基于国家临床医学研究中心的临床研究大数据平台建设思考

健康医疗大数据是国家重要的基础性战略资源,建立国家健康医疗大数据平台是深入实施创新驱动发展"健康中国"战略的重要环节。临床研究产生的数据是健康医疗大数据的重要组成部分,依托国家临床医学研究中心开展基于临床研究的国家级健康医疗大数据平台建设是目前较为成熟和可行的一种模式,在实施过程中要统一数据标准,使用高效的数据采集技术并严格控制数据质量,重点保障数据安全,最终实现数据的挖掘共享和经营管理,产生巨大社会价值。     

医疗机构自主可控大数据科研平台建设方案

以多组学数据分析场景为例,从基础硬件设施、基础软件、应用系统3方面阐述医疗机构自主可控大数据科研平台国产化建设方案,为生物医学数据科研平台建设积累经验,为国内医疗科研机构提供参考。     

基于Hadoop架构的医疗大数据平台应用实践和思考

介绍国内外医疗大数据战略规划、布局及Hadoop技术体系架构,根据西南医院实际情况,阐述构建医疗大数据平台的必要性,分析其架构设计和医疗大数据业务开展情况,指出医疗大数据业务的不足和未来前景。     

基于标准化理论的区域临床研究数据平台构建

目的/意义 解决区域性临床研究数据难以高效整合的问题,推进临床研究界中的“中国证据”和“中国方案”。方法/过程 借鉴标准化理论提出数据标准体系,以多中心临床研究数据整合为抓手,探索区域临床研究数据平台构建和应用方法。结果/结论 初步形成区域临床研究数据平台的理论体系,上海地区三甲医院临床研究能力提升显著。     

关于中医药临床研究伦理审查平台建设评估的思考

通过中医药临床研究伦理审查平台建设评估,发现目前医院伦理委员会在建设和发展中存在以下问题:工作缺乏较高的独立性、缺乏针对研究者的系统化伦理培训、多中心审查缺乏统一标准、临床研究后续监管力度不够、缺乏质量管理和利益冲突管理机制等.提出了规范医学伦理学培训、建立联合伦理委员会、制定地方标准、明确质量管理原则和利益冲突防范原则、探索实行伦理委员会认证等对策.     

研究者发起的临床研究项目伦理审查存在的问题与对策 ——以深圳某三甲医院为例

随着研究者发起的临床研究项目的迅猛发展,其中涉及到的伦理问题日益增多,并给伦理委员会审查工作带来了严峻的挑战.本文以深圳某三甲医院为研究对象,指出目前此类项目伦理审查存在的问题包括项目管理规范不健全、对伦理委员会的监管和支持不足、研究者伦理意识淡薄、伦理委员会内部管理不到位等.结合现行国内外临床研究的伦理审查法规与药物...     

健康医疗大数据云平台研究综述

通过健康医疗大数据云平台技术,能实现更加高效、便捷的医疗服务,更大地满足人们个性化的医疗需求,也能进一步促进医学知识与技术的进步。本文主要对健康医疗大数据的来源和特点进行了概述,对健康医疗大数据云平台的发展和特点进行介绍与分析,总结了健康医疗大数据的相关开发与研究案例,提出了目前健康医疗大数据云平台面临的一些问题与对应策略。而保障健康医疗大数据云平台的规范与安全,有利于有效促进临床决策、远程医疗、电子档案分析与公共健康等各个方面的医疗行业的发展。     

基于通用数据模型的健康医疗大数据平台数据治理研究

以健康医疗大数据平台建设过程中的数据治理实践为例,从数据抽取与清洗、文本数据结构化和数据映射等方面探讨基于通用数据模型的多中心健康医疗大数据质量提升方法和技术,总结相关实践问题与经验,为跨机构、跨部门的健康医疗大数据治理提供参考。     

临床研究的伦理审查:受试者退出研究的数据保留

临床研究过程中受试者退出研究,研究者是否可以对已经采集的数据进行分析使用、甚至是否可以继续采集受试者的数据,目前我国尚缺乏相关法规条例对此问题进行规定,作者参考美国相关指南规定,提出如下建议:食品药品监督管理局管理的药物临床试验不得销毁已经采集的数据;科研课题研究,研究者应事先考虑到该问题,在研究方案和知情同意书中做出相应规定。研究者可以根据研究有效性的考虑,决定是否同意受试者不使用数据的要求,事先告知,征得受试者的同意后再入组。     

省级健康医疗大数据平台设计与应用实践

阐述甘肃省健康医疗大数据平台建设目标、业务需求、数据来源、业务内容、系统架构及部署,介绍平台应用实践,包括跨地区患者流向分析、构建人工智能决策引擎等方面,对进一步完善平台、建立健康医疗大数据模型等进行探讨。     

