醫(yī)療大數(shù)據(jù)背景下的疼痛發(fā)展機(jī)遇課件

疼痛與大數(shù)據(jù)4醫(yī)療大數(shù)據(jù)概述1大數(shù)據(jù)的研究方法和技術(shù)2臨床大數(shù)據(jù)的應(yīng)用31醫(yī)療大數(shù)據(jù)背景下的疼痛發(fā)展機(jī)遇9/14/2024大數(shù)據(jù)時代生物醫(yī)學(xué)大數(shù)據(jù)金融大數(shù)據(jù)氣象大數(shù)據(jù)交通大數(shù)據(jù)商業(yè)大數(shù)據(jù)智慧醫(yī)療和個性化醫(yī)療智能交通天氣預(yù)報股票?2醫(yī)療大數(shù)據(jù)背景下的疼痛發(fā)展機(jī)遇9/14/202492%oftheworld’sdatawascreatedinjustthepasttwoyears.Smolan&Erwitt:TheHumanFaceofBigData3醫(yī)療大數(shù)據(jù)背景下的疼痛發(fā)展機(jī)遇9/14/2024醫(yī)院信息化產(chǎn)生海量臨床數(shù)據(jù)臨床大數(shù)據(jù)4醫(yī)療大數(shù)據(jù)背景下的疼痛發(fā)展機(jī)遇9/14/2024ImagingClinicalMedicalKnowledgePublicHealthBillingPhysiologyGenomicLaboratoryAdministrative5醫(yī)療大數(shù)據(jù)背景下的疼痛發(fā)展機(jī)遇9/14/2024TheSizeoftheHumanGenome3Gigabytes(1DVD)HumanGenome9.5yearstoreadoutloud200copiesofWhitePages3billionbases6醫(yī)療大數(shù)據(jù)背景下的疼痛發(fā)展機(jī)遇9/14/2024Source:OpenSourceElectronicHealthRecordAgent(OSEHRA)TheExplosiveGrowthofHumanGenomicData7醫(yī)療大數(shù)據(jù)背景下的疼痛發(fā)展機(jī)遇9/14/2024HealthDatafromBodySensorsImec:Human+++:bodynetworkshttp://www.imec.be/ScientificReport/SR2008/HTML/1225020.html8醫(yī)療大數(shù)據(jù)背景下的疼痛發(fā)展機(jī)遇9/14/2024ProteusDigital9醫(yī)療大數(shù)據(jù)背景下的疼痛發(fā)展機(jī)遇9/14/20241.Volume2.Variety3.

