面向科研专病库的可视化前置数据采集系统建设探索与实践

目的解决在基于临床数据中心构建专病库的过程中,由于数据字段频繁更新、手动补录工作量大导致的临床使用依从性不高的问题。方法提出了一种可视化前置数据采集的解决方案,采用MVC三层架构和WebService服务同步数据,支持可视化自定义病例报告表单,将采集动作前置到业务系统中即采即用,保障数据及时性,定期进行质量控制,保证数据来源的准确性。结果该方案在心内畸形和神母细胞瘤科研专病库上的应用显示,专病库数据质量和使用满意度得到显著提升,单份病例数据的整理时间从30分钟缩短到10分钟。结论该方案可减轻临床医生的工作负担,加快数据积累进度,提高科研专病库数据质量,激发临床医生对专病研究的科研热情。

基于区域健康医疗大数据脑卒中专病库的构建在中医药研究中的应用

目前国内基于区域诊疗数据构建的单病种数据库在中医药领域应用较少,本研究依托天津健康医疗大数据平台建立脑卒中专病库,探讨区域诊疗数据从形成专病库到深入挖掘临床问题所具有的独特优势和缺陷,为后续中医药领域区域诊疗数据下专病库的构建和应用提供参考。专病库构建需要经过跨机构数据采集、整合和治理,同时需兼顾数据安全,以此作为研究开展基础。建设完成后通过描述人群现状和预后情况,总结专病库概况和可开展的研究方向。最后对研究中数据治理、分析时存在的问题和解决方案进行梳理,从方法学角度讨论专病库应用与中医药研究的适配性。专病库覆盖天津市81家医院2016~2020年24万首发脑卒中患者诊疗数据,并链接公卫系统死亡登记数据,可进行人群特征分析、发病影响因素探查、诊疗路径优化、预测模型构建和卫生经济学研究。但也存在数据覆盖度不全和记录不完善的问题,并伴随真实世界研究中常出现的各种偏倚,需要在研究设计及方法学应用上加以调整。真实世界下的诊疗数据应用是探索和提升中医药疗效的必由之路,但正如脑卒中专病库展现出的研究优势和不足,数据挖掘是循序渐进的过程,需要通过将研究需求反哺于临床电子病历的记录以提升专病库质量,为承载后续更多高质量的中医药研究奠定基础。

儿童注意缺陷多动障碍专病库构建与应用

目的/意义建立儿童注意缺陷多动障碍(attention deficit hyperactivity disorder,ADHD)专病库,解决诊疗数据分散、数据质量偏低造成的数据使用效率低的问题。方法/过程基于2020年3月—2024年4月儿童ADHD临床诊疗数据,利用自然语言处理技术实现数据后结构化,根据行业标准、诊治指南实现专病库数据标准化。结果/结论建立以75835例ADHD患儿和28万人次就诊数据为基础的儿童ADHD专病库,为ADHD人群基本特征分析、预测模型构建、优化资源配置、临床诊疗路径优化等应用方向提供数据支撑。

基于OMOP CDM的区域休息痢专病库建设与实践

目的:通过构建标准化、系统化的专病库,有效整合区域中医数据资源,为中医临床科研提供坚实的基础支撑。方法:提出了基于OMOP CDM的休息痢专病库建设方法与研究应用方向,通过上海市区域专病库的建设与应用实践,积累了宝贵的经验。结果:建立了包括龙华医院、曙光医院等医疗机构的休息痢专病库,该专病库不仅支持专病数据的深入分析研究,还促进了专病队列的建立以及基于大数据的真实世界研究。结论:通过构建区域中医休息痢专病库,有效整合了区域中医数据资源,可为休息痢数据分析、队列研究以及真实世界研究等临床科研提供良好的数据支撑,进而提升休息痢的诊疗水平,为患者提供更为精准、高效的中医诊疗服务。

基于肺癌专病库和IMB模型建立非小细胞肺癌患者预防静脉血栓栓塞的应用

目的本研究旨在探讨肺癌专病库和信息-动机-行为(information-motivation-behavioral,IMB)技能模型介导下对预防老年新辅助治疗肺癌患者静脉血栓栓塞(venous thromboembolism,VTE)的影响。方法采用便利抽样法筛选2020年11月一2023年12月在空军军医大学第二附属医院住院治疗且符合纳排标准的527例受试者。对照组(267例)接受常规健康教育,干预组(260例)接受基于IMB技能模型的健康教育,为期3个月。比较干预前后2组静脉血栓形成知识、参与血栓预防意愿和行为问卷、欧洲癌症研究和治疗组织制定的国际病人满意度调查问卷(32项)的评分和VTE发生率。结果干预组静脉血栓预防知识得分、意愿得分、行为得分和总分均高于对照组(Z=-3.161、-5.820、-5.813、-5.227,P=0.002、<0.001、<0.001、<0.001)。2组医师专业技能、医师信息提供、医师可及性、护士专业技能、护士人文关怀、护士信息提供、其他人员服务、医院便利性和总体满意度等方面的评分差异均有统计学意义(Z=-2.447~-2.001,P=0.003~0.045)。干预组VTE发生率为5.0%(13/260),对照组为13.1%(35/267),差异有统计学意义(P=0.040)。结论基于肺癌专病和IMB模型的健康教育可以提高患者自我预防能力,提高医院满意度,降低患者VTE的发生率。

