五年前，大数据这个词刚在医疗圈蓬勃发展，而如今已实施到医院的方方面面。在医、教教、研、管等领域，大数据技术渐渐沦为科学决策的依据，精细化管理和内涵式发展理念深入人心。

西京医院数字化中心主任蒋昆回应，信息科是信息技术在医院落地的引导者，维持对新兴技术的灵敏触觉十分适当。临床科研的压力是增进医院大数据较慢发展的关键因素，这源自科研对数据统合分析的高市场需求。西京医院近年来环绕研究型医院的建设目标，专责布局学科建设，以科创增进医疗变革。

医院高度重视科研创意，将其定义为未来发展的源动力和行业竞争的差异点，可在探究过程找到，大量依赖人力的传统科研工作方式效率非常低落。哈尔滨医科大学放疗科刘晖教授提及一些案例，称之为过去做到科研是和医院病案室展开接入，市场需求病历数大，光是调取病案号都费时甚久，且还无法确保患者信息的完备。科研过程要经过考古问题、明确提出假设、设计实验、搜集数据、统计分析、总结概括等多个步骤，这就拒绝大量临床数据做到承托。

另外，要使数据采集、处置和分析的效率提升，还得依赖医院信息化程度的提升，还包括电子病历数据、影像数据和基金组学数据等信息资料的非常丰富完备。从“大量数据”到“大数据”利用大数据技术，可以从海量数据中较慢萃取简单信息，展开分析处置，这对科研效率的提升有相当大协助。

2013年，西京医院创建CDR，尝试统合临床数据，为临床做到集中于信息展现出。前后共计经历了三个阶段：第一阶段，统合不成熟期，数据不原始；第二阶段，创建索引，但体验不欠佳；第三阶段，探寻创建医疗大数据科研平台。经过5年探寻，蒋昆甚有所学，总结了医疗大数据在临床科研领域发挥作用的关键环节：1．数据采集和eCRF。科研数据一般来说有两个来源，一就是指电子病历、检查报告等医院信息系统中取得的数据，而是科研量表、患者随访数据等后期载入的数据。

科研人员必须统合这两个来源的数据，为临床科研获取服务。2．数据清除、后结构化和脱敏。

数据杂质多，有效地利用率的强弱有可能必要要求科研项目的胜败。因此，设计数据清除逻辑，把触数据质量，已完成后结构化和脱敏处置，可为科研人员节省时间，提升科研效果。

3．数据检索和查核。按须要查找、分组珍藏，对于高效捕猎简单的科研数据协助相当大。4．数据统计资料和分析。

把常用的统计分析功能嵌到平台里，可以一站式、重复使用已完成数据采集、实验设计和统计分析的操作者，且数据就越多，做到研究的参考性就越大。西京医院为了划入更好的数据，将所有电子化储存的病历都做到了后结构处置。

NLP技术护持，使得数据湖不断扩大，适应环境医院市场需求，较慢递归临床科研大数据应用于体系。科研创意是所有研究型医院联合追赶的目标。陈旧、低质的科研已渐渐被出局，增大科研绩效力度，更进一步挖出临床科研人员潜力才是主流。

在愈演愈烈的医疗科研竞争大环境中，大数据将起着至关重要的起到，能相当大程度为临床科研谋求优势。精准医学的发展，基因组学、生物信息日益非常丰富，预见了传统人工方式式微的宿命。而大数据技术手段，可以协助科研人员提供各类数据，获取适当工具，及时分析，做出假设，在各个方面为科研公里/小时。

虽然如此，医疗大数据的发展依然不存在问题，并没构成原始的产业链条，其中，企业没从更高的站位考虑到医疗大数据的发展是问题关键。蒋昆补足道，企业关注点放到眼前的独立国家项目，甚少关心上下游生态以及客户的市场需求变化，这有利于切断数据壁垒，构建跨学科、横跨领域的融合，科技惠民的终极愿景构建还必须一段时间。

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