数据集成中心在骨科医疗中的潜力

《Knie Journal》：Potenziale der Datenintegrationszentren in der orthop?dischen Versorgung

德国医疗信息学倡议（MII）通过建立全国性互操作研究数据基础设施，整合各大学院数据中心的临床数据，为AI在骨科的影像分析、手术规划及个性化治疗提供标准化数据支撑，同时确保合规治理和多方协作分析。

　　```

摘要

人工智能（AI）在医学领域的应用日益广泛，这需要高质量、标准化的临床常规数据作为训练和推理的基础。在骨科领域，数据驱动的应用潜力也在迅速增长，应用范围从图像分析、手术规划到个性化治疗。德国医学信息学倡议（MII）正在建立一个全国性的、可互操作的研究数据基础设施，其核心是各大学医院设立的数据整合中心（DIC）。这些中心从异构的临床源系统中提取数据，根据统一的标准核心数据集（CDS）对数据进行整合，并以匿名化形式提供给研究使用。通过治理结构、全国范围内的广泛同意书以及数据保护措施，确保数据使用的合法性和伦理性。数据访问流程可通过德国健康研究数据门户（FDPG）集中启动，该门户支持集中式和分布式分析，同时在地方层面由数据使用与访问委员会协调。众多应用和数据利用项目展示了MII的能力，尤其是在AI辅助应用方面。对于骨科领域而言，机遇主要体现在两个方面：短期内，可以通过现有流程开展护理质量和结果研究项目；长期来看，则需要制定专门的核心数据集、积极提供数据并与其他数据库进行整合。因此，MII为本地、国家和国际项目提供了一个强大的平台，也为骨科领域临床AI和决策支持系统的开发与实施奠定了坚实的基础。

人工智能在医学中的广泛应用需要高质量、标准化的临床数据作为训练和推理的基础。在骨科领域，数据驱动的应用潜力同样显著提升，应用范围涵盖图像分析、手术规划乃至个性化治疗。德国医学信息学倡议（MII）为此构建了一个全国性的、可互操作的研究数据基础设施，其中各大学医院的数据整合中心（DIC）发挥着关键作用。这些中心从异构的临床系统中提取数据，按照统一的标准核心数据集（CDS）进行整合，并以匿名化形式供研究使用。治理结构、广泛的数据使用许可以及数据保护措施确保了数据使用的合法性和伦理合规性。数据访问流程可通过德国健康研究数据门户（FDPG）集中启动，该门户支持集中式和分布式分析，地方层面则由数据使用与访问委员会负责协调。众多应用和数据利用项目证明了MII的强大功能，尤其是在AI辅助应用方面。对于骨科领域而言，机遇主要体现在两个方面：短期内可通过现有流程开展护理质量和研究项目；长期来看，则需要制定专属的核心数据集、主动提供数据并与相关数据库进行整合。MII为本地、国家和国际项目提供了有力支持，同时也为骨科领域临床AI和决策支持系统的开发与实施奠定了坚实基础。