擁抱大數(shù)據(jù)和人工智能新時代
在大數(shù)據(jù)和人工智能技術日趨成熟的當下，為推動醫(yī)院高質量發(fā)展，進一步提升醫(yī)院優(yōu)勢競爭力和影響力，解放軍總醫(yī)院醫(yī)學創(chuàng)新研究部以“醫(yī)工交叉”為基石，以“數(shù)據(jù)整合分析”為動力，開創(chuàng)臨床科研新范式。
科研數(shù)據(jù)的行業(yè)困境
?? 多中心醫(yī)療數(shù)據(jù)整合面臨結構性挑戰(zhàn)
醫(yī)院各分院區(qū)或者醫(yī)療中心長期以來系統(tǒng)獨立運行，業(yè)務信息化連接尚未實現(xiàn)真正的一體化，不同業(yè)務系統(tǒng)間數(shù)據(jù)標準難以高效共享和互通，難以為后續(xù)的應用提供“資源性支撐”。
?? 科研數(shù)據(jù)處理時效有待提升
臨床科研條件邏輯復雜、傳統(tǒng)搜索技術難以精準匹配醫(yī)生納排標準，無法實現(xiàn)"搜全、搜準、搜快"，同時，還存在異構數(shù)據(jù)標準不一、質量參差不齊、現(xiàn)有流程割裂等問題，導致科研人員用于數(shù)據(jù)分析探索的時間并不多。
?? 缺乏多維度業(yè)務數(shù)據(jù)分析能力
醫(yī)院現(xiàn)有系統(tǒng)缺乏對臨床數(shù)據(jù)的多維分析，數(shù)據(jù)顆粒度和口徑不一。特別是在處理重點專科科研型數(shù)據(jù)的過程中，往往需要人工核對，效率大大折扣。
“一站式”智慧科研解難題
團隊制定了“全域信息互聯(lián)、智慧數(shù)據(jù)共生、智能應用生態(tài)”的“三步走”數(shù)字化轉型戰(zhàn)略和建設方案，與地方企業(yè)合作共同推進全新數(shù)據(jù)驅動的“一站式”智慧科研解決方案的落地，現(xiàn)已正式投入使用。
數(shù)據(jù)融通實現(xiàn)信息互聯(lián)
面向數(shù)據(jù)工程師，搭建了通用性數(shù)據(jù)治理工具，實現(xiàn)以患者為中心的多中心臨床診療數(shù)據(jù)的匯聚。面向臨床科研人員，搭建了醫(yī)療大數(shù)據(jù)智能分析與專病數(shù)據(jù)系統(tǒng)，提供人群檢索、數(shù)據(jù)集構建、數(shù)據(jù)清洗、分析建模、報告生成、數(shù)據(jù)權限審批等全流程數(shù)據(jù)應用功能。
依托雙向隊列研究體系
平臺依托“臨床回顧性數(shù)據(jù)+前瞻性專病數(shù)據(jù)”為一體的雙向性隊列研究體系，打破了以往在系統(tǒng)回顧與前瞻數(shù)據(jù)之間存在嚴格分離的局限，支持隨訪數(shù)據(jù)的自動化入庫，實現(xiàn)科研數(shù)據(jù)的縱向深度整合。
與傳統(tǒng)的“拖拉點拽”式系統(tǒng)相比，AI科研助手智能體通過整合領域知識圖譜與大模型，實現(xiàn)對話交互式數(shù)據(jù)檢索與分析，并為臨床科研人員提供研究方向推薦、研究規(guī)劃與數(shù)據(jù)補充建議等功能。未來，團隊將持續(xù)推進大模型技術在醫(yī)療科研領域的應用，進一步擴展醫(yī)療AI技術的能力邊界，打造覆蓋臨床研究全領域的AI產品，助力醫(yī)療成果取得與落地。
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