임상 데이터 네트워크, 임상 데이터 네트워크를 통한 데이터 공유 및 활용 촉진
임상 데이터 네트워크는 의료 연구, 진단, 치료 및 환자 치료를 지원하기 위해 서로 다른 출처의 임상 데이터를 통합하고 공유하는 프로세스를 말합니다. 이러한 네트워크는 지리적 경계를 넘어 다양한 의료 기관, 연구 기관 및 데이터베이스를 연결하여 데이터에 대한 광범위한 액세스 및 활용을 촉진할 수 있습니다.
검색된 데이터에서 임상 데이터 네트워크의 발전은 여러 가지 요인에 의해 주도된 것으로 나타났습니다. 첫째, 기술 발전, 특히 인간 게놈 염기서열 분석 능력의 향상은 임상 데이터 분석의 새로운 가능성을 제공합니다. 그러나 이러한 데이터를 분석하는 능력은 여전히 데이터를 생성하는 능력에 비해 뒤쳐져 있으며, 이러한 장벽을 해결하기 위해 임상 게놈 데이터베이스(CGD)와 같은 리소스가 만들어졌습니다.
또한 뉴욕시 임상 데이터 연구 네트워크 (NYC-CDRN)와 중남부 임상 데이터 연구 네트워크(CDRN)와 같은 연방 생태계의 발전은 협력적이고 표준화된 기술 설계를 통해 임상 데이터의 공유 및 활용을 어떻게 촉진할 수 있는지 보여줍니다. 이러한 네트워크는 환자 중심의 연구를 촉진할 뿐만 아니라 의료 서비스의 품질과 효율성을 개선하는 학습된 의료 시스템 구축을 지원합니다.
인공지능(AI)과 의학의 통합은 임상 데이터 네트워크의 발전을 더욱 촉진했으며, 임상 데이터 웹(WCD)의 개념은 의료에서 AI의 적용 방식과 효율성을 크게 변화시킬 임상 초연결 데이터를 포함하는 범용 저장소를 만드는 것의 중요성을 강조합니다.
이탈리아 중남부 지역에서 수행되는 임상 네트워크 빅데이터 및 개인 맞춤형 건강 프로젝트는 통합 디지털 플랫폼을 통해 전자 건강 기록(EHR)을 수집하여 개인, 임상 및 환경 정보 수집, 관리 및 분석, 바이오뱅크와 함께 다중 오믹스 분석을 수행하는 디지털 허브를 구축합니다. 이러한 유형의 프로젝트는 임상 데이터 네트워크가 만성 질환 연구와 개인 맞춤형 건강 개입에 어떻게 사용될 수 있는지 보여줍니다.
또한 빅데이터 기술을 기반으로 한 임상 데이터 센터 및 지능형 분석 응용 플랫폼을 구축하여 병원의 임상 데이터 활용 문제를 해결하고 임상 운영 지표, 임상 품질 지표, 연구 분석 지표의 방향으로 임상 지능형 응용을 모색합니다. 이를 통해 서로 다른 임상 시스템의 데이터를 통합함으로써 임상 데이터 응용에 기여하는 임상 시스템의 능력을 향상될 수 있음을 보여줍니다.
결론적으로 임상 데이터 네트워크의 발전은 기술 발전, 협업 네트워크의 구축, 인공 지능의 적용, 고품질 임상 데이터에 대한 수요의 혜택을 받았습니다. 이러한 네트워크는 데이터의 공유와 활용을 촉진할 뿐만 아니라 정밀 의료, 개인 맞춤형 건강 개입 및 의학 연구의 발전을 지원합니다.
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