摘要：大數(shù)據(jù)的利用在臨床研究中變得越來越重要，對大量數(shù)據(jù)的收集和分析有可能徹底改變醫(yī)學(xué)研究和改善患者的預(yù)后。在這一過程中，臨床大數(shù)據(jù)中心承擔(dān)主要角色，發(fā)揮關(guān)鍵作用。本文從臨床大數(shù)據(jù)中心的產(chǎn)生、在科研應(yīng)用中的作用以及其目前存在的問題等方面，對臨床大數(shù)據(jù)中心在臨床研究中的應(yīng)用進(jìn)行綜述，希望能為研究大數(shù)據(jù)的臨床科研工作者提供思路。

關(guān)鍵詞：大數(shù)據(jù);臨床大數(shù)據(jù)中心;臨床研究

中圖分類號：R197.3" " " " " " " " " " " " " " " " 文獻(xiàn)標(biāo)識碼：A" " " " " " " " " " " " " " " " " DOI：10.3969/j.issn.1006-1959.2024.15.044

文章編號：1006-1959（2024）15-0191-04

Application of Clinical Big Data Center in Clinical Research

Abstract：The use of big data is becoming more and more important in clinical research. The collection and analysis of large amounts of data may completely change medical research and improve the prognosis of patients. In this process， the clinical big data center plays a major role and plays a key role. This paper reviews the application of clinical big data center in clinical research from the aspects of the emergence of clinical big data center， the role of scientific research application and its existing problems， hoping to provide ideas for clinical researchers who study big data.

Key words：Big data;Clinical big data center;Clinical research

近年人工智能和大數(shù)據(jù)在臨床醫(yī)療領(lǐng)域的運(yùn)用飛速發(fā)展，引起了病案信息數(shù)據(jù)利用的熱潮，臨床大數(shù)據(jù)中心為研究人員提供了來自多個來源的大量臨床數(shù)據(jù)，在醫(yī)保管理、醫(yī)院管理、臨床科研等領(lǐng)域得到了廣泛的應(yīng)用。2021年國務(wù)院《關(guān)于推動公立醫(yī)院高質(zhì)量發(fā)展的意見》[1]提出強(qiáng)化信息化支撐作用，推動云計(jì)算、大數(shù)據(jù)等新一代信息技術(shù)與醫(yī)療服務(wù)深度融合，推進(jìn)智慧醫(yī)院建設(shè)和醫(yī)院信息標(biāo)準(zhǔn)化建設(shè)?？蒲腥藛T利用信息化技術(shù)手段解決傳統(tǒng)科研工作中的臨床數(shù)據(jù)難題，高效、高質(zhì)完成科研工作。臨床大數(shù)據(jù)中心在臨床研究中的應(yīng)用對將來醫(yī)療保健等產(chǎn)生重要影響。本文就臨床大數(shù)據(jù)的產(chǎn)生、在臨床及研究中的應(yīng)用，及其在這一領(lǐng)域的研究進(jìn)展進(jìn)行綜述，以期為臨床大數(shù)據(jù)中心在醫(yī)療保健及臨床研究中的未來應(yīng)用方向提供參考。

1臨床數(shù)據(jù)的來源、特點(diǎn)及臨床大數(shù)據(jù)中心的慨念

臨床數(shù)據(jù)是診療活動過程中產(chǎn)生的所有數(shù)字、文字、圖片、影像、視頻等多種數(shù)據(jù)。這些數(shù)據(jù)的采集和生成是以臨床治療為目的，屬于天然無加工的數(shù)據(jù)，沒有任何的排除納入標(biāo)準(zhǔn)，可以認(rèn)為是一種普查數(shù)據(jù)。數(shù)據(jù)錄入和臨床研究的所需的數(shù)據(jù)的要求不同，由于醫(yī)務(wù)人員個人的能力和醫(yī)療技術(shù)的局限性，使采集到的信息無法涵蓋臨床研究所需要的所有信息。

