《表4 针对临床研究数据管理质量标准的数据处理任务解析》

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《面向真实世界数据的临床研究数据治理模式选择》

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由于数据获取途径的多样性，来自不同数据系统的数据往往彼此封闭，且管理机制、数据标准各不相同，在彼此割裂的情况下无法实现有效的数据关联和分析，因此明确研究数据构成及其关联属性，实现不同来源数据的准确安全合并，消除信息孤岛，控制冗余，实现数据的可利用性是数据科学必须面对的问题。对问题解析所明确的数据系统构建任务进行合并同类项，我们将临床研究数据库构建的数据处理核心技术任务解析为：数据质控、数据清洗、术语映射、数据抽取、数据结构化、数据整合、数据存储、数据脱敏、数据加密和数据传输共10个任务项。临床研究数据库建设可以视为目标导向性工作。实现ALCOA+CCEA数据质量标准，是数据库建设的最终目标。通过对不同标准完成准确描述，明确各任务项与各项标准之间的对应关系，每一项质量标准的实现均与一项或多项数据系统建设任务项相对应，具体对应关系见表4。