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医疗大数据如何破解临床科研 难解之题

2019-07-30 来源:肿瘤资讯  标签: 掌上医生 喝茶减肥 一天瘦一斤 安全减肥 cps联盟 美容护肤
摘要:近两年,在临床研究领域最引人注目的变化就是,医疗大数据的融合与应用。ASCO建立了CancerLinQ大数据平台,将癌症患者的案例都收集到数据库里——分析什么癌种需要使用什么样的治疗方法最有效,可以依托该数据库进行研究,从而确定治疗方案,帮助攻克癌症。

在今年6月初结束的ASCO年会上,来自江苏省肿瘤医院胸外科蒋峰主任团队发表了一项基于中国临床证据的非小细胞肺癌真实世界研究,充分应用了大数据临床科研解决方案,受到广泛的关注,或许能够给临床科研者带来一些启示。

大数据平台巧破统计难题

众所周知,吸烟和淋巴结转移(LNM)是诱导非小细胞肺癌(NSCLC)发生及预后不良的重要危险因素。然而,在中国NSCLC患者中,患者的吸烟状况与LNM的关系尚不明确。针对这一问题,江苏省肿瘤医院胸外科蒋峰主任团队应用LinkDoc真实世界大数据平台,开展了一项多中心回顾性真实世界研究,探究患者的吸烟状况与LNM的关系。

在零氪科技团队的技术支持下,研究团队系统回顾性分析了国内10家医院2014—2017年经病理诊断为T1期NSCLC并接受手术切除的患者。排除病例记录中无吸烟史的患者。采用卡方检验进行组间比较。

结果显示,在入组的10622名患者中,1760名患者患有LNM(16.6%);3260名(30.7%)患者有吸烟史,平均吸烟指数(SI)为221.2。在有吸烟史的患者中,LNM尤其是N2-LNM的发生率显著高于登记人群中从不吸烟者的发病率(22.8%vs.13.6%,P<0.00。N2-LNM:14.3%vs.9.1%,P<0.001)。

同样的,当前吸烟者较从不吸烟者有更大比例的LNM(24.0%vs.13.6%,P<0.001),且在当前吸烟者中,仅有N2-LNM的比例更高(14.1%vs.9.1%,P<0.001)。

然而,在有过吸烟史患者和当前吸烟患者之间,LNM特别是N2-LNM的比例未观察到统计学差异(24.0%vs.22.8%,P=0.401。N2:14.1%vs.14.3%,P=0.887)。与不吸烟至轻度吸烟(SI≤400)的患者相比,中重度吸烟(>400)的患者更容易发生LNM(N1/N2:24.8%vs.14.6%,P<0.001。N2:14.3%vs.9.8%,P<0.001)。

可以得出结论,来自真实世界研究的结果表明,在T1期NSCLC患者中,曾经吸烟或者是当前吸烟与LNM尤其是N2-LNM密切相关。

新时代应用新技术——低成本、高效率、精质量

近两年,在临床研究领域最引人注目的变化就是,医疗大数据的融合与应用。ASCO建立了CancerLinQ大数据平台,将癌症患者的案例都收集到数据库里——分析什么癌种需要使用什么样的治疗方法最有效,可以依托该数据库进行研究,从而确定治疗方案,帮助攻克癌症。

美国国家癌症中心院长Dr.Sharpless日前在接受采访时表示,在过去几十年里临床试验无论从基础设施、研究方法和辅助工具再到临床试验设计等,都发生了巨大变化。而研究者也需要适时地适应这种变化,在临床科研中学会引用大数据等新技术、新工具。

在国内,本次研究的支持方零氪等,也在积极践行这一理念,通过对临床大数据进行高效、准确的结构化处理,在此基础上开展真实世界研究,产生基于中国临床证据的高质量科研成果。

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