免疫学数据库和分析门户ImmPort建设经验与启示

目的/意义总结免疫学数据库和分析门户ImmPort的建设经验,为我国建设大型免疫学数据库提供经验和参考。方法/过程全面分析ImmPort的整体架构,讨论各模块功能,同时梳理其数据收集、组织、共享和分析复用的标准化数据流,总结ImmPort平台实践成果。结果/结论我国在大型免疫学数据库建设过程中应重视数据标准化组织和建模;积极引用标准化术语提供语义支持;在分类分级管理中共享数据,同时开发配套工具体系,保障免疫学数据安全有效地共享和利用。

医学数据共享隐私保护中基于聚类的匿名化算法关键技术研究

目的/意义基于聚类的匿名化算法具有灵活性较高、适用范围较广、能够保留原始数据更多信息的特点。合理使用基于聚类的匿名化算法进行匿名化处理可以获得满足隐私保护需求的高质量医学数据。方法/过程通过文献调研法和比较分析法,梳理面向医学数据共享、基于聚类的匿名化算法关键技术,概述该类算法的主要流程,归纳与之相关的隐私模型,包括具有代表性的传统隐私模型和个性化隐私模型,并分析代表性算法的优点和不足。结果/结论应当合理选择基于聚类的匿名化算法类型、灵活改进算法模型,加大算法工具研发力度,以推动医学数据安全便利和高质量共享。

欧洲ELIXIR生物医学数据工具服务平台体系实践与启示

目的/意义满足生物医学领域海量数据分析和应用迫切需求,解决数据分析利用工具缺乏规范化管理等问题。方法/过程全面分析和总结ELIXIR生物医学数据工具服务平台体系工具标准化汇集、管理和共享利用方面的建设思路、方法和技术实现等,在生态系统构建、管理规范、运行环境管理、基准测试与验证、技术更新策略及社区驱动创新等方面对我国开展相关研究和实践提出建议。结果/结论汲取ELIXIR数据工具服务平台体系建设有益经验,可为我国生物医学数据分析利用相关工具规范化管理和服务平台建设提供综合性参考。

面向FAIR数据共享的医学通用数据模型比较研究

通用数据模型(CDM)是促进多源异构健康医疗大数据标准化整合、增强数据语义理解一致性、推动多方协同分析的重要工具,经CDM标准化后的数据集合可为开展大规模人群队列等观察性研究提供有力支撑。本文深入比较分析了三项国际典型医学CDM的数据存储结构、术语映射模式和辅助工具研发情况,系统梳理各模型的优势、局限,总结了我国在CDM应用过程中所面临的挑战与机遇。期望通过探索国外在健康医疗大数据开放共享过程中的先进技术理念与实践模式,为推动我国健康医疗数据资源FAIR化建设,即数据可发现(findable)、可访问(accessible)、可互操作(interoperable)和可重用(reusable),解决当前数据资源质量不佳、语义化程度低、无法实现打通共享和重复利用等实际问题提供借鉴。