心血管疾病与肿瘤疾病中西医临床大数据分析与应用研究

汇报人:XXXX2025年12月28日心血管疾病与肿瘤疾病中西医中西医临床大数据分析与应用研究CONTENTS目录01

研究背景与意义02

研究目标与总体框架03

临床大数据关键技术研究04

上海市中医临床数据中心建设CONTENTS目录05

中西医知识库构建与应用06

上海市中西医临床在线辅助决策支持系统研发07

研究挑战与对策08

总结与展望研究背景与意义01心血管与肿瘤疾病的健康危害现状

心血管疾病：威胁国民健康的“头号杀手”我国心血管疾病患者数已逾3亿，高血压是其主要诱因，成年人群高血压发病率已从20世纪80年代的11.86%攀升至27%，广东地区更超越30%，且呈现年轻化趋势，冠心病、心力衰竭、心律失常等发病率同步攀升。

肿瘤疾病：日益严峻的公共卫生挑战肿瘤疾病是危害人类健康的主要疾病之一，其发病率和死亡率居高不下，给患者家庭和社会带来沉重的医疗负担和经济压力，严重威胁国民健康和生命质量。

两类疾病治疗与预后的复杂性由于个体差异等因素，患者治疗和预后存在不同，且医疗费用高也不一定带来更好的治疗或预后，如何降低医疗费用、提高疗效已成为医学领域关注的热点，凸显了对两类重大疾病防治研究的迫切性。中医药在两类疾病诊疗中的核心价值贯穿疾病诊治全过程的重要组成部分中医药是治疗心血管与肿瘤两类重大疾病重要组成部分，其参与度高，且普遍为国民所接受，对这两类疾病的诊治研究如果缺少了中医药数据将是不完整的。独特的整体观与辨证论治优势中医药注重整体调适与个体化调理，如针对岭南地域痰湿或痰热型心血管疾病患者，以涤痰清热祛湿方药调理；对情志应激型高血压人群采用平肝潜阳法，可弥补西药单一治疗的局限性。“简、便、廉、验”的防治手段中医药拥有丰富的外治法与食疗方案，如八段锦、太极拳等传统运动可能降低收缩压10毫米汞柱、舒张压5毫米汞柱；葛根煮鱼赤小豆汤等药食同源方兼具舒缓神经、辅助降压之效，具有良好的推广性。全周期健康管理的独特作用中医药“未病先防、既病防变、愈后防复”的理念，在心血管与肿瘤疾病的预防、治疗、康复、养生全周期管理中具有独特价值，如针灸康复在脑卒中恢复期及后遗症中发挥核心作用。临床数据现状：标准化与结构化挑战病历数据标准化程度不足当前临床数据中，病历数据标准化与结构化程度较低，导致数据的分析和研究存在较大困难，尤其缺乏中医药数据会使研究完整性受损。病历文本数据清洗难题上海虽已形成区域临床大数据，但病历文本数据清洗工作面临挑战，大量非结构化病历数据难以直接用于有效的数据分析与挖掘。临床数据结构化表示需求迫切传统非结构化病历数据仅能通过文本匹配查询，无法理解词汇二义性及精确切分查询词，亟需通过结构化处理转化为可用的规范数据，如将主诉、现病史等信息进行结构化提取与表示。区域大数据分析的必要性与优势

区域性数据中心保障数据完整性只有区域性的数据中心才能提供完整的诊疗数据，避免因数据分散导致的研究局限性，为中西医临床大数据分析奠定基础。

上海区域临床大数据的独特优势上海已形成区域临床大数据，相较于全国范围内临床大数据不足的现状，为开展心血管与肿瘤疾病的中西医临床研究提供了宝贵的数据资源。

区域数据整合助力管理决策通过区域大数据分析，能够为政府及医疗机构在疾病管理决策方面提供有力的数据支持，解决以往管理决策缺乏数据支撑的问题。

提升中医药疗效评价的科学性区域大数据包含丰富的中西医诊疗信息，有助于克服中医药疗效评价复杂性等问题，为科学评价中医药在心血管和肿瘤疾病治疗中的疗效提供数据保障。研究目标与总体框架02总体研究目标概述

