京公网安备 11010802034615号
经营许可证编号:京B2-20210330
在大数据时代对数据内涵的思考
当今,医疗和生物药学研究正处在数据革命之中。网络系统、电子健康档案、电子保险索赔数据库、社交媒体、病人登记、智能手机和其他个人设备对人类健康和医疗保健共同组成一个巨大而多样的新数据来源。而且,这些“真实世界”的资源可以提供病人所处环境(无论在家里还是在工作单位)以及其日常生活的社会环境的数据。许多研究人员迫切希望通过研究这些数据可以为病人健康和医疗产品的安全性和有效性评价提供更准确、更精准的答案,因为只有这样做,才能比以前更快、更高效、并以更低的成本开展临床试验。
但是在实现医疗数据产生的戏剧性革命之前, 我们必须克服许多现实在物质基础方面和科学技术方面的挑战。其中,必须解决的第一个问题就是术语的精准定义。
1. 术语定义
虽然“数据”、“信息”、“证据”等词汇经常被用作可以互换的术语, 实际上其含义却大相径庭。数据通常理解为一些事物或过程的原始测量值。它们本身是毫无意义的,只有当我们就被测量事物以及测量方法添加上特别的诠释后才成为信息。这些信息经过分析和综合才最终变成证据,进而用来指导决策。换句话说, 仅仅有数据是不够的, 即使是巨量的数据,我们需要的是证据, 只有证据才能用于回答科学和临床的问题。
我们谈到“真实世界的数据”或“真实的证据”时,又意味着什么呢?
通常发生在严格控制的环境中的临床研究,可能并不能反映在医疗保健系统之外的普通病人的护理情况和日常生活。进一步说,那些参加临床试验的病人是根据预定的标准精心挑选的,可能排除了许多其他患者,特别是那些有其他疾病、服用其他药物、或不能前往临床研究机构的病人。换句话说, 从这些研究中收集的数据,可能不能反映“真实世界”中许多病人的状况和医务人员的实践,而这些问题可能会导致我们在理解评价医学治疗的有效性和安全性时存在重大局限性。临床医生和患者必须能够认识到临床试验结论存在的局限性问题,即将所控制的环境中完成的将某些患者群体排除在外的临床试验研究的结论,因此对他们的专业和个人经验是一个很大的挑战。因此,一个包括更全面和更多样化的个人和临床环境的临床研究将最终产生更好的科学证据以用于对医疗产品的使用和治疗作出决策。
同样,即使“真实的证据”也有自己的问题,必须认真理解和处理。首先,“真实世界”可能被误解为与绝对正确有更紧密的关系,或者说真实世界的测量比控制环境的测量更有优势。例如在“真实世界”中从一个人的个人设备或健康应用程序测量的血压比在医生的办公室测量的更好(或更可靠和更准确) 吗?它或许可能是病人在访问医生期间血压出现异常升高也未可知。同时,我们又知道多少用病人自己的仪表测定的数据是准确的呢?病人测量血压的方法正确吗?有没有受其他因素的影响?用它真的可以产生证据吗?我们已经认识到依赖于有目的的收集数据的复杂性远比预期的最初的目的要大许多。
在大多数情况下,“真实的证据”被认为是已经收集数据的反映,例如研究人员做综述和回顾性分析的流行病学或队列数据。另一个感兴趣的问题是随机试验是否可以在这些“真实世界”的环境中进行。在对治疗方法作比较时,必须考虑到治疗方法虽不是随机分配,但却仍可反映了一些有关病人的可能特点。当然, 正因为如此,要做随机临床试验。
2. 寻求复杂问题的更好术语
从临床研究人员、医师和病人收集到的数据源对提高医疗服务的质量、安全、效率具有巨大的潜力。但当我们在努力理解影响深远的技术变革的承诺和局限时,我们需要更加务实地来谈论这些复杂的主题, 应当能够让我们以多维度的方式有目的地(例如,能适当地用于监管决策)从多方面去把握“真实的证据”,即来源于从真实病人的多样性的实际体验收集到的数据衍生的证据,代表了从根本上更好地理解疾病和健康的重要一步。在我们开始采纳“真实世界的数据”到我们创建科学证据的过程中时, 我们开始认识到并有效地去解决他们所带来的挑战,我们可能会发现我们获得的答案的质量将在很大程度上取决于我们是否能够用一种有意义的方式去提出问题。
数据分析咨询请扫描二维码
若不方便扫码,搜微信号:CDAshujufenxi
在企业数字化转型过程中,“业务模型”与“数据模型”常被同时提及,却也频繁被混淆——业务团队口中的“用户增长模型”聚焦“如 ...