value4.Velocity結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)、半結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)和非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)如今的數(shù)據(jù)類型早已不是單一的文本形式，訂單、日志、音頻，能力提出了更高的要求沙里淘金，價值密度低以視頻為例，一部一小時的視頻，在連續(xù)不間斷監(jiān)控過程中，可能有用的數(shù)據(jù)僅僅只有一兩秒。如何通過強(qiáng)大的機(jī)器算法更迅速地完成數(shù)據(jù)的價值“提純”是目前大數(shù)據(jù)洶涌背景下亟待解決的難題實時獲取需要的信息大數(shù)據(jù)區(qū)分于傳統(tǒng)數(shù)據(jù)最顯著的特征。如今已是ZB時代，在如此海量的數(shù)據(jù)面前，處理數(shù)據(jù)的效率就是企業(yè)的生命大數(shù)據(jù)是指無法在一定時間內(nèi)用傳統(tǒng)數(shù)據(jù)庫軟件工具對其內(nèi)容進(jìn)行抓取、管理和處理的數(shù)據(jù)集合數(shù)據(jù)量巨大全球在2010年正式進(jìn)入ZB時代，IDC預(yù)計到2020年，全球?qū)⒖偣矒碛?5ZB的數(shù)據(jù)量什么是大數(shù)據(jù)？10醫(yī)療大數(shù)據(jù)背景下的疼痛發(fā)展機(jī)遇9/14/2024大數(shù)據(jù)的特性易變性（Variability）準(zhǔn)確性(Veracity)復(fù)雜性(Complexity)11醫(yī)療大數(shù)據(jù)背景下的疼痛發(fā)展機(jī)遇9/14/2024單位英語標(biāo)識大小例子位Bit1或0一個二進(jìn)制數(shù)位：0或1字節(jié)Byte8Bit一個英文字母：8Bit千字節(jié)KB1024Byte一頁紙上的文字：5KB兆字節(jié)MB1024KB一首普通MP3的歌曲：4MB吉字節(jié)GB1024MB一部電影：1GB太字節(jié)TB1024GB美國國會圖書館所有登記印刷版書本的消息:15TB2011年底，其網(wǎng)絡(luò)備份的數(shù)據(jù)量為280太字節(jié)拍字節(jié)PB1024TB美國郵政局一年處理的信件大約為5拍谷歌每小時處理的數(shù)據(jù)為1拍艾字節(jié)EB1024EB相當(dāng)與13億中國人人手一本500頁的書加起來澤字節(jié)ZB1024ZB截止2010年，人類擁有的信息總量大概是1.2ZB堯字節(jié)YB1024YB超出想象12醫(yī)療大數(shù)據(jù)背景下的疼痛發(fā)展機(jī)遇9/14/2024傳統(tǒng)數(shù)據(jù)vs.大數(shù)據(jù)13醫(yī)療大數(shù)據(jù)背景下的疼痛發(fā)展機(jī)遇9/14/2024疼痛與大數(shù)據(jù)4大數(shù)據(jù)概述1大數(shù)據(jù)的研究方法和技術(shù)2臨床大數(shù)據(jù)的應(yīng)用314醫(yī)療大數(shù)據(jù)背景下的疼痛發(fā)展機(jī)遇9/14/2024A/Btesting（splittesting、buckettesting）A/B測試Associationrulelearning關(guān)聯(lián)式規(guī)則Classification分類法Clusteranalysis群集分析Crowdsourcing眾包Datafusionanddataintegration數(shù)據(jù)融合&數(shù)據(jù)集成Datamining數(shù)據(jù)挖掘Ensemblelearning集成學(xué)習(xí)Geneticalgorithm遺傳算法MachinelearningNaturallanguageprocessing(NLP)自然語言處理Neuralnetworks神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)Networkanalysis網(wǎng)絡(luò)分析Optimization最優(yōu)化Patternrecognition模式識別Predictivemodeling預(yù)測模型Regression回歸分析SentimentanalysisSignalprocessing信號處理

