对大数据时代医学科研管理数据建设的思考

2017-07-12邓武林榕贺青钟方虎于丽岳丽颖

科学中国人 2017年20期

关键词：数据处理医学建构

邓武，林榕，贺青，钟方虎，于丽，岳丽颖

1空军航空医学研究所第八研究室；2空军航空医学研究所第五研究室

对大数据时代医学科研管理数据建设的思考

邓武1，林榕2，贺青1，钟方虎1，于丽1，岳丽颖1

1空军航空医学研究所第八研究室；2空军航空医学研究所第五研究室

伴随着社会的发展和科学技术的不断进步，将大数据融合到医学科研单位的管理和科研机制中，成为了社会发展的必然趋势。大数据不仅能提升医学科研单位发展的整体水平，也能有效改变医学科研单位管理的思路，确保研究模型、研究方法和研究内容实现最优化。本文从大数据时代医学科研管理数据建设的发展背景出发，对大数据时代医学科研单位管理数据建设的发展价值进行了简要分析，并集中阐释了项目的发展路径，旨在为医学科研技术监管人员提供有价值的参考建议，推进科研建设创新发展。

大数据时代；科研管理；数据建设；医学科研单位；路径

大数据技术的优化推广，其发展运行优势具有非常显著的时代意义，能在医学科研单位建构动态化以及共享式数据处理模式的基础上，更好地对数据进行整合优化并应用。将其科研决策结合在一起，能更好地助力科研创新发展，并保证科研项目管理在落实实践任务及使命的同时，发挥大数据的存储和管理能力，建构更加有效的协同发展模型。

一、大数据时代医学科研单位管理数据建设的发展背景

大数据之所以受到社会的广泛关注，不仅仅是由于其思维方式和研究方法具有时代意义，也是基于其技术优势。将大数据运行模式和医学科研管理项目融合在一起，能在促进科研决策实践的基础上，建构更加丰富的科研评价及科研管理体系。在医学科研管理项目运行过程中，大数据模式能在迎合科技发展趋势的同时，更好地将医学科研管理数据转化为服务和支撑科研管理创新体系，进一步促进医学科研管理数据建设项目的发展。

大数据发展进程中，要针对科研数据库给予足够的重视，科研数据库是科研数据的提炼和深加工，有非常重要的科研指导价值。数据库要建立动态化更新标准和运行原则，确保数据能得到有效维护，且整体数据处理模型能顺应科学管理发展，在结合专业知识和专业经验的基础上，能对科研项目以及科研管理模式提供有价值的参考建议，借助计算机信息收集和处理机制，有效提升科研单位的科研水平和研究创新能力。

二、大数据时代医学科研管理数据建设的发展价值

（一）加强大数据时代医学科研管理数据建设能有效优化研究思路。在医学科研管理数据建设项目中，要从大数据的技术升级优势出发，确保思维模式能得到有效优化，摆脱传统研究视野的限制，建构更加丰富的抽样数据模型。大数据时代对于数据的处理讲究全局性和完整度，这正是医学科研管理数据建设过程中需要完成的任务，减少抽样调查的局限性，从而升级整体数据处理的完整度，并且保证数据对医学科研管理提供最直观的建议。在数据仓储信息建立的过程中，要结合科研数据模式和科研运行决策，针对科研任务和科研目标展开数据处理。

（二）加强大数据时代医学科研管理数据建设能有效丰富研究方法。在大数据发展进程中，最重要的优势就是规模化和全面性，能在准确整合数据的基础上，建构系统化测量运行维度和记录模型，保证数据得到有效分类和存储。在数据统计和分析经验的基础上，利用大数据机制对科研管理数据建设模型提供有价值的研究方法，能有效弥补传统科研逻辑结构中思辨方式的不足，确保科学研究模式的最优化。另外，在大数据时代，数据处理机制和数据建设模型之间能建构更加完整的特征性量化研究机制，并且对研究手段等参数进行系统化处理和分析，一定程度上保证科研数据建设获得良性发展[1]。

（三）加强大数据时代医学科研管理数据建设能有效创建个性服务。在医学科研管理数据建设项目建构过程中，强调“以人为本”的发展理念，针对医学科研管理应用项目进行了较为精细化地研究和处理，能在提升整体学术性服务项目研究机制的同时，保证个体差异化和群体差异化得到有效发展，从而满足新时代对于人才的多元化需求。把科研管理项目转化为学术性科研服务项目，从而保证整体科研项目的规划及协调机制最优化，真正实现指导和控制机制的有效性，确保服务群体以及数据处理模型之间的个性化指导模式能发挥作用。另外，大数据支撑下的科研管理数据建设模式也能及时关注科研项目的进度，对研究者的态度和思维方式进行直观处理，建构及时有效的服务要求，顺应时代发展趋势。

