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          大數據促進生物醫學信息學與科研診療相連接
          • 作者:科訊醫療網
          • 點擊數:372     發布時間:2012-12-17 05:26:39
          • 分享到:
          大數據將會給醫學界帶來怎樣的影響?怎樣將基礎醫學研究中的成果應用于臨床實踐?
          關鍵詞:

          大數據將會給醫學界帶來怎樣的影響?怎樣將基礎醫學研究中的成果應用于臨床實踐? 怎樣從臨床實踐推動基礎研究?隨著信息技術在醫學研究中的應用,臨床醫學、生物學、信息學又發生了一次交叉融合,形成了生物醫學信息學(Biomedical Informatics)。

           

          醫療信息系統面臨的最大挑戰是減少系統數據和功能的冗余,并尋求復雜業務環境下不同數據結構、不同系統架構的應用系統的互通互聯技術,形成一個高效的、靈活的、可識別的系統集。一個高質量、高水準、整合臨床數據與基礎研究數據的信息系統是轉化醫學的核心和實現從“實驗臺到病床”轉化的關鍵。這一信息系統應包括三大部分:去除個人信息的臨床數據中心(De-Identified Clinical Data Repository, d-CDR)、組學數據庫及分析平臺、合乎科研設計要求的各種病例標本和正常對照標本資源庫。

           

          臨床數據采集、存儲、管理和應用相關的醫療信息技術已成為21世紀醫療衛生服務的支撐技術。在以提高醫療服務質量和控制醫療服務成本(或服務于臨床科學研究)為目的的醫療信息化工程中,個性化的臨床數據采集和強化的醫療工作流控制之間存在這“不可調和”的矛盾。科研電子病歷通過與醫院的PACS、HIS、EMR和LIS系統對接,自動或半自動地填寫相關數據表單,可以大幅度提高數據的準確性和工作效率。現有醫療信息系統中依然有大量非常重要的臨床數據只存在于自由文本形式的文檔和報告中。醫學自然語言處理技術成為了生物醫學信息學研究的熱點和難點。對于英文環境的醫療文本的自動處理研究在國外已開展多年,并有部分成果進入商業應用。面向中文病歷文檔的自動處理技術的研究卻很少有報道。中文醫學語言處理技術是臨床信息化中關鍵的基礎技術之一。

           

          以樣本庫為中心的臨床科研信息平臺可擴展到多個相聯的信息系統,包括:科研電子病例系統、隨訪信息管理系統、實驗室信息管理系統、生物信息分析平臺、組學數據庫、藥物臨床試驗信息平臺等。這些信息系統的建立是轉化醫學的基礎之一,在研究與臨床應用之間架起了一道不可或缺的橋梁。

           


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