Spatialanalysis空間分析

Supervisedlearning監(jiān)督學(xué)習(xí)Simulation仿真Timeseriesanalysis時序分析Unsupervisedlearning無監(jiān)督學(xué)習(xí)Visualization可視化大數(shù)據(jù)分析技術(shù)15醫(yī)療大數(shù)據(jù)背景下的疼痛發(fā)展機(jī)遇9/14/2024數(shù)據(jù)挖掘(DM)與知識發(fā)現(xiàn)(KDD)顧名思義，數(shù)據(jù)挖掘就是從大量的數(shù)據(jù)中挖掘出有用的信息數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)投入商用的三種基礎(chǔ)技術(shù)已發(fā)展成熟（1）海量數(shù)據(jù)搜集（2）強(qiáng)大的分布式并行處理技術(shù)（3）數(shù)據(jù)挖掘算法知識發(fā)現(xiàn)（KDD）：從源數(shù)據(jù)中發(fā)掘模式或聯(lián)系的方法KDD被用來描述整個數(shù)據(jù)發(fā)掘的過程，包括最開始的制定業(yè)務(wù)目標(biāo)到最終的結(jié)果分析，而用數(shù)據(jù)挖掘（DM，DataMining）來描述使用挖掘算法進(jìn)行數(shù)據(jù)挖掘的子過程。數(shù)據(jù)挖掘所發(fā)現(xiàn)的知識有以下四類：廣義知識：指類別特征的概括性描述知識關(guān)聯(lián)知識：反應(yīng)一個事件和其他時間之間依賴或關(guān)聯(lián)的知識分類知識：反應(yīng)同類事物共同性質(zhì)的特征性知識和不同事物之間的差異性特征知識預(yù)測性知識：根據(jù)時間序列型數(shù)據(jù)，由歷史的和當(dāng)前的數(shù)據(jù)去推測未來的數(shù)據(jù)。16醫(yī)療大數(shù)據(jù)背景下的疼痛發(fā)展機(jī)遇9/14/2024數(shù)據(jù)挖掘流程及方法模型17醫(yī)療大數(shù)據(jù)背景下的疼痛發(fā)展機(jī)遇9/14/2024數(shù)據(jù)挖掘的技術(shù)技術(shù)分類預(yù)言（Predication）：用歷史預(yù)測未來描述（Description）：了解數(shù)據(jù)中潛在的規(guī)律數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)關(guān)聯(lián)分析序列模式分類（預(yù)言）聚集異常檢測18醫(yī)療大數(shù)據(jù)背景下的疼痛發(fā)展機(jī)遇9/14/2024DataInformationKnowledgeWisdom3939°39°=FeverTakeTylenolBIGDATAAnalyticsAcquisitionStorageProcessingIntegrationRetrievalDisplayDescriptive:Whathappened?DiseasecategoriesAdverseeventsPredictive:Whatmighthappen?High-riskpatientsGeneticrisksPrescriptive:Whatshouldwedo?MinimizereadmissionsPersonalizedtherapeuticsBiomedicalDiscovery

HealthcareDelivery

HealthPrevention19醫(yī)療大數(shù)據(jù)背景下的疼痛發(fā)展機(jī)遇9/14/2024大數(shù)據(jù)時代的思維變革不是隨機(jī)樣本，而是全體數(shù)據(jù)不是精確性，而是混雜性

不是因果關(guān)系，而是相關(guān)關(guān)系20醫(yī)療大數(shù)據(jù)背景下的疼痛發(fā)展機(jī)遇9/14/2024大數(shù)據(jù)和新學(xué)科催生“科學(xué)研究方法”的巨大轉(zhuǎn)變傳統(tǒng)：假說驅(qū)動的方法

>“發(fā)現(xiàn)、數(shù)據(jù)”驅(qū)動的方法HypothesisDrivenResearch-->Data(Discover)Driven21醫(yī)療大數(shù)據(jù)背景下的疼痛發(fā)展機(jī)遇9/14/2024傳統(tǒng)科研方法的問題源于：16、7世紀(jì)“啟明運(yùn)動”哲學(xué)根源：唯物主義，“能觀察、能測量”“假說驅(qū)動的科研方法”步驟：局限：只能解決“KnowKnow”Problem局限：內(nèi)在邏輯上的問題（a->b;非a->非b)發(fā)現(xiàn)問題（identifyproblem)形成假說（formulatehypothesis)實驗驗證（ExperimentandDataCollection)數(shù)據(jù)分析（DataAnalysis)結(jié)論推廣（ConclusionandGeneralization)局限：Costly,time-consuming,non-reusable,lowthrpt局限：過分強(qiáng)調(diào)微觀、局部22醫(yī)療大數(shù)據(jù)背景下的疼痛發(fā)展機(jī)遇9/14/2024新的科研方法的光芒源于：信息化革命，存儲能力+運(yùn)算能力+人工智能哲學(xué)根源：idealism，“不能用傳統(tǒng)的方法觀察、測量”“數(shù)據(jù)驅(qū)動的科研方法”步驟：好處：解決所有“unKnow”Problem制定標(biāo)準(zhǔn)(數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)、功能標(biāo)準(zhǔn)、傳輸標(biāo)準(zhǔn)）信息化建設(shè)（收集數(shù)據(jù)，建立數(shù)據(jù)倉庫)算法研究（n種數(shù)據(jù)挖掘算法的研究)多假說自動篩選（PatternIdentification)驗證與結(jié)論好處：LowCost,time-saving,reusable,highthrpt好處：解決宏觀、整體23醫(yī)療大數(shù)據(jù)背景下的疼痛發(fā)展機(jī)遇9/14/2024