2025-11-20在游戏行业“高获客成本、低留存率”的痛点下,“提前预测用户流失并精准召回”成为运营核心命题。而用户流失并非突发行为——从 ...
2025-11-20在商业数据分析领域,“懂理论、会工具”只是入门门槛,真正的核心竞争力在于“实践落地能力”——很多分析师能写出规范的SQL、 ...
2025-11-20在数据可视化领域,树状图(Tree Diagram)是呈现层级结构数据的核心工具——无论是电商商品分类、企业组织架构,还是数据挖掘中 ...
2025-11-17核心结论:“分析前一天浏览与第二天下单的概率提升”属于数据挖掘中的关联规则挖掘(含序列模式挖掘) 技术——它聚焦“时间序 ...
2025-11-17在数据驱动成为企业核心竞争力的今天,很多企业陷入“数据多但用不好”的困境:营销部门要做用户转化分析却拿不到精准数据,运营 ...
2025-11-17在使用Excel透视表进行数据汇总分析时,我们常遇到“需通过两个字段相乘得到关键指标”的场景——比如“单价×数量=金额”“销量 ...
2025-11-14在测试环境搭建、数据验证等场景中,经常需要将UAT(用户验收测试)环境的表数据同步到SIT(系统集成测试)环境,且两者表结构完 ...
2025-11-14在数据驱动的企业中,常有这样的困境:分析师提交的“万字数据报告”被束之高阁,而一张简洁的“复购率趋势图+核心策略标注”却 ...
2025-11-14在实证研究中,层次回归分析是探究“不同变量组对因变量的增量解释力”的核心方法——通过分步骤引入自变量(如先引入人口统计学 ...
2025-11-13在实时数据分析、实时业务监控等场景中,“数据新鲜度”直接决定业务价值——当电商平台需要实时统计秒杀订单量、金融系统需要实 ...
2025-11-13在数据量爆炸式增长的今天,企业对数据分析的需求已从“有没有”升级为“好不好”——不少团队陷入“数据堆砌却无洞察”“分析结 ...
2025-11-13在主成分分析(PCA)、因子分析等降维方法中,“成分得分系数矩阵” 与 “载荷矩阵” 是两个高频出现但极易混淆的核心矩阵 —— ...
2025-11-12大数据早已不是单纯的技术概念,而是渗透各行业的核心生产力。但同样是拥抱大数据,零售企业的推荐系统、制造企业的设备维护、金 ...
2025-11-12在数据驱动的时代,“数据分析” 已成为企业决策的核心支撑,但很多人对其认知仍停留在 “用 Excel 做报表”“写 SQL 查数据” ...
2025-11-12金融统计不是单纯的 “数据计算”,而是贯穿金融业务全流程的 “风险量化工具”—— 从信贷审批中的客户风险评估,到投资组合的 ...
2025-11-11这个问题很有实战价值,mtcars 数据集是多元线性回归的经典案例,通过它能清晰展现 “多变量影响分析” 的核心逻辑。核心结论是 ...
2025-11-11在数据驱动成为企业核心竞争力的今天,“不知道要什么数据”“分析结果用不上” 是企业的普遍困境 —— 业务部门说 “要提升销量 ...
2025-11-11在大模型(如 Transformer、CNN、多层感知机)的结构设计中,“每层神经元个数” 是决定模型性能与效率的关键参数 —— 个数过少 ...
2025-11-10形成购买决策的四个核心推动力的是:内在需求驱动、产品价值感知、社会环境影响、场景便捷性—— 它们从 “为什么买”“值得买吗 ...
2025-11-10