本站小編為你精心準備了臨床中心轉變醫學研究探討參考范文，愿這些范文能點燃您思維的火花，激發您的寫作靈感。歡迎深入閱讀并收藏。

1建設思路

在臨床數據中心的建設上，總體思路是“先整合后專業劃分”，即保證所有臨床數據從醫院層面實現數據互聯互通，采用符合國際標準方式對各系統進行集成，實現統一界面集成展示，建立集實驗室科研樣本數據及門診、住院、體檢、隨訪業務數據于一體的臨床數據中心。在此基礎上，建立面向不同臨床專科需求的專病數據庫，運用各種數據挖掘技術，為臨床科研提供信息支持服務。

1.1關鍵技術在關鍵技術上以數據挖掘優先，采用決策樹、關聯規則、聚類分析等多種算法，從大量的數據中抽取潛在的、有價值的知識或隱含規律，用于統計、發現、預測。

1.1.1決策樹算法

決策樹算法是應用最廣的歸納推理算法之一，其基本原理是構造一棵決策樹，在樹的每個結點通過屬性測試來劃分事例數據集，結點的每個后續分支都對應于屬性的某個可能狀態。使用決策樹算法創建的模型易于理解，預測效率也很高。如以“餐后2h血糖”、“空腹血糖”、“年齡”和“體質量”作為各結點屬性分類依據，建立“糖尿病類型”分型決策樹算法。

1.1.2關聯規則算法

關聯規則算法用于從數據集中找出數據項之間相互關聯的規則，例如從患者臨床數據中找出最有可能引發致病因素或篩選具有疾病特異性的基因與臨床表型相關，證實并完善疾病特異性的生物標志物等［2］。關聯規則算法的核心是相關性計數，即找出數據集中出現頻率高于指定閾值(即支持度)的項集，而后從這些頻繁項集中生成關聯規則。如果該信任度的值大于預定的閾值，那么就認為關聯規則成立。

1.1.3聚類分析算法

主要用于發現緊密相關的觀測值組群，使得與屬于不同簇的觀測值相比，屬于同一簇的觀測值相互之間盡可能類似(圖1)。聚類分析在醫學領域中主要用于DNA分析、醫學影像數據自動分析以及多種生理參數監護數據分析、疾病危險因素等方面。如通過將臨床檢查結果與體征和人類腫瘤組織來源的生物信息學信息結合起來，認識臨床癥狀和體征、疾病發展以及治療策略，探究與臨床檢查、病理、生化分析、影像和治療的關系。

1.2數據挖掘的展現

采用Visualization即可視化技術，實現數據挖掘結果的展現，對于數據挖掘分析中最困難的一部分就是數據的展示。準確解讀數據之間的關系，才能清晰有效地傳達溝通數據信息。網站上有幾類有用的形式:Chart、Timeseries、Map、Flow、Matrix、Network、Hierarchy、In-fo-graphic。具體采用何種形式進行數據展現，還要看數據之間的關系而定［5］。

2關鍵步驟

2.1新版電子病歷系統部分實現數據整合

目前海軍總醫院運行的新版電子病歷系統(electronicmedicalrecordsystem，EMRS)，其最顯著的特點之一就是在集成界面集中展現患者病例資料、影像資料、檢查檢驗資料，實現快速瀏覽，極大地提高了工作效率;特點二是以時間軸連續展現患者體征、臨床數據及診療過程，各種數據因果對應關系和趨勢一目了然，符合醫務人員臨床邏輯思維習慣;特點三就是結構化的病歷文書格式，便于按需求進行文本檢索和數據挖掘。

2.2集成平臺的建設實現臨床數據整合

根據醫院實際建設情況，為提高數據集成的安全性和可擴展性，在各外圍系統與醫院信息系統(hospitalinfor-mationsystem，HIS)之間采用集成平臺作為CDR/HIS連接外部各種系統之間的主要通道，為業務流程的順暢進行提供統一的保障。臨床信息集成用于對各臨床信息系統進行信息層面的集成事務處理。事務的定義參照集成醫療企業協會制定的規范(integrationhealthcareenterprise，IHE)執行，消息的交互標準參照衛生信息交換標準(healthlevel7，HL7)V2.4、影像消息內部傳遞醫學數字成像和通訊(digitalimagingandcommunicationsinmedicine，DICOM)方式執行。集成平臺支持不同系統之間的醫療數據整合、業務整合與數據共享，傳遞和展現整個醫療過程中的相關信息，為臨床數據中心的數據來源提供技術基礎和保障，對業務系統提供標準的信息交換服務，確保數據交換過程的安全性、可靠性，實現數據在系統平臺范圍內自由、可靠、可信的交換(圖2)。

