下面是范文網(wǎng)小編收集的臨床科研大數(shù)據(jù)資源管理(大數(shù)據(jù)與臨床科研)，供大家品鑒。

　　對臨床科研數(shù)據(jù)資源進(jìn)行管理。通過對科研數(shù)據(jù)需求與挑戰(zhàn)的分析，找到管理臨床科研大數(shù)據(jù)的方法和途徑。有效解決臨床科研人員數(shù)據(jù)處理難題，滿足臨床醫(yī)生多層次的科研數(shù)據(jù)訴求，加快科研成果產(chǎn)出。利用人工智能技術(shù)對臨床數(shù)據(jù)進(jìn)行有效治理，為臨床研究利用奠定基礎(chǔ)。

　　隨著醫(yī)療信息化的發(fā)展，醫(yī)療機(jī)構(gòu)積累了大量的臨床診療數(shù)據(jù)。當(dāng)前已有研究人員利用自然語言處理技術(shù)處理非結(jié)構(gòu)化文本，構(gòu)建病歷智能分析系統(tǒng)的研究。而如何有效地利用臨床數(shù)據(jù)，更好地服務(wù)于臨床研究和循證醫(yī)學(xué)，實(shí)現(xiàn)其資源價(jià)值，已經(jīng)越來越為管理者所關(guān)注。國務(wù)院辦公廳印發(fā)《科學(xué)數(shù)據(jù)管理辦法》也指出要加強(qiáng)和規(guī)范科學(xué)數(shù)據(jù)管理，保障科學(xué)數(shù)據(jù)安全，提高開放共享水平，更好地為國家科技創(chuàng)新、經(jīng)濟(jì)社會發(fā)展和國家安全提供支持。吳宇皓等人已經(jīng)利用醫(yī)療大數(shù)據(jù)分析管理系統(tǒng)，建立 20個(gè)專業(yè)科研數(shù)據(jù)庫,完成科研查詢 200 余項(xiàng)次，加快了臨床科研進(jìn)展。王雪萍等人基于醫(yī)療大數(shù)據(jù)設(shè)計(jì)了臨床科研平臺，有效地提高了數(shù)據(jù)的利用率、分析的準(zhǔn)確性、降低了科研難度、促進(jìn)了醫(yī)療科研成果的發(fā)表。隨著真實(shí)世界研究的興起，我國也有眾多醫(yī)院利用醫(yī)療大數(shù)據(jù)來完成評價(jià)醫(yī)療實(shí)踐過程、治療模式、病人遷徙、疾病特征、患者依從性、療效評價(jià)、患者預(yù)后、資源消耗等方面的真實(shí)世界研究。隨著大數(shù)據(jù)與人工智能技術(shù)的快速發(fā)展，對醫(yī)療數(shù)據(jù)的分析、建模、挖掘、智能化應(yīng)用，已經(jīng)成為醫(yī)療信

　　息化的發(fā)展方向。本研究將從大數(shù)據(jù)下科研需求與挑戰(zhàn)、基于大數(shù)據(jù)的科研管理與實(shí)踐方面進(jìn)行闡述。

　　戰(zhàn) 大數(shù)據(jù)下科研需求與挑戰(zhàn) 大學(xué)附屬兒童醫(yī)院臨床業(yè)務(wù)系統(tǒng)已相對完善，建立了集成平臺和臨床數(shù)據(jù)中心、運(yùn)營數(shù)據(jù)中心，積累了大量的診療數(shù)據(jù)。這些診療數(shù)據(jù)包含臨床研究三要素（研究對象、研究因素和效應(yīng)指標(biāo)）的全部內(nèi)容，為臨床研究提供了大量的選題空間。臨床科研大數(shù)據(jù)在分析和挖掘上雖然有較好的機(jī)遇和前景，但也存在大量文本非結(jié)構(gòu)化、數(shù)據(jù)質(zhì)量偏低、診療與科研數(shù)據(jù)不統(tǒng)一等困難和挑戰(zhàn)。