臨床大數(shù)據(jù)中心是一個集中的平臺，旨在收集和存儲來自多個來源的大量臨床數(shù)據(jù)。這些數(shù)據(jù)可能包括電子健康記錄（EHRs）、醫(yī)學(xué)成像數(shù)據(jù)、基因組數(shù)據(jù)和其他類型的臨床數(shù)據(jù)。臨床大數(shù)據(jù)中心應(yīng)用科學(xué)技術(shù)和人工智能能夠整合來自多個來源的數(shù)據(jù)，可集成整合院內(nèi)外甚至海內(nèi)外海量相關(guān)數(shù)據(jù)，為研究人員提供一個關(guān)于患者健康的全面視圖，從而幫助識別不同類型數(shù)據(jù)之間的新模式和關(guān)系。其數(shù)據(jù)處理能夠揭示某種疾病的一般規(guī)律，能直接反映某種治療的大宗臨床療效，能夠滿足科研人員在人群管理、病例特征分析、方案導(dǎo)向挖掘、疾病癥狀詞云分析、關(guān)聯(lián)分析等不同方面的需求，大大提升臨床數(shù)據(jù)的科研價值[2]。臨床大數(shù)據(jù)研究未來可能成為一種研究的主流方式并與隨機(jī)對照試驗(yàn)形成互補(bǔ)。

國外多中心臨床數(shù)據(jù)庫建設(shè)較早，美國癌癥研究所在1973年聯(lián)合組成監(jiān)測、流行病學(xué)和最終結(jié)果數(shù)據(jù)庫（Surveillance，Epidemiology and End Results， SEER）[3]，日本在2010年建立了國家臨床數(shù)據(jù)庫（National Clinical Database， NCD）[4，5]。而我國的臨床大數(shù)據(jù)中心庫起步相對較晚且進(jìn)展較緩慢，也有部分醫(yī)療機(jī)構(gòu)及疾病研究中心在信息化的背景和依托下建立區(qū)域臨床醫(yī)療大數(shù)據(jù)的平臺，實(shí)現(xiàn)多地區(qū)臨床數(shù)據(jù)的共享并且在臨床科學(xué)研究中發(fā)揮了重要作用[2，6]。

2臨床大數(shù)據(jù)中心應(yīng)用于臨床科學(xué)研究的作用

臨床科學(xué)研究是涉及人類健康和疾病研究的醫(yī)學(xué)研究的一個重要組成部分。臨床研究可以以各種形式進(jìn)行，包括觀察性研究、臨床試驗(yàn)和流行病學(xué)研究。數(shù)據(jù)是臨床研究的一個關(guān)鍵組成部分。如果沒有數(shù)據(jù)，就不可能確定不同變量之間的模式和關(guān)系，也不可能就不同治療方法的有效性得出有意義的結(jié)論。然而，收集和分析數(shù)據(jù)可能是耗時和昂貴的，特別是在大規(guī)模臨床研究的背景下。而臨床大數(shù)據(jù)中心采用計(jì)算機(jī)技術(shù)和人工智能能夠整合來自院內(nèi)外甚至國內(nèi)外相關(guān)數(shù)據(jù)，能夠在相對較短的時間內(nèi)為研究人員提供大量的臨床數(shù)據(jù)，因此它在臨床研究中發(fā)揮著至關(guān)重要的作用，受到臨床研究人員的青睞。其在臨床科學(xué)研究中的作用主要有如下：

2.1節(jié)約大量采集時間，提高工作效率" 傳統(tǒng)臨床研究方法的數(shù)據(jù)采集費(fèi)時費(fèi)力，最大的工作量在于CRF量表的制作和填報上，往往一個量表就占據(jù)了科研整個工作中80%的時間[7]。與傳統(tǒng)的研究方法相比，在臨床大數(shù)據(jù)中心，數(shù)據(jù)是通過電子方式收集和存儲的，數(shù)據(jù)丟失或更改的風(fēng)險更小。采用計(jì)算機(jī)云處理和人工智能技術(shù)，比手動收集和分析數(shù)據(jù)更快速、更有效，訪問和分析數(shù)據(jù)更客觀、更系統(tǒng)[8]。這有助于減少收集資料的時間和成本，減少偏差和錯誤的風(fēng)險，提高工作效率和研究質(zhì)量[9，10]。如根據(jù)制定的科研病種CRF表單內(nèi)容，自動抽取科研病歷數(shù)據(jù)，實(shí)現(xiàn)診療數(shù)據(jù)、科研數(shù)據(jù)同步采集可減少數(shù)據(jù)采集的工作量，避免了人工采集造成的數(shù)據(jù)缺失、前后數(shù)據(jù)不一致的情況，提高了數(shù)據(jù)質(zhì)控效率，大大提高了科研工作效率[2，11]。