2.3生物樣本信息庫建設

生物樣本信息庫的建設是將生物樣本庫與科研電子病例的有機結合，對樣本供體、樣本本體和樣本衍生物進行綜合管理，科研電子病例的管理是對樣本主體信息的管理。為生物樣本庫打造的信息共享平臺是一個以樣本庫信息管理系統為核心的、科研電子病例管理系統、隨訪管理系統等一系列其他系統為輔助的平臺［4］。結構化的科研電子病例極大地方便了研究人員對生物樣本的篩選;科研電子病例的在線功能還在很大程度上減少了不同機構在病例采集上的溝通時間，改善了工作效率。將臨床研究對象入組，進行樣本搜集。通過生物信息學和系統生物學，分析樣本的基因或蛋白質特征，探索基因和蛋白質間動態網絡和相互聯系。結合了詳細的科研電子病例報告表和豐富的生物樣本信息是轉化醫學研究的堅實基礎。

2.4專病數據庫建設

面向臨床科研項目管理、數據采集和統計分析的臨床專病數據庫建設，內容涵蓋臨床科研中科研項目管理、病例報告表單(casereportform，CRF)設計、科研數據采集、查詢和導出等主要過程，支持臨床科研的回顧性和前瞻性兩種類型的研究。實現對整個醫療機構的臨床科研的集中統一管理以及單個科研項目的個性化支持;基于規范的臨床試驗業務流程開發;支持針對不同科研項目的需要，自行定義數據采集CRF，支持多種數據錄入方式和數據質量校驗;支持從HIS、EMRS、實驗室信息管理系統(laboratoryinformationmanage-mentsystem，LIS)和放射信息系統(radioiogyinfor-mationsystem，RIS)等第三方系統中自動化采集數據，不需用戶重復查找和錄入，極大地減輕了科研工作量，更能充分利用醫院既有信息系統中的數據，避免產生臨床科研的“信息孤島”。針對不同學科制訂不同的CRF，符合目前國內針對重大疾病、慢性病等課題收集樣本的習慣，集成流行病調查、檢查檢驗、隨訪等多種信息，極大地豐富了樣本的附加信息，避免了紙質病例報告表錯填、漏填、不規范的缺點，方便進行數據的統計、分析。2013年美國醫療行業八大信息技術預測中，大數據的臨床數據分析和“有意義地”使用數據位列其中［6］。

通過研究建立臨床數據中心重新規劃臨床研究中數據的獲取和應用方式，運用臨床分析，醫生能發現最普遍的疾病和狀況、不同治療過程的康復率。就醫院而言，也為其提供了運用數據發現罹患慢性病如糖尿病、哮喘和高血壓患者的方式。臨床分析提供的信息幫助更好地應對疾患，降低昂貴的就診隨訪費用，為轉化醫學研究提供強有力的數據支撐，更有助于提升醫療質量。對醫療機構來說，臨床分析都是第一要務，海量數據正開始從研究步入主流。有意義使用數據(meaningfuluse)是所有醫療機構電子健康檔案的應用達到以下要求:改善質量、安全、效率，降低健康差異;將患者和其家庭成員納入健康管理;改善醫療服務合作;改善人口與公共健康;維護隱私和安全。按要求，醫療機構須實現讓患者在36h內能夠瀏覽住院信息并下載相關數據。只有真正讓這些數據得到最有意義的使用，才能將臨床問題與實驗室研究更好地結合，從而促進科研成果向臨床應用的轉化。

作者：羅晶李勁松黃麗麗周天舒翁盛鑫田宇單位：，海軍總醫院計算機管理中心浙江大學化學工程與生物工程系