高质量的研究是临床开展精准诊疗的必要条件。其中，大样本、多中心临床研究是目前疾病诊疗及药物开发的主要循证证据来源，国内外专家借此不断探索真实世界医疗数据，期望从中发掘潜在的临床规律，以指导疾病诊治。
但是，在开展临床科研的过程中，因为数据没有“资产化”，海量数据价值被雪藏，往往面临着数据采集难、数据分析难、数据共享难、患者随访难等问题，使得临床科研成为一项要耗费大量人力、财力和时间的工作，严重制约了科研成果的产出。
针对临床研究中面临的痛点，专病库成为近年来解决临床数据智能化采集和应用的主要方向之一，越来越受到临床研究者的青睐。
专病库，也称为临床科研数据库，是对某一类疾病的全病历资料进行汇总搜集，结合对应疾病的特征，对数据进行结构化、标准化、归一化处理，建立相应的数据集合与字段，并在此基础上实现精细化、细粒度数据分析与应用。
神州医疗秉承一贯追求“国际一流、国内第一”整体目标，一直深耕医疗大数据与人工智能领域，在专病库建设和应用方面拥有大量成功经验。神州医疗专病库产品已支持多项“十三五”、“十四五”国家重点研发计划项目顺利交付，在国内同行中处于先进地位。
神州医疗专病库有哪些亮点？
数据模型
神州医疗专病库基于OMOP CDM的通用数据模型，与OHDSI、COLUMBIA UNIVERSITY等全球化组织同步，技术成熟、工作流程透明可重复。核心价值以患者为主索引，降低数据筛选和采集误差，维护成本低，便于后期增量数据扩充。支持向MDT模式扩展，可以减少数据在不同科室之间流转的技术障碍，适应不同数据模型扩展，为开展多中心研究及国际间科研协作建立基础。
医学术语标准化
标准化内容：诊断、手术操作、药品、检查、检验；病历文本、检查报告等通过NLP自然语言提取后结构化的医学术语信息。
国家标准、国际标准化表、行业共识标准化表等：ICD10、ICD9、LOINC、SNOMED CT、国家药品目录、NCCD等。
医学文本结构化
基于深度网络的信息抽取模型，可以精确理解病历文本。
AI辅助的可配置规则抽取框架，可以高效应对个性化提取需求。
数据安全
神州医疗隐私计算基于机器学习框架，敏感数据通过脱敏规则变形处理，得到的新数据依旧保持源数据特性、业务数据逻辑，以及数据关联性，能够满足科研应用数据的要求。平台身份标识实名，统一安全认证，根据科室主任、临床医生、数据管理人员等不同角色授予不同等级的权限，实时监控访问用户对目标设备的所有敏感操作，日志记录留痕。
数据统计
神州医疗专病库的首页提供患者相关和疾病相关两大类数据统计功能，例如患者总数、治疗方案分类、病理分型、肿瘤分期（TNM）等多维度的数据分布情况，以丰富的图形色块将数据统计结果呈现出来，体验犹如置身驾驶舱，聚焦院领导、临床医生最关注的核心指标，满足日常统计的多样化展示需求，帮助医生快速解读指标，洞察疾病变化规律，发现问题；支持定制化报表，突出不同科室特色与疾病特征。
病例检索
支持快速检索、高级检索、树结构逻辑检索、模板定制检索等多种检索方式，支持如关键字、时间区间、人口学信息、检验、检查、诊断、手术等多种纳排条件组合进行病例检索，还能根据关键事件进一步筛选，更精准地圈定目标人群，智能化搜索引擎百万数据的秒级响应，极速在线分析查询。
360全景时间轴
以患者为中心，结合临床诊疗路径，以时间轴方式标签化图形化展示患者历次就诊细节，同时为临床医生带来大数据友好的感官体验。
科研管理
系统可以将纳排后筛选的患者进行入组，也可以将已有队列导入文件上传，创建多个前瞻性和回顾性研究项目。创建项目后用户可进行信息编辑，调整筛选条件及对应的观察指标。对于变量库暂未存在的观测指标，平台支持自定义生成。
队列分析
专病库系统具备多种分析方法，如描述性统计、2×2卡方分析、方差分析、T检验、回归模型等，满足医学基本统计分析需求。
病例报告表(CRF)管理
根据不同科室、疾病类型、研究方向，支持临床医生自定义CRF随访表单，预设多种题型、题目灵活自定义、可视化逻辑编辑、表单模板库积累，支持CRF表单平台自动填写。
灵活的访视计划
支持自定义电话+微信+门诊+住院+短信随访方式，随访频次灵活安排，允许时间偏差，支持定义随访阶段、特殊事件，支持表单内容定制，短信内容定制，支持异常数据医生端提醒，支持随访计划短信+微信患者端提醒。
三位一体的创新服务模式
三位一体的创新服务模式——以“数据工程为基础、技术能力为驱动、成果转化为目标”。
主要应用效果
提升科研水平
通过专病库系统对相关临床数据的抽取与汇聚，可完成全院多年门诊和住院患者的病例数据结构化和标准化处理，并与医院HIS、PACS、EMR、LIS等系统实现对接，实现病例资源的整合与共享。通过对数据的回顾性分析及深度挖掘，给临床科研提供足够的数据支撑，有效提升学术成果产出效率。
完善数据管理和应用
以往，在统计数据时，需要信息部门协助在多个系统及数据库里查询数据，然后由科研人员手工填入Excel表格进行统计分析。而专病库建立后，可以将医院各个系统的诊疗数据进行抽取汇聚，形成一个结构化的数据库，只需要在专病库平台输入组合条件即可查询相关诊疗数据，还能实现导出功能，避免了以前多数据库查询带来的麻烦，提高了数据使用效率和数据使用安全性。
推动教学模式转变
通过构建专病库，利用大数据技术驱动医学精准化分析，促进医、教、研全面发展。在数据标准化、结构化、归一化基础上，深度挖掘数据，催生新理念与新技术的进步，推动以临床数据分析为导向的新教学模式转变。
神州医疗专病库整合并汇总患者临床大数据资源，运用大数据分析技术、本体技术、自然语言处理技术以及信息安全和生物信息学等技术，建立与国际接轨的OMOP通用数据模型，形成一体化专病科研数据分析平台，实现科研队列的精准建立和分析。
神州医疗专病库优化了医疗科研服务的各应用场景，促进了科研成果的转化，形成了以专病为核心的临床科研大数据价值链闭环。
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