MMFP-Tableau:通过整合,可视化和分析临床和研究卫生系统的电子数据,实现精确的线粒体医学

科学领域:

• 生物医学信息学 生物医学信息学
• 数据科学数据科学数据科学
• 临床研究信息学 临床研究信息学

背景情况:

• 电子卫生系统会产生孤立的数据,阻碍全面分析.
• 整合临床和研究数据对于推进精准医学至关重要.
• 当前的数据访问方法往往缺乏用户友好性,需要大量的技术专业知识.

研究的目的:

• 描述一种新的数据集成工作流程,用于自动化对隔离的临床和研究电子健康数据的协调.
• 为临床医生和研究人员提供集中,用户友好的访问集成数据集用于分析和可视化.
• 为准确医学倡议建立一个可扩展和适应的数据解决方案.

主要方法:

• 开发了一个半自动化框架,利用一个集中式服务器 (Alteryx) 进行数据集成,调度和建模.
• 在框架内实施数据来源和用户访问控制.
• 利用安全的Tableau实例来实现最终用户数据可视化和交互,最大限度地减少软件开发需求.

主要成果:

• MMFP-Tableau平台为最终用户提供了直接访问综合,强大的卫生系统数据集的便利.
• 使翻译研究人员能够将临床和研究参数与样本联系起来,加强合作.
• 加速回顾性队列分析和改善了临床医生和研究人员的复杂数据可视化.

结论:

• MMFP-Tableau促进复杂数据的整合和可见性,促进罕见病的多学科研究.
• 该平台通过提供可访问,协调的数据集来增强临床护理和研究.
• 这种可通用的工作流概念可以适应各种医疗领域.