數(shù)據(jù)驅(qū)動研究DataDrivenResearch發(fā)現(xiàn)驅(qū)動研究DiscoverDrivenResearch規(guī)律驅(qū)動研究PatternDrivenResearch“未知”世界（科學(xué)問題）knowunknown24醫(yī)療大數(shù)據(jù)背景下的疼痛發(fā)展機(jī)遇9/14/2024疼痛與大數(shù)據(jù)4大數(shù)據(jù)概述1大數(shù)據(jù)的研究方法和技術(shù)2

臨床大數(shù)據(jù)的應(yīng)用325醫(yī)療大數(shù)據(jù)背景下的疼痛發(fā)展機(jī)遇9/14/2024臨床大數(shù)據(jù)臨床大數(shù)據(jù)-沉睡的金礦26醫(yī)療大數(shù)據(jù)背景下的疼痛發(fā)展機(jī)遇9/14/2024臨床大數(shù)據(jù)分析與挖掘27醫(yī)療大數(shù)據(jù)背景下的疼痛發(fā)展機(jī)遇9/14/2024業(yè)務(wù)應(yīng)用內(nèi)容臨床數(shù)據(jù)比對匹配同類型的病人的用藥情況，分析最佳治療途徑；臨床決策支持（藥物過敏、重點(diǎn)人群、慢病患者等各類警示信息以及重復(fù)檢驗/檢查提示等）實時統(tǒng)計分析展示公共衛(wèi)生統(tǒng)計數(shù)據(jù)遠(yuǎn)程病人數(shù)據(jù)分析監(jiān)控，分析臨床監(jiān)護(hù)數(shù)據(jù)人口統(tǒng)計學(xué)分析對不同體質(zhì)人群分類就診行為分析跟蹤健康卡數(shù)據(jù)，分析病人就診行為基本藥物臨床應(yīng)用分析分析基本藥物在處方中的比例藥品研發(fā)基于大數(shù)據(jù)的藥品市場預(yù)測新農(nóng)合基金數(shù)據(jù)分析輔助制定農(nóng)合基金的起付線，賠付病種等新的服務(wù)模式根據(jù)臨床數(shù)據(jù)分析，提供個性化服務(wù)及自助服務(wù)等新模式美國醫(yī)療保健的數(shù)據(jù)主要劃分為四塊——藥物研發(fā)數(shù)據(jù)、臨床數(shù)據(jù)、活動和成本數(shù)據(jù)、患者行為和情緒數(shù)據(jù)大數(shù)據(jù)的應(yīng)用預(yù)期28醫(yī)療大數(shù)據(jù)背景下的疼痛發(fā)展機(jī)遇9/14/2024Smolan&Erwitt:TheHumanFaceofBigData29醫(yī)療大數(shù)據(jù)背景下的疼痛發(fā)展機(jī)遇9/14/2024Smolan&Erwitt:TheHumanFaceofBigData30醫(yī)療大數(shù)據(jù)背景下的疼痛發(fā)展機(jī)遇9/14/202431醫(yī)療大數(shù)據(jù)背景下的疼痛發(fā)展機(jī)遇9/14/2024臨床大數(shù)據(jù)分析與挖掘-病因識別大數(shù)據(jù)驅(qū)動的病因分析相關(guān)性分析https://www.bgc-jena.mpg.de/bgi/index.php/People/MaartenBraakhekke32醫(yī)療大數(shù)據(jù)背景下的疼痛發(fā)展機(jī)遇9/14/2024臨床大數(shù)據(jù)分析與挖掘-樣本篩選Source:/2014/04/23/more-efficient-clinical-trials-with-tissue-phenomics/根據(jù)臨床大數(shù)據(jù)中病人多方面的信息,選擇滿足生物醫(yī)學(xué)研究/臨床實驗需要的病人,獲取相應(yīng)樣本.相對于傳統(tǒng)選擇樣本的方式，其優(yōu)勢在于：選擇面廣，便于控制干擾因素，結(jié)果更明顯;節(jié)約人工和經(jīng)濟(jì)成本；加快研究/實驗進(jìn)程33醫(yī)療大數(shù)據(jù)背景下的疼痛發(fā)展機(jī)遇9/14/2024TreatmentATreatmentBTreatmentCTreatmentDTreatmentE臨床大數(shù)據(jù)分析與挖掘-臨床決策支持34醫(yī)療大數(shù)據(jù)背景下的疼痛發(fā)展機(jī)遇9/14/2024臨床大數(shù)據(jù)分析與挖掘-健康評估統(tǒng)計學(xué)建模綜合健康評估35醫(yī)療大數(shù)據(jù)背景下的疼痛發(fā)展機(jī)遇9/14/2024臨床大數(shù)據(jù)分析與挖掘-疾病預(yù)測預(yù)警..疾病分子標(biāo)志物識別：ER/PR,bcl-2，p53,AFP，CEA等等健康指標(biāo)異常檢測疾病風(fēng)險預(yù)測F(x)36醫(yī)療大數(shù)據(jù)背景下的疼痛發(fā)展機(jī)遇9/14/2024臨床大數(shù)據(jù)分析與挖掘-個性化診療/connections/2010/Vol4_No1/features_pg2.asp/blog-41174-719048.htmlTheU.S.FoodandDrugAdministrationdefinedpersonalizedmedicineas“thebestmedicaloutcomesbychoosingtreatmentsthatworkwellwithaperson’sgenomicprofileorwithcertaincharacteristicsintheperson’sbloodproteinsorcellsurfaceproteins”37醫(yī)療大數(shù)據(jù)背景下的疼痛發(fā)展機(jī)遇9/14/2024Inefficacyoftheone-dose-fits-allapproach.Theaverageresponserateofacancerdrugisthelowestat25%.http://www.ox.ac.uk/media/news_stories/2014/140313_2.htmlJBreastCancer2012September;15(3):265-272PersonalizedmedicinedrugsforbreastcancerasofJuly2012ThefirsthumantrialofapioneeringpersonalisedcancertreatmentdevelopedatOxfordUniversity,withthepotentialtotackleawiderangeoflate-stagecancers.38醫(yī)療大數(shù)據(jù)背景下的疼痛發(fā)展機(jī)遇9/14/2024臨床大數(shù)據(jù)的價值