01疾病发病及治疗总体情况研究完成上海市心血管和肿瘤疾病的发病及治疗总体情况研究，掌握区域内两类重大疾病的流行病学特征与诊疗现状。

02中医药疗效评价研究完成中医药在心血管和肿瘤疾病治疗方面的疗效评价研究，科学评估中医药在两类疾病治疗中的临床价值。

03中西医临床知识库构建建立心血管疾病和肿瘤疾病的中西医临床知识库及应用，整合规范教材、经典案例及临床数据，形成结构化知识体系。

04在线辅助决策支持系统研发研发上海市心血管疾病和肿瘤疾病中西医临床在线辅助决策支持系统，为临床诊疗提供智能化支持。主要研究任务分解

临床大数据平台搭建与关键技术研究研究临床大数据整合、存储、处理与挖掘技术，利用ApacheSqoop实现医联中心关系型数据库和临床大数据平台之间的数据整合，构建基于内存的临床大数据高速计算与分析引擎，并在分布式引擎上实现临床数据挖掘算法。上海市中医临床数据中心建立在医联中心数据基础上，补充采集4家三级中医医院中医诊疗信息，建设整合中西医诊疗过程的临床数据中心，实现上海市中、西医数据中心的整合，2013年全市4家三级中医医院共诊治门诊病人903万人次，住院病人13万人次。心血管和肿瘤疾病发病及治疗总体情况研究基于搭建的临床大数据平台及建立的上海市中医临床数据中心，对上海市心血管和肿瘤疾病的发病情况、治疗现状等进行总体分析与研究，掌握疾病的流行特征和诊疗态势。中医药在两类疾病治疗中的疗效评价研究利用临床观测大数据，基于RCM（罗宾因果模型），采用多元Logistic回归构建影响因素的倾向性得分以控制混杂变量，结合生存分析统计方法对比研究中、西医不同诊疗手段的诊疗效果，完成中医药在心血管和肿瘤疾病治疗方面的疗效评价。中西医临床知识库构建及应用研发依托国家标准和行业规范，整合规范教材和经典案例构建知识库，通过编辑界面允许专家审核修改或扩充知识库，并通过应用接口提供查询、检索相关知识，辅助决策支持等功能，研发上海市心血管疾病和肿瘤疾病中西医临床在线辅助决策支持系统。研究总体技术框架图

数据层：临床数据整合与标准化依托上海市区域临床大数据基础，整合医联中心关系型数据库及4家三级中医医院的中西医诊疗信息，通过ApacheSqoop实现数据整合，建立包含心血管与肿瘤疾病的标准化临床数据中心，解决病历数据结构化程度低的问题。

技术层：大数据关键技术支撑体系重点研究临床大数据挖掘技术及算法并行化改造，包括分类、聚类、回归、关联等算法（如支持向量机、Logistic回归、Cox比例风险模型），结合病历文本分析技术实现非结构化数据结构化，为上层应用提供数据处理与分析能力支撑。

应用层：知识库构建与决策支持构建中西医临床知识库，整合国家标准、行业规范及经典案例，通过语义化技术实现知识关联与推理。在此基础上研发在线辅助决策支持系统，面向临床诊疗效果评价、疾病转归预测等应用场景，形成“数据-知识-决策”的闭环应用。

技术架构关联性分析数据层为技术层提供标准化、完整的数据源，技术层通过大数据挖掘与处理技术为知识库构建及应用研发提供核心算法与工具支持，应用层则将知识库与分析结果反馈给医疗专业用户，实现临床决策支持与知识服务，各层级协同支撑课题目标达成。临床大数据关键技术研究03常用临床数据挖掘算法与并行化改造01基础数据挖掘算法的临床应用常用的基础数据挖掘算法包括分类分析、聚类分析、关键词搜索、序列分析、关联分析、预测分析、偏差分析等，这些算法在临床大数据研究中用于病例分类、疾病相似度匹配、诊疗方案聚类及疾病转归影响因素分析等。02面向临床的特色算法模型针对临床需求，采用支持向量机模型、向量空间模型、Logistic回归模型以及Cox比例风险模型等，例如面向中医诊疗效果评价的Cox比例风险模型、面向疾病转归分析的多元Logistic回归方程模型，以及基于粗糙集的疾病特征相似度匹配模型。03复杂疾病研究的专用算法研发基于遗传算法的生命周期症状监测模型和基于聚类分析的慢性病种诊疗方案，结合慢性病跟踪预测模型，为心力衰竭、大肠癌等特定疾病的中西医临床研究提供算法支持。04算法并行化改造的关键意义为应对临床大数据的容量大、多样性高、处理速度要求快等特点，需对上述数据挖掘算法进行并行化改造，以提升在分布式引擎上的计算效率，满足海量临床数据的快速分析与应用需求。基于机器学习的疾病转归预测模型构建

