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簡介
科研大數(shù)據(jù)平臺包含數(shù)據(jù)處理和科研應(yīng)用兩大中心，其中數(shù)據(jù)處理中心主要采用ETL、NLP等技術(shù)對來自臨床的業(yè)務(wù)系統(tǒng)數(shù)據(jù)進(jìn)行清洗，包含數(shù)據(jù)建模、入庫、裝載、轉(zhuǎn)換、脫敏等處理。目前已產(chǎn)出乳腺癌專病庫、新冠專病庫、抑郁癥專病庫、腎臟病專病庫、食管癌專病庫，并支持?jǐn)?shù)據(jù)溯源及安全等級管理。科研應(yīng)用中心則是在專病庫數(shù)據(jù)的基礎(chǔ)上，提供數(shù)據(jù)申請、資源申請、數(shù)據(jù)檢索、數(shù)據(jù)挖掘分析、臨床數(shù)據(jù)采集、項(xiàng)目管理、教培管理等應(yīng)用工具。支持科研工作的順利、高效開展，其中數(shù)據(jù)檢索支持結(jié)構(gòu)化的條件檢索、事件檢索、聯(lián)合檢索，以及非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)的NLP分詞檢索。數(shù)據(jù)挖掘分析支持50+中常規(guī)分析算法、支持上傳管理自定義分析算法。
數(shù)據(jù)資源
公開數(shù)據(jù)庫
食管癌數(shù)據(jù)庫
乳腺癌數(shù)據(jù)庫
腎病數(shù)據(jù)庫
新冠肺炎數(shù)據(jù)庫
抑郁癥數(shù)據(jù)庫
已開放數(shù)據(jù)庫
COVIDanno：http://biomedbdc.wchscu.cn/COVIDanno/help/
StemDriver ：http://biomedbdc.wchscu.cn/StemDriver/
COV2Var：http://biomedbdc.wchscu.cn/COV2Var
DASES：http://www.hxdsjzx.cn/DASES
TCRdb2：https://guolab.wchscu.cn/TCRdb2/#/
ICBcomb：https://guolab.wchscu.cn/ICBcomb/#/
liverdb：https://guolab.wchscu.cn/liverdb/#!/
ICBatlas：https://guolab.wchscu.cn/ICBatlas/#!/
LeukemiaDB：https://guolab.wchscu.cn/LeukemiaDB/#/
TCRdb：https://guolab.wchscu.cn/TCRdb/#/
PancanQTL：http://gong_lab.hzau.edu.cn/PancanQTL/
Pancan-meQTL：http://gong_lab.hzau.edu.cn/Pancan-meQTL/
eRNA_QTL：https://guolab.wchscu.cn/eRNA_QTL#!/
tRic：https://guolab.wchscu.cn/tRic/
PEA ：https://guolab.wchscu.cn/PEA/#!/
EVAtlas ：https://guolab.wchscu.cn/EVAtlas/#/
miRNASNP ：https://guolab.wchscu.cn/miRNASNP/#!/
EVmiRNA ：https://guolab.wchscu.cn/EVmiRNA/#!/
lncRNASNP ：https://guolab.wchscu.cn/lncRNASNP/#!/
AnimalTFDB4：https://guolab.wchscu.cn/AnimalTFDB4/#/
hTFtarget ：https://guolab.wchscu.cn/hTFtarget/#!/
AnimalTFDB ：https://guolab.wchscu.cn/AnimalTFDB/#!/

工具
ImmuCellAI：https://guolab.wchscu.cn/ImmuCellAI/#!/
ImmuCellAI-mouse ：https://guolab.wchscu.cn/ImmuCellAI-mouse/#!/
DeRR ：https://guolab.wchscu.cn/DeRR/
TCRosetta ：https://guolab.wchscu.cn/TCRosetta/#/
CCLA ：https://guolab.wchscu.cn/CCLA/
CATT ：https://guolab.wchscu.cn/CATT/Homepage.html
EVAtool ：https://guolab.wchscu.cn/EVAtool/
FFLtool ：https://guolab.wchscu.cn/FFLtool#!/
SEGtool ：https://guolab.wchscu.cn/SEGtool/
訪問數(shù)據(jù)庫