更深入的理解人類疾病個性化診療智能臨床決策醫(yī)學(xué)研究方式的轉(zhuǎn)變：假設(shè)驅(qū)動轉(zhuǎn)變?yōu)閿?shù)據(jù)驅(qū)動臨床大數(shù)據(jù)39醫(yī)療大數(shù)據(jù)背景下的疼痛發(fā)展機(jī)遇9/14/2024DiscoverNewFunctionsofExistingDrugsfromEHRDiabetes:MetforminDiabetes:OtherDrugsNon-DiabetesDiabetes:InsulinFreeTextData:

Admit10/23,71yowomanh/oDM,HTN,chronicdiarrhea,admittedwithSOB.CXRNLPStructured,ExtractedData:

<problem name=“DiabetesMellitus”,text=“DM’> <statusvalue=“historyof”> <codevalue=“C0011849“scheme=“UMLS”></problem>40醫(yī)療大數(shù)據(jù)背景下的疼痛發(fā)展機(jī)遇9/14/2024DevelopingaNewDrugisVeryCostly$800million10-17years10%successrate/research/reengineering/process.html41醫(yī)療大數(shù)據(jù)背景下的疼痛發(fā)展機(jī)遇9/14/202420millionarticlesMEDLINEScalableSearchandInference50millionfactsPredictionsPre-clinicalScreeningDiscoverNewFunctionsofExistingDrugsfromMedicalLiterature42醫(yī)療大數(shù)據(jù)背景下的疼痛發(fā)展機(jī)遇9/14/2024美國衛(wèi)生信息化發(fā)展計劃2011年，美國衛(wèi)生信息技術(shù)協(xié)調(diào)官辦公室發(fā)布全國衛(wèi)生信息化發(fā)展計劃，計劃時限2011-201543醫(yī)療大數(shù)據(jù)背景下的疼痛發(fā)展機(jī)遇9/14/2024我國衛(wèi)生信息化發(fā)展計劃:35212工程44醫(yī)療大數(shù)據(jù)背景下的疼痛發(fā)展機(jī)遇9/14/2024中國衛(wèi)生信息化發(fā)展計劃國家衛(wèi)生信息化“十二五”規(guī)劃“35212工程”重點(diǎn)建設(shè)國家級、省級和地市級三級衛(wèi)生信息平臺加強(qiáng)信息化在公共衛(wèi)生、醫(yī)療服務(wù)、新農(nóng)合、基本藥物制度、綜合管理五項業(yè)務(wù)中的深入應(yīng)用建設(shè)電子健康檔案和電子病歷二個基礎(chǔ)數(shù)據(jù)庫建設(shè)一個醫(yī)療衛(wèi)生信息專用網(wǎng)絡(luò)逐步建設(shè)信息安全體系和信息標(biāo)準(zhǔn)體系45醫(yī)療大數(shù)據(jù)背景下的疼痛發(fā)展機(jī)遇9/14/2024美國VS中國美國系統(tǒng)逐