2017 DIA：真实世界研究需要大数据的支持
2017-05-23 MedSci MedSci原创
真实世界研究（real world research, RWR）起源于实用性临床试验，最早应用于药物流行病学范围。指在较大的样本量（覆盖具有代表性的更广大受试人群）的基础上，在真实医疗过程中，根据患者的实际病情和意愿非随机选择治疗措施，开展长期评价，并注重有意义的结局治疗，在广泛真实医疗过程中评价干预措施的外部有效性和安全性。与传统临床试验不同的是，真实世界的研究不会基于特定的患者群和特定的研究环
5月21日-24日2017中国国际药物信息大会暨第九届DIA中国年会在上海隆重开幕。会议上来自中山大学医药经济研究所的陶立波博士对真实世界大数据搭建和应用范例做了简要介绍，梅斯医学（MedSci）作为特约媒体参加了此次盛会，这里梅斯小编对陶立波博士的演讲内容做了整理与大家分享。
真实世界研究（real world research, RWR）起源于实用性临床试验，最早应用于药物流行病学范围。指在较大的样本量（覆盖具有代表性的更广大受试人群）的基础上，在真实医疗过程中，根据患者的实际病情和意愿非随机选择治疗措施，开展长期评价，并注重有意义的结局治疗，在广泛真实医疗过程中评价干预措施的外部有效性和安全性。
与传统临床试验不同的是，真实世界的研究不会基于特定的患者群和特定的研究环境。与随机对照试验（RCT）相比，RWR样本量大，涉及大群体，反映患者在真实医疗环境下，观察具体医疗干预和实际操作后的最终临床结果，其研究结果对临床医生的参考性更强，患者的体会也更直接。虽然两种研究所获得的结果都是证据，但是RCT所获得的是试验性数据，RWR所获得的是真实数据。RCT需要回答的问题是“是否有效和安全”；RWR所回答的问题是“能否有效作为医疗手段”。
从试验目的上看，随机对照研究的目的往往只有两个：药品的疗效和安全性。而真实世界研究的目的会更多一些。除了疗效和安全性以外，真实世界研究往往致力于了解药品对患者带来的实际利益，包括药物经济学方面的利益，验证疗效已经不是唯一的目的了。很多真实世界研究以评价药品上市后使用的安全性为主要目的，而疗效等指标是次要目的。
大数据可以提供可利用的多源数据和强大的统计分析，保证了数据的多元性、重要性和时效性。对于数据的分析可以采用一体化的数据管理模式，避免原始数据的错误，提高数据处理效率和准确性。但在中国扔缺乏真实世界研究的环境，RCT仍然是目前最重要的获得证据的方法。
医学大数据的构建
医学大数据是指涵盖和健康相关的所有信息，不仅仅是医疗卫生信息，还需要包括社会背景，职业，经济收入，日常习惯，兴趣爱好等全面信息。
1.人群健康大数据。目前互联网医疗、可穿戴设备、手机等可获得海量健康数据，但是通常缺乏专业的医疗数据。
2.医疗健康大数据的现状是信息“孤岛”，政府部门、医疗机构、公共卫生机构、商业公司等等互不沟通。未来或可走向整合，迎来医疗大数据产业蓬勃发展。
3.医疗记录大数据。医疗记录大数据的获得需要依赖于医疗大数据公司对医疗数据进行艰苦的清洗和整合，以整合为医疗大数据。
4.医疗费用大数据。相比于健康数据，医疗费用数据则更分散，更难以收集。最好的数据来源是是医保报销数据。但是在中国，医保以公立医保为主，数据掌握在政府手中，很难对外开放，不同地区的医保数据互不联通，而且医保数据以报销结算为目的，医学细节数据比较缺乏。
5.医保费用数据库主要来源于国家医保抽样数据（博睿同信）和地方医保数据（往往要通过学术合作的方式获取）。
万物互联：真实世界医疗大数据
真正的大数据，是囊括各种相关数据，并实时更新的海量数据库。在未来，互联网医疗、医疗机构、公共卫生机构、医疗保险机构等数据库将相互关联，组成真正的医疗健康大数据。基于医疗健康大数据的AI，将给世界带来巨大变化
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#DIA#
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#真实世界#
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如何实施是个问题
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谢谢分享，学习了
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