<code id="bpxdf"><nobr id="bpxdf"><sub id="bpxdf"></sub></nobr></code>

    1. 臨床科研分析

       
            嘉和大數據科研分析平臺借助大數據處理、自然語言分詞、機器學習、知識圖譜等技術,整合并挖掘包括電子病歷、檢驗檢查、醫療影像、基因序列等在內的海量醫療數據,形成以患者為中心的完整時間序列研究資源庫。利用數據挖掘算法,實現臨床數據的深度解析與可視化,輔助臨床醫生構思科研想法以及提出病因假設。
       
      大數據平臺架構   
       
            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計結果,降低科研成本,提升醫療機構服務質量和科研成果轉化效率。
       
      1、輔助科研構思 
       
            在實驗設計階段,基于大數據資源中心,進行文獻學習與數據回顧,并通過薈萃分析及深度學習技術,幫助提出問題、形成假設。
       
       2、輔助數據獲取

            基于醫院數據中心及基因組學、eCRF表及患者隨訪等院外數據,形成科研數據集市;支持多種形式、多個維度的數據檢索,檢索結果秒級返回,檢索效率是手工的上千倍,且召回率高于人工數倍。
       
      3、輔助數據處理

            通過自然語言處理、數據歸一等大數據技術,實現對大量多源異構數據的整合、清洗及后結構化處理,形成系統可識別、可利用的信息。
       
      4、輔助統計分析

            平臺通過接入R語言,集成多種醫學統計模型,實現按科研需求靈活選擇統計方式,有效解決研究過程中階段性數據統計分析費時、繁瑣問題,優化實驗方案。
       
      5、輔助總結評價

            利用大數據科研分析平臺,可以對不同樣本進行多次驗證,根據結果找出最真實的科學證據,減少實驗偏倚,提高實驗質量。
       
       
      特點
        
      1、多級數據分層模型

            針對臨床數據復雜的分級結構,特別是病歷文書、檢查報告等,研發出了“多級數據分層模型”,用于深度挖掘各層次數據,把數據的顆粒度做到極致,并建立其層次關系,從而能支撐復雜關聯性分析等深度的科研應用研究。

      2、專病庫

            大數據臨床科研平臺專病庫是以??萍膊橹行?,整合患者在院期間的各類臨床診療資料(包括病歷文書、檢驗檢查、醫囑用藥、手麻、護理等)以及患者隨訪數據、生物樣本數據、組學研究數據或公開發布的環境質量數據,并對海量數據進行多維度分析。利用可視化功能,醫生能夠發現過去難以發掘的臨床問題,找出科研的新思路。
       
      3、數據智能質控

            針對大數據資源庫每個數據項,實現實時多級的質量監控,包括資源的完整度、異常數據點、異常數據類型以及數據分布情況等,并可針對不規范數據進行溯源分析,追溯到原始病歷文書,發現書寫誤差。
       
      4、數據深度挖掘
           
            在數據深度挖掘能力方面,平臺提供病種分析,包括影響因素分析、預測分析、干預分析三大核心主題的分析研究。
      此外,提供在線統計模型工具,現已整合醫學上常用的統計算法40余種,包括獨立樣本T檢驗、卡方檢驗、回歸分析等。操作設計完全結合醫學專業特點以及科學研究思路,將大部分數據處理和量化過程轉由后臺直接完成,省去人工處理數據的復雜度,提高科研效率。

      5、數據導出

            平臺可針對數據的分類模型,定制每種分類數據的導出模式,基于關鍵事件處理、復雜邏輯計算、自動行列轉換、智能標準化值域輸出等新技術。替代統計學處理之前大量的手工數據處理工作,為醫生在階段性統計階段節省大量時間。
       
      上一篇:臨床決策支持


      返回
      国产 亚洲 中文字幕 久久网,久久亚洲国产中文字幕,中文字幕 无码亚洲