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推動整體化衛(wèi)生信息系統(tǒng)建設(shè)，來看看2023醫(yī)療大數(shù)據(jù)白皮書怎么說吧。

在實際工作中，科室建立專科或?qū)２?shù)據(jù)庫可分為兩種情況：一種是有研究目的但研究問題尚不明確，建庫是為未來的科研問題積累數(shù)據(jù)，其所收集的病例數(shù)據(jù)項較廣，病例表單構(gòu)成較復(fù)雜；

另一種是圍繞特定科研問題的病例數(shù)據(jù)收集，數(shù)據(jù)項相對較少，病例表單相對簡單。

因此，通過建立專病數(shù)據(jù)庫對醫(yī)療大數(shù)據(jù)進(jìn)行整合與分析利用，提高?？萍膊♂t(yī)療服務(wù)質(zhì)量及預(yù)測治療效果，進(jìn)而規(guī)避和降低醫(yī)療風(fēng)險、抑制醫(yī)療成本等的需求是非常旺盛的。

醫(yī)學(xué)科技和信息技術(shù)的飛速發(fā)展，使得醫(yī)院診療數(shù)據(jù)和病理及影像等數(shù)據(jù)，正在以驚人的速度增長。

依靠快速增長的生物醫(yī)學(xué)數(shù)據(jù)，重新審視疾病，對疾病進(jìn)行細(xì)化分層，使得醫(yī)學(xué)研究的重點更加精細(xì)和深入，逐漸集中于亞專業(yè)和專病，特別聚焦在高發(fā)病率、高死亡率、高疾病負(fù)擔(dān)，嚴(yán)重影響人群健康的重大疾病上。

傳統(tǒng)臨床科研數(shù)據(jù)收集采取人工錄入而存在數(shù)據(jù)不規(guī)范、成果轉(zhuǎn)化率較低等問題，無法滿足日益增長的科研需求。

醫(yī)學(xué)科技和信息技術(shù)的快速發(fā)展，促使生物醫(yī)學(xué)領(lǐng)域快速進(jìn)入“大數(shù)據(jù)”時代。

科研專病數(shù)據(jù)庫系統(tǒng)平臺建設(shè)已為醫(yī)院科研帶來一定成效。

?？茢?shù)據(jù)庫支持醫(yī)院各級醫(yī)療工作者和科研人員對目標(biāo)專病的常規(guī)臨床診療與醫(yī)院管理所需的數(shù)據(jù)管理、查詢、統(tǒng)計與可視化；可為臨床與科學(xué)研究提供有力支持，可根據(jù)特定研究目標(biāo)選定納入標(biāo)準(zhǔn)、排除標(biāo)準(zhǔn)及輸出指標(biāo)來選擇研究人群特征，以進(jìn)一步在線特征描述、特征分析或下載相關(guān)數(shù)據(jù)開展更深入的數(shù)據(jù)挖掘和人工智能應(yīng)用研究，例如大型隊列、多模態(tài)數(shù)據(jù)融合的疾病預(yù)后、隨訪等臨床科學(xué)研究；可支持基于標(biāo)準(zhǔn)應(yīng)用程序接口的大數(shù)據(jù)分析挖掘及機器學(xué)習(xí)、深度學(xué)習(xí)等人工智能分析算法和模塊的接入、嵌入，支撐未來數(shù)據(jù)驅(qū)動的目標(biāo)專病臨床與科學(xué)研究。

現(xiàn)有的信息化系統(tǒng)仍存在一定不足:

1.大量不同時期電子病歷文件、檢查報告、病理報告等非結(jié)構(gòu)化的內(nèi)容需要做結(jié)構(gòu)化處理，但針對醫(yī)學(xué)用語的NLP其數(shù)據(jù)理解能力仍有提升空間，對電子病歷的語義分析有待加強。

2.現(xiàn)有的科研專病數(shù)據(jù)庫系統(tǒng)中缺乏隨訪數(shù)據(jù)，后續(xù)還需加強互聯(lián)互通建設(shè)，將專病數(shù)據(jù)庫與隨訪系統(tǒng)對接，補齊科研數(shù)據(jù)短板，實現(xiàn)隨訪數(shù)據(jù)的共享利用。

3.數(shù)據(jù)庫的維護(hù)和應(yīng)用還不理想，建庫容易維護(hù)難，課題結(jié)束后大部分的科研專病數(shù)據(jù)庫處于無人問津的狀態(tài)，造成新的資源浪費，需建立長期的數(shù)據(jù)采集和維護(hù)管理及獎勵機制，鼓勵臨床醫(yī)生和科研專病數(shù)據(jù)庫研發(fā)建設(shè)的IT工程師，不斷完善平臺功能、定時補充更新數(shù)據(jù)，豐富科研專病數(shù)據(jù)庫的內(nèi)容。