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推动医疗大数据应用落地的跨学科Datathon模式探索
编辑人员丨2023/8/6
医疗实践活动产生海量的数据,对这些数据的整合、分析和利用需要跨学科合作,需要新的模式和方法,以推动医疗大数据应用和人工智能研究的落地.Datathon是一项新颖的数据实践活动,通过组建理-工-医结合的跨学科团队,以短期高强度的项目竞赛形式,基于"真实世界"的数据来探索解决临床研究问题.本文介绍了Datathon活动的背景起源、组织模式和相关实践.Datathon活动为国内医疗领域的跨学科合作提供了创新协作的新模式,为如何开展医疗大数据研究提供了新思路,有利于不同学科间优势互补,凝聚多方力量一起探索解答临床实践中遇到的问题,并推动医疗大数据实践应用落地.
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编辑人员丨2023/8/6
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急救大数据与Datathon活动
编辑人员丨2023/8/6
急诊危重症患者在诊疗过程中会产生大量、高密度的临床数据,这些数据的整合和分析利用,对于提高救治水平及效率,发展基于数据驱动的临床辅助决策支持系统具有重要价值.我国虽然拥有丰富的病例资源,但在临床数据库建设及其分析利用等方面才刚刚起步.解放军总医院在急诊数据库建设及数据共享利用方面进行了积极的探索,建立了国内首个急救数据库,并基于该数据库举办了跨学科合作的Datathon数据实践活动,为国内临床数据整合、数据库建设、跨学科协作及数据共享提供了借鉴经验.本文结合国内外进展情况,对该项工作进行总结评述,并进一步提出建立急救医疗大数据联盟及构建学习型医疗系统等倡议,以汇聚更多的临床数据资源,并将临床数据库建设-分析-应用形成闭环,使医疗大数据在降低医疗费用和提高医疗质量等方面切实发挥作用.
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编辑人员丨2023/8/6
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多参数急救数据库建设及初步应用研究
编辑人员丨2023/8/6
医疗大数据的分析利用离不开高质量的临床数据库,我国在急救数据库建设方面尚处于起步和探索阶段.本文介绍了多参数急救数据库的构建思路和关键技术,参考麻省理工学院(MIT)计算生理学实验室创建的重症监护医学信息数据库(MIMIC-Ⅲ)的架构设计,并结合急诊业务流和信息流,设计了急诊数据整合模型,完成了高质量急救数据库的建设.该数据库目前涵盖了2015年5月至2017年10月共19 814名不同患者的22 941次抢救医疗数据,包含相对完整的生理、生化、治疗、检查、护理等信息,并基于该数据库开展了首届急救大数据Datathon活动,全国有13个队伍参赛.急救数据库的建设为国内临床数据库的构建和应用提供了参考,为科学研究、临床决策和改善医疗服务质量提供了有力的数据支撑,将进一步推动我国临床数据的二次分析利用工作.
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编辑人员丨2023/8/6