疾病转归预测模型的核心算法选择针对心血管与肿瘤疾病转归预测，采用支持向量机模型进行病例分类，利用多元Logistic回归方程分析疾病转归影响因素，结合Cox比例风险模型评估中西医干预对生存预后的影响，实现多维度预测算法的协同应用。

临床大数据特征工程与预处理基于上海市中医临床数据中心整合的结构化诊疗数据，通过粗糙集方法提取关键疾病特征，采用遗传算法优化生命周期症状监测指标，完成数据清洗、特征选择与标准化，为模型构建提供高质量输入变量。

面向中西医结合的模型训练与验证利用心力衰竭、大肠癌等疾病的中西医诊疗数据，将中医辨证信息与西医检查指标融合，通过并行化改造的聚类算法优化模型训练效率，采用K-M估计方法与对数秩检验验证模型预测准确性，确保模型对不同诊疗方案的适应性。

模型在临床辅助决策中的应用路径通过构建的转归预测模型，分析患者诊疗过程中的关键转折点，为临床提供个体化风险评估报告，辅助医生动态调整中西医结合治疗方案，提升心血管与肿瘤疾病的预后管理水平。病历文本结构化技术：从非结构化到语义化传统非结构化病历的局限性

传统非结构化病历数据，仅能通过文本匹配进行查询，无法理解相同文字的不同含义，难以精确切分查询词及理解查询意图，严重制约数据利用价值。病历结构化的核心目标

将非结构化病历文本中的关键信息，如主诉、现病史、症状、检查、诊断、用药、手术等，转化为计算机可识别和处理的结构化数据，建立基于时间线索的临床路径分析框架。临床文本分析关键技术应用

运用信息抽取和语义标注技术，对病历文本进行处理，实现病情正负面分析，提取患者家族史、病史、入院原因、用药、手术情况等，并记录病情与诊疗措施间的关联。结构化表示示例与价值

例如，将"两周内便血2次"的主诉、肠镜示"直肠癌（距肛9~12cm见一浸润性肿块）"的检查结果等信息结构化，为构建基于图的结构化病例库和语义化知识库奠定基础。面向诊疗效果评价的生存分析方法

常用生存分析方法概述生存分析方法包括生存率分布、K-M估计方法、生存表分析、对数秩检验、经验似然推断、Buckley-James估计、比例风险回归分析及可加风险回归分析等，用于评估不同诊疗手段对疾病预后的影响。

基于RCM的因果关系推断利用临床观测大数据，基于罗宾因果模型（RCM），采用多元Logistic回归构建影响因素的倾向性得分，控制混杂变量以满足非混杂假定，实现诊疗效果的因果性推断。