　　一 診療數(shù)據(jù)不完整，與科研數(shù)據(jù)不統(tǒng)一 診療數(shù)據(jù)來源于醫(yī)療實(shí)踐，與臨床研究要求的數(shù)據(jù)還存在一定差距。如回顧性研究因不同數(shù)據(jù)系統(tǒng)標(biāo)準(zhǔn)不一，無法分析影響疾病結(jié)局的風(fēng)險(xiǎn)因素。前瞻性研究會由于原始研究方案不夠嚴(yán)謹(jǐn)造成數(shù)據(jù)缺失；此外，病例隨訪難也會導(dǎo)致數(shù)據(jù)缺失，給數(shù)據(jù)采集帶來很大的困難。在運(yùn)用單病種數(shù)據(jù)庫進(jìn)行疾病發(fā)生率調(diào)查的總結(jié)、疾病特征的總結(jié)、風(fēng)險(xiǎn)因素分析、診療方法及效果的評定時(shí)，由于數(shù)據(jù)缺乏標(biāo)準(zhǔn)，再加上海量數(shù)據(jù)的采集以及數(shù)據(jù)監(jiān)管等，給數(shù)據(jù)收集和分析帶來很大的困難。

　　低 數(shù)據(jù)質(zhì)量欠佳，有效利用程度低 隨著醫(yī)院信息化系統(tǒng)的運(yùn)行，積累了海量的病歷數(shù)據(jù)，但也存在許多的數(shù)據(jù)不規(guī)范、錯(cuò)誤、缺失等問題，例如針對同一種疾病“2 型糖尿病”，醫(yī)生可有“T2DM”“Type 2 DM”“非胰島素依賴型糖尿病”等多種描述；針對陰性癥狀的描述，則可能有“否認(rèn)某癥狀”“無某癥狀”“某癥狀（-）”“未發(fā)現(xiàn)某癥狀”等多種描述。科研數(shù)據(jù)分析是通過變量與變量之間的關(guān)系分析來回答研究假說，需要所有被分析的數(shù)據(jù)是結(jié)構(gòu)化的。由于存在大量非結(jié)構(gòu)化資料，給臨床研究分析挖掘帶來困難。

　　一 患者隱私無法保護(hù)，數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)不統(tǒng)一 不同醫(yī)院、個(gè)人對病種、治療方法、治療結(jié)局所使用的定義和專業(yè)術(shù)語不同，使得臨床數(shù)據(jù)缺乏統(tǒng)一的標(biāo)準(zhǔn)，導(dǎo)致研究人員在數(shù)據(jù)采集和分析時(shí)無從插手。同時(shí)由于中文醫(yī)學(xué)語言的模糊性和隨意性，以及語法、語義結(jié)構(gòu)的多樣性，抽取病歷文本的變量顆粒度、數(shù)據(jù)多維度、過程自動化、結(jié)果重用性等方面還存在嚴(yán)重不足。傳統(tǒng)的 ETL 方法和數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)，通過數(shù)據(jù)抽取轉(zhuǎn)化、清洗分析等過程，一定程度上提高了病歷數(shù)據(jù)質(zhì)量，但患者的隱私數(shù)據(jù)無法去除，不利于對患者的保護(hù)。

　　理 臨床科研大數(shù)據(jù)管理 合理、有效地利用臨床科研大數(shù)據(jù)不僅能解決科研工作中遇到的難題，還能有效提高診斷準(zhǔn)確性、改善治療效果等。醫(yī)療大

　　數(shù)據(jù)的管理需明確各方職責(zé)分工，具體應(yīng)當(dāng)體現(xiàn)“誰擁有、誰負(fù)責(zé)”“誰開放、誰受益”。因此，如何管理和應(yīng)用臨床科研大數(shù)據(jù)、提高數(shù)據(jù)質(zhì)量和標(biāo)準(zhǔn)化是重中之重。