涉及健康医疗大数据研究的伦理审查问题思考

近年来,随着云计算、物联网、大数据等新兴技术的快速发展,健康医疗大数据得到了蓬勃发展。作为新兴事物的健康医疗大数据,我国现行法规尚无法涵盖涉及健康医疗大数据研究提出的伦理审查和管理要求,伦理实际审查工作缺乏可操作化的审查标准和程序。通过对国内外相关法律法规、文献等资料进行研究,对涉及健康医疗大数据研究的伦理审查问题进行分析,认为国内现有法律法规规范不足、伦理治理原则尚存争议、传统审查模式遭遇困境为目前涉及健康医疗大数据研究的主要伦理审查难点,最后,从伦理治理的角度出发,提出了目前涉及健康医疗大数据研究的伦理审查要点除需满足传统伦理审查的基本要求外,还应重点关注研究风险受益比、知情同意程序、隐私保护措施等内容来进一步规范涉及健康医疗大数据研究过程中的数据利用。     

医疗大数据平台建设机遇、挑战及其发展

分析医疗大数据平台建设面临的机遇和挑战,以肿瘤大数据平台为例阐述医疗大数据平台发展建设情况,包括建设规划、关键技术领域研究、建设实践等,为医疗卫生行业数字化、智能化转型提供支撑。     

医疗大数据集成及应用平台体系构建

以四川大学华西医院为例,在介绍医疗大数据集成应用现状基础上,提出“云平台+数据资源+应用”的大数据集成平台构建方案,介绍平台系统设计与应用效果,推动医疗大数据应用发展。     

临床大数据挖掘与人工智能建模云平台的研究与构建

目的：为解决临床研究中分析、建模及项目管理的相关问题,整合多种统计及机器学习方法,构建智能临床研究分析及AI建模云平台。方法：采用Django作为Web应用框架,Nginx负载均衡,使用R语言实现生存分析、COX回归分析等传统临床统计方法,同时集成了XGBoost、SVM、随机森林等多种机器学习算法,构建了一键自动人工智能建模的云平台。结果：平台目前已完成搭建,集数据治理、医学统计学、机器学习建模、项目管理、流程追溯于一体,可以一站式全流程完成临床研究分析建模。结论：本平台有助于减少临床医生开展临床研究时数据整理、分析及建模的时间成本和经济成本,同时提供了技术和方法支撑,有效提升了临床研究的效率和质量。     

基于智能医学数据中台的大数据科研平台应用实现

目的:通过建立大数据科研平台,提高临床科研的效率及质量,并促进研究成果有效转化。方法:根据广州医科大学附属第二医院实际情况,建立以智能医学数据中台为核心的大数据科研平台,通过专病库建立、描述性统计分析、统计挖掘、单病种分析及疾病预测等,优化科研流程,提升科研质量,实现科研成果的临床应用。结果:目前,广州医科大学附属第二医院大数据科研平台已累积经过规范化处理的住院患者252 047人次,门诊患者10 272 948人次,覆盖病历文书、医嘱、检验检查报告、课题随访数据等在内的37种文档类型,辅助医生建立疾病研究人群200多个、研究课题10余项。结论:与传统人工操作相比,大数据科研平台在数据抽取、统计及分析等方面,均有着明显优势,在疾病预测等临床应用方面也显示出广阔前景。     

医院科研大数据平台的应用实践探索

目的:利用大数据平台在科研一体化构建等方面的科学性与时效性,探讨其在单病种研究的使用价值.方法:利用医院科研大数据平台高效的数据采集与清洗、数据治理与标准化、后结构化处理、大数据搜索能力、科研统计分析能力等科研手段,优化科研工作模式,提高科研效率与分析能力.结果:针对科研要求,设计电子CRF表单,通过宣教、电话、微信、...     

大数据背景下医院数据质量评价模型及监控管理模式探索

结合中山大学肿瘤防治中心基于医疗大数据平台进行数据质量评价及监管的实践经验,阐述该模式应用的技术框架,包括大数据平台和数据质量评价模型构建方法以及针对各维度量化评分计算方法,分析该模式应用的阶段性成果、成效与创新情况,为医院数据质量评价提供可行的模式和思路。     

探讨某三甲医院科研项目伦理审查实践

医学科学研究是揭示人体生命本质与疾病发生、发展的现象和机制,而科研项目的伦理审查在医学科学研究工作中越显重要,因此保护受试者的权利与安全维护他们的隐私和尊严引起社会和医学界的高度关注。而医学科研伦理审查就是用伦理学的原则去规范和审视科技人员研究活动,指导科研人员科研动机,为临床研究提供科学真实准确的证据。     

临床研究的伦理审查——跟踪审查

伦理委员会对临床研究的审查不只是局限于在研究开始前的审查,还包括研究开始以后的跟踪审查,包括复审、修正案审查、年度／定期跟踪审查、严重不良事件审查、违背方案审查、提前终止研究审查、结题审查。阐述了各类跟踪审查的操作程序和审查要点。