步成型、理念推廣、政策制定、科學(xué)研究中國系統(tǒng)建設(shè)和部署46醫(yī)療大數(shù)據(jù)背景下的疼痛發(fā)展機(jī)遇9/14/202447醫(yī)療大數(shù)據(jù)背景下的疼痛發(fā)展機(jī)遇9/14/202448醫(yī)療大數(shù)據(jù)背景下的疼痛發(fā)展機(jī)遇9/14/2024疼痛與大數(shù)據(jù)4大數(shù)據(jù)概述1新的研究方法-DRR2

CaseStudies--案例研究349醫(yī)療大數(shù)據(jù)背景下的疼痛發(fā)展機(jī)遇9/14/2024疼痛臨床大數(shù)據(jù)的目標(biāo)病因識別，協(xié)助診斷早期預(yù)測、預(yù)防綜合健康評估臨床決策支持個性化診療50醫(yī)療大數(shù)據(jù)背景下的疼痛發(fā)展機(jī)遇9/14/2024臨床麻醉學(xué)雜志2013;(29)7:67351醫(yī)療大數(shù)據(jù)背景下的疼痛發(fā)展機(jī)遇9/14/2024疼痛信息系統(tǒng)及數(shù)據(jù)庫基本信息：個人家庭經(jīng)濟(jì)社會基因……開放個體化錄入52醫(yī)療大數(shù)據(jù)背景下的疼痛發(fā)展機(jī)遇9/14/2024疼痛信息系統(tǒng)及數(shù)據(jù)庫病史疼痛特點(diǎn)個性特征、心理軀體癥狀群…..開放個體化錄入自由錄入結(jié)構(gòu)化非結(jié)構(gòu)化53醫(yī)療大數(shù)據(jù)背景下的疼痛發(fā)展機(jī)遇9/14/2024疼痛信息系統(tǒng)及數(shù)據(jù)庫體格檢查基本檢查專科、特殊檢查心理學(xué)檢查……（QST）開放個體化錄入54醫(yī)療大數(shù)據(jù)背景下的疼痛發(fā)展機(jī)遇9/14/2024疼痛信息系統(tǒng)及數(shù)據(jù)庫治療措施治療方法輔助措施操作人操作細(xì)節(jié)療程……開放個體化錄入55醫(yī)療大數(shù)據(jù)背景下的疼痛發(fā)展機(jī)遇9/14/2024疼痛信息系統(tǒng)及數(shù)據(jù)庫隨訪及療效評估依從性生活方式的改變效果副作用生活質(zhì)量……開放個體化錄入56醫(yī)療大數(shù)據(jù)背景下的疼痛發(fā)展機(jī)遇9/14/2024疼痛信息系統(tǒng)及數(shù)據(jù)庫數(shù)據(jù)采集遠(yuǎn)程隨訪、診療。APP數(shù)據(jù)挖掘與分析智慧醫(yī)療(診療輔助系統(tǒng))57醫(yī)療大數(shù)據(jù)背景下的疼痛發(fā)展機(jī)遇9/14/202458醫(yī)療大數(shù)據(jù)背景下的疼痛發(fā)展機(jī)遇9/14/202459醫(yī)療大數(shù)據(jù)背景下的疼痛發(fā)展機(jī)遇9/14/202460醫(yī)療大數(shù)據(jù)背景下的疼痛發(fā)展機(jī)遇9/14/202461醫(yī)療大數(shù)據(jù)背景下的疼痛發(fā)展機(jī)遇9/14/202462醫(yī)療大數(shù)據(jù)背景下的疼痛發(fā)展機(jī)遇9/14/2024華西醫(yī)院疼痛科

