报告预览

CHIMA2023-吕旭东-医疗大数据从可及到可用.pdf

编号：133184

PDF 31页 3.81MB 下载积分：VIP专享

下载报告请您先登录！

CHIMA2023-吕旭东-医疗大数据从可及到可用.pdf

1、医疗大数据：从可及到可用吕旭东浙江大学二二三年五月CHIMA 2023医疗大数据医疗信息化发展庞大、宝贵的医疗大数据资源全球数据总量预计在2025 年增长到 180ZB 以上，其中大约 30%的数据量由医疗健康行业产生全球数据总量From Statista,RBC Capital MarketsCHIMA 2023医疗大数据的潜在价值医疗大数据角色、疾病、过程特异性信息集成视图病历数据检索、分析、挖掘用药、循证、指南、个性化诊疗决策支持技术创新DeepMind Health能辨识视觉疾病的机器学习系统沃森智能机器人听懂“医生”问题，提供最佳诊疗方案深度学习认知计算生成模型chatGPT强大的“

2、学习”+“交互”，将带来医学实践的范式转变CHIMA 2023医疗大数据的问题和挑战（十年前）CHIMA 2023解决方案：医疗大数据整合与治理国家十三五重点项目精准医学大数据处理与利用的标准化技术体系医院临床科研大数据平台-山西白求恩医院-301海南医院-中部战区总医院临床专病数据库平台-邵逸夫乳腺癌-北肿肺癌专病-301心血管专病企业生物医学大数据资源平台-臻和生物科技-美年大健康建立医学大数据平台，开展医学大数据资源建设，成为国内的热点CHIMA 2023医疗大数据的应用现状和问题CHIMA 2023问题的关键：学科间的鸿沟算法数据需求价值应用跨学科融合临床研究：我看到国外有对芳香化酶抑

3、制剂药物的研究论文，想利用本院数据看看该药物的使用对骨血安全性的影响如何？临床预测：我想基于本院数据做一个跟国外类似的乳腺癌术后治疗预后软件大数据应用案例（北肿-浙大联合）：大量未能满足的应用需求（举例）：NSCLC分期预测模型临床分期预测病理分期预测预测准确率为90%以上淋巴结转移预测模型文字报告预测CT影像预测预测准确率均大于80%平台支持：提高数据处理效率？平台支持：降低数据处理和算法应用门槛？CHIMA 2023平台建设思路：数据驱动+需求牵引针对“个体化需求”建立工作流，提供方便抽取、处理以及分析数据的能力CHIMA 2023整合数据处理与碎片化的分析工具，建立问题导向的一体化临床研

4、究数据分析平台科研数据库上海品茶分析变量管理研究报告管理研究人群管理科研数据库上海品茶分析变量管理研究报告管理研究人群管理统计分析管理统计分析管理一、面向临床研究的数据分析平台CHIMA 2023筛选病例研究设计数据准备统计分析报告撰写平台功能展示CHIMA 2023确定研究变量数据准备统计分析报告撰写研究设计平台功能展示CHIMA 2023将变量“性别”转换为标准变量“GENDER”,其中“0”转换为“男”，“1”转换为“女”，其它转换为“未说明”根据“近期随访日期”与“确诊时间”计算得到“survival time”数据准备统计分析报告撰写研究设计平台功能展示对需要转换的研究变量进行配置CHIMA

5、 2023对需要从文本中抽取的变量进行模型训练及一键部署选择待处理的文本样例逐条标注文本进行文本分类选择NLP模型训练部署NLP模型数据准备统计分析报告撰写研究设计平台功能展示CHIMA 2023数据质量评估规则参数配置自动质量评估，生成问题数据集问题数据处理研究设计统计分析报告撰写数据准备平台功能展示CHIMA 2023缺失检测及处理异常检测及处理根据所识别出的质量问题执行相应的数据处理，优化数据质量平台功能展示研究设计统计分析报告撰写数据准备CHIMA 2023自动化统计分析研究设计数据准备统计分析报告撰写平台功能展示CHIMA 2023研究设计数据准备统计分析报告撰写平台功能展示统计分析

6、图表输出CHIMA 2023报告整体预览及导出研究设计数据准备统计分析报告撰写平台功能展示CHIMA 2023案例研究目的：探讨不同象限乳腺癌的临床病理特征与预后情况研究对象的纳入标准为：（1）年龄18岁的女性患者；（2）经病理证实为单侧乳腺癌且具有完整的临床和病理资料并接受随访的患者；（3）接受手术治疗的患者研究对象的排除标准为：（1）男性患者；（2）双侧乳腺癌患者；（3）副乳腺癌患者；（4）临床资料、病理资料、随访情况不完整的患者研究设计使用目的数据使用需求研究对象纳排性别、生日、确诊时间、组织学分类、手术性质、肿块位置、肿块部位临床病理特征分析月经情况、肿块位置、肿块部位、手术方式、病灶

7、长径、转移淋巴结个数、组织学分类、组织学分级、脉管内癌栓、神经侵犯、皮肤累及、乳头累及、胸肌累及、癌结节形成、ER表达率、PR表达率、HER2备注、HER2.FISH、Ki67表达率、病理分期T、病理分期N、病理分期M、化疗时机、放疗暴露肿块位置、肿块部位预后情况分析病人状态、确诊时间、近期随访日期、死亡日期数据库数据使用需求基于研究设计与数据使用需求，构建了包含27个研究变量的研究数据集基于邵逸夫医院的乳腺癌专病真实世界数据库案例：研究课题“不同象限乳腺癌的临床病理特征与预后分析”CHIMA 202320实践结果辅助研究人员更快速、轻松地利用真实世界数据开展临床研究基于平台：提供了覆盖

