擁抱大數據和人工智能新時代

在大數據和人工智能技術日趨成熟的當下，為推動醫院高質量發展，進一步提升醫院優勢競爭力和影響力，解放軍總醫院醫學創新研究部以“醫工交叉”為基石，以“數據整合分析”為動力，開創臨床科研新范式。

科研數據的行業困境

多中心醫療數據整合面臨結構性挑戰

醫院各分院區或者醫療中心長期以來系統獨立運行，業務信息化連接尚未實現真正的一體化，不同業務系統間數據標準難以高效共享和互通，難以為后續的應用提供“資源性支撐”。

科研數據處理時效有待提升

臨床科研條件邏輯復雜、傳統搜索技術難以精準匹配醫生納排標準，無法實現"搜全、搜準、搜快"，同時，還存在異構數據標準不一、質量參差不齊、現有流程割裂等問題，導致科研人員用于數據分析探索的時間并不多。

缺乏多維度業務數據分析能力

醫院現有系統缺乏對臨床數據的多維分析，數據顆粒度和口徑不一。特別是在處理重點專科科研型數據的過程中，往往需要人工核對，效率大大折扣。

“一站式”智慧科研解難題

團隊制定了“全域信息互聯、智慧數據共生、智能應用生態”的“三步走”數字化轉型戰略和建設方案，與地方企業合作共同推進全新數據驅動的“一站式”智慧科研解決方案的落地，現已正式投入使用。

數據融通實現信息互聯

面向數據工程師，搭建了通用性數據治理工具，實現以患者為中心的多中心臨床診療數據的匯聚。面向臨床科研人員，搭建了醫療大數據智能分析與專病數據系統，提供人群檢索、數據集構建、數據清洗、分析建模、報告生成、數據權限審批等全流程數據應用功能。

依托雙向隊列研究體系

平臺依托“臨床回顧性數據+前瞻性專病數據”為一體的雙向性隊列研究體系，打破了以往在系統回顧與前瞻數據之間存在嚴格分離的局限，支持隨訪數據的自動化入庫，實現科研數據的縱向深度整合。

與傳統的“拖拉點拽”式系統相比，AI科研助手智能體通過整合領域知識圖譜與大模型，實現對話交互式數據檢索與分析，并為臨床科研人員提供研究方向推薦、研究規劃與數據補充建議等功能。未來，團隊將持續推進大模型技術在醫療科研領域的應用，進一步擴展醫療AI技術的能力邊界，打造覆蓋臨床研究全領域的AI產品，助力醫療成果取得與落地。

主管| 解放軍總醫院政治工作部

主辦| 宣傳處融媒體中心

來源 | 醫學創新研究部

撰文| 吳 歡

圖片 | 網　絡

刊期 | 第2849期

總編：熊　剛

主編：張　奎

編審：張　密　李笑一

編輯：李笑一

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