5月22日,春雨医生联合中科院大学成立“春雨·中科院大学健康大数据联合实验室”,准备开展对健康大数据的发掘、分析和研究。
研究的主力单位为“中国科学院大数据挖掘与知识管理重点实验室”,中国科学院大学副校长高鸿钧院士,重点实验室研究室主任石勇教授,中国科学院院士马志明等7位院士等都参加了实验室揭牌仪式。
奇点获悉,实验室的研究数据主要来源于四方面:春雨平台数据,这些包括轻问诊数据、可穿戴设备产生的健康数据;合作的医疗资源的病案数据;线下诊所;合作企业。
通过对大数据的研究,实验室将建立“流数据监测预警系统”。春雨创始人张锐解释说:“这些数据体量非常大,不仅是疾病数据,还包括健康数据。而且,这个数据是动态发生的数据流。我们试图从数据采集到数据解读多做一些文章。通过大数据的开发和应用形成‘数据采集-数据解读-健康干预’新的模式。”
“我们希望形成从治病到防病的模式,扩大医生的慢病管理半径。”张锐说。未来联合实验室将选择20种中国常见高发病,设定某类疾病的检测指标,采集人体数据,设定传播规则,利用数据建模设定疾病预警方案。
实验室将建立智能服务诊断系统,主要目标是对平台现有数据进行清洗,建立辅助诊断系统。张锐介绍:“这套系统更中国化,主要是针对中国人的数据进行研究,希望成为医生临床辅助工具,降低误诊率。”
研究健康消费行为数据也是实验室任务之一,将通过药品数据、医疗消费、健保数据等,通过卫生经济学和药物经济学模型,形成健康管理、经济管理等消费模型,形成医保控费模型。“在这方面,我们的数据累积并不充分,希望得到更好的数据来源。保险是将来数据核心应用的领域,也是我们商业化重要方向,这方面我不便透露。”张锐说。
在这些工作的基础上,春雨医生将牵头建立健康大数据的开放联盟,正在与健康管理优秀的企业合作,希望将来做到数据开放、成果共享,达成自律共识。
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在制药行业,工艺验证是确保产品质量和疗效的关键环节。近年来,随着制药技术的发展和质量标准的提高,统计方法在工艺验证中的应用越来越受到重视。本文旨在探讨统计方法在药品工艺验证中的应用,包括设计实验(DoE)、过程能力指数(Cpk)、统计过程控制(SPC)等关键统计工具的使用。通过深入分析这些方法的原理、应用及其对药品质量的影响,本文提出了一系列基于统计分析的工艺验证策略,并通过案例研究展示了这些方法在实际中的应用。此外,本文还探讨了基于统计分析的工艺验证面临的挑战、未来趋势和技术进步,旨在为药品制造和质量控制专业人士提供一个全面的视角,理解统计方法如何加强药品工艺验证。
作者:单晓鹏
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