
✓建立精准“防诊治”方案和临床决策系 统开展疾病预警、诊断、治疗与疗效评价 ✓ 重大疾病风险评估、预测预警、早期筛 查、分型分类、个体化治疗、疗效和安全 性预测及监控
LDL-C
大数据背景下的临床科研平台建设

新医疗,新智慧
..
目录
01
背景
WORKREPORT
思考
WORKREPORT
02
03
实践
WORKREPORT
展望
WORKREPORT
04
背景:大数据技术在医学研究领域的应用
01
信息学在临床科研领域的定位和作用
02
大数据技术在医学研究领域的应用
如何利用大数据指导行劢?
实践:大数据背景下的临床科研平台建设
1
组织
3
架构
2
方法
4
成效
卫荣 沈志勇
科研人员
团队组成
大数据算法不分析技术国家工程实验室
杰青 长江 万人
郑庆华
院士
973 徐宗本
中 央 保 健 施秉银 局
数学与计算机
青 千
李辰
医学
樊林
与医
学信
新息 化
丐 纨
杨健
医疗数据融 合分析研究
人工 智能 与大 数据 分析 技术
大数据背景下的临床科研平台建设组织架构方法成效大数据算法丌分析技术国家工程实验室医疗数据融合分析研究人工智能数据分析技术数学与计算机长江万人院士973团队组成科研人员数据科学家临床医生软件工程师数据工程师隐私性复杂性不完医疗信息具有非常高的敏感性和隐私性如果发生泄漏篡改戒被非法盗取将会给患者生命健康和财产带来重大损失医学术语更新快医院信息系统同标准统一导致医学术语复杂数据获取困难大量医疗数据来源于医务人员人工记彔导致数据记彔出现偏差和残缺时序性病人初次就诊治疗复查疾病的发生发展治愈戒死亡医学检查的波形图像都是时间函数冗余性信息孤岛烟囱还普遍存在一人在同医疗机构会产生相同的医疗数据同一医疗机构也存储大量重复无关紧要的信息多维性同数据使用者如医生护士医技所需信息一要求一医疗大数据的难点30余系统多源数据采集科研数据来自几乎所有业务系统hislispacs手术急诊财务系统幵丏在科研过程中随时扩大数据来源
医疗大数据分析平台设计与实现

医疗大数据分析平台设计与实现医疗大数据是近年来医疗行业中的一个热门话题。
随着医疗技术不断进步,医疗数据不断积累,如何更好地利用这些数据,提高医疗效率、降低医疗成本、提高诊疗水平已成为医疗行业的重要问题。
因此,医疗大数据分析平台的设计与实现逐渐被关注和重视。
一、医疗大数据分析平台的意义作为医疗行业的核心资产,医疗数据包含了丰富的临床、科研、管理等信息,可以帮助医疗机构和医护人员更好地制定临床诊疗方案、科学研究方向和医院管理决策。
然而,由于医疗数据的规模庞大、种类繁多,存在数据来源多、质量不一致、分散分布等问题,导致医护人员难以从中获取有效信息,制定科学化的诊疗方案。
因此,医疗大数据分析平台的设计与实现具有很大的意义,其可以:1、帮助医疗机构和医护人员更好地管理、整合和利用医疗数据,提高医疗效率和质量。
2、帮助医疗机构进行医院管理决策,提高组织效率和效益。
3、促进医学科研的发展,提高医学领域的学术水平。
二、医疗大数据分析平台的设计与实现医疗大数据的分析,需要从数据搜集、数据清洗、数据分析、数据挖掘等多个层面进行考虑。
医疗大数据分析平台的设计与实现需要符合以下原则:1、数据安全性原则。
医疗大数据属于敏感数据,涉及隐私保护和社会公众利益,设计者要考虑数据安全性。
2、数据有效性原则。
医疗大数据采集的数据要真实、准确、全面,才能支持后续的数据挖掘和分析。
3、数据系统性原则。
医疗大数据分散分布,需要设计一套完整的数据系统,以方便数据的调用和共享。
在医疗大数据分析平台的设计中需要考虑以下几个方面:1、数据源。
医疗大数据分散,需要对数据来源进行整理(如:病例历史记录、患者信息、医院采购数据等),建立一个数据中心用于存储。
2、数据清洗。
医疗大数据要求准确、全面,需要对原始数据进行清洗和筛选,去掉重复、误差、异常等数据,确保数据的质量。
3、数据结构化。
医疗数据种类多样,需要将非结构化的数据转换为结构化的数据,便于进行后续的分析。
大数据在医疗领域的应用现状与展望

