GW-ICC 2024报道 | CDQI大数据联盟正式启动!

学术   2024-11-12 17:40   北京  

*仅供医学专业人士参考



2024年11月8日,第35届长城心脏病学大会(GW-ICC/AHS 2024)暨亚洲心脏大会(AHS 2024)期间,“全国心血管疾病管理能力评估与提升工程(CDQI)大数据联盟启动会”在北京国家会议中心隆重举行。此次活动吸引了众多来自心血管领域的专家、学者及媒体代表前来参加,共同见证这一重要联盟的启动仪式。

建立大数据联盟,促进全国心血管临床研究共同发展

CDQI大数据联盟以建立中国特色的、以CDQI为基础和代表的心血管专病数据库共享平台为目标,致力于协助全国范围内的心血管医疗质量评估,开展大数据相关的临床研究,并推动中国人工智能诊疗进程。


此次启动会邀请到CDQI主任、首都医科大学附属北京安贞医院马长生教授;CDQI大数据联盟理事长、厦门大学附属心血管病医院王焱教授;CDQI大数据联盟理事:上海交通大学医学院附属瑞金医院王继光教授、哈尔滨医科大学附属第一医院公永太教授、江苏省人民医院孔祥清教授、中国医科大学附属盛京医院孙志军教授、昆明医科大学附属延安医院李绍龙教授、哈尔滨医科大学附属第一医院李悦教授、新疆维吾尔自治区人民医院杨毅宁教授、吉林大学第一医院佟倩教授、武汉大学人民医院陈静教授、郑州市第七人民医院赵育洁教授、西安交通大学第一附属医院袁祖贻教授、兰州大学第二医院常鹏教授、浙江大学医学院附属邵逸夫医院蒋晨阳教授、安徽医科大学第一附属医院喻荣辉教授、武汉大学中南医院鲁志兵教授(排名不分先后,按姓氏笔画排序);CDQI大数据联盟秘书长:武汉大学人民医院陈静教授、首都医科大学附属北京安贞医院刘晓霞教授、厦门大学附属心血管病医院张乐教授

本次会议由刘晓霞教授张乐教授作为会议主持。会议开始,先请马长生教授作开场致辞。然后武汉大学人民医院陈静教授、首都医科大学附属北京安贞医院刘静教授严研教授,南京市第一医院阚静教授作为特邀嘉宾分别针对中国大数据建设经验发表讲话。之后各位理事就CDQI心血管专业大数据联盟章程(征求意见稿)进行了讨论,最后,由理事长王焱教授进行了会议总结。
CDQI大数据联盟理事会成员合影


马长生教授:加强协作,节约成本,推动我国心血管临床研究高效发展

马长生教授分享了CDQI大数据联盟从萌芽到成立的背景故事,讲述了来自全国各地的众多心血管病专家积极参与的过程。马长生教授提到,CDQI大数据联盟能够在保证医疗数据安全的基础上,以较低的成本,汇聚各地的医疗数据,共同努力打造覆盖全国的中国心血管大数据平台,将有效推动我国心血管临床研究的高效发展。


陈静教授:CDQI大数据联盟工作报告

陈静教授汇报了CDQI大数据联盟的工作情况。2023年9月联盟正式成立以来,相继召开多次内部工作会议及专业技术沟通会议。CDQI大数据联盟已制定了相对完善的数据信息安全、数据质量控制的管理制度,联合大数据企业力量组建了完备的技术支持团队。CDQI大数据联盟初期探索了以单病种质控为核心和基石的院端专病大数据平台搭建模式,以房颤为抓手进行了数据处理和提取的智能化尝试,取得了较为显著的成果。后期将进一步优化科研数据信息化、更为全面的数据填报方式,以期更高效、更低成本地在全国范围内推广。


严研教授:国家心血管病临床医学研究中心专病数据平台建设经验

严研教授介绍到,北京安贞医院作为国家心血管疾病临床医学研究中心,肩负搭建样本资源服务平台,完成大规模、多中心的循证医学评价研究的职责和任务。严教授结合疾病流行病学的变化,分析了不同时代队列研究要素的变迁。之后结合北京安贞医院的特点,分析了冠心病专病数据库建设的总体思路。自2021年启动以来,经过两年多的发展规划,北京安贞医院冠心病专病数据库已探索出多部门协作的合作机制,完成了数据变量筛选,形成了高效的数据处理和数据质控管理方案,通过人工智能数据抓取技术,实现了冠心病专病数据库的运作模式,产出了一批相关学术研究成果产出,极大程度上助力了医疗质量的提升,为专病数据库的构建提供了高质量范本。


阚静教授:肺动脉高压登记研究NCPVD平台介绍

阚静教授结合肺动脉高压登记研究NCPVD的设计过程,讲述了病例登记研究的特点、数据库的设计思路以及质量控制的要点。阚教授介绍了团队为肺动脉高压登记研究开展所进行的准备工作,强调了在工作开始前检索文献、了解概况、发现自身优势并明确定位的重要性。此外,阚教授还强调,高质量的数据也是成功的关键要素,需要从数据来源、数据采集、数据安全、数据标化、时效性和数据审核几个方面确保数据质量,为数据库搭建提供了实用、宝贵的经验。


刘静教授:队列研究在心血管病领域的应用

刘静教授从流行病学专家的角度,深入浅出地讲述了队列研究的概念、要素、分类、特点和设计要点。之后,刘静教授进一步从病因学研究、诊断类研究、治疗类研究、预后类研究四个方面通过实例剖析了队列研究在临床研究中的应用,并汇报了中国多省市心血管病队列研究(CMCS)、老年心血管疾病队列(CARE)的阶段性成果,以及常规医疗数据建立专病队列在数据准确性、完整性、异质性和安全性方面面临的挑战和解决措施。


张乐教授:CDQI大数据联盟章程介绍

张乐教授简要介绍了CDQI大数据联盟的章程,重点说明了贡献度量化的创新协作机制,以更好调动全国心血管疾病同道的积极性,推动联盟良性健康发展。


王焱教授:势在必行,任重道远,共同努力发展中国心血管专病大数据队列

王焱教授用生动的案例总结了发展CDQI大数据联盟的必要性和广阔发展前景,但是大数据联盟的工作任重道远,希望全国各地各级同道共同努力,做好我们中国自己的心血管专病数据库。


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