2.2為循證醫(yī)學(xué)研究提供依據(jù)" 循證醫(yī)學(xué)研究是指導(dǎo)臨床工作的重要依據(jù)，隨機(jī)對照臨床試驗(yàn)是當(dāng)前循證醫(yī)學(xué)證據(jù)的重要來源。由于臨床大數(shù)據(jù)中心可以存儲和管理大量的數(shù)據(jù)，它們?yōu)檠芯咳藛T提供了比傳統(tǒng)研究方法更大、更多樣化的數(shù)據(jù)集，這可以增加研究的統(tǒng)計(jì)能力，使其更容易檢測到不同變量之間的微妙影響和關(guān)系，因此臨床大數(shù)據(jù)中心科研分析平臺可以進(jìn)一步豐富流行病學(xué)研究內(nèi)容，能夠突破資源制約，滿足臨床科研多中心、大樣本的病例信息需求[2，6]。例如，發(fā)表在《美國醫(yī)學(xué)協(xié)會雜志》（JAMA）腫瘤學(xué)雜志上的一項(xiàng)研究使用了一個臨床大數(shù)據(jù)中心，分析了來自18 000多例乳腺癌患者的數(shù)據(jù)。研究人員能夠識別出與復(fù)發(fā)風(fēng)險增加和生存率降低相關(guān)的基因突變，這可能有助于指導(dǎo)治療決策和改善乳腺癌患者的預(yù)后[12]。Khera AV等[13]使用多基因評分DNA系列多態(tài)性結(jié)合患者的生活方式，分析了來自5萬多例心血管疾病患者的數(shù)據(jù)，識別出心血管疾病的風(fēng)險因素與相關(guān)的基因變異。由此可見，通過大數(shù)據(jù)科研平臺能獲取更全面的臨床數(shù)據(jù)，從而為循證醫(yī)學(xué)研究提供依據(jù)，推動臨床科研和精準(zhǔn)醫(yī)療的發(fā)展。

2.3促進(jìn)臨床、藥物試驗(yàn)領(lǐng)域的發(fā)展" 臨床藥物試驗(yàn)都需要經(jīng)過大量樣本考證，大數(shù)據(jù)科研分析平臺在藥物試驗(yàn)領(lǐng)域也發(fā)揮著重要作用[14]。在大數(shù)據(jù)科研分析平臺的作用下RWS開展過程中可以幫助其快速完成對海量醫(yī)療數(shù)據(jù)的收集、整合、處理及統(tǒng)計(jì)、分析等，深度挖掘數(shù)據(jù)內(nèi)在價值，實(shí)現(xiàn)在新藥開發(fā)、藥物經(jīng)濟(jì)學(xué)、醫(yī)?？刭M(fèi)、適應(yīng)證、禁忌證評價、臨床指導(dǎo)等多層次、多角度的需求[6]。大數(shù)據(jù)科研分析平臺在患者招募、人群分組、病歷數(shù)據(jù)分析等方面具有優(yōu)勢，它可以加快藥物臨床轉(zhuǎn)化應(yīng)用[2，6，15]。在臨床研究中使用臨床大數(shù)據(jù)中心有助于促進(jìn)臨床試驗(yàn)高效發(fā)展。通過識別生物標(biāo)志物和其他治療反應(yīng)的預(yù)測因子，臨床大數(shù)據(jù)中心可以幫助確定最有可能從特定治療中獲益的患者亞組，減少與臨床試驗(yàn)相關(guān)的時間和成本，可以從臨床診療、體檢等醫(yī)療數(shù)據(jù)，基因組學(xué)、蛋白質(zhì)組學(xué)等生物信息數(shù)據(jù)等多個維度分析研究某種疾病的發(fā)生、發(fā)展和預(yù)后[6，16]。