中西医诊疗效果对比研究将生存分析统计方法应用于大数据临床数据，对比研究中、西医不同诊疗手段的诊疗效果，为中西医结合治疗策略的优化提供数据支持。

大数据分析新统计方法探索针对海量临床数据特点，发展适用于大数据分析的新的统计方法，提升生存分析在复杂诊疗效果评价中的准确性和效率。基于罗宾因果模型的疗效因果推断技术罗宾因果模型（RCM）的核心应用利用临床观测大数据，基于罗宾因果模型（RCM），采用多元Logistic回归方法，构建影响因素的倾向性得分，以"控制"混杂变量，达到满足非混杂假定，进行因果性推断。生存分析在疗效对比中的应用在此基础上，将生存分析统计方法应用于大数据临床数据，对比研究中、西医不同诊疗手段的诊疗效果，常用的生存分析方法包括生存率分布、K-M估计方法、比例风险回归分析等。大数据分析统计方法的创新发展针对心血管及肿瘤疾病中西医临床大数据特点，进而发展新的适用于大数据分析的统计方法，以更精准地评价不同诊疗手段的实际效果，为临床决策提供数据支持。上海市中医临床数据中心建设04数据中心建设目标与总体架构数据中心建设核心目标在医联中心数据基础上，补充采集4家三级中医医院中医诊疗信息，建立整合中西医诊疗过程的上海市中医临床数据中心，实现上海市中、西医数据中心的整合，为后续研究提供完整数据支撑。数据中心总体架构设计架构包含中心端诊疗业务库、整合库、备份库、分析库、数据质量库、诊疗映像库及外网业务库等，通过数据整合入库处理流程，校验并整合中心端暂存库数据，导入业务诊疗库，同时进行备份，确保数据安全与可用。数据整合关键技术路径利用ApacheSqoop实现医联中心关系型数据库和临床大数据平台之间的数据整合，构建基于内存的临床大数据高速计算与分析引擎，优化数据查询和算法性能，在分布式引擎上实现临床数据挖掘算法。中西医诊疗数据整合流程与标准数据整合入库核心处理环节对中心端暂存库中的数据进行校验与整合，将所有通过校验的数据导入业务诊疗库，同时清空暂存库数据并写入备份库，确保数据安全与业务库纯净。中西医数据整合标准依据依托国家标准和行业规范，整合规范教材和经典案例，确保中西医诊疗过程数据的整合符合统一标准，为后续数据分析与知识库构建奠定基础。多源数据整合架构设计构建包含诊疗业务库、整合库、备份库、分析库、数据质量库、诊疗映像库及外网业务库的多库协同架构，实现中西医数据的全面整合与高效管理。中医诊疗信息补充采集规范在医联中心数据基础上，制定统一规范，补充采集4家三级中医医院的中医诊疗信息，完善上海市中医临床数据中心的数据维度，实现中西医数据的完整整合。数据质量控制与处理关键环节

数据校验与整合机制对中心端暂存库中的数据进行严格校验，确保数据准确性与完整性后整合入库，将所有数据导入业务诊疗库，并同步写入备份库以保障数据安全。

非结构化病历数据清洗针对传统非结构化病历数据存在的词汇二义性、无法精确切分查询词等问题，运用临床文本分析技术进行清洗，提升数据可用性，为后续结构化处理奠定基础。

病历数据结构化转换通过信息抽取和语义标注技术，将非结构化病历中的主诉、现病史、检查结果、用药情况等关键信息转换为结构化数据，如构建基于图的结构化病例库，实现基于时间线索的临床路径分析。

数据标准化与一致性处理依托国家标准和行业规范，对整合的中西医诊疗数据进行标准化处理，统一数据格式与编码，解决不同来源数据的一致性问题，确保数据在临床大数据平台中能够被有效分析和利用。数据中心存储与计算引擎优化内存计算引擎构建建立基于内存的临床大数据高速计算与分析引擎，显著提升数据查询响应速度和算法运行性能，满足海量临床数据实时处理需求。数据查询性能优化针对心血管与肿瘤疾病临床数据特点，优化数据索引结构和查询语句，实现多维度条件下的快速数据检索与聚合分析。算法并行化处理在分布式计算引擎上实现临床数据挖掘算法的并行化改造，支持分类、聚类、回归等算法对中西医诊疗大数据的高效并行处理。数据整合工具应用利用ApacheSqoop工具实现医联中心关系型数据库与临床大数据平台之间的高效数据整合与同步，保障数据完整性与一致性。中西医知识库构建与应用05知识库构建的数据源与标准规范多源数据整合：医联中心与中医医院数据以上海市医联中心结构化数据为基础，补充采集4家三级中医医院中医诊疗信息，包含门诊、住院病历等，形成中西医结合的临床大数据源，2013年数据显示4家中医医院年门诊量达903万人次，住院13万人次。文本数据补充：病历文本结构化处理针对传统非结构化病历数据存在的词汇二义性、无法精确关联查询等问题，运用临床文本分析技术进行结构化处理，提取主诉、现病史、用药、手术等关键信息，如大肠癌患者便血症状、末端回肠预防性造口术等诊疗数据。标准规范依托：国家标准与行业规范严格遵循国家标准和行业规范，整合权威教材与经典案例，确保知识的准确性与权威性，为中西医临床知识库构建提供统一的术语体系和诊疗标准框架，支持语义化检索与决策支持功能开发。语义化知识库技术架构设计