　　理 數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)與質(zhì)量管理 為提高臨床數(shù)據(jù)質(zhì)量，則必須對原有臨床數(shù)據(jù)中心中海量的非結(jié)構(gòu)化和不標(biāo)準(zhǔn)、低質(zhì)量的數(shù)據(jù)進(jìn)行整合治理。臨床數(shù)據(jù)中尤其是主訴、現(xiàn)病史、既往史、手術(shù)記錄和檢查報(bào)告、心超報(bào)告、病理報(bào)告、病程記錄等臨床科研信息豐富，但病歷文本中醫(yī)生書寫語言的模糊性和隨意性以及語法、語義結(jié)構(gòu)的多樣性，給臨床科研目標(biāo)變量的提取帶來困難。醫(yī)院需要設(shè)定模板實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)的規(guī)范采集，同時(shí)為了數(shù)據(jù)更好地利用，還需要制定單病種數(shù)據(jù)集，采集科研所需數(shù)據(jù)。

　　理 數(shù)據(jù)采集與完整性管理 在進(jìn)行臨床科研過程中，必須要對患者的全病程數(shù)據(jù)進(jìn)行采集，保證單一患者縱向數(shù)據(jù)的完整性。在此則需要以患者為中心，實(shí)現(xiàn)各學(xué)科臨床數(shù)據(jù)的匯集（如小兒心內(nèi)科與心外科的數(shù)據(jù)匯集）。同時(shí)考慮到前瞻性科研的需要，需結(jié)合隨訪平臺，采集患者報(bào)告結(jié)局（ePRO），進(jìn)一步補(bǔ)全豐富科研數(shù)據(jù)庫。

　　理 數(shù)據(jù)共享與利用管理 為保證數(shù)據(jù)的長期保存和有效利用，需要加強(qiáng)數(shù)據(jù)積累和科室間、課題組之間的開放共享。最好的結(jié)果是實(shí)現(xiàn)不同課題組針對同一份數(shù)據(jù)的不同層面，得出不同的研究成果。

　　為提高對數(shù)據(jù)的利用率，針對大量的非結(jié)構(gòu)化文本的問題，需要使用自然語言處理等人工智能技術(shù)對文本進(jìn)行自動化地后結(jié)構(gòu)化、標(biāo)準(zhǔn)化和歸一化處理，解決院內(nèi)歷史文本數(shù)據(jù)的非結(jié)構(gòu)化和非標(biāo)準(zhǔn)化問題，提高對臨床數(shù)據(jù)的利用率，從而滿足科研變量提取的需要。

　　理 數(shù)據(jù)安全與隱私管理 權(quán)限管理可根據(jù)發(fā)起人、臨床監(jiān)督員、研究員、臨床協(xié)調(diào)員、統(tǒng)計(jì)師等不同角色，由 PI 項(xiàng)目發(fā)起人管理團(tuán)隊(duì)，并分配功能權(quán)限。不同角色用戶對 CRF 表單的操作權(quán)限、數(shù)據(jù)訪問權(quán)限也有所不同。

　　同時(shí)，臨床數(shù)據(jù)涉及患者姓名、身份證號碼、手機(jī)號碼、家庭住址等隱私信息，科研人員需在保護(hù)患者隱私為前提下進(jìn)行科研?？墒褂眉?號等手段進(jìn)行數(shù)據(jù)脫敏處理，去除患者隱私信息，規(guī)范這樣的安全管理行為，體現(xiàn)出對臨床數(shù)據(jù)知識產(chǎn)權(quán)的尊重。

　　結(jié) 總結(jié) 醫(yī)療行業(yè)的臨床大數(shù)據(jù)只有利用有效的工具和手段，從數(shù)據(jù)治理管理、數(shù)據(jù)完整性管理、數(shù)據(jù)利用率管理、數(shù)據(jù)權(quán)限管理等多個(gè)角度和方向進(jìn)行數(shù)據(jù)治理與管理工作，提高臨床大數(shù)據(jù)質(zhì)量，才能為臨床研究的利用奠定基礎(chǔ)。

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