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        大數(shù)據(jù)科研分析平臺

        大數(shù)據(jù)科研分析平臺是以人工智能技術(shù)為核心驅(qū)動、以院內(nèi)外真實診療數(shù)據(jù)為基礎(chǔ)支撐的創(chuàng)新型臨床-科研一站式服務(wù)體系。通過對疾病數(shù)據(jù)的自動整合、處理,可輔助醫(yī)生快速建立覆蓋多病種、全變量的高質(zhì)量專病數(shù)據(jù)庫;并在此基礎(chǔ)上,利用相應(yīng)算法模型,快速實現(xiàn)對數(shù)據(jù)的深度挖掘和多維分析,提升科研效率及質(zhì)量,促進成果轉(zhuǎn)化,實現(xiàn)臨床-科研協(xié)同發(fā)展。
         大數(shù)據(jù)平臺架構(gòu)   
         
        平臺基于大樣本臨床試驗,能夠快速完成問題驗證并生成統(tǒng)計結(jié)果,降低科研成本,提升醫(yī)療機構(gòu)服務(wù)質(zhì)量和科研成果轉(zhuǎn)化效率。
         
        1.輔助科研構(gòu)思 
        在實驗設(shè)計階段,基于大數(shù)據(jù)資源中心,進行文獻學(xué)習(xí)與數(shù)據(jù)回顧,并通過薈萃分析及深度學(xué)習(xí)技術(shù),幫助提出問題、形成假設(shè)。
         
        2.輔助數(shù)據(jù)獲取
        基于醫(yī)院數(shù)據(jù)中心及基因組學(xué)、eCRF表及患者隨訪等院外數(shù)據(jù),形成科研數(shù)據(jù)集市;支持多種形式、多個維度的數(shù)據(jù)檢索,檢索結(jié)果秒級返回,檢索效率是手工的上千倍,且召回率高于人工數(shù)倍。
         
        3.輔助數(shù)據(jù)處理
        通過自然語言處理、數(shù)據(jù)歸一等大數(shù)據(jù)技術(shù),實現(xiàn)對大量多源異構(gòu)數(shù)據(jù)的整合、清洗及后結(jié)構(gòu)化處理,形成系統(tǒng)可識別、可利用的信息。
         
        4.輔助統(tǒng)計分析
        平臺通過接入R語言,集成多種醫(yī)學(xué)統(tǒng)計模型,實現(xiàn)按科研需求靈活選擇統(tǒng)計方式,有效解決研究過程中階段性數(shù)據(jù)統(tǒng)計分析費時、繁瑣問題,優(yōu)化實驗方案。
         
        5.輔助總結(jié)評價
        利用大數(shù)據(jù)科研分析平臺,可以對不同樣本進行多次驗證,根據(jù)結(jié)果找出最真實的科學(xué)證據(jù),減少實驗偏倚,提高實驗質(zhì)量。
         
         
        特點
        1.多級數(shù)據(jù)分層模型
        針對臨床數(shù)據(jù)復(fù)雜的分級結(jié)構(gòu),特別是病歷文書、檢查報告等,研發(fā)出了“多級數(shù)據(jù)分層模型”,用于深度挖掘各層次數(shù)據(jù),把數(shù)據(jù)的顆粒度做到極致,并建立其層次關(guān)系,從而能支撐復(fù)雜關(guān)聯(lián)性分析等深度的科研應(yīng)用研究。

        2.專病庫
        大數(shù)據(jù)臨床科研平臺專病庫是以??萍膊橹行模匣颊咴谠浩陂g的各類臨床診療資料(包括病歷文書、檢驗檢查、醫(yī)囑用藥、手麻、護理等)以及患者隨訪數(shù)據(jù)、生物樣本數(shù)據(jù)、組學(xué)研究數(shù)據(jù)或公開發(fā)布的環(huán)境質(zhì)量數(shù)據(jù),并對海量數(shù)據(jù)進行多維度分析。利用可視化功能,醫(yī)生能夠發(fā)現(xiàn)過去難以發(fā)掘的臨床問題,找出科研的新思路。
         
        3.數(shù)據(jù)智能質(zhì)控
        針對大數(shù)據(jù)資源庫每個數(shù)據(jù)項,實現(xiàn)實時多級的質(zhì)量監(jiān)控,包括資源的完整度、異常數(shù)據(jù)點、異常數(shù)據(jù)類型以及數(shù)據(jù)分布情況等,并可針對不規(guī)范數(shù)據(jù)進行溯源分析,追溯到原始病歷文書,發(fā)現(xiàn)書寫誤差。
         
        4.數(shù)據(jù)深度挖掘
        在數(shù)據(jù)深度挖掘能力方面,平臺提供病種分析,包括影響因素分析、預(yù)測分析、干預(yù)分析三大核心主題的分析研究。
        此外,提供在線統(tǒng)計模型工具,現(xiàn)已整合醫(yī)學(xué)上常用的統(tǒng)計算法40余種,包括獨立樣本T檢驗、卡方檢驗、回歸分析等。操作設(shè)計完全結(jié)合醫(yī)學(xué)專業(yè)特點以及科學(xué)研究思路,將大部分數(shù)據(jù)處理和量化過程轉(zhuǎn)由后臺直接完成,省去人工處理數(shù)據(jù)的復(fù)雜度,提高科研效率。

        5.數(shù)據(jù)導(dǎo)出
        平臺可針對數(shù)據(jù)的分類模型,定制每種分類數(shù)據(jù)的導(dǎo)出模式,基于關(guān)鍵事件處理、復(fù)雜邏輯計算、自動行列轉(zhuǎn)換、智能標準化值域輸出等新技術(shù)。替代統(tǒng)計學(xué)處理之前大量的手工數(shù)據(jù)處理工作,為醫(yī)生在階段性統(tǒng)計階段節(jié)省大量時間。
         
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