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泽创天成卢秀玲:如何促进医生与医疗大数据的互动

郝雪阳 2019-01-10 08:00

国内的大数据项目正在飞速的发展中,但要更好地应用健康医疗大数据,仍有一些实质性问题尚待解决。在国内知名医疗大数据企业泽创天成担任VP的卢秀玲女士,对此有着自己的深刻见解。


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泽创天成VP 卢秀玲


在卢秀玲看来,健康医疗大数据的应用方面,主要存在以下五大难题:

 

其一,不同医疗机构之间,往往存在有效数据交互的问题。其二,需要构建更符合我国临床实践的医学术语体系。其三,引入隐私保护,出台相关政策法规是重中之重。其四,需要从源头改善数据质量,使用相对准确的变量回答科学问题。其五,如何利用医学问题驱动数据,进而产生科学价值。

 

如果从数据层面来看,医生的行医过程,其实是一个数据产生、采集、应用、改进的过程。医生将临床知识和经验应用到临床实践中去,在诊治患者的过程中,发现医疗实践中不足的问题,针对这些问题,利用新工具、新技术来针对性收集变量数据,或者在已有的数据库中挖掘分析数据,数据产生的成果更新了医生的诊疗知识,再到临床实践中验证和改进。医疗,实际上是一个数据驱动的科学。医生既是问题的“提出者”、工具的“使用者”,也是最后成果的“验证者”。

 

其实,这个过程就是一个临床研究的过程。如何让医生更好地利用大数据,从源头上产生更高质量的数据?一个很好解决方案是临床研究,利用临床研究的思维和方法论进行指导。 

 

提高医生的临床研究思维和技能,促进医疗过程和信息工具的有效对接,完成临床数据向科研数据的转化,主要包括三方面的工作:

 

1、假说的发现和提出。

 

2、高质量的科研数据的采集和质量控制。

 

3、方法学人才或工具的有力支撑。

 

泽创天成的产品线:教育培训、协作社群和科研大数据平台,分别对应前文提到的三方面。具体而言:

 

1、教育培训,实现医生观念转变,帮助他们培养提出临床问题和利用工具的意识。

 

2、协作社群,提供多学科的人才支持。

 

3、科研大数据平台,提供规范化采集以及管理数据的工具和标准。

 

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一、教育培训


泽创天成通过“医咖会”平台,提供免费的培训教程。包括线上到线下的知识方法论,以及新工具、新平台的培训,提升医生的科研素养。培训团队主要来自于海内外著名高校和科研机构,包括北京大学医学部、哈佛、约翰霍普金斯、匹兹堡大学等。团队60%以上拥有博士学历,80%背景都是流行病学、统计学、或者生物信息学的背景。

 

医咖会平台持续的内容推送,也吸引到更多流行病学专家和统计学专家的主动加入。医咖会的10万名用户中,有60%到70%是临床医生或临床专业的硕士、博士。还有将近20%的用户是流行病学或统计学等方法学专业人士。他们,是临床研究必不可少的两大群体,也是医咖会平台的两大核心用户。

 

医咖会的培训流程主要按数据产生的价值流转设计,包括从问题提出,到如何基于问题通过科学方法设计收集变量,以及如何去规范采集和管理数据,到统计分析产出最终的科研成果。

 

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二、人才支持


医疗大数据的应用,需要多学科的对接,需要专业化的人才队伍,这个队伍包括高科研素养的临床人员、流行病学人员、统计学人员,以及计算机科学数据库的专业人员、信息技术人员等。目前,医咖会已经构建了十个网络协作社群,让多学科的人才能够及时得到充分交流。

 

除此之外,医咖会还推出了一个新模式,叫做临床研究型科室。为平台上有需求,或者有能力、有科研素养的医生,搭建专属的临床研究新科室,主要提供两方面的支持:一是帮助科室培训专职的数据管理员,提高数据采集的数量和质量;二是提供数据管理平台和标准化数据采集模板,促进临床数据向高质量科研数据的转化。

 

医咖会的用户除了医生之外,流行病学专家、统计学专家、生物信息专家都是其中的核心人群。医咖会通过公会模式将这些人才汇聚起来,大咖培训小咖,层层递进和筛选,来构建临床研究支持团队。这些公会的会员分布在全国多个城市,可以随时随地到医院进行培训,参与科研协作。

 

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三、高质量数据


数据的质量至关重要,标准化、规范化的数据,才能高效地分析利用。医生通过科研大数据平台,利用标准化数据采集模板收集和管理数据。科研大数据平台,高质量的专病科研数据正在快速积累中。。

 

以呼吸领域为例,目前已有30多个国家级的科研课题在平台上运行,这30多个项目已经实现了项目间的标准统一,为后续的数据交叉分析奠定了坚实的基础。预计到2020年,数据将汇聚成有着50万呼吸患者的呼吸疾病专病数据池。

 

以中国宋庆龄基金会的慢阻肺临床研究专项为例,该项目为持续随访多年的注册登记研究以及疗效比较研究。目前,项目已覆盖全国270家医院。

 

慢阻肺专项的流程,是由临床专家提出慢阻肺最关键的临床问题,讨论明确要收集的变量。所有参与单位在医咖会上提交研究人员信息,同时选择一名专职的数据管理人员,医咖会对研究者和数据管理人员分别进行针对性培训,明确项目方案和要收集的变量;之后利用科研大数据平台,按照标准CRF提交数据。通过这种模式,构建起慢阻肺的科研大数据池。 

 

与此同时,医咖会的流行病学、统计学、数据库技术人员全程参与,与医生充分对接,协助进行数据挖掘和统计分析,产出的科研成果在医咖会上进行解读,并通过线上和线下培训传递给更多医生,在临床实践中加以验证。

 

我们的模式在这个项目中得到了充分验证,已取得了以下成果:提升了1000多名临床医生的科研素养,产生了许多针对慢阻肺的关键临床问题,开展了多项真实世界研究项目,达到规范化的数据采集,实现了项目间的数据标准统一,制定并完善了基于科研协作网络的数据共享模式。

 

总体而言,医咖会的模式是通过教育培训,提升医生的科研素养;通过临床医生和方法学专家协作交流,利用科研大数据平台积累高质量数据和好的科研项目。科研成果产生后,再回到医咖会进行推广,在临床中进行实践验证。

 

医咖会完成了人、工具和团队的改造,借用一位合作科室主任的话:“借助医咖会,我们可以实现从游击队到正规军的过渡!”。

 

在可期的未来里,医生和大数据之间的交互:医生利用大数据后台的大脑,采集需要的数据,辅助临床决策,完善之前所说的行医过程。泽创天成也希望通过临床研究的思维,能够帮助医生改进临床实践,促进人类健康。


注:文中如果涉及钱柜游戏网址记者采访的数据,均由受访者提供并确认。如果您有资源对接,联系报道项目,寻求合作等需求请填写 需求表

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