基础知识库构建以医联网结构化数据、国家标准为基础，使用D2R映射以及文本抽取等方式构建中西医基础知识库，同时利用众包编辑扩充知识库内容。

本体推理与数据一致性检测利用本体推理引擎自动检测数据之间的不一致性，确保知识库中知识的准确性和可靠性，为后续应用提供高质量的数据支撑。

语义检索与问答式查询实现使用基于自然语言的语义检索技术，完成问答式查询功能，让医疗专业用户能够便捷地获取知识库中的相关知识，提升知识获取效率。病例库构建：从临床数据到结构化表示

病例数据来源与整合基于临床病例，整合患者的家族史、病史、入院原因、用药、手术情况等多维度诊疗信息，记录病情与诊疗措施之间的关联。

信息抽取与语义标注技术应用运用信息抽取和语义标注技术，从非结构化的病历文本中提取关键信息，如症状（便血、肛门口异物感等）、检查结果（肠镜示直肠癌）、治疗方案（末端回肠预防性造口术、抗感染、止血等用药）。

结构化病例库的核心构成要素结构化病例库包含主诉、现病史、既往史、诊断依据、鉴别诊断、检查、手术、用药、过敏史、家族史、查房记录、术后病程记录、术后诊断等标准化模块，实现数据的有序组织。

基于图的结构化病例库与时间线索临床路径构建基于图的结构化病例库，结合时间线索进行临床路径分析，清晰展现疾病发展过程及诊疗干预的时间序列关系，支持病例的语义查询，如“早期具有某种症状的大肠癌患者诊疗方案”。知识库查询与辅助决策应用示例

心血管疾病中西医诊疗方案查询基于构建的中西医知识库，可快速检索心力衰竭等疾病的辨证分型、推荐方药（如天麻钩藤饮用于肝阳上亢型高血压）及西药治疗方案，支持多维度条件组合查询。

肿瘤疾病疗效评价辅助决策针对大肠癌等肿瘤，系统整合临床数据与知识库，通过Cox比例风险模型分析中医药干预对生存期的影响，为医生提供个体化疗效预测及治疗方案优化建议。

临床路径语义化推理应用利用本体推理引擎，基于患者病史（如直肠癌"便血2周"主诉）、检查结果（肠镜示浸润性肿块），自动匹配临床路径节点，提示鉴别诊断要点及术后康复干预措施。

中西医结合用药冲突预警系统可查询知识库中药物相互作用信息，如中药甘草与降压药联用时的血钾影响，为临床用药安全提供实时辅助决策支持。上海市中西医临床在线辅助决策支持系统研发06系统研发目标与核心功能模块

系统总体研发目标研发上海市心血管疾病和肿瘤疾病中西医临床在线辅助决策支持系统，整合中西医临床数据与知识，为医疗专业人员提供诊疗决策支持，提升疾病防治水平。

临床数据整合与标准化模块基于上海市中医临床数据中心，整合区域内中西医诊疗数据，实现数据清洗、结构化处理及标准化，为系统提供高质量数据支撑，如整合4家三级中医医院2013年903万人次门诊及13万人次住院数据。

中西医临床知识库构建模块依托国家标准和行业规范，整合教材、经典案例及临床数据，构建包含疾病特征、诊疗方案、用药规则等的结构化知识库，并支持专家审核与扩充，实现语义化检索与知识应用。

大数据分析与疗效评价模块运用分类、聚类、回归等数据挖掘算法及生存分析方法，开展中医药在心血管和肿瘤疾病治疗中的疗效评价研究，如基于Cox比例风险模型分析疾病转归影响因素，为临床提供循证依据。

