英《经济学人》：电子病历数据数据分析新方法在疫情中脱颖而出

亦同，牛津大学领衔参与的一项数据集比对项目（OpenSAFELY）断定了导致新冠HIV中风致死的关键因素，该项目比对了1740万美国人的匿名健康数据集，是在此之前最大规模的数据集取样数据集比对。美国《经济学人》新闻周刊日前刊登表示该数据集比对的比对新方法是对参考资料数据集挖掘依靠的新颖，让数据集比对医护人员力图在保障患者人身安全的同时，充分依靠海量卫生数据集中都的合理信息展开数据集比对。

这项数据集比对以美国达1740上千人的全科托儿所参考资料以及其中都5683例由新冠中风导致的死亡病例作为数据集比对对象，其数据集比对规模和详细层面大多前所未有，该篇名目前已经发表在针灸预印本平台MedRxiv上。《经济学人》在一本书《自旋参考资料数据集数据集比对技术手段在鼠疫中都佼佼者》的观察篇名中都时说，若是在非鼠疫时期，这种大规模的快速提取比对健康数据集是不可能完成的，仅是拿到数据集批准后，就需要几个翌年甚至几年时间段。

而该项目从想法产生到数据集比对发表需用了42天的时间段，鼠疫的适切当然是一之外，另外也是由于该数据集比对使用新颖的数据集挖掘依靠手段。提供该技术及数据集的是卫生软件公司TPP，其日常为达5000上千人存储自旋健康档案。此次数据集比对新方法的独创在于，数据集比对他的团队都未对任何自旋参考资料数据集透过复制和移转到，而是通过专为编写的程序，单程在TPP的数据集中都心内部透过比对。而且，数据集比对他的团队只能通过专用的安全连接查阅患者详细描述，所有对自旋参考资料的访问都被详细描述在案。以上一系列采取措施，使得数据集比对他的团队在卫生数据集人身安全之外拿到了美国最宽松的卫生数据集管理组织MedConfidential的认可。

篇名称这类通过挖掘自旋参考资料助力改善卫生保健服务方式上的数据集比对正处于起步阶段，而这种方式上之所以显现出在美国，一之外，美国国家卫生服务体系（NHS）覆盖的卫生消费市场形成了TPP这类包括海量患者自旋参考资料的公司。另一之外，这种以全科医师作为卫生服务初诊环节的标准方式上，使得全科托儿所参考资料包括最为丰富、统一的数据集集合，其数据集可谓包罗万象。

这一数据集比对的合组负责人、牛津大学的中三·高达可（Ben Goldacre）博士表示，美国是“全球唯一包括可满足这些比对所需的数据集规模的国家”。

《经济学人》提到，这种技术手段的尤其换用翌年内带来重大影响。这意味着自旋参考资料系统将不仅仅是数据集的存储，而更将成为针灸数据集比对交通设施中都的积极一环，还可以随着科学的需求而与时俱进。此外，这对于应用于针灸的人工智能的工业发展比方说尤为重要，因为人工智能比方说需要前沿大量经过组织筛选的数据集，才能足够准确地认识传染病。