Page 54 - 嘉和资讯九十期

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束的全过程。概括来讲，其功能主要 （3）数据导出：为满足不同科

聚焦于两个方面，即：人群分析和数 研需求，平台支持在相应权限导出已

据处理。 有实验方案或数据（去隐私化），并

设置严格的审核流程，方便用户的同
人群分析
时最大限度保证数据安全。
包括流行病学分析、相关性分析

以及问题挖掘等。在实验开始阶段， 智能预测 实现多场景临床应
医生可通过平台的高级检索、手工导 用

入等多种检索功能选择相关人群，并 如前所述，平台的应用，不但能

支持增删更改等不同操作，完成人群 提高科研效率和质量，还能通过大数

建立；之后，可通过查看患者分布、 据分析、建模，实现对疾病的智能预

疾病分布、症状词云、疾病词云等统 测，实现不同场景下的临床应用，起

计数据，对人群做出初步分析，以确 到辅助诊疗、提高服务质量的作用。

定研究方向。
多病种专病库建立
数据处理
目前，平台已累积完成对近 90
包括数据质控、统计建模及数据 余种疾病的全面覆盖，如心脑血管病、

导出等。 消化疾病、骨科疾病、儿科疾病等，

（1）数据质控：为防止收集的 建立了数据完整、时间连续、实时、

数据存在质量问题，包括数据表示不 可追溯的高质量专病库。其全息、精

统一、数据不一致、不完整甚至错误 准的数据特点，不但能够帮助分析整

数据等，平台建立了多级智能数据质 个诊疗周期中的重点事件，还能以诊

控模型，从完整性、可用性、逻辑性 疗时间为轴，清晰展示某个事件发生

及可溯源等方面确保数据的高质量输 前的影响因素及后续转归变化，为实

出。 现疾病预测打下基础。

（2）统计建模：平台可通过流 重点疾病特征提取

程引导，帮助医生自助完成对研究对 建立专病库后，接下来就是疾病

象的分组、统计模型建立（集成 R 语 特征提取。平台利用大数据技术，已

言）、变量量化以及分析报告生成等 实现了病种分析由显式因素向隐式因

操作；并支持在实验过程中对结果进 素、由几十维变量向数千维大规模变

行多次验证，提高效率及准确性。 量的精细化转变。通过病种管理、相