同济生物样本库：多维生物医学数据整合的高质量资源库及其应用研究

《Brain Hemorrhages》：Tongji Biobank: A High-Quality repository Integrating Multi-Dimensional Biomedical data

本文推荐研究人员为应对生物医学大数据时代多维度信息整合的挑战，建立了同济生物样本库（TJ Biobank）。该单中心信息化平台集成自1980年以来的8900万条医疗数据，采用四级数据治理架构（含EMPI、NLP、AES加密等技术），通过脑出血病例研究验证其临床决策支持功能。研究证实高血压病史与血肿体积是延长住院时长（LOS）的独立预测因素（p<0.05），为智能诊疗和公共卫生政策制定提供重要数据基石。

　　

随着生物技术和计算技术的飞速发展，生命科学与医学数据呈现爆炸式增长，研究范式正经历革命性变革。高通量测序、多组学分析技术和人工智能算法的进步，使得生物医学研究正式迈入大数据时代。然而，海量医疗数据往往来源分散、结构异构、质量参差不齐，形成一个个"数据孤岛"。传统生物样本库存在时间跨度短、信息化程度低、疾病覆盖有限等瓶颈，难以支撑临床诊疗与科研创新的深度需求。在这一背景下，构建能够整合多维度临床信息的高质量生物样本库，成为推动精准医疗发展的关键基础设施。

针对这一挑战，华中科技大学同济医学院附属同济医院的研究团队在《Brain Hemorrhages》发表了题为"Tongji Biobank: A High-Quality repository Integrating Multi-Dimensional Biomedical data"的研究论文，系统介绍了该院建立的大型单中心信息化生物样本库。该平台创新性地采用四级数据治理架构，整合了自1980年以来的8900万条医疗记录，覆盖24760种疾病类型，为临床决策支持和科学研究提供了前所未有的数据资源。

研究团队通过四大关键技术构建了这一平台：首先采用OGG同步和ETL技术实现医院信息系统（HIS）、实验室信息系统（LIS）等148个院内数据库的实时采集，运用AES算法对敏感信息进行可逆匿名化处理；其次建立患者主索引（EMPI）系统，通过数据映射和CDA解析形成患者全景医疗记录；第三层利用自然语言处理（NLP）技术对9851个医学字段进行结构化处理，实现关键-值模式的语义解析；最后通过数据质量管理工具进行多维度验证，确保数据的完整性、准确性和一致性。

8.1研究人群

研究回顾性纳入了2022-2024年收治的80例基底节区脑出血患者，其中手术组52例，非手术组28例。所有病例均通过影像学确诊为首次发病的自发性脑出血，排除了创伤性出血、脑血管畸形等继发性因素。

8.2临床数据

两组患者在年龄、性别等基线特征上无显著差异，但手术组的入院GCS评分（中位数9.0 vs 13.5）和血肿体积（中位数30.2cc vs 12.9cc）均显示病情更严重（p<0.001）。手术方式以开颅血肿清除术为主（88.4%），平均手术时机为发病后15小时。

8.3统计分析

通过相关性分析发现，手术治疗（R=0.314）、血肿体积（R=0.243）和高血压病史（R=0.291）与住院时长（LOS）呈正相关。多因素线性回归模型进一步验证，当同时纳入手术干预和血肿体积时，两者存在共线性，仅高血压病史保持独立预测意义（β=1.077, p=0.019）。

8.4结果

深入分析手术组发现，术后肺部感染是延长LOS的独立危险因素（β=7.348, p<0.001），而手术时机、深静脉血栓等并发症未显示显著影响。这表明对于重症脑出血患者，围术期呼吸道管理可能比手术时机选择更具临床意义。

该研究充分展现了同济生物样本库在整合多源临床数据方面的独特优势。通过标准化的数据治理流程，平台不仅能够支持回顾性队列研究，还可实现智能随访和实时数据分析。值得注意的是，研究揭示了传统临床观察中易被忽视的共线性问题——手术干预本身可能只是疾病严重程度的标志而非影响预后的独立因素，这一发现体现了大数据分析在纠正临床认知偏差方面的价值。

尽管目前该平台仍存在单中心数据的局限性，但其建立的四级治理架构为多中心协作提供了可复制的技术范式。随着英文门户网站和跨区域合作计划的推进，这一资源有望成为连接临床诊疗与科研创新的重要桥梁，最终实现"从数据到决策"的智能医疗闭环。未来，通过持续优化伦理审查机制和数据开放策略，同济生物样本库或将成为中国乃至全球公共卫生研究的关键基础设施。