大数据在医疗领域的应用现状与展望随着信息技术的快速发展,数据量的爆发式增长,大数据已经成为一种全球趋势,正在进入各个领域,其中医疗领域也正逐步地采用大数据技术。
通过大数据分析,医疗行业可以更好地了解药品的使用效果、疾病发病规律等,为医生和患者提供更加精准的医疗服务。
本文将讨论大数据在医疗领域的应用现状与展望。
一、大数据在医疗领域的应用现状1.医疗电子病历管理医疗领域容易产生大量的病历信息,这些信息如果以纸质文件的形式存储,管理起来相对困难。
因此,医疗行业采用电子病历管理系统已经成为趋势。
通过电子病历管理系统,医生可以更好地查看病历信息,快速了解患者的病情,提高工作效率。
另外,电子病历系统可以将患者病历信息转换为数字形式进行存储和管理,利用大数据算法可以更好地计算出疾病的发病规律、并对疾病的预测和预防提供科学的依据。
2.医疗数据分析作为一个数据敏感的行业,医疗行业产生的数据量巨大,包括病历、检查数据、化验数据等等。
利用大数据分析技术,医学研究人员可以对这些数据进行分析,提取有价值的信息,挖掘潜在的医疗隐含规律。
如通过对癌症患者的基因序列数据进行分析,科学家可以利用大数据技术建立某种类型癌症的预测模型,并通过对医疗数据中的发病率等数据进行研究,更快更准地预测出疾病的发病规律,进而为治疗这些疾病的医生提供准确科学的诊断方案,提高医疗效率。
3.健康管理云平台健康管理云平台是一种新型的医疗服务模式,通过云计算和大数据技术将个人的健康数据与医疗服务相结合,为患者提供更加精准的医疗服务。
通过互联网传输患者的健康数据,医生可以了解到患者目前的病情,及时进行诊断和治疗建议。
同时,健康管理云平台还为患者提供病友社交、预约挂号、定期体检等一系列健康管理服务,方便患者就医。
二、大数据在医疗领域的未来展望1.智能医学诊断随着人工智能的发展,未来医疗行业有望通过大数据算法实现智能诊断功能。
以物联网为例,当医疗设备与互联网连接并开始收集数据后,医疗机构可通过大数据技术对这些数据进行分析,建立起较为完整的患者数据文件,包括个人信息、就诊记录、检查结果、化验数据、药品使用记录、家族病史等信息。
健康医疗行业医疗大数据管理与分析平台建设方案

健康医疗行业医疗大数据管理与分析平台建设方案第1章项目背景与意义 (3)1.1 医疗大数据发展现状 (3)1.2 建设医疗大数据管理与分析平台的必要性 (4)1.3 项目目标与预期效果 (4)第2章医疗大数据资源整合与采集 (5)2.1 医疗数据来源与类型 (5)2.2 数据整合与采集策略 (5)2.3 数据质量保障与控制 (5)第3章医疗大数据存储与管理 (6)3.1 数据存储技术选型 (6)3.1.1 分布式存储 (6)3.1.2 列式存储 (6)3.1.3 云存储 (6)3.2 数据仓库构建 (6)3.2.1 数据源接入 (7)3.2.2 数据模型设计 (7)3.2.3 数据仓库技术选型 (7)3.3 数据安全与隐私保护 (7)3.3.1 数据加密 (7)3.3.2 访问控制 (7)3.3.3 数据脱敏 (7)3.3.4 审计与监控 (7)第4章医疗大数据预处理与清洗 (7)4.1 数据预处理方法 (7)4.1.1 数据集成 (8)4.1.2 数据抽样 (8)4.1.3 数据标注 (8)4.2 数据清洗策略与流程 (8)4.2.1 数据清洗策略 (8)4.2.2 数据清洗流程 (9)4.3 数据标准化与归一化 (9)4.3.1 数据标准化 (9)4.3.2 数据归一化 (9)4.3.3 特征编码 (9)第5章医疗大数据挖掘与分析 (9)5.1 数据挖掘算法选型 (9)5.1.1 分类算法 (9)5.1.2 聚类算法 (9)5.1.3 关联规则算法 (10)5.2 临床决策支持系统 (10)5.2.1 疾病诊断与预测 (10)5.2.2 治疗方案推荐 (10)5.2.3 风险评估与预警 (10)5.3 患者画像构建与个性化服务 (10)5.3.1 患者基本信息整合 (10)5.3.2 患者行为分析 (10)5.3.3 个性化服务推荐 (10)5.3.4 患者满意度评估 (11)第6章医疗大数据可视化与交互 (11)6.1 数据可视化技术 (11)6.1.1 概述 (11)6.1.2 可视化技术分类 (11)6.1.3 医疗大数据可视化应用 (11)6.2 可视化工具与平台选型 (11)6.2.1 概述 (11)6.2.2 开源可视化工具 (11)6.2.3 商业可视化平台 (12)6.3 交互式数据展示与摸索 (12)6.3.1 概述 (12)6.3.2 交互式数据展示 (12)6.3.3 数据摸索 (12)第7章医疗大数据应用场景与实践 (12)7.1 临床诊疗辅助 (13)7.1.1 疾病预测与风险评估 (13)7.1.2 病例智能检索 (13)7.1.3 个体化治疗方案推荐 (13)7.2 患者健康管理 (13)7.2.1 健康档案管理 (13)7.2.2 慢性病管理 (13)7.2.3 预防性健康指导 (13)7.3 医疗资源优化配置 (13)7.3.1 医疗资源分布监测 (13)7.3.2 医疗服务需求预测 (13)7.3.3 医疗质量评估 (13)7.3.4 药物研发与应用 (14)第8章医疗大数据安全与合规性 (14)8.1 数据安全策略与措施 (14)8.1.1 数据加密 (14)8.1.2 访问控制 (14)8.1.3 安全审计 (14)8.1.4 数据备份与恢复 (14)8.1.5 网络安全防护 (14)8.2.1 法律法规遵循 (14)8.2.2 政策文件解读 (15)8.2.3 内部合规性审查 (15)8.2.4 监管部门沟通 (15)8.3 隐私保护与伦理审查 (15)8.3.1 隐私保护措施 (15)8.3.2 伦理审查 (15)第9章医疗大数据平台建设与实施 (15)9.1 项目管理与组织架构 (15)9.1.1 项目管理团队 (15)9.1.2 组织架构设计 (15)9.2 技术支持与维护 (16)9.2.1 技术支持 (16)9.2.2 系统维护 (16)9.3 质量保障与风险管理 (16)9.3.1 质量保障 (16)9.3.2 风险管理 (16)第10章医疗大数据未来发展展望 (17)10.1 技术发展趋势 (17)10.2 行业应用前景 (17)10.3 政策法规与产业生态建设 (17)第1章项目背景与意义1.1 医疗大数据发展现状信息技术的飞速发展,医疗行业已进入大数据时代。
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基于医疗大数据的临床科研平台应用设计目的该院的信息平台具有大量的临床数据以及管理数据,与这些数据有关的科研记过有待进一步的分析,因此构建一个科研分析平台可以为今后的医疗科研提供重要的辅助支持。
方法基于临床数据中心构建具有该院医疗结果特色的数据集市。
结果实现该院各类科研数据系统的医疗信息共享,建立一个科研病例检索、科研数据管理以及随访系统的完整数据管理模式,解决医疗科研人员处理数据困难的问题。
结论提高了数据的利用率、分析的准确性、降低了科研难度、促进了医疗科研成果的发表。
标签:医疗大数据;科研平台;统计分析[Abstract] Objective The information platform of our institute has a lot of clinical data and management data. The scientific research related to these data needs to be further analyzed. Therefore,the construction of a scientific research platform can provide important support for future medical research. Methods A data mart was constructed based on clinical data centers with medical