帶狀皰疹相關(guān)神經(jīng)痛科研數(shù)據(jù)庫的建立與應(yīng)用63醫(yī)療大數(shù)據(jù)背景下的疼痛發(fā)展機(jī)遇9/14/2024華西科研數(shù)據(jù)系統(tǒng)介紹功能：科研項目管理科研病例管理病例報告表（CRF）設(shè)計科研數(shù)據(jù)采集數(shù)據(jù)瀏覽查詢統(tǒng)計報表數(shù)據(jù)導(dǎo)出臨床科研系統(tǒng)是醫(yī)療整體解決方案中臨床運(yùn)營管理系統(tǒng)的組成部分，是面向臨床科研的項目管理、數(shù)據(jù)采集和統(tǒng)計輸出等主要流程的解決方案。概況：64醫(yī)療大數(shù)據(jù)背景下的疼痛發(fā)展機(jī)遇9/14/2024華西科研數(shù)據(jù)系統(tǒng)介紹特點(diǎn)承載臨床課題項目規(guī)范的科研流程靈活的病例報告表（CRF）定制深度整合臨床病例系統(tǒng)本系統(tǒng)可以實現(xiàn)對科室的臨床科研的集中統(tǒng)一管理以及單個科研項目的個性化支持本系統(tǒng)基于規(guī)范的臨床試驗業(yè)務(wù)流程開發(fā)，提供內(nèi)置的規(guī)范化流程，方便臨床課題的設(shè)計和管理支持研究員針對不同科研項目的需要，自行定義數(shù)據(jù)采集表單，并支持多種數(shù)據(jù)錄入方式和數(shù)據(jù)質(zhì)量校驗支持從HIS、EPR、LIS和RIS等第三方系統(tǒng)中自動化采集數(shù)據(jù)，該部分?jǐn)?shù)據(jù)做為科研數(shù)據(jù)的一部分，不需要用戶重復(fù)查找和錄入，極大減輕了科研工作量65醫(yī)療大數(shù)據(jù)背景下的疼痛發(fā)展機(jī)遇9/14/2024科研數(shù)據(jù)庫系統(tǒng)的建設(shè)情況66醫(yī)療大數(shù)據(jù)背景下的疼痛發(fā)展機(jī)遇9/14/2024科研數(shù)據(jù)庫系統(tǒng)的建設(shè)情況Step1:建立納入患者分組Step2:建立數(shù)據(jù)自動提取功能Step3:建立病例報告表Step4:設(shè)立管理員和研究員權(quán)限Step5:數(shù)據(jù)的錄入和管理Step6:數(shù)據(jù)的導(dǎo)出及應(yīng)用分析67醫(yī)療大數(shù)據(jù)背景下