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大数据+AI推动临床医学研究及应用是一个重要发展趋势。随着医院信息化的不断深入和广泛开展，医院积累了大量以患者为中心的临床诊疗数据，这些数据存在大量非结构化的文本和影像数据，无法直接应用于特定的科研工作，需要进行病例数据的收集整理和结构化处理。目前收集整理数据方式存在着工作量大、效率低下、错误率高且收集整理后的数据共享利用难等问题，迫切需要通过大数据+AI的技术，提升临床诊疗数据使用效率，规范临床诊疗流程、和提升疑难杂症分析等能力。

1、多种科研指标组合下的精准筛选 平台能够通过严谨医学逻辑（筛选条件的定制严格遵循科研标准）与严谨的数学逻辑（and、or、not）的组合，实现自定义条件的患者结构化病例数据筛选，在3秒之内输出筛选结果，并能直接生成数据集，提供直接通过平台集成的数据分析系统，进行在线统计分析，也提供导出csv文件格式，到其它平台进行分析应用所需筛选指标，开展统计分析。相较于传统手工模式，大大提升了科研效率。 2、在线探索性分析，兼顾数据安全性与使用便利性 对于科研筛选的数据结果，平台支持在线进行科研探索性分析，并提供以下分析算法： （1） 数据处理：缺失值处理、异常值处理、数据转换、数据编码、数据合并、数据变换等； （2） 描述性分析：简单概述、分组描述； （3） 差异性分析：卡方检验、T检验、方差分析、非参数检验； （4） 医学常用算法：双变量相关、典型相关；线性回归、logistic回归；COX回归生存分析：寿命表法、K-M法； （5） 时间序列分析：时间序列平稳化、季节性分解、时间序列建模； （6） Meta分析：二分类数据meta分析、连续性数据meta

西安交通大学第二附属医院是国家卫生健康委员会、教育部直属的一所集医疗、教学、科研、预防保健为一体的现代化大型综合医院，国家首批三级甲等医院。医院源起1912年由国家教育部创办的中国第一所国立医学院校—国立北京医学专门学校、国立北平大学医学院附属医院，是中国第一所国立大学附属医院。自1937年在抗战烽火中为民族大义迁陕重建，86年来，兴医强国，艰苦奋斗，精勤育人，救死扶伤，为西北医学高等教育和现代医学科学的创立、发展做出了卓越贡献。

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