腎科也可應(yīng)用大數(shù)據(jù)技術(shù)，且潛在價(jià)值巨大！

大數(shù)據(jù) 腎科研究電子健康數(shù)據(jù)

蘇國彬 | 2016-08-12 11:50

【數(shù)據(jù)猿導(dǎo)讀】目前，已有不少腎科流行病學(xué)研究通過國家登記數(shù)據(jù)庫來完成，如美國腎臟數(shù)據(jù)系統(tǒng)(USRDS)。雖然，這些研究能對急性和慢性腎臟病的流行病特征提供重要的信息，但是缺乏病人層面的點(diǎn)數(shù)據(jù)。EHR 能提供大量的點(diǎn)數(shù)據(jù)用于流行病學(xué)研究

腎科也可應(yīng)用大數(shù)據(jù)技術(shù)，且潛在價(jià)值巨大！

從電子健康記錄(EHR)中提取數(shù)據(jù)，對于腎病研究來說是重要的信息來源。然而，電子健康記錄中的數(shù)據(jù)日漸巨大，將給未來腎科研究帶來怎樣的變化?來自美國西奈山伊坎醫(yī)學(xué)院 Girish N. Nadkarni 等在最新一期的 KI 雜志上為我們展現(xiàn)了大數(shù)據(jù)為腎科發(fā)展帶來的機(jī)遇與挑戰(zhàn)。

「大數(shù)據(jù)」已經(jīng)成為我們工作與生活中「熱詞」。雖然有各種各樣的定義，大數(shù)據(jù)之「大」，因?yàn)槠浞墙Y(jié)構(gòu)化、零碎性以及臨時(shí)性等特征，使得傳統(tǒng)的數(shù)據(jù)管理與分析方法難以處理。

隨著手機(jī)技術(shù)、社交媒體的推廣與應(yīng)用，日常生活的點(diǎn)滴數(shù)據(jù)呈現(xiàn)指數(shù)型增長。在商業(yè)領(lǐng)域，金融、航線服務(wù)、零售企業(yè)等已應(yīng)用大數(shù)據(jù)分析消費(fèi)者的習(xí)慣來優(yōu)化服務(wù)與增加市場份額。在流行病學(xué)研究中，大數(shù)據(jù)指的是在 EHR 中的海量臨床與實(shí)驗(yàn)室數(shù)據(jù)。

腎科也可以應(yīng)用大數(shù)據(jù)技術(shù)?

我們收集終末期腎病(ESRD)患者的生命體征、實(shí)驗(yàn)室及相關(guān)數(shù)據(jù)。腎功能通過估算腎小球?yàn)V過率(GFR)變化來評估。那么，可收集大量的、臨時(shí)的、獨(dú)立的有關(guān)慢性腎臟病(CKD)的患病率、發(fā)病率及疾病進(jìn)展的數(shù)據(jù)。更為重要的是，許多如透析模式的比較、透析與腎移植的比較等重要但未被解答的，又不能通過隨機(jī)對照試驗(yàn)(RCT)來驗(yàn)證的腎科問題，將可能有更為確切的答案。

目前，已有不少腎科流行病學(xué)研究通過國家登記數(shù)據(jù)庫來完成，如美國腎臟數(shù)據(jù)系統(tǒng)(USRDS)。雖然，這些研究能對急性和慢性腎臟病的流行病特征提供重要的信息，但是缺乏病人層面的點(diǎn)數(shù)據(jù)。EHR 能提供大量的點(diǎn)數(shù)據(jù)用于流行病學(xué)研究。例如新近發(fā)現(xiàn)的質(zhì)子泵抑制劑(PPI)與 CKD 發(fā)病風(fēng)險(xiǎn)的關(guān)系，正是通過 EHR 的研究來完成的。

鑒于從 EHR 提取大數(shù)據(jù)用于流行病學(xué)研究的潛在價(jià)值與局限，有關(guān)臨床研究報(bào)告指南已進(jìn)一步對使用 EHR 研究如何報(bào)告數(shù)據(jù)分析有了更新。新指南中拓展了觀察性研究的報(bào)告部分，尤其是如何報(bào)告使用 EHR 重組非原研究目的數(shù)據(jù)庫進(jìn)行了規(guī)定。

RECORD 指南(REporting of studies Conducted using Observational Routinely collected health Data，RECORD)中推薦報(bào)告認(rèn)定納入人群、判斷暴露因素、結(jié)局以及連接各數(shù)據(jù)庫所用方法的完整代碼或算法。此外，RECORD 指南還指出了使用 EHR 數(shù)據(jù)的局限性，如錯(cuò)誤分類偏倚、未測量混雜因素及缺失數(shù)據(jù)的影響。認(rèn)識并承認(rèn)以上局限后，EHR 將為腎科研究提供獨(dú)特的資源及機(jī)會。

預(yù)測性分析

由于 EHR 是縱向收集數(shù)據(jù)，從而可以用于「真實(shí)世界」中，對疾病的自然進(jìn)程、治療反應(yīng)的研究?；颊咚降狞c(diǎn)數(shù)據(jù)在特殊技術(shù)的幫助下可用于預(yù)測性分析。例如，研究者能通過組合多個(gè)大型的數(shù)據(jù)庫、建立方程預(yù)測腎功能衰竭風(fēng)險(xiǎn)。通過對病人群的疾病進(jìn)展風(fēng)險(xiǎn)分層，可用于人群健康管理。然而，需進(jìn)一步改善精度才可用于個(gè)體病人的日常診療。

真實(shí)世界研究設(shè)計(jì)

腎科在 RCT 的數(shù)量上，與其他?？葡啾认鄬β浜蟆Ｐ难芗跋嚓P(guān)領(lǐng)域的臨床試驗(yàn)常常不納入 CKD 患者，使得 CKD 人群的研究證據(jù)水平相對偏低。腎科 RCT 的數(shù)量偏低的另外一個(gè)原因，是終點(diǎn)事件的發(fā)生率較低，無合適的 ESRD 替代指標(biāo)，使得臨床試驗(yàn)需要大樣本和長時(shí)間隨訪以保證試驗(yàn)的精度。

1. 如果實(shí)驗(yàn)室數(shù)據(jù)可被提取，在正式納入試驗(yàn)前可估算 GFR，研究者可設(shè)計(jì)只納入那些腎功能最可能惡化的患者，最終縮短研究時(shí)長，提高研究效率。

2. 在 EHR 中補(bǔ)充備注是非常有價(jià)值的。目前，在前瞻性試驗(yàn)中，判斷參與者是否符合納入排除標(biāo)準(zhǔn)是一件耗時(shí)耗力的工作，需要研究者人工審閱 EHR 的內(nèi)容。自然語言處理等自動化技術(shù)，可從醫(yī)療文檔中提取特殊的醫(yī)療術(shù)語，從而大大減少用于篩選納入患者的時(shí)間和精力。

3. 隨著生物標(biāo)本庫與 HER 數(shù)據(jù)相關(guān)聯(lián)，預(yù)后相關(guān)生物標(biāo)記物及既往臨床數(shù)據(jù)能綜合來用，用于臨床試驗(yàn)中只納入高危患者。

總的來說，在恰當(dāng)?shù)乜紤]局限的前提下，大數(shù)據(jù)將為腎科研究提供巨大的潛在價(jià)值。時(shí)間將告訴我們這些數(shù)據(jù)能否為我們所用。借助大數(shù)據(jù)，作為腎科大夫的我們將有可能為我們腎病患者做出更為明智、數(shù)據(jù)驅(qū)動臨床決策，改善預(yù)后。

來源：腎內(nèi)時(shí)間

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