（四）加强大数据时代科研管理数据建设能有效升级评价体系。在科研管理数据建设项目开展时，科研成果评价是非常关键的环节，需要相关部门结合实际需求和实际发展需要，这就要求科研管理人员能针对实际问题进行集中监控。而大数据的处理理念和处理措施能有效满足科研工作发展需求，借助大数据的归纳和数据处理，将其直观地展现出来。在建构多元化评价模型，拓展评价范畴的同时，构建科学全面的评价模型，真正实现过程性评价[2]。利用有效的评价机制，能对大数据的处理结构和运行维度进行深度解构，并且保证信息共享机制和应用效果的完整度，从而提高整体数据处理模型的实效性，进一步优化数据管理机制的建设水平，充分发挥大数据的实际作用，更好地为科研项目优化提供有力的数据支撑。

三、大数据时代医学科研管理数据建设的发展路径

（一）积极拓展发展分析平台。在大数据时代，医学科研管理数据建设项目要积极拓展思路，构建适应于自身发展的大数据交流和分析平台，对规律以及未来发展趋势进行有效预测，并且在建立健全完善数据整合机制的基础上，确保不同地区和不同类型数据共享模型的最优化，从宏观决策出发，真正实现科研发展模型和课题研究之间的协同化发展。从宏观层面分析，借助大数据研究机制，能通过交流平台选择更加有意义和研究价值的研究课题，确保其和现实发展趋势逐渐的契合度，有效选择研究对象以及研究模型。在对数据进行集中分析的过程中，也要结合时下最先进的医疗前沿技术和医疗分析机制，并且保证整体运维体系的完整度，顺利升级整体管控措施的时效性，拓展分析平台的结构，确保其多样化和科学化。

利用大数据能对实际内容进行集中处理，并且建构纵向深度融合措施，将管理数据、医学数据以及科研数据有效融合在一起，保证数据完整度的同时，实现系统化处理信息数据的目标。传统科研体系中，由于数据收集机制和整合措施的落后，相当多的科研数据都没有得到有效收集，这对于科研项目是非常大的损失。而在大数据时代，能对科研信息和数据进行及时的收集、整理，形成完整的数据统筹模式，保证数据结构贴合实际需求。

（二）积极建构系统的数据库。大数据时代的科学研究机制要想获得更大的进步，就要结合实际要求和长期积累的数据建构更加完整的共享数据库，确保科研管理项目能和大数据处理技术之间建构完整的数据参数模型[3]。比如，飞行人员病历研究数据库建立过程中，能对相关信息和数据进行系统化分析和综合处理。其建设结构要借助业务专家以及数据库建模专家的综合建议，确保能有效识别不同数据，提高数据的维度和实效性，相关人员只有对数据进行集中审核和综合评定，才能在提升数据处理机制和处理效果的基础上，充分发挥其实际应用价值。在数据库中，要对业务流程、检测指标、绩效指标等进行综合分析。另外，在建立和完善数据结构的同时，能对科研数据参数和运行维度进行集中优化，提高数据库的完整度和实效性，也能更好地为科研项目发展提供数据支持。数据系统中能对时下发展热点及科学研究的各个项目进行收集，真正实现数据标准化运行的发展目标，既提高了数据的完整度，强化各级别数据处理共享效果，又在一定程度上推动了科研管理数据控制模式的运行进程。只有满足数据标准化运作，才能针对具体问题设计具有实效性的管控机制，并且保证整体运行维护体系的完整度，真正发挥大数据的数量整合作用和效果。

（三）积极开展大数据应用探索研究。在大数据背景下，科研项目能借助数据的整合机制和提取效果进行集中的升级。在数据整合过程中，主要是转换和数据加载，对架构异构源数据和关系数据进行有效集成，保证联机结构建立后能对数据进行分析和综合处理，确保数据挖掘基础得到有效优化，并且保证数据源的导入导出结构贴合实际需求。另外，应用科研数据整理过程中，能对数据进行类型转换和格式映射，确保数据在追加和更新的基础上，贴合实际科研发展水平。例如，在对数据进行分析和集中处理的过程中，对相关科研课题和研究内容进行交集，在生成匹配度的基础上，保证数据内容和效果最优化，为科研项目的管理提供有价值的参考建议。