2.4構(gòu)建預(yù)測模型，對疾病進(jìn)行預(yù)判和分析" 在醫(yī)療領(lǐng)域中，疾病的診斷和治療是重要的話題，但是對疾病的發(fā)生發(fā)展預(yù)判和分析也同等重要。臨床大數(shù)據(jù)中心可以促進(jìn)來自多個來源的數(shù)據(jù)的集成。這可以幫助研究人員識別不同類型的數(shù)據(jù)之間的新模式和關(guān)系，這些數(shù)據(jù)在單獨(dú)分析時可能不可見。相關(guān)學(xué)者[17-19]利用大數(shù)據(jù)構(gòu)建預(yù)測模型對新冠肺炎發(fā)病趨勢的預(yù)判分析，為預(yù)防和控制新冠肺炎提供有力的決策依據(jù)。研究人員利用大數(shù)據(jù)平臺可以快速高效作出傳染病大數(shù)據(jù)防控分析，解決傳染病防控大數(shù)據(jù)計(jì)算問題。海量的臨床數(shù)據(jù)建構(gòu)預(yù)測模型不僅僅用于傳染病，也廣泛用于其他疾病風(fēng)險預(yù)測，對疾病的復(fù)發(fā)、死亡、傷殘以及出現(xiàn)并發(fā)癥等概率進(jìn)行量化估算，指導(dǎo)疾病診治、降低病死率。Nemati S等[20]基于31 000例ICU患者的信息數(shù)據(jù)構(gòu)建了實(shí)時動態(tài)的ICU患者膿毒血癥預(yù)測模型，該模型在患者發(fā)生膿毒血癥前4～12 h即可做出判斷。

2.5為探索性研究提供新思路" 隨著臨床大數(shù)據(jù)中心研究的進(jìn)展，導(dǎo)致新的分析工具和方法的產(chǎn)生和發(fā)展，可以幫助研究人員從大型和復(fù)雜的數(shù)據(jù)集中提取有意義的信息，這些工具和方法包括數(shù)據(jù)挖掘、機(jī)器學(xué)習(xí)和自然語言處理，可用于快速、準(zhǔn)確地分析大量的臨床數(shù)據(jù)。大量的臨床數(shù)據(jù)建庫集成后，可以幫助識別不同類型數(shù)據(jù)之間的模式和關(guān)系，這可能導(dǎo)致新的生物標(biāo)志物、疾病機(jī)制和治療靶點(diǎn)的發(fā)現(xiàn)。以數(shù)據(jù)驅(qū)動研究，通過多種數(shù)據(jù)查詢方式以及內(nèi)置的統(tǒng)計(jì)分析軟件，可以為臨床醫(yī)生提供探索性研究思路，提高臨床科研產(chǎn)出的速度和質(zhì)量[21]。

人們利用大數(shù)據(jù)科研平臺建立專病庫，對專病實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)質(zhì)控、導(dǎo)出和統(tǒng)計(jì)分析，解決科研人員在專病庫建立及統(tǒng)計(jì)建模等方面的難題，可以完成專病的系列循證醫(yī)學(xué)研究，加快科研成果轉(zhuǎn)化[6，15]。利用臨床大數(shù)據(jù)中心專病數(shù)據(jù)庫能夠識別出與復(fù)發(fā)風(fēng)險增加和生存率降低相關(guān)的基因突變，這可能有助于指導(dǎo)治療決策和改善乳腺癌患者的預(yù)后[12]，能夠識別出心血管疾病的新風(fēng)險因素，包括與心臟病發(fā)作和中風(fēng)風(fēng)險增加相關(guān)的基因變異[13]。通過建立在臨床數(shù)據(jù)中心基礎(chǔ)上隨訪系統(tǒng)，可進(jìn)行回顧性研究和前瞻性研究，可進(jìn)行少量的特例研究，也可以進(jìn)行大量流行病學(xué)隨訪研究，可通過分組對比也可以進(jìn)行單因素分析，還可以進(jìn)行多因素分析等[2，6，22]，表明利用臨床大數(shù)據(jù)具有改變醫(yī)學(xué)研究的潛力。

2.6建立罕見病數(shù)據(jù)庫，解罕見病的診治難題" 罕見病亦稱“孤兒病”，是臨床上較難診斷的低發(fā)疾病[23，24]。由于罕見病的低發(fā)病率特點(diǎn)，臨床工作者缺乏必要的經(jīng)驗(yàn)以致診療過程盲目;患者常須經(jīng)多次排查才能確診，加重經(jīng)濟(jì)負(fù)擔(dān)。因此，研究者們不斷推進(jìn)平臺建設(shè)開發(fā)，并吸納更多的罕見病研究機(jī)構(gòu)共同參與，呼吁政府出臺相關(guān)罕見病防治政策，以完善平臺建設(shè)，轉(zhuǎn)化醫(yī)學(xué)內(nèi)涵建設(shè)和科研價值。2019年國家衛(wèi)生健康委辦公廳印發(fā)《關(guān)于開展罕見病病例診療信息登記工作的通知》[25]，要求各機(jī)構(gòu)按照要求上報罕見病，以建立信息系統(tǒng)收集相關(guān)資料，有利于了解我國罕見病的流行病學(xué)、臨床診療和醫(yī)療保障現(xiàn)狀;為制定人群干預(yù)策略、完善診療服務(wù)體系、提高患者醫(yī)療保障水平、提高藥物可及性改善患者預(yù)后等提供科學(xué)依據(jù)。

