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高質(zhì)量的研究是臨床開(kāi)展精準(zhǔn)診療的必要條件。其中，大樣本、多中心臨床研究是目前疾病診療及藥物開(kāi)發(fā)的主要循證證據(jù)來(lái)源，國(guó)內(nèi)外專(zhuān)家借此不斷探索真實(shí)世界醫(yī)療數(shù)據(jù)，期望從中發(fā)掘潛在的臨床規(guī)律，以指導(dǎo)疾病診治。

但是，在開(kāi)展臨床科研的過(guò)程中，因?yàn)閿?shù)據(jù)沒(méi)有“資產(chǎn)化”，海量數(shù)據(jù)價(jià)值被雪藏，往往面臨著數(shù)據(jù)采集難、數(shù)據(jù)分析難、數(shù)據(jù)共享難、患者隨訪(fǎng)難等問(wèn)題，使得臨床科研成為一項(xiàng)要耗費(fèi)大量人力、財(cái)力和時(shí)間的工作，嚴(yán)重制約了科研成果的產(chǎn)出。

針對(duì)臨床研究中面臨的痛點(diǎn)，專(zhuān)病庫(kù)成為近年來(lái)解決臨床數(shù)據(jù)智能化采集和應(yīng)用的主要方向之一，越來(lái)越受到臨床研究者的青睞。

專(zhuān)病庫(kù)，也稱(chēng)為臨床科研數(shù)據(jù)庫(kù)，是對(duì)某一類(lèi)疾病的全病歷資料進(jìn)行匯總搜集，結(jié)合對(duì)應(yīng)疾病的特征，對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行結(jié)構(gòu)化、標(biāo)準(zhǔn)化、歸一化處理，建立相應(yīng)的數(shù)據(jù)集合與字段，并在此基礎(chǔ)上實(shí)現(xiàn)精細(xì)化、細(xì)粒度數(shù)據(jù)分析與應(yīng)用。

神州醫(yī)療秉承一貫追求“國(guó)際一流、國(guó)內(nèi)第一”整體目標(biāo)，一直深耕醫(yī)療大數(shù)據(jù)與人工智能領(lǐng)域，在專(zhuān)病庫(kù)建設(shè)和應(yīng)用方面擁有大量成功經(jīng)驗(yàn)。神州醫(yī)療專(zhuān)病庫(kù)產(chǎn)品已支持多項(xiàng)“十三五”、“十四五”國(guó)家重點(diǎn)研發(fā)計(jì)劃項(xiàng)目順利交付，在國(guó)內(nèi)同行中處于先進(jìn)地位。

神州醫(yī)療專(zhuān)病庫(kù)有哪些亮點(diǎn)？

數(shù)據(jù)模型

神州醫(yī)療專(zhuān)病庫(kù)基于OMOP CDM的通用數(shù)據(jù)模型，與OHDSI、COLUMBIA UNIVERSITY等全球化組織同步，技術(shù)成熟、工作流程透明可重復(fù)。核心價(jià)值以患者為主索引，降低數(shù)據(jù)篩選和采集誤差，維護(hù)成本低，便于后期增量數(shù)據(jù)擴(kuò)充。支持向MDT模式擴(kuò)展，可以減少數(shù)據(jù)在不同科室之間流轉(zhuǎn)的技術(shù)障礙，適應(yīng)不同數(shù)據(jù)模型擴(kuò)展，為開(kāi)展多中心研究及國(guó)際間科研協(xié)作建立基礎(chǔ)。

醫(yī)學(xué)術(shù)語(yǔ)標(biāo)準(zhǔn)化

標(biāo)準(zhǔn)化內(nèi)容：診斷、手術(shù)操作、藥品、檢查、檢驗(yàn)；病歷文本、檢查報(bào)告等通過(guò)NLP自然語(yǔ)言提取后結(jié)構(gòu)化的醫(yī)學(xué)術(shù)語(yǔ)信息。國(guó)家標(biāo)準(zhǔn)、國(guó)際標(biāo)準(zhǔn)化表、行業(yè)共識(shí)標(biāo)準(zhǔn)化表等：ICD10、ICD9、LOINC、SNOMED CT、國(guó)家藥品目錄、NCCD等。