建成食管癌專病數(shù)據(jù)庫，匯聚華西醫(yī)院多年來的病例數(shù)據(jù)，包括病因、病理、臨床特征、臨床診療、預(yù)后等多維度的數(shù)據(jù)。
其中包含7000余名食管癌患者相關(guān)人口統(tǒng)計(jì)學(xué)信息、患者入住院記錄、入出院診斷、檢驗(yàn)、檢查、醫(yī)囑、病程，病理，影像等信息，為后續(xù)食管癌的診療與預(yù)防的科研提供數(shù)據(jù)支撐，為科研決策分析提供重要依據(jù)。同時(shí)包含400多名患者CT影像資料，已完成人工標(biāo)注，對開展影像組學(xué)研究提供幫助。
建成乳腺癌專病數(shù)據(jù)庫，包含1萬余名患者約3480萬條人口統(tǒng)計(jì)學(xué)信息、暴露/危險(xiǎn)因素臨床癥狀、患者月經(jīng)生育史、患者住院記錄、住院診斷、住院體格檢查、住院影像、住院檢驗(yàn)、住院診療計(jì)劃、門診/住院醫(yī)囑、現(xiàn)病史、出院小結(jié)以及隨訪等信息，全面挖掘數(shù)據(jù)價(jià)值應(yīng)用，為后續(xù)乳腺癌診療與預(yù)防，以及科研提供數(shù)據(jù)支撐，以此建設(shè)科研專病數(shù)據(jù)庫系統(tǒng)。
結(jié)合大數(shù)據(jù)治理技術(shù)，對大量數(shù)據(jù)清洗標(biāo)化包括：數(shù)據(jù)抽取、數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換、數(shù)據(jù)裝載。深入結(jié)合醫(yī)生團(tuán)隊(duì)，整合專業(yè)醫(yī)學(xué)知識。使用NLP挖掘文本價(jià)值，將文本化病歷形成結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)。數(shù)據(jù)清洗標(biāo)化是不斷重復(fù)的周期性的過程，為科研決策分析提供重要依據(jù)。
匯集華西醫(yī)院歷年來各信息系統(tǒng)的腎病病例信息，包括患者從門診、住院以來所有的腎病所需信息。目前包含臨床治療以及隨訪數(shù)據(jù)約8155萬條人口學(xué)信息、暴露/危險(xiǎn)因素、疾病診斷、現(xiàn)病史、既往史、生育史、用藥情況、檢查情況、防治策略、慢病管理等多維度信息。圍繞大數(shù)據(jù)驅(qū)動的腎臟病防治模式創(chuàng)新、腎臟病數(shù)據(jù)登記和信息化標(biāo)準(zhǔn)、腎臟病真實(shí)世界數(shù)據(jù)的共享機(jī)制，實(shí)現(xiàn)腎臟疾病相關(guān)數(shù)據(jù)的互聯(lián)融合，開放共享。
以幫助研究者獲得大量寶貴的病例資料，為高水平的臨床科研提供堅(jiān)實(shí)的基礎(chǔ)。
與多家醫(yī)療機(jī)構(gòu)合作，匯聚多源異構(gòu)數(shù)據(jù)，包括人群移動軌跡數(shù)據(jù)、四川省多家醫(yī)院發(fā)熱門診收治患者的診療記錄、確診及疑似患者臨床診療數(shù)據(jù)、患者肺部影像數(shù)據(jù)、流行病學(xué)調(diào)查數(shù)據(jù)、氣象環(huán)境數(shù)據(jù)等。
建成新冠診療專病數(shù)據(jù)庫，包含600余名患者約5.7萬條人口統(tǒng)計(jì)學(xué)信息、臨床癥狀、實(shí)驗(yàn)室檢驗(yàn)、CT檢查、醫(yī)囑和護(hù)理記錄，為后續(xù)新冠診療與防控的科研提供數(shù)據(jù)支撐。同時(shí)，及時(shí)清洗標(biāo)化數(shù)據(jù)，順利推進(jìn)分析工作。
建成抑郁癥專病數(shù)據(jù)庫，包含6000余名患者約3880萬條人口統(tǒng)計(jì)學(xué)信息、暴露/危險(xiǎn)因素臨床癥狀、患者住院記錄、出院診斷、住院體格檢查、住院檢驗(yàn)、住院診療計(jì)劃、門診醫(yī)囑等信息，為后續(xù)抑郁癥診療與預(yù)防的科研提供數(shù)據(jù)支撐。建設(shè)科研專病數(shù)據(jù)庫系統(tǒng)。
完善的多源異構(gòu)的數(shù)據(jù)治理技術(shù)，進(jìn)行數(shù)據(jù)清洗包括：數(shù)據(jù)抽取、數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換、數(shù)據(jù)裝載。深入結(jié)合醫(yī)生團(tuán)隊(duì)，整合專業(yè)醫(yī)學(xué)知識，使用NLP挖掘文本價(jià)值，數(shù)據(jù)清洗標(biāo)化是不斷重復(fù)的周期性的過程，為科研決策分析提供重要依據(jù)。
形成可視化的數(shù)據(jù)分析，其中包括年齡分布、職業(yè)分布、地區(qū)分布、住院時(shí)長、愈后情況等，同時(shí)提供數(shù)據(jù)挖掘分析，便捷快速獲得常規(guī)分析結(jié)果，深層次了解數(shù)據(jù)資源情況。