2.7改善患者招募" 通過訪問來自多個來源的數(shù)據(jù)，研究人員可以識別符合條件的患者，直接聯(lián)系并邀請其參與臨床研究，這有助于提高患者招募率，并減少與招募研究參與者相關(guān)的時間和成本[6，15]。

2.8促進(jìn)個性化醫(yī)療發(fā)展" 通過分析大量的臨床數(shù)據(jù)，研究人員可以確定可能影響疾病風(fēng)險或治療反應(yīng)的生物標(biāo)志物和遺傳因素，這些信息可用于制定根據(jù)患者個人的需求和特點(diǎn)量身定制的個性化治療計(jì)劃。研究人員使用臨床大數(shù)據(jù)中心來分析來自癌癥患者的數(shù)據(jù)，能夠識別出生物標(biāo)志物，可以幫助預(yù)測患者對特定治療的反應(yīng)，這可能有助于指導(dǎo)個性化治療計(jì)劃，實(shí)現(xiàn)精準(zhǔn)醫(yī)療[3，12，13]。

3現(xiàn)階段臨床數(shù)據(jù)應(yīng)用存在的問題

3.1數(shù)據(jù)質(zhì)量問題" 盡管臨床大數(shù)據(jù)中心有許多優(yōu)點(diǎn)，但它們在臨床研究中的應(yīng)用也存在一些挑戰(zhàn)。其中一個主要的挑戰(zhàn)是數(shù)據(jù)質(zhì)量問題。臨床數(shù)據(jù)可能是復(fù)雜的和異構(gòu)的，而數(shù)據(jù)缺失、不完整的數(shù)據(jù)和數(shù)據(jù)錯誤數(shù)據(jù)質(zhì)量問題，可能會影響研究結(jié)果的準(zhǔn)確性和可靠性。臨床數(shù)據(jù)大部分來源于電子病歷、檢查報告、檢驗(yàn)報告，而臨床科研需要使用CRF表單采集所需的數(shù)據(jù)，然而臨床科研要求的數(shù)據(jù)質(zhì)量較高，數(shù)據(jù)質(zhì)量問題是多篇報道提及的主要問題[2，26]。目前采集CRF表單主要有兩種方式：一種為自由文本錄入后，后期再數(shù)據(jù)處理，另外一種在病例書寫是采用靈活定制的結(jié)構(gòu)化CRF表單，無論哪種形式的采集方式都需要進(jìn)行質(zhì)控把關(guān)，才能確保信息的準(zhǔn)確[26]，因此科研數(shù)據(jù)平臺對臨床數(shù)據(jù)進(jìn)行統(tǒng)一規(guī)范化管理，按照規(guī)范化流程管理與輸出，形成標(biāo)準(zhǔn)化臨床科研數(shù)據(jù)是很有必要的。跨不同來源的數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)化有助于提高數(shù)據(jù)質(zhì)量和促進(jìn)數(shù)據(jù)集成[27]，開發(fā)標(biāo)準(zhǔn)化的數(shù)據(jù)收集和管理程序有助于提高數(shù)據(jù)質(zhì)量。

3.2數(shù)據(jù)安全問題" 臨床大數(shù)據(jù)中心應(yīng)用的另一個挑戰(zhàn)是數(shù)據(jù)隱私和安全問題。研究人員必須遵守嚴(yán)格的法規(guī)和道德準(zhǔn)則，以確?；颊邤?shù)據(jù)被安全使用。臨床數(shù)據(jù)包含有關(guān)患者的敏感信息、隱私內(nèi)容，對隱私信息保護(hù)不足，會對患者造成極大的傷害，如何在臨床數(shù)據(jù)利用的過程中規(guī)避敏感信息、保護(hù)隱私信息是各類臨床數(shù)據(jù)中心平臺在數(shù)據(jù)使用前必須完成的內(nèi)容。目前平臺一般有兩種處理隱私信息的形式，一種在數(shù)據(jù)集成時將所有隱私信息模糊化[7]，另一種在形成CRF表單時避開隱私信息。敏感數(shù)據(jù)匿名化處理，有助于改善數(shù)據(jù)的隱私和安全性[28]。目前對于隱私安全標(biāo)準(zhǔn)評估準(zhǔn)則的研究較少，在處理臨床數(shù)據(jù)隱私時，都應(yīng)該進(jìn)行風(fēng)險安全評估后方可使用數(shù)據(jù)，避免隱私信息的泄露[29]。各中心機(jī)構(gòu)應(yīng)當(dāng)建立隱私泄露的處理機(jī)制，監(jiān)管機(jī)構(gòu)應(yīng)積極處理。