8、研究全流程的一体化临床队列研究平台，无需进行数据的导入导出和额外的数据处理工作大部分操作不需要人工进行，提高了研究过程中的工作效率数据转换和抽取等步骤可直接配置实现，降低了数据处理的门槛案例实践：整体流程效果CHIMA 2023与临床研究类似，临床预测模型构建也具备通用的数据处理与分析流程二、面向临床预测模型构建的数据分析平台？CHIMA 2023案例：脓毒性休克预测研究能否让医生基于本医院的数据，自己开展机器学习研究，并搭建AI应用？脓毒性休克的预防和及时救治是ICU医生关注的重要问题国外已有脓毒性休克预测研究与产品，然而由于病人的异质性，无法直接用于国内医院面向临床预测模型构建的数据分

9、析平台？CHIMA 2023案例分析从ICU数据集中筛选出符合模型预测目标的病例入选人群：入院/ICU诊断中有感染性诊断存在疑似感染发热白细胞升高正在使用抗生素微生物培养阳性排除人群：初始诊断（入院诊断，入ICU诊断）中有明确的休克诊断病例筛选特征初选数据质控特征降维模型训练模型应用CHIMA 2023基于先验知识选择数据属性，形成特征，并在评估质量后进行取舍根据相关研究中模型采用的特征选择ICU数据库中的字段选取得到50个字段（属性）计算每个属性的均值、最大值、最小值，形成特征共150个特征评估每个特征的数据缺失情况，舍弃缺失率80%的特征得到123个特征案例分析病例筛选特征初选数据质控特征

10、降维模型训练模型应用CHIMA 2023原始数据针对选中的数据中存在的数据缺失和不平衡问题进行清洗数据缺失数据不平衡随机森林K-Means符合机器学习模型需求的数据大多数病人不会完整的进行所有的检查和检验，需要对缺失的数据进行填补单个变量以非缺失数据训练随机森林模型通过模型估算变量缺失值实际数据中，发生休克的病人数量远远小于未发生休克的病人数量，需要对较多的样本进行降采样基于k-means对样本聚类，聚类数量按照需求比例进行设置每一簇内选择距离质心距离（欧式距离）最短的样本作为采样样本案例分析病例筛选特征初选数据质控特征降维模型训练模型应用CHIMA 2023选择具有特征排序选择作用的机器学习

11、算法，对特征进行选择将数据随机分为10组，分别采用随机森林的方法训练出10个模型，综合选出前30个重要特征医生根据医学知识，补充重要性排序靠后，但是对于休克具有明确医学意义的特征；删除医学上与脓毒性休克无关的特征剔除的特征：纤维蛋白原-均值，肌钙蛋白T-均值，白蛋白-最小值，白蛋白-均值新加特征：活化部分凝血活酶_max，P/F_min，中性粒百分数_max最终从原始的150个特征中选择出35个特征案例分析病例筛选特征初选数据质控特征降维模型训练模型应用CHIMA 2023拖拽式的实现模型结构，通过属性选择配置模型参数，展示训练结果案例分析病例筛选特征初选数据质控特征降维模型训练模型应用CHI

12、MA 2023导出后的模型作为插件用于重症临床决策支持系统，针对ICU的脓毒性休克风险进行实时预测案例分析病例筛选特征初选数据质控特征降维模型训练模型应用CHIMA 2023平台化的应用效果期望如果能提供平台支撑，可使临床医生深度参与重症预测模型的开发与评估优势不足避免了数据的获取、集成、融合等耗时耗力的工作简化了机器学习模型构建与训练流程，降低了机器学习研究的门槛提供了直观的数据筛选方法，避免了医生对底层数据库操作的困难通过可视化的配置方式，提供了多种特征选择和降维的方法，便于快速选取特征内置的预测模型种类需要进一步丰富、完善对于比较复杂的机器学习pipeline配置，平台与直接写代码的方法相比没有明显优势在需要加工较为复杂的特征时（如术后1h内的血肌酐值），仍然难以摆脱写Python代码处理数据大量特征蕴含在非结构化的病历文书中，尚未能直接利用CHIMA 2023小结通过十年来的努力，医疗大数据平台的可及性问题有较大改善，但可用性问题仍然存在“数据驱动”+“需求牵引”是医疗大数据平台建设的两个方面，它们的有机结合可促成可及性和可用性问题的解决以临床研究、临床预测等应用需求为导向，整合数据处理和碎片化的数据分析工具，开展数据分析平台建设，可实现医疗大数据的方便、高效利用CHIMA 2023谢谢！CHIMA 2023

友情提示

1、下载报告失败解决办法
2、PDF文件下载后，可能会被浏览器默认打开，此种情况可以点击浏览器菜单，保存网页到桌面，就可以正常下载了。
3、本站不支持迅雷下载，请使用电脑自带的IE浏览器，或者360浏览器、谷歌浏览器下载即可。
4、本站报告下载后的文档和图纸-无水印,预览文档经过压缩，下载后原文更清晰。

本文（CHIMA2023-吕旭东-医疗大数据从可及到可用.pdf）为本站（你丫力大吗）主动上传，三个皮匠报告文库仅提供信息存储空间，仅对用户上传内容的表现方式做保护处理，对上载内容本身不做任何修改或编辑。若此文所含内容侵犯了您的版权或隐私，请立即通知三个皮匠报告文库（点击联系客服），我们立即给予删除！

温馨提示：如果因为网速或其他原因下载失败请重新下载，重复下载不扣分。