擁抱大數(shù)據(jù)和人工智能新時(shí)代
在大數(shù)據(jù)和人工智能技術(shù)日趨成熟的當(dāng)下，為推動(dòng)醫(yī)院高質(zhì)量發(fā)展，進(jìn)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(xué)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(dòng)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(jié)構(gòu)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(dú)立運(yùn)行，業(yè)務(wù)信息化連接尚未實(shí)現(xiàn)真正的一體化，不同業(yè)務(wù)系統(tǒng)間數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)難以高效共享和互通，難以為后續(xù)的應(yīng)用提供“資源性支撐”。
?? 科研數(shù)據(jù)處理時(shí)效有待提升
臨床科研條件邏輯復(fù)雜、傳統(tǒng)搜索技術(shù)難以精準(zhǔn)匹配醫(yī)生納排標(biāo)準(zhǔn)，無法實(shí)現(xiàn)"搜全、搜準(zhǔn)、搜快"，同時(shí)，還存在異構(gòu)數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)不一、質(zhì)量參差不齊、現(xiàn)有流程割裂等問題，導(dǎo)致科研人員用于數(shù)據(jù)分析探索的時(shí)間并不多。
?? 缺乏多維度業(yè)務(wù)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(diǎn)?？瓶蒲行蛿?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(tuán)隊(duì)制定了“全域信息互聯(lián)、智慧數(shù)據(jù)共生、智能應(yīng)用生態(tài)”的“三步走”數(shù)字化轉(zhuǎn)型戰(zhàn)略和建設(shè)方案，與地方企業(yè)合作共同推進(jìn)全新數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)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(shí)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(shí)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(gòu)建、數(shù)據(jù)清洗、分析建模、報(bào)告生成、數(shù)據(jù)權(quán)限審批等全流程數(shù)據(jù)應(yīng)用功能。
依托雙向隊(duì)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(duì)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(yán)格分離的局限，支持隨訪數(shù)據(jù)的自動(dòng)化入庫，實(shí)現(xiàn)科研數(shù)據(jù)的縱向深度整合。
與傳統(tǒng)的“拖拉點(diǎn)拽”式系統(tǒng)相比，AI科研助手智能體通過整合領(lǐng)域知識圖譜與大模型，實(shí)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(bǔ)充建議等功能。未來，團(tuán)隊(duì)將持續(xù)推進(jìn)大模型技術(shù)在醫(yī)療科研領(lǐng)域的應(yīng)用，進(jìn)一步擴(kuò)展醫(yī)療AI技術(shù)的能力邊界，打造覆蓋臨床研究全領(lǐng)域的AI產(chǎn)品，助力醫(yī)療成果取得與落地。
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