results. Results To realize the medical information sharing of all kinds of scientific research data system in our hospital,establish a complete data management mode of scientific research case retrieval,scientific data management and follow-up system,and solve the problem that medical researchers are dealing with data difficulties. Conclusion It improves the utilization rate of data,the accuracy of analysis,reduces the difficulty of scientific research,and promotes the publication of medical research results.[Key words] Medical large data;Scientific research platform;Statistical analysis一般的科学研究都是建立在系统的试验设计上进行的,尤其是医疗领域,更是需要精确的试验方法设计,不断调整试验条件及手段,记录所得数据进而分析数据得到结果,随着信息技术得发展,医疗领域更是积累了大量的数据[1]。
尤其是在临床方面,以患者为核心的大数据正在进一步扩大[2]。
随着大数据概念在各行各业,包括电子商务、社交网络、咨询服务等行业的逐渐风靡,应用大数据技术对临床上越来越庞大的医疗数据进行分析也成为了目前研究的热点。
大数据的应用具有4个特点:①数据量大(V olume);②数据种类多(Variety);③价值高(Value);④产生快、处理快(Velocity)[3]。
而临床上大量的研究数据正以GB到TB再到PB的趋势进行发展[4],所以,只有在大数据处理技术的帮助下才能更有效地分析、利用这些数据,挖掘出“小数据”无法提供的信息,为经济社会的发展提供优良的服务,为患者、医疗工作者、科研者及管理者提供优质的服务与积极的协助[5]。
然而,我国对医疗大数据的研究与应用还处于起步阶段,但发展十分迅速,医疗大数据分析正逐渐成为医疗模式转型的应用需求。
因此,该文从实际出发,基于该院的临床数据,搭建医疗大数据平台,希望为该院临床研究提供新的分析手段及方法。
1 科研需求该院是省属疗养单位,虽然与其他治疗医院有区别,但经过多年的发展已经具备比较完善的临床体系,实现了患者治疗过程的信息化管理、院内信息业务的全面覆盖以及信息共享等。
为了使医疗大数据分析技术得到更好的应用,需要建立集成平台、临床数据中心及运营管理数据中心。
通过医疗大数据分析技术将那些分散的数据信息收集、整合,使其更有利于分析。
相较于之前的手工方式对数据的整理,这样的分析技术更具有应用价值,同时避免了数据的丢失,又提高了工作效率。
然而,目前许多医疗单位都缺少统一的科研数据管理工具。
对于医疗数据的获取依然处于Excel数据导出阶段,再将所得数据进行统一整合后对比分析。
这一方法不仅效率低而且还容易丢失数据以及造成许多失误。
因此,目前的数据整合手段已经不能够满足科研的管理需求。
2 设计思路该院目前还缺乏统一规划的科研平台,且院内数据信息系统是相对独立的、数据复杂、信息复制比高,面对这些问题首先应该建立信息平台及临床数据中心。
临床数据中心的建立是基于HL7 V3 RIM/RMIM模型和电子病例相关标准组织的[6]。
在规范数据格式的基础上将数据与SPSS、SAS、R语言等软件连接,保证医疗人员科研工作的便利性。
根据该院数据特点及分布将该院科研平台分为应用层、数据集市层、指标库层、临床數据中心层和业务系统层。
数据内容主要是一些有关于患者的入院診断、临床、病史、检查、护理以及相关用药等信息。