基于前循环脑梗死神经血管介入专病库的临床科研一体化研究模式应用探讨

神经介入是治疗脑血管病变的重要手段,首都医科大学附属北京天坛医院建立了以神经介入专病库为核心的临床科研一体化研究模式。该模式以自然语言处理、机器学习、深度学习等人工智能技术为依托,通过对神经介入中心在2012年5月-2019年6月收治的379例前循环脑梗死急诊取栓患者数据进行自动采集、处理和建模,构建了前循环脑梗死急诊取栓专病库。一方面形成了极细颗粒度的多维数据关联关系展现视图,为临床研究提供更多可能方向;另一方面,利用全过程诊疗时间轴及智能预测引擎,实现了对取栓后患者颅内出血的发生风险预测,对临床治疗决策的调整、优化具有重要意义。由此可见,基于专病库的科研临床一体化研究模式,将有效带动科研成果的产出及转化,实现以真实诊疗数据为基础、以研究成果辅助临床决策的目标,具有广阔的发展前景。

基于乳腺癌专病库的知识图谱构建研究

目的/意义创建乳腺癌知识图谱的本体模型,实现乳腺癌知识的结构化表达和可视化展示。方法/过程对乳腺癌知识进行抽取和表示,利用Protégé软件创建乳腺癌知识图谱本体模型。模型包含患者、患者基本信息、检查、诊断、检查实体属性值5类实体,以及具有、检查、诊断、属于等10余种关系。结果/结论乳腺癌知识的图形化展示有助于提高公众对乳腺癌的关注和了解,对乳腺癌的预防与健康管理具有积极作用。

中医循证影像专病库的建设与实践

目的通过建立中医影像专病库,促进中医药循证医学研究关键技术支撑平台的建设。方法遵循国内外相关标准,以医院归档存储的医学影像为基础资源,结合重点病种专病数据库,通过中医疾病证型与影像数据相结合,建立中医影像专病库,实现影像数据与中医临床数据的多模态融合。结果通过病证结合,共纳入影像学检查报告40余万份,涵盖30余类检查项目,总计700余个结构化变量。结论中医循证影像专病库的建设,将在推动我国中医药循证发展方面发挥重要作用。

新冠肺炎专病库及随访系统的构建与应用

目的:建立新型冠状病毒肺炎(COVID-19)专病库和随访一体化平台,探讨相关专病集的设计、采集、存储与展示方式,满足医护团队高效的科研和随访需求。方法:首先通过指南、文献和临床实践定义标准化新冠肺炎专病数据集,整合医院多源异构数据形成专病库,同时改造门急诊电子病历和微信小程序,搭建微信随访一体化平台。结果:实现了COVID-19专病库、随访系统的设计研发、医院电子病历系统和微信小程序改造。系统试运行二周,共纳入确诊病例300多例,开展新冠肺炎随访100多人次。为科研分析与疫情上报提供了有力的信息化保障和数据支撑。结论:平台在医院新冠肺炎防疫中,帮助医护团队改进诊疗、科研、随访工作流程,提高了数据共享和交换效率,避免了传统纸张形式引起的交叉感染风险。

儿童哮喘专病库的构建与应用研究

目的提高患儿哮喘控制率及其家庭自我管理水平。方法成立哮喘专病库管理小组、构建包括诊疗信息与随访评估两大模块的儿童哮喘专病库,将符合哮喘J45~J46诊断编码的患儿纳入专病库,进行医护协同式全程管理,通过桌面浏览器(限医院内)和医院公众号进行访问。纳入100例患儿连续管理6个月后评价效果。结果6个月后患儿哮喘控制评分及家庭自我管理评分显著升高(均P<0.05),哮喘完全控制率随时间的延长而提高(由第1个月的13.0%升至第6个月的82.0%)。结论儿童哮喘专病库的构建及医护协同式专病管理,可有效提高哮喘患儿疾病管理效能。

基于多模态数据的肺癌专病库建设研究

目的:研究基于多模态诊疗数据的肺癌专病库,辅助临床开展肺癌数据分析与应用。方法:结合大数据与人工智能技术,对肺癌患者多模态数据进行汇聚与处理,开发肺癌专病库功能。结果:推动肺癌专病库的建设与应用,提升临床研究手段与应用水平。结论:多模态诊疗数据的肺癌专病库是临床开展研究的有力工具,在其应用中发挥了积极作用。

