临?#37096;?#30740;?#27835;?/h2>

 
      嘉和大数据科研?#27835;?#24179;台借助大数据处理、自然语言分词、机器学习、知识?#35745;?#31561;技术,整合并挖掘包括电子病历、检验检查、医疗影像、基因序列等在内的海量医疗数据,形成以患者为?#34892;?#30340;完整时间序列研究资源库。利用数据挖掘算法,实现临床数据的深度解析与可视化,辅助临床医生构思科研想法以及提出病因假设。
 
大数据平台架构   
 
      平台基于大样本临床试验,能够快速完成问题验证并生成统?#24179;?#26524;,降低科研成本,提升医疗机构服务质量和科研成果转化效率。
 
1、辅助科研构思 
 
      在实验设?#24179;?#27573;,基于大数据资源?#34892;模?#36827;行文献学习与数据回顾,并通过荟?#22836;治?#21450;深度学习技术,帮助提出问题、形成假设。
 
 2、辅助数据获取

      基于医院数据?#34892;?#21450;基因组学、eCRF表及患者随访等?#21644;?#25968;据,形成科研数据集市;支持多?#20013;问健?#22810;个维度的数据检索,检索结果秒级返回,检索效率是手工的上千倍,且召回率高于人工数倍。
 
3、辅助数据处理

      通过自然语言处理、数据归一等大数据技术,实现对大量多源异构数据的整合、清洗及后结构化处理,形成系统可识别、可利用的信息。
 
4、辅助统?#21697;治?/strong>

      平台通过接入R语言,集成多种医学统计模型,实现按科?#34892;?#27714;灵活选择统?#21697;?#24335;,?#34892;?#35299;决研究过程中阶段性数据统?#21697;治?#36153;时、繁琐问题,优化实验方案。
 
5、辅助总结评价

      利用大数据科研?#27835;?#24179;台,可以对不同样本进行多次验证,根据结果?#39029;?#26368;真实的科学证据,减少实验偏倚,提高实验质量。
 
 
特点
  
1、多级数据分层模型

      针对临床数据复杂的分级结构,特别是病历文书、检查报告等,研发出了“多级数据分层模型”,用于深度挖掘各层次数据,把数据的颗粒度做到极致,并建立其层次关系,从而能支撑复杂关联性?#27835;?#31561;深度的科研应用研究。

2、专病库

      大数据临?#37096;?#30740;平台专病库是以专科疾病为?#34892;模?#25972;合患者在院期间的各类临床诊疗资料(包括病历文书、检验检查、医嘱用药、手麻、护理等)以及患者随访数据、生物样本数据、组学研究数据或公开发布的环?#25345;?#37327;数据,并?#38498;?#37327;数据进行多维度?#27835;觥?#21033;用可视化功能,医生能够发现过去难以发掘的临床问题,?#39029;?#31185;研的新思路。
 
3、数据智能质控

      针对大数据资源库每个数据项,实现实时多级的质量监控,包括资源的完整度、异常数据点、异常数据类型以及数据分布情况等,并可针对不规范数据进行溯源?#27835;觶?#36861;溯到原始病历文书,发现书?#27425;?#24046;。
 
4、数据深度挖掘
     
      在数据深度挖掘能力方面,平台提供病种?#27835;觶?#21253;括影响因素?#27835;觥?#39044;测?#27835;觥?#24178;预?#27835;?#19977;大核心主题的?#27835;?#30740;究。
此外,提供在线统计模型工具,现已整合医学上常用的统计算法40余种,包括独立样本T检验、卡方检验、回归?#27835;?#31561;。操作设计完全结合医学专业特点以及科学研究思路,将大部分数据处理和量化过程转由后台直接完成,省去人工处理数据的复杂度,提高科?#34892;?#29575;。

5、数据导出

      平台可针对数据的分类模型,定制每种分类数据的导出模式,基于关键事件处理、复杂逻辑计算、自动行列转换、智能标准化值域输出等新技术。替代统计学处理之前大?#24247;?#25163;工数据处理工作,为医生在阶段性统?#24179;?#27573;节省大量时间。
 
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