丹麦淋巴瘤癌研究 (DALY-CARE) 数据资源:开发数据驱动血液学的基础

科学领域:

• 血液学 血液学 血液学
• 在瘤学瘤学.
• 医疗人工智能 (mAI) 是一种医疗人工智能.

背景情况:

• 淋巴细胞系癌症 (LC) 具有共同的流行病学和临床特征,使他们适合在医学AI中进行元学习.
• 对大型共享数据集的有限访问阻碍了LC的医疗AI研究.

研究的目的:

• 为LC患者创建一个大规模的数据库,以促进数据驱动的血液学研究.
• 开发一个全面的数据资源,丹麦LC研究 (DALY-CARE).

主要方法:

• 从10个全国性注册,电子健康记录和实验室数据中收集了丹麦成年人2002年以来被诊断患有LC的电子健康数据.
• 为DALY-CARE开发了开源的处理管道和安全的基于云的研究环境.
• 包括65,774名LC患者的治疗,诊断,手术和生存情况的广泛数据.

主要成果:

• DALY-CARE资源整合了各种数据类型,包括大量LC队列的治疗,并发症,病理和生存数据.
• 证明了DAY-CARE对分子研究,现实世界的证据评估和mAI开发的实用性.
• 在高性能云计算上建立了一个安全的研究环境.

结论:

• DALY-CARE数据资源支持为LC患者护理开发实时决策支持工具.
• 便于将临床试验结果推断到临床实践中,改善LC患者的治疗结果.
• 简化跨不同队列和医学专业的健康数据基础设施.