肿瘤学和精准医学的数据质量解决方案
加快我们战胜癌症的能力
拥有高质量的数据来支持精准医疗和肿瘤护理对于推进全球癌症研究和治疗至关重要。
美国在癌症治疗上的支出超过1125亿美元2018年1，对肿瘤治疗的需求预计将增加超过50%到2040年2．为了提供最好的护理，临床医生和研究人员必须:
捕获
用于研究和临床分析的高分辨率患者数据
利用
最新的术语作为数据质量计划的基础
总
患者数据，以提高洞察力
坚持
快速发展的指导方针
提取
从非结构化患者数据中获取有意义的信息
获取高分辨率患者数据
使用Symedical高级术语规范化引擎，生成高质量的临床基因组数据集，以支持使用真实世界证据进行精准医学和肿瘤学的更广泛目标。
”数据为王:与(精准医疗)领域的承诺背道而驰的是，行业专家、研究人员和临床医生敏锐地意识到，最重要的是，精准医疗依赖于数量、质量和多样性都很高的数据。”
-生命科学知识产权评论
Symedical能够对复杂的临床数据进行规范化和本体论推理。
利用最新的术语来支持数据质量计划
在一个企业平台中获取、维护和管理最新的标准和本地术语、本体和值集，包括:首要标准肿瘤学术语，包括NCI Thesaurus、mCODE、SNOMED、ICD和ClinVar。
汇总患者数据以提高洞察力
来自相似患者队列的数据必须共享、汇总，并且需要捕捉临床和基因组发现的细微差别。Element Set Manager支持有效地编写和维护用于对患者状况、实验室、药物和用于治疗癌症的其他关键数据进行分类、分类、汇总和理解的值集。
利用最新的术语来支持数据质量计划
在一个企业平台中获取、维护和管理最新的标准和本地术语、本体和值集，包括:首要标准肿瘤学术语，包括NCI Thesaurus、mCODE、SNOMED、ICD和ClinVar。
汇总患者数据以提高洞察力
来自相似患者队列的数据必须共享、汇总，并且需要捕捉临床和基因组发现的细微差别。Element Set Manager支持有效地编写和维护用于对患者状况、实验室、药物和用于治疗癌症的其他关键数据进行分类、分类、汇总和理解的值集。
Symedical能够对复杂的临床数据进行规范化和本体论推理。
从非结构化数据中提取有意义的信息
SIFT肿瘤套件使用有针对性的临床自然语言处理(NLP)和精确设计的、基于模式的跨术语匹配，帮助组织释放结构化的肿瘤学见解。
Symedical可以从自由文本中提取相关的编码临床概念。
确保最佳护理实践遵循指南
先进的临床意识套件可以集成到指南依从性解决方案，肿瘤板制备应用程序，以及针对患者群体的解决方案中。它还可以用于实现定制的、基于规则的临床推理，并丰富数据，使人工智能和机器学习能够发挥最大的潜力。
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来源
1" 1996-2018年，按情况分列的百万计总支出，美国"，MEPS摘要表:"总支出(美元)"，医疗保健研究和质量局，获取日期:2021年10月13日。https://datatools.ahrq.gov/meps-hc?type=tab&tab=mepshcmc
2Brooke E. Wilson, Susannah Jacob, Mei Ling Yap, Jaques Ferlay, Freddie Bray, Michael B. Barton，“2018年和2040年全球化疗需求和相应医生劳动力需求的估计:一项基于人群的研究”，《柳叶刀》第20期。6(2019年6月):769-780,2019年5月8日在线发布;https://doi.org/10.1016/s1470 - 2045 (19) 30163 - 9．