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中华临床实验室管理电子杂志 ›› 2023, Vol. 11 ›› Issue (02) : 109 -113. doi: 10.3877/cma.j.issn.2095-5820.2023.02.009

综述

大数据时代新技术在临床数据库中的应用展望
沈依宁, 周施锦, 于猛, 安平平, 吴聪()   
  1. 200093 上海,上海理工大学健康科学与工程学院;200433 上海,海军军医大学第一附属医院临床医学研究中心
    200433 上海,海军军医大学第一附属医院临床医学研究中心
  • 收稿日期:2022-07-26 出版日期:2023-05-28
  • 通信作者: 吴聪
  • 基金资助:
    国防科技项目管理中心基础加强计划技术领域基金项目(2019-JCJQ-JJ-066); 海军军医大学“远航”军事医学人才项目(2019-YH-09)

Application prospect of new technologies in the era of big data in clinical databases

Yining Shen, Shijin Zhou, Meng Yu, Pingping An, Cong Wu()   

  1. School of Health Science and Engineering USST, Shanghai 200093, China;Clinical Research Unit, Changhai Hospital, Naval Medical University, Shanghai 200433, China
    Clinical Research Unit, Changhai Hospital, Naval Medical University, Shanghai 200433, China
  • Received:2022-07-26 Published:2023-05-28
  • Corresponding author: Cong Wu
引用本文:

沈依宁, 周施锦, 于猛, 安平平, 吴聪. 大数据时代新技术在临床数据库中的应用展望[J/OL]. 中华临床实验室管理电子杂志, 2023, 11(02): 109-113.

Yining Shen, Shijin Zhou, Meng Yu, Pingping An, Cong Wu. Application prospect of new technologies in the era of big data in clinical databases[J/OL]. Chinese Journal of Clinical Laboratory Management(Electronic Edition), 2023, 11(02): 109-113.

大数据时代下,数据库在医学领域的应用不断深入,随着医疗数据量与日俱增、医疗数据种类和结构的不断丰富、使用场景的不断变化,传统数据库亟需进一步迭代升级。本文通过对大数据时代涌现的人工智能(AI)技术[机器学习、自然语言处理(NLP)技术、面向对象的方法]和多媒体技术等的特点进行综述,结合目前医疗领域数据库的现状,提出新技术在医疗领域特别是临床科研数据库的应用方式等方面未来可能的发展方向和应用前景。相信在医疗领域,数据库将不断结合新兴技术,完善其自身的功能和应用场景,满足临床多元的需求,为疾病的研究提供更坚实的数据支持和更广阔的思路拓展。

In the era of big data, the application of databases in the medical field continues to deepen. With the increasing amount of medical data, the continuous enrichment of medical data types and structures, and the continuous changes in usage scenarios, traditional databases urgently need further iterative upgrades. This paper summarizes the characteristics of new technologies emerging in the era of big data, including artificial intelligence (AI) technology [machine learning, Natural language processing (NLP) technology, object-oriented methods] and proposes the application methods of new technologies combined with the current status of databases in the medical field, especially clinical research databases, as well as possible future development directions and application prospects. It is believed that in the medical field, the database will continue to combine emerging technologies to improve its own functions and application scenarios, meet the diverse needs of clinical practice, and provide more solid data support and broader thinking for disease research.

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