醫(yī)學(xué)文本結(jié)構(gòu)化

基于深度網(wǎng)絡(luò)的信息抽取模型，可以精確理解病歷文本。

AI輔助的可配置規(guī)則抽取框架，可以高效應(yīng)對(duì)個(gè)性化提取需求。

數(shù)據(jù)安全

神州醫(yī)療隱私計(jì)算基于機(jī)器學(xué)習(xí)框架，敏感數(shù)據(jù)通過(guò)脫敏規(guī)則變形處理，得到的新數(shù)據(jù)依舊保持源數(shù)據(jù)特性、業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)邏輯，以及數(shù)據(jù)關(guān)聯(lián)性，能夠滿(mǎn)足科研應(yīng)用數(shù)據(jù)的要求。平臺(tái)身份標(biāo)識(shí)實(shí)名，統(tǒng)一安全認(rèn)證，根據(jù)科室主任、臨床醫(yī)生、數(shù)據(jù)管理人員等不同角色授予不同等級(jí)的權(quán)限，實(shí)時(shí)監(jiān)控訪(fǎng)問(wèn)用戶(hù)對(duì)目標(biāo)設(shè)備的所有敏感操作，日志記錄留痕。

數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)

神州醫(yī)療專(zhuān)病庫(kù)的首頁(yè)提供患者相關(guān)和疾病相關(guān)兩大類(lèi)數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)功能，例如患者總數(shù)、治療方案分類(lèi)、病理分型、腫瘤分期（TNM）等多維度的數(shù)據(jù)分布情況，以豐富的圖形色塊將數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)結(jié)果呈現(xiàn)出來(lái)，體驗(yàn)猶如置身駕駛艙，聚焦院領(lǐng)導(dǎo)、臨床醫(yī)生最關(guān)注的核心指標(biāo)，滿(mǎn)足日常統(tǒng)計(jì)的多樣化展示需求，幫助醫(yī)生快速解讀指標(biāo)，洞察疾病變化規(guī)律，發(fā)現(xiàn)問(wèn)題；支持定制化報(bào)表，突出不同科室特色與疾病特征。

病例檢索

支持快速檢索、高級(jí)檢索、樹(shù)結(jié)構(gòu)邏輯檢索、模板定制檢索等多種檢索方式，支持如關(guān)鍵字、時(shí)間區(qū)間、人口學(xué)信息、檢驗(yàn)、檢查、診斷、手術(shù)等多種納排條件組合進(jìn)行病例檢索，還能根據(jù)關(guān)鍵事件進(jìn)一步篩選，更精準(zhǔn)地圈定目標(biāo)人群，智能化搜索引擎百萬(wàn)數(shù)據(jù)的秒級(jí)響應(yīng)，極速在線(xiàn)分析查詢(xún)。

360全景時(shí)間軸

以患者為中心，結(jié)合臨床診療路徑，以時(shí)間軸方式標(biāo)簽化圖形化展示患者歷次就診細(xì)節(jié)，同時(shí)為臨床醫(yī)生帶來(lái)大數(shù)據(jù)友好的感官體驗(yàn)。

科研管理

系統(tǒng)可以將納排后篩選的患者進(jìn)行入組，也可以將已有隊(duì)列導(dǎo)入文件上傳，創(chuàng)建多個(gè)前瞻性和回顧性研究項(xiàng)目。創(chuàng)建項(xiàng)目后用戶(hù)可進(jìn)行信息編輯，調(diào)整篩選條件及對(duì)應(yīng)的觀察指標(biāo)。對(duì)于變量庫(kù)暫未存在的觀測(cè)指標(biāo)，平臺(tái)支持自定義生成。

隊(duì)列分析

專(zhuān)病庫(kù)系統(tǒng)具備多種分析方法，如描述性統(tǒng)計(jì)、2×2卡方分析、方差分析、T檢驗(yàn)、回歸模型等，滿(mǎn)足醫(yī)學(xué)基本統(tǒng)計(jì)分析需求。

病例報(bào)告表(CRF)管理

根據(jù)不同科室、疾病類(lèi)型、研究方向，支持臨床醫(yī)生自定義CRF隨訪(fǎng)表單，預(yù)設(shè)多種題型、題目靈活自定義、可視化邏輯編輯、表單模板庫(kù)積累，支持CRF表單平臺(tái)自動(dòng)填寫(xiě)。