在线辅助决策支持功能模块基于构建的知识库和数据分析结果，提供疾病诊断建议、治疗方案推荐、预后风险评估等在线辅助决策支持，助力医疗专业人员制定个体化诊疗方案，提升临床决策效率与准确性。系统架构与技术实现路径总体技术架构设计以临床大数据平台为核心支撑，整合数据层、技术层、应用层三级架构。数据层依托上海市中医临床数据中心，整合中西医诊疗数据；技术层通过大数据挖掘算法并行化与语义化知识库构建实现数据处理与知识转化；应用层面向临床决策支持，提供在线辅助诊疗功能，形成“数据-知识-应用”闭环体系。临床大数据平台搭建技术采用ApacheSqoop实现医联中心关系型数据库与分布式平台的数据整合，构建基于内存计算的高速分析引擎，优化数据查询与算法性能。针对心血管及肿瘤疾病数据特点，实现分类、聚类、回归等挖掘算法的并行化改造，支持千万级病例数据的高效处理与多维度分析。中西医知识库构建技术路径依托国家标准与行业规范，整合权威教材、经典案例及临床数据，采用D2R映射与文本抽取技术构建基础知识库。通过本体推理引擎实现数据一致性校验，结合众包编辑机制支持专家审核扩充，形成包含疾病特征、诊疗方案、疗效评价等要素的结构化语义知识库，支持问答式语义检索。辅助决策支持系统实现方案基于临床大数据分析结果与中西医知识库，研发在线辅助决策支持系统。通过整合生存分析、Cox比例风险模型等疗效评价工具，实现心血管疾病（如心力衰竭）与肿瘤疾病（如大肠癌）的诊疗方案推荐、风险预测及预后评估，为临床医生提供数据驱动的诊疗决策支持。系统应用场景与预期价值

临床诊疗辅助决策支持为心血管疾病（如心力衰竭）和肿瘤疾病（如大肠癌）的临床医生提供中西医结合的诊疗方案推荐、疗效预测及风险评估，辅助医生制定个体化治疗策略。

区域疾病防控与管理决策支持为上海市卫生管理部门提供心血管和肿瘤疾病的发病趋势、治疗效果等区域大数据分析报告，为制定疾病防控政策、优化医疗资源配置提供数据支持。

中西医临床科研与知识发现支持研究者利用系统整合的临床大数据和知识库，开展中西医诊疗规律、疗效评价等方面的科研探索，促进新的医学知识发现和诊疗技术创新。

提升中医药临床价值与服务能力通过客观化的疗效评价和规范化的知识库应用，提升中医药在心血管与肿瘤疾病治疗中的贡献度，推动中医药诊疗方案的标准化与可推广性。研究挑战与对策07数据层面挑战：质量、标准化与整合难题

病历数据结构化程度较低传统非结构化病历数据，通常只能通过文本匹配来进行查询，难以精确切分查询词和理解查询意图，尤其无法处理相同文字但不同含义的词汇二义性问题。临床数据质量参差不齐区域临床大数据中存在数据缺失、重复、错误等问题，病历文本数据清洗难度大，影响后续数据分析的准确性和可靠性。中西医数据标准化差异显著中医药术语体系与现代医学标准存在差异，诊疗记录方式不同，导致中西医数据在表示、编码等方面难以统一，增加了数据整合和共享的难度。跨机构数据整合障碍重重不同医疗机构、不同系统间的数据格式、存储方式各异，数据孤岛现象普遍，即使在已形成区域临床大数据的上海，实现中、西医数据中心的完全整合及政府数据的有效融入仍面临挑战。技术层面挑战：算法适配与性能优化01面向临床大数据的算法并行化改造需求临床大数据具有容量大、多样性高的特点，传统串行数据挖掘算法难以满足分析效率要求，需对分类、聚类、回归、关联等常用算法进行并行化改造，以提升处理速度与吞吐量。02中西医数据融合分析的算法适配难题中西医诊疗数据在表示形式、语义逻辑上存在差异，如中医症状描述的模糊性与西医指标的精确性，需研发或改进算法以实现两类数据的有效融合与关联分析，例如基于粗糙集的疾病特征相似度匹配。03临床决策支持的实时性与准确性平衡挑战在线辅助决策支持系统要求算法在保证分析准确性的同时，满足实时响应需求。需优化大数据挖掘算法与高速计算引擎，如构建基于内存的临床大数据高速计算与分析引擎，实现数据查询和算法性能优化。04复杂疗效评价模型的构建与验证困难中医药疗效评价受多种因素影响，需采用如Cox比例风险模型、多元Logistic回归方程等复杂统计模型。如何确保模型在大数据环境下的稳定性、可解释性及临床有效性验证，是算法应用的重要挑战。应用层面挑战：诊疗方案推广与临床接受度

01中医药诊疗方案的可推广性问题中医药诊疗方案常基于个体辨证论治，其个性化特点与标准化推广需求存在矛盾，导致方案在不同医疗机构、不同医师间的复