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。