靈活的訪(fǎng)視計(jì)劃

支持自定義電話(huà)+微信+門(mén)診+住院+短信隨訪(fǎng)方式，隨訪(fǎng)頻次靈活安排，允許時(shí)間偏差，支持定義隨訪(fǎng)階段、特殊事件，支持表單內(nèi)容定制，短信內(nèi)容定制，支持異常數(shù)據(jù)醫(yī)生端提醒，支持隨訪(fǎng)計(jì)劃短信+微信患者端提醒。

三位一體的創(chuàng)新服務(wù)模式

三位一體的創(chuàng)新服務(wù)模式——以“數(shù)據(jù)工程為基礎(chǔ)、技術(shù)能力為驅(qū)動(dòng)、成果轉(zhuǎn)化為目標(biāo)”。

主要應(yīng)用效果

提升科研水平

通過(guò)專(zhuān)病庫(kù)系統(tǒng)對(duì)相關(guān)臨床數(shù)據(jù)的抽取與匯聚，可完成全院多年門(mén)診和住院患者的病例數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)化和標(biāo)準(zhǔn)化處理，并與醫(yī)院HIS、PACS、EMR、LIS等系統(tǒng)實(shí)現(xiàn)對(duì)接，實(shí)現(xiàn)病例資源的整合與共享。通過(guò)對(duì)數(shù)據(jù)的回顧性分析及深度挖掘，給臨床科研提供足夠的數(shù)據(jù)支撐，有效提升學(xué)術(shù)成果產(chǎn)出效率。

完善數(shù)據(jù)管理和應(yīng)用

以往，在統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)時(shí)，需要信息部門(mén)協(xié)助在多個(gè)系統(tǒng)及數(shù)據(jù)庫(kù)里查詢(xún)數(shù)據(jù)，然后由科研人員手工填入Excel表格進(jìn)行統(tǒng)計(jì)分析。而專(zhuān)病庫(kù)建立后，可以將醫(yī)院各個(gè)系統(tǒng)的診療數(shù)據(jù)進(jìn)行抽取匯聚，形成一個(gè)結(jié)構(gòu)化的數(shù)據(jù)庫(kù)，只需要在專(zhuān)病庫(kù)平臺(tái)輸入組合條件即可查詢(xún)相關(guān)診療數(shù)據(jù)，還能實(shí)現(xiàn)導(dǎo)出功能，避免了以前多數(shù)據(jù)庫(kù)查詢(xún)帶來(lái)的麻煩，提高了數(shù)據(jù)使用效率和數(shù)據(jù)使用安全性。

推動(dòng)教學(xué)模式轉(zhuǎn)變

通過(guò)構(gòu)建專(zhuān)病庫(kù)，利用大數(shù)據(jù)技術(shù)驅(qū)動(dòng)醫(yī)學(xué)精準(zhǔn)化分析，促進(jìn)醫(yī)、教、研全面發(fā)展。在數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)化、結(jié)構(gòu)化、歸一化基礎(chǔ)上，深度挖掘數(shù)據(jù)，催生新理念與新技術(shù)的進(jìn)步，推動(dòng)以臨床數(shù)據(jù)分析為導(dǎo)向的新教學(xué)模式轉(zhuǎn)變。

神州醫(yī)療專(zhuān)病庫(kù)整合并匯總患者臨床大數(shù)據(jù)資源，運(yùn)用大數(shù)據(jù)分析技術(shù)、本體技術(shù)、自然語(yǔ)言處理技術(shù)以及信息安全和生物信息學(xué)等技術(shù)，建立與國(guó)際接軌的OMOP通用數(shù)據(jù)模型，形成一體化專(zhuān)病科研數(shù)據(jù)分析平臺(tái)，實(shí)現(xiàn)科研隊(duì)列的精準(zhǔn)建立和分析。

神州醫(yī)療專(zhuān)病庫(kù)優(yōu)化了醫(yī)療科研服務(wù)的各應(yīng)用場(chǎng)景，促進(jìn)了科研成果的轉(zhuǎn)化，形成了以專(zhuān)病為核心的臨床科研大數(shù)據(jù)價(jià)值鏈閉環(huán)。