临床科研数据库系统的现状与未来

临床科研数据库是开展临床研究的重要支撑平台,在临床真实世界研究快速发展的背景下引发了更多关注。本文总结了当前临床科研数据库的三种常见类型及特点,阐述了临床科研数据库系统从孤立系统向平台化发展的需求及技术架构演变,并从系统实现角度分析了主要的技术问题,提出与随访系统以及医疗业务信息系统的整合、围绕研究问题从原始数据直接提取科研数据的能力是未来临床科研数据库系统发展的重点。

临床科研数据库建设中的数据标准化问题探讨

临床科研数据库的应用可以使积累的诊疗数据转变成丰富的临床研究资源。介绍了国内临床科研数据库的现状,并对其发展趋势进行了分析,总结了临床科研数据库建设面临的困难,提出引入数据标准是解决临床科研数据库数据整合、交换和共享从而挖掘数据潜在价值的根本方法。以OHDSI作为建立并推广数据标准的成功案例,介绍了其医学标准术语集和通用数据模型的构建方式及本地源数据转化到通用数据模型的过程,分析了国内临床数据标准化中的常见问题并提出了解决问题的方向。

下一代通用型临床科研专病数据库的建设理念框架思考

基础医学、转化医学和临床医学在快速发展的人工智能技术与信息安全技术的赋能下,进入了一个全新的时代。在此过程中,相关的文本、基因、图像及视频等数据以惊人的速度增长。传统的专病数据库无法适应当下以及未来数据多模态化和数据来源多中心化的特点。建设下一代多模态多中心协作的、适合安全数据共享且符合伦理规范的临床科研专病数据库至关重要。本文阐述了具备通用性的构建下一代临床科研专病数据库的基本理念框架,强调建立多模态数据整合机制、以隐私计算为支撑的多中心协作体系、高智能化的软硬件实体以及一体化的运营管理模式,并介绍这一理念框架在中国乳腺癌创新联盟项目-乳腺癌立体化生命数据库建设中的应用。

临床科研数据库的发展及应用概述

健康医疗大数据在推动健康医疗服务模式和经济社会发展方面扮演着重要角色,被视为国家战略资源之一。政策规划文件的支持明确了中国大数据产业的发展方向,针对传统临床科研数据集存在的问题,建立专业的临床科研数据库成为解决难题的重要途径。单病种数据库、院级科研平台和区域科研平台是不同类型的临床科研数据库,各具特点和应用场景。大数据、人工智能(AI)和云计算技术的应用使临床科研数据库更加智能化和高效化。区块链技术在医疗领域的应用仍处于探索阶段,但已展现出巨大潜力。建设跨科、跨院的多中心临床科研数据库对实现精准医疗和智能医疗至关重要,而区块链技术的应用将为数据安全和隐私保护提供更好的解决方案。通过科技创新和协同合作,我国医疗信息化和大数据技术将为医疗行业带来更多的发展机遇与挑战。