医院临床科研解决方案
面向医院临床科研场景，基于医疗大数据治理、NLP 结构化、专病库和科研平台能力，帮助医院打通院内多源数据，建设高质量专病数据库，并支撑队列筛选、随访管理、统计分析和科研产出，提升临床科研效率
面临的现状及痛点
数据采集难
科研数据分散在 HIS、EMR、LIS、PACS 等多个系统中，数据结构复杂，跨系统关联难度高
数据质量差
病历书写不规范、字段缺失、术语不统一，大量非结构化病历文本难以直接用于科研
数据不够用
部分科研关键变量院内系统没有记录，院外随访数据依赖人工采集，容易缺失和失访
科研效率低
研究方向确定、纳排患者、变量处理、统计分析、论文撰写等流程耗时长，医生需要投入大量人工
工具门槛高
临床科研往往需要医学统计、数据处理和编程能力，医生独立完成难度较高
方案架构
方案优势
数据治理更深入
对接院内多源系统，完成数据清洗、标准化、术语归一和患者主索引整合
专病库建设更高效
通过 NLP 技术对病历、检查、检验、手术记录等内容进行结构化，按需构建科研级专病库
科研流程更完整
支持回顾性研究、前瞻性研究、课题管理、纳排定义、eCRF 表单、数据导出和统计分析
人群筛选更便捷
支持条件树检索、事件检索、关键词检索等方式，快速圈定目标患者队列
随访管理更智能
基于微信生态和大模型能力，辅助医生开展院外随访、患者咨询、病情总结和高危预警
应用场景
全院科研数据治理
汇聚院内多系统临床数据，形成统一、标准、可用的科研数据底座
专病库 / 专科库建设
面向肿瘤、心脑血管、妇产、骨科、眼科等重点专科，建设结构化专病数据库
回顾性临床研究
支持研究对象筛选、观测指标选择、变量预处理、统计分析和研究报告生成
客户案例
国家健康医疗大数据中心
覆盖济南市内公立医院数据，合作从结构化单据治理拓展到半结构化治理、专病库构建和科研应用
国家肿瘤临床医学研究中心
覆盖 17 家大型肿瘤医院，建设乳腺癌、肺癌、肝癌等高质量专病库，支撑多中心临床研究和科研协同