3.3倫理問題" 倫理問題貫穿臨床科研全部過程，包括數(shù)據(jù)采集和使用[30]。劉瑞爽等[29]指出健康醫(yī)療大數(shù)據(jù)建設(shè)過程中涉及的若干倫理問題均應(yīng)給予重視，建設(shè)臨床科研平臺和數(shù)據(jù)利用時必須遵循醫(yī)療數(shù)據(jù)處理的一般原則，明確數(shù)據(jù)控制者和處理者的權(quán)利和義務(wù)，通過倫理委員會的審核方能施行。

4總結(jié)

臨床大數(shù)據(jù)中心在臨床研究中的意義和影響是重要且深遠(yuǎn)的。雖然臨床大數(shù)據(jù)中心的使用仍然存在許多挑戰(zhàn)，但臨床大數(shù)據(jù)中心為研究人員提供來自多個來源的大量臨床數(shù)據(jù)，有潛力徹底改變臨床研究，加快研究的步伐，降低進(jìn)行研究的成本，并通過減少偏差和錯誤的風(fēng)險來提高研究的質(zhì)量，帶來新療法的發(fā)展和患者診療的改善。

參考文獻(xiàn)：

[1]國務(wù)院辦公廳.國務(wù)院辦公廳關(guān)于推動公立醫(yī)院高質(zhì)量發(fā)展的意見[EB/OL].（2021-06-04）[2023-04-15].https：//www.gov.cn/zhengce/content/2021-06/04/content_5615473.htm.

[2]潘曉雷，楊眉，舒暢，等.數(shù)字化病案科研系統(tǒng)提高醫(yī)院科研效率[J].中國數(shù)字醫(yī)學(xué)，2012，7（10）：71-74，77.

[3]楊喬，張俊萍.腫瘤登記數(shù)據(jù)庫的臨床應(yīng)用[J].循證醫(yī)學(xué)，2013，13（4）：250-251，256.

[4]Anazawa T，Miyata H，Gotoh M.Cancer registries in Japan： National Clinical Database and site-specific cancer registries[J].Int J Clin Oncol，2015，20（1）：5-10.

[5]Murakami A，Hirata Y，Motomura N，et al.The national clinical database as an initiative for quality improvement in Japan[J].Korean J Thorac Cardiovasc Surg，2014，47（5）：437-443.

[6]甘偉，徐明明，陳聯(lián)忠，等.大數(shù)據(jù)臨床科研平臺的設(shè)計(jì)與實(shí)現(xiàn)[J].中國數(shù)字醫(yī)學(xué)，2019，14（2）：40-43.

[7]趙宇卓，王俊梅，潘菲，等.急救數(shù)據(jù)庫建設(shè)初探[J].中華危重病急救醫(yī)學(xué)，2018，30（6）：609-612.

[8]查洋.大數(shù)據(jù)技術(shù)應(yīng)用探究[J].電腦知識與技術(shù)，2020，16（35）：211-213.

[9]俞剛，陳凌棟，張洪波，等.醫(yī)院運(yùn)營數(shù)據(jù)中心構(gòu)建與應(yīng)用探討[J].中華醫(yī)院管理雜志，2017，33（3）：206-208.

[10]喬艷麗.醫(yī)院數(shù)據(jù)分析與決策支持的深層應(yīng)用[J].信息技術(shù)與信息化，2015（3）：182-183.

[11]武學(xué)鴻，朱建平，李建華.面向臨床數(shù)據(jù)中心的信息檢索研究與應(yīng)用[J].醫(yī)學(xué)信息，2022，35（2）：10-14，30.

[12]Sparano JA，Gray RJ，Makower DF，et al.Adjuvant Chemotherapy Guided by a 21-Gene Expression Assay in Breast Cancer[J].N Engl J Med，2018，379（2）：111-121.

