来源 :新浪财经2026-07-29
（来源：嘉和美康）
在医疗大数据与人工智能深度融合的今天，专病数据库已成为高水平临床研究的重要基础设施。如何将海量、分散的临床数据转化为高质量的科研资产，是医院和科研机构面临的核心课题。嘉和美康凭借在医疗大数据领域的深厚积累，打造智能专病数据库解决方案，为临床科研提供一站式数据支撑平台，打通从数据治理到科研应用的全链路。
“数”到用时方恨少
尽管医疗信息化建设已推进多年，但临床数据的科研利用率仍然偏低。一方面，院内数据分散在HIS、LIS、EMR等多个异构系统，科研人员需跨系统手动拼凑数据，效率极低。另一方面，大量核心信息以非结构化的文本存储，格式多样、表述不统一，缺乏有效治理，数据质量参差不齐。
同时，专病研究高度依赖院后随访，传统随访面临数据录入难、完整性差、管理混乱等问题，院际数据壁垒同样突出，多中心协作研究举步维艰。数据“采不到、整不清、连不上”，已成为制约医学科研向数据驱动转型的核心瓶颈。
专病库对症下药，打通科研“数据关”
针对上述难题，同时也面向国家临床重点专科发展需求，嘉和美康打造智能专病数据库解决方案，整合并挖掘院内外海量医疗数据，智能化构建以专科疾病为中心的，集临床、科研、随访于一体的多主题、高质量专病数据库，形成专病全过程诊疗时间轴，实现重点疾病特征精准分析。
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全息数据整合，奠定科研基石
嘉和美康智能专病库的核心优势在于强大的数据整合能力，可实现院内外数据的全息纳入与动态扩充，将分散于不同系统的临床数据汇集于统一平台，实现多源数据整合与多维分析，满足大样本量的大型队列研究需求。
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专病全周期事件跟踪，保证数据连续性
临床研究的质量很大程度上取决于数据的连续性和完整性。嘉和美康专病库支持专病全周期事件跟踪，覆盖从诊断到治疗、再到随访的全周期数据，保证数据连续性。
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科研+随访一体化，提升研究效率
将科研平台与随访体系无缝整合，形成一站式科研随访平台，高效汇集随访信息，适配多种科研场景，大幅缩短科研数据准备周期。
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场景化建模分析，支撑深度研究
系统内置6大研究场景建模功能，可直接调用，也可自定义组合模型，方便创建统计分析方案，图表结果可直接用于论文撰写。同时支持预后分析、疾病预测等深度医学建模工作，并将随访的环节及终点指标纳入分析范畴。
深耕协和，30+专病库见证建库实力
嘉和美康在专病库建设领域积淀深厚，已建成覆盖30余个专科、80余个重点疾病领域的专科/专病队列资源库，产生了5万余个标准数据元。
其建库实力在北京协和医院得到充分验证。嘉和美康助力该院构建了覆盖30余个病种的高质量专病数据库体系，涉及基本外科、肝外科、泌尿外科、胸外科、急诊科、神经内科、消化内科、中医科、重症医学科、皮肤科等十余个重点科室，包括肝癌、胰腺癌、脓毒症、乳腺癌、炎症性肠炎、食管癌、发热、红皮病等30余个专病库。
各专病库各具特色。比如重症专病库需整合来自各类监护设备的多源数据；甲状腺专病库则覆盖门诊、住院、急诊和体检等多场景患者，累计纳入200余万例患者。在此基础上，医院形成了多个专病科研标准数据集，总计超过6877个数据元，为高水平科研产出提供有力支撑。以肺癌专病库为例，该库已收录2万余例患者数据，支持发表了《胸腔镜解剖性肺段切除术在双侧肺癌手术中应用的单中心回顾性研究》《辅助化疗与靶向治疗在Ⅰ期肺腺癌术后患者中应用的研究进展》等多篇学术论文。
嘉和美康智能专病库解决方案正助力越来越多的医疗机构，将沉睡的临床数据转化为可计算、可追溯的科研资产。目前，该方案已在多家头部医院落地应用，支撑数十个专科、近百项重点课题稳步推进。面向未来，嘉和美康将持续深耕数据治理与应用，不断释放数据要素价值，为更多高质量科研成果的诞生提供坚实的数据支撑。举报/反馈