英《经济学人》：电子病历数据研究新方法在疫情中备受瞩目

昨日，牛津大学领衔参与的一项分析项目（OpenSAFELY）发现了致使新冠病毒肺炎丧命的关键因素，该项目分析了1740万大英帝国人的匿名卫生原始数据，是在此之前最大为数的原始数据样本分析。大英帝国《微观经济学人》周刊日前刊文表示该分析的分析步骤是对出有原始数据挖掘能用的创新，让分析人员得以在保障病症隐私的同时，充分能用海量保健原始数据中的必需信息展开分析。

这项分析以大英帝国将近1740都来的全科医疗机构出有以及其中5683例由新冠肺炎致使的死亡发生率作为分析对象，其分析为数和详细程度均前所未有，该文章目前已经刊登在医学预印本平台MedRxiv上。《微观经济学人》在月出版《射频出有原始数据分析新步骤在传染病中新人》的观察文章中谈到，若是在非传染病时期，这种大为数的快速提取分析卫生原始数据是不可能完成的，仅是获得原始数据许可，就均所需几个月甚至几年时间。

而该项目从想法转化成到分析发表只用了42天的时间，传染病的迫切性当然是一方面，另外也是由于该分析用到创新的原始数据挖掘能用目的。提供该技术及原始数据的是保健LLCTPP，其日常为将近5000都来存储射频卫生档案资料。此次分析步骤的前瞻性在于，分析工作团队并未对任何射频出有原始数据来进行复制和重新分配，而是通过专门编写的程序，全程在TPP的原始网络服务结构上来进行分析。而且，分析工作团队只能通过专用的安全通往核对病症记事，所有对射频出有的会面都被记事在案。以上一系列措施，使得分析工作团队在保健原始数据隐私方面获得了大英帝国最严苛的保健原始数据管理的组织MedConfidential的认可。

文章指为这类通过挖掘射频出有助力改善卫生保健服务模式的分析正处于起步阶段，而这种模式之所以出现在大英帝国，一方面，大英帝国国内保健服务体系（NHS）覆盖的保健市场形成了TPP这类握有海量病症射频出有的Corporation。另一方面，这种以全科医师作为保健服务初诊节目内的标准模式，使得全科医疗机构出有握有最为丰富多彩、统一的原始数据集合，其原始数据可谓包涵。

这一分析的联合负责人、牛津大学的班·高达可（Ben Goldacre）Clark表示，大英帝国是“全球唯一握有可满足这些分析所均需的原始数据为数的国内”。

《微观经济学人》指出，这种新步骤的广泛采用月内造就实质性影响。这意味着射频出有系统将不仅仅是原始数据的存储，而更将视作医学分析能源供应中的积极先导，还可以随着科学的均需求而与时俱进。此外，这对于应用于医学的AI的发展除此以外尤为重要，因为AI除此以外均所需依托大量经过的组织筛选的原始数据，才能足够精准地了解传染病。