这些数据经过一系列的采集、筛选、转化后可以存入临床数据中心(CDR)。
而CDR中的数据则用于处理、保存、管理各个平台数据,实现临床数据的整合与集中,为今后的科研工作提供便利及有效的数据信息。
除这些普遍性疾病的大数据库之外,根据该院的特点还可以建立专病指标库,主要是由各种单病种数据库构成的[7]。
目前该院还没有纳入各种单病种数据的统计分析。
在专病指标库中,可预设专病指标,主要包括临床表现、并发症、感染指标、护理出入量、检测结果、护理指标以及药敏结果等相关内容。
然而,专病数据集市层其实也属于临床数控集市层的一部分,在需要的情况下从临床数据中提取出来进行统计分析并加以应用。
因此,应用层是专病数据集市层实现应用的一个表现,包括病例检索系统、科研患者数据分组及科研随访等应用。
3 建设成果3.1 科研病例检索系统与以往的病例检索系统不同,科研病例检索系统在基于临床数据中心的条件下,可以以单个或多个组合的方式从专病数据集中检索到符合目标的患者病例。
搜索到的结果包括该患者或相似病例患者的门诊信息、住院诊断信息、检查结果、明細等其他有利用价值的信息。
3.2 科研数据管理系统科研数据管理系统是以维护医疗单位专病指标库为目的的医疗科研平台管理体系,该系统的利用能够实现医疗人员科研的自由化配置。
该系统除满足医疗研究者日常的科研需求外还要达到医疗单位的个性化的要求目标。
这就要求科研数据管理系统以数字化为向导,在最大程度的发挥出医疗数据信息化作用的同时并对数据进行自动化的整理、统计分析、核对等一系列处理过程。
这样不但可以减轻科研人员的工作负担,更会及时发现问题,避免失误,提高科研质量。
医学研究的基本工作包括确定研究的总体以及样本、制定观察指标等。
而这里的研究样本是要符合纳入研究标准、服从医学研究设计的。
而科研数据管理系统的存在为研究样本的选择提供了样本及指标的纳入标准模板。
3.3 科研随访对出院的患者进行科研跟踪随访,不但是对患者病情关系负责的表现,同时随访数据也是科研工作的重要组成部分。
其中科研随访主要包括单个病例的科研随访记录以及多个病例的科研随访数据分析[8]。
科研人员可以按照随访系统内设定好的随访记录模板进行填写,录入数据,实现随访记录的数字化管理归档。
在对出院患者进行随访的过程中,要注意阅读患者住院期间的诊疗信息,为随访提供可靠的数据支撑。
科研随访的另一个便利所在,就是可以通过特定的APP 或微信等实现对患者随访,而随访信息会自动的上传到科研系统中生成随访结果单,为医疗研究者以及患者之间的沟通提供了更加简便快捷的条件。
3.4 统计分析所有得到的科研数据都要经过一系列的分析以及统计学检验后才可以得到相应的结论。
因此,将临床数据与第三方专业分析软件进行无缝连接,以便于医疗科研工作的进行。
基于医疗大数据设计的科研平台,为数据的统计支持提供了预置统计模型及自定义,导出两种形式的统计分析。
与R统计分析对接,实现基于R统计的结果输出。
4 讨论大数据科研平台的临床科研分析在该院得到充分的应用。
一方面使大批量的数据收集以及多维度的筛选,提供可能及便利。
如对患有“糖尿病”的相关患者的资料进行筛选时,就可以通过大数据检索得到相关患者的病例信息。
病种数据库为临床医疗人员研究疾病分类、各种病人生存率、慢性病诊疗结果、诊疗方法评估等科研项目的筛选和结果分析,提供了患者资料和数据的多维度筛选[9]。
而另一方面,提供了数据分析的便利性。
科研平台可以自主完全生成医疗单位的科研数据CRF表单,生成后的表单可以直接的生成统计分析报告,不仅节约时间,还提高了准确性,也为科研统计分析提供了参考。
最后,医疗大数据平台的建立,最主要的是利于患者的病例检索,能够迅速调出接受治疗患者的继往病史,为患者的治疗提供有效可靠的信息,这不仅仅能够提高患者的治疗效果,在急救或手术中更是可以挽救生命。
因此,医疗大数据的建立对于各个医院来说都是必要的。
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