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STI數字醫療講座——“真實世界數據與證據：引領研究規范 賦能臨床實踐”

健康知識養生常識

11月15日 ， 由國家科技信息資源綜合利用與公共服務中心(STI)數字醫療實驗室攜手科學技術文獻出版社、一二三智慧醫療發起“數字醫療研討與交流”系列學術沙龍舉辦第三期 ， 本期嘉賓是賽諾菲中國區醫學部負責人谷成明博士 。 在本期講座直播中 ， 谷成明博士以“真實世界數據與證據:引領研究規范賦能臨床實踐”為主題 ， 分享科研范式演進：真實世界研究發展歷程;規范研究設計：從真實世界數據到真實世界證據;臨床應用實踐：真實世界研究的應用和展望 ， 并介紹如何通過真實世界數據開展真實世界研究的研究方法及案例 。
STI數字醫療講座——“真實世界數據與證據：引領研究規范 賦能臨床實踐”
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醫療健康數字化推動真實世界研究
如今 ， 隨著“互聯網+醫療”和醫療數據不斷規范化、透明化 ， 真實世界研究成了未來行業發展的重要方向之一 ， 受到國家高度重視 。 近年來 ， 國家藥監局先后發布了《真實世界證據支持藥物研發與審評的指導原則(試行)》、《用于產生真實世界證據的真實世界數據指導原則(征求意見稿)》及《真實世界數據用于醫療器械臨床評價技術指導原則(試行)》等相關文件 。
谷成明博士表示 ， 真實世界數據是開展真實世界研究的關鍵 ， 即使數據規模不大 ， 但數據質量高、連續性好 ， 依然值得納入研究 。 谷成明博士以罕見病真實世界研究為例強調 ， 對患者連續性管理產生的醫療數據科研價值高 ， 有助于提升臨床科研水平 。
STI數字醫療講座——“真實世界數據與證據：引領研究規范 賦能臨床實踐”
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在醫療健康數字化發展過程中 ， 如何利用數據 ， 提升醫療健康發展水平是業內關注的重點 。 研究型互聯網醫院通過建設循證智能化平臺 ， 加強連續性主動病程管理 ， 推動個體精準化醫療 ， 提升疾病治療長期效果和患者生存質量的同時 ， 深入挖掘真實世界數據 ， 打造“服務即科研”的研究模式 ， 提高臨床醫學研究整體效率 ， 促進臨床科研成果轉化 。
數字化病程管理滿足醫患需求
谷成明博士認為 ， 數字化全病程管理體系給科研人員提供了優質的真實世界數據 。 然而 ， 好的數據并不一定能產生優秀的科研成果 ， 還需具備高水平數據處理能力 。 他指出 ， 將數據處理為信息、然后分析成為證據、最后沉淀為知識 ， 數據的價值會得到階梯式提升 ， 并在這個過程中挖掘出insight ， 指導下一步的決策 ， 進而做出實踐 ， 然后通過實踐經驗吸取教訓是數據帶來的深度價值 。 并介紹了從數據中找到價值的方法：描述性分析、預測性分析以及規范性分析 。
在臨床上 ， 真實世界證據是藥物有效性和安全性評價證據鏈的重要組成部分 ， 真實世界數據則是生成真實世界證據的主要來源 。 講座中 ， 谷成明博士通過解讀一些真實案例 ， 論證了基于真實世界證據的數據挖掘可以提升疾病風險預測模型準確率 ， 如利用機器學習方法進行腦卒中風險預測模型構建 ， 基于聚類分析法進行心梗風險預測模型的構建等 。 谷博士還通過基于患者調研數據簡化高危因素識別的案例展示了機器學習分析數據的優勢 。
病程管理可通過對患者的長期追蹤 ， 提高患者的診療依存性 ， 滿足院內和院外管理銜接、跨院跨科室多學科銜接、長周期多病程持續的患者管理需求 。 同時 ， 也能夠幫助科室醫生動態掌握患者健康狀況和疾病管理情況 ， 更好開展臨床診療和科研 。 谷成明博士認為 ， 真實世界數據還可以為臨床試驗建立假設、選擇潛在的目標人群 ， 幫助罕見病患者的篩查 ， 以及在患者依從性分析和衛生政策評價等方面應用 。