基于医联工程的多中心疫情防控重症肺炎专病库建设与治理的实践探索

目的:基于医联工程建设大样本、多中心的重症肺炎专病库,提升重症肺炎疾病相关的数据治理水平,提高对医学科研和疫情防控管理的数据支撑能力。方法:上海申康医院发展中心与10家上海市级医院共同协作,通过大数据技术实现医院信息系统与数据平台的共享互通,利用人工智能技术对医院重症肺炎临床数据进行个性化的深度治理,并基于医联工程将10家市级医院的重症肺炎专病数据汇聚至申康中心专病大数据平台。结果:制定了重症肺炎专病库建设多中心协作机制和重症肺炎专病数据采集标准,建设形成了重症肺炎多中心专病库并实现了中心化管理,已支撑临床科研人员开展了多项重症肺炎相关的临床科学研究。结论:该区域性数据库可提高重症肺炎及新冠肺炎重症患者的救治水平及科研水平,并赋能政府部门的新冠肺炎疫情防控工作。

基于大数据架构的烧伤专病库建设与应用

目的:建设烧伤专病库,完善烧伤数据的管理和应用,提升烧伤数据使用效率。方法:抽取医院各系统烧伤相关数据进行汇聚,对数据进行分析和治理,开发以B/S为架构的烧伤专病数据库,为临床提供数据支撑服务。结果:完善了烧伤诊疗数据的使用和管理,为临床诊疗研究和科研学术产出提供数据支撑。结论:基于大数据的烧伤专病库系统可以提升科室诊疗水平和科研成果产出。

大黄鱼库道虫病的初步研究

在广东湛江海水网箱养殖的大黄鱼 (Pseudosciaenacrocea)中发现了库道虫病 (Kudoasis) ,检出率高达 31%。其症状表现为 :白色孢囊分布于胸鳍、腹鳍、臀鳍和尾鳍等的鳍膜下 ,剖检时发现腹壁和背部肌肉中布满许多白色呈球形或椭圆形的小孢囊 ,在肠系膜、腹膜以及近口腔的粘膜上也有大量的白色小孢囊分布。镜检发现孢囊中含有典型的库道虫 ,其孢子宽为 ( 8 90± 0 55) μm ,长为 ( 8 35± 0 4 6 ) μm ,极囊宽为 ( 2 39± 0 36 ) μm ,极囊长为 ( 4 4 8± 0 39) μm。孢子在淡水中 2 0min后全部死亡 ,在盐度为 6的水体中 ,12h和 2 4h后存活率分别约为 87.4 %和 70 % ;在盐度为 16、2 6和 36的水体中 ,孢子存活率均为 10 0 % ;在盐度为 4 6的水体中 ,12h和 2 4h后存活率分别约为92 %和 84 %。孢子对低温有较强的耐受力 ,当水温达到 4 4℃时 ,8h、12h和 2 4h后 ,孢子的存活率分别约为 91%、80 .5%和 6 6 %。

基于电子病历的临床医疗大数据挖掘流程与方法

以医院电子病历为核心的临床数据记录了病人的疾病、诊断和治疗信息。挖掘此类数据,可以辅助医生进行临床科研与临床诊疗。首先提出了临床大数据挖掘过程中碰到的各项难题,总结了临床医疗大数据挖掘的核心流程,流程包括以临床数据集成、基于知识图谱的临床专病库的构建过程、电子病历数据质量的评估方法以及以临床疗效分析与疾病预测为核心的临床医疗大数据应用等任务,进而对流程中的每个任务提出了解决方案,给出了实验结果。最后,展望了未来临床电子病历挖掘应用和技术的发展。

电子病历数据势能模型研究

[目的/意义]发挥情报人员的引领作用,从“数据势能”的角度为电子病历数据的管理优化与分析使用提供理论指导,拓展情报学应用场景,增加医院知识服务手段,提升知识服务效率。[方法/过程]基于“数据势能”理念与情报学相关理论,构建电子病历势能蓄积和释放模型,分析电子病历数据的势能蓄积维度及释放过程,并结合案例分析和机器学习算法,对势能模型进行验证。[结果/结论]本文以情报学视角作为出发点和落脚点,借用“数据势能”的概念阐述了电子病历数据组织管理维度以及分析使用的模式,并运用真实世界的案例数据与电子病历数据验证理论的有效性与合理性。

库兴氏病的垂体放疗（附134例报告）

１３４例库兴氏病患者，采用垂体放疗或肾上腺及垂体瘤术后加垂体放疗。照射使用６０钴远距离治疗机或直线加速器，总有效率达８ｌ．３％。并对库兴氏病与Ｎｅｌｓｏｎ氏综合征的疗效、垂体照射的最佳剂量与放射损伤等进行了讨论。

基于新型冠状病毒肺炎的临床数据治理和科研平台建设实践

我院作为新型冠状病毒肺炎患者收治的定点医院,积累了大量新型冠状病毒肺炎患者的医疗数据。为有效利用这些数据为临床关于新型冠状病毒肺炎科研攻关服务,我院自主研发基于新型冠状病毒肺炎的科研数据平台。利用ETL工具KETTLE整合新型冠状病毒肺炎患者的门诊和住院数据,跨平台采集和清洗HIS、电子病历、LIS和PACS等业务系统的数据,形成新型冠状病毒肺炎专病库。以多种数据关联查询以及统计分析为设计思路的科研平台,为临床医生探索性研究提供思路以及数据支撑,进一步提高了临床关于新型冠状病毒肺炎科研产出的速度和质量。