[13]Khera AV，Emdin CA，Drake I，et al.Genetic Risk， Adherence to a Healthy Lifestyle， and Coronary Disease[J].N Engl J Med，2016，375（24）：2349-2358.

[14]汪建萍，安冬青，謝曉柳，等.基于臨床科研信息一體化平臺的新疆冠心病診治規(guī)律研究[J].中西醫(yī)結(jié)合心腦血管病雜志，2015，13（2）：159-162.

[15]林琳，王韜，甘偉，等.基于電子病歷系統(tǒng)的腦血管病?？拼髷?shù)據(jù)科研平臺設(shè)計(jì)與應(yīng)用[J].中國卒中雜志，2020，15（6）：616-619.

[16]Baik CS，Wu D，Smith C，et al.Durable Response to Tyrosine Kinase Inhibitor Therapy in a Lung Cancer Patient Harboring Epidermal Growth Factor Receptor Tandem Kinase Domain Duplication[J].J Thorac Oncol，2015，10（10）：e97-e99.

[17]王旭艷，喻勇，胡櫻，等.基于指數(shù)平滑模型的湖北省新冠肺炎疫情預(yù)測分析[J].公共衛(wèi)生與預(yù)防醫(yī)學(xué)，2020，31（1）：1-4.

[18]張艷霞，李進(jìn).基于SIR模型的新冠肺炎疫情傳播預(yù)測分析[J].安徽工業(yè)大學(xué)學(xué)報（自然科學(xué)版），2020，37（1）：94-101.

[19]白璐，郭佩汶，范晉蓉.湖北省新冠肺炎確診人數(shù)的建模與預(yù)測分析[J].檢驗(yàn)檢疫學(xué)刊，2020，30（2）：10-12.

[20]Nemati S，Holder A，Razmi F，et al.An Interpretable Machine Learning Model for Accurate Prediction of Sepsis in the ICU[J].Crit Care Med，2018，46（4）：547-553.

[21]席韓旭，張晨，張欣，等.基于臨床大數(shù)據(jù)的科研平臺建設(shè)與應(yīng)用探討[J].醫(yī)院管理論壇，2020，37（9）：67-68，78.

[22]朱立峰，劉淑君，陳德華，等.多中心臨床大數(shù)據(jù)平臺建設(shè)及深度應(yīng)用[J].大數(shù)據(jù)，2018，4（3）：46-53.

[23]馬端，周文浩，黃國英.罕見病并不罕見[J].中國循證兒科雜志，2011，6（2）：83-85.

[24]馬端，李定國，張學(xué)，等.中國罕見病防治的機(jī)遇與挑戰(zhàn)[J].中國循證兒科雜志，2011，6（2）：81-82.

[25]衛(wèi)生健康委辦公廳.國家衛(wèi)生健康委辦公廳關(guān)于開展罕見病病例診療信息登記工作的通知[EB/OL].（2019-10-10）[2023-04-15].https：//www.gov.cn/zhengce/zhengceku/2019-11/13/content_5451656.htm.

[26]胡葵茹，鞏慧子，萬霞.真實(shí)世界臨床數(shù)據(jù)管理標(biāo)準(zhǔn)操作規(guī)程研究：以梅毒臨床數(shù)據(jù)為例[J].中華醫(yī)院管理雜志，2021，37（9）：761-765.

[27]李維，陳祁，張晨，等.基于大數(shù)據(jù)技術(shù)的臨床數(shù)據(jù)中心與智能分析應(yīng)用平臺構(gòu)建[J].醫(yī)學(xué)信息學(xué)雜志，2014，35（6）：13-17.

[28]竇佐超，汪誠弘，鄧杰仁，等.生物醫(yī)療大數(shù)據(jù)隱私與安全保護(hù)的應(yīng)對策略與技術(shù)[J].中華醫(yī)學(xué)圖書情報雜志，2019，28（11）：11-15.

[29]劉瑞爽，馮瑤，李曉潔，等.關(guān)于健康醫(yī)療大數(shù)據(jù)優(yōu)良實(shí)踐的倫理共識（第一版）[J].中國醫(yī)學(xué)倫理學(xué)，2020，33（1）：8-11.

[30]李洪，魏來，郭曉蕙，等.真實(shí)世界研究倫理審查初探[J].中國循證醫(yī)學(xué)雜志，2018，18（11）：1198-1202.