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临床研究数据自动清洗工程

共计 30 章节
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01
临床研究数据清洗工程导论
目标=临床数据来源与类型 · 清洗在临床研究中的定位 · 自动化清洗的价值与挑战
临床研究数据清洗…目标=临床数据来…
02
临床数据标准与清洗规则来源
目标=CDISC SDTM/ADaM · HL7 FHIR · OMOP CDM
临床数据标准清洗规则来源
03
临床数据质量维度与清洗目标
目标=完整性 · 准确性 · 一致性
临床数据质量维度清洗目标
04
原始临床数据导入与结构解析
目标=EDC导出 · 实验室数据 · 影像报告
原始临床数据导入结构解析
05
临床数据 profiling 与自动化质量评估
目标=字段分布 · 缺失模式 · 异常值检测
profiling临床数据
06
缺失值处理工程
目标=缺失机制识别 · 必填与选填字段区分 · 缺失编码统一
缺失值处理工程目标=缺失机制识…
07
异常值与离群值清洗
目标=临床合理范围 · 实验室参考区间 · 生命体征阈值
异常值离群值清洗
08
重复记录与受试者去重
目标=重复入组 · 重复访视 · 重复检验
重复记录受试者去重
09
日期时间数据清洗
目标=多格式解析 · 时区与夏令时处理 · 部分日期与未知日期
日期时间数据清洗目标=多格式解析
10
编码与术语标准化
目标=MedDRA · WHO Drug · LOINC
编码术语标准化
11
单位换算与数值标准化
目标=实验室单位 · 生命体征单位 · 剂量单位
单位换算数值标准化
12
文本字段清洗与自然语言处理
目标=自由文本 · 不良事件描述 · 合并用药记录
文本字段清洗自然语言处理
13
跨表单与跨访视逻辑核查
目标=访视顺序 · 日期先后 · 用药与不良事件关联
跨表单跨访视逻辑核查
14
临床数据清洗规则引擎设计
目标=规则表达 · 规则优先级 · 条件依赖
临床数据清洗规则…目标=规则表达
15
自动化清洗流水线架构
目标=批处理与流处理 · 任务调度 · 依赖管理
自动化清洗流水线…目标=批处理
16
清洗过程中的数据版本与审计追踪
目标=原始数据不可变 · 清洗动作日志 · 变更原因记录
清洗过程数据版本
17
清洗质量度量与监控
目标=清洗前后质量指标 · 规则命中率 · 误报与漏报评估
清洗质量度量监控
18
机器学习辅助临床数据清洗
目标=异常检测 · 缺失预测 · 记录链接
机器学习辅助临床…目标=异常检测
19
真实世界数据清洗实战
目标=电子病历 · 医保理赔 · 注册登记
真实世界数据清洗…目标=电子病历
20
多中心临床研究数据清洗协同
目标=中心间差异 · 本地编码与标准编码映射 · 中心特异性规则
心临床研究数据清…目标=
21
清洗结果验证与人工复核
目标=自动清洗与人工审查的衔接 · 抽样复核策略 · 争议解决
清洗结果验证人工复核
22
清洗后数据交付与衍生
目标=分析数据集生成 · 衍生变量计算 · 清洗数据与SDTM/ADaM映射
清洗后数据交付衍生
23
临床数据清洗中的隐私与安全
目标=去标识化 · 假名化 · 差分隐私
临床数据清洗隐私
24
清洗工具与平台选型
目标=Python/R/SQL · OpenRefine · Great Expectations
清洗工具平台选型
25
清洗脚本工程化与可复现性
目标=模块化 · 配置化 · 单元测试
清洗脚本工程化可复现性
26
清洗性能优化与大规模数据
目标=并行计算 · 分块处理 · 内存管理
清洗性能优化大规模数据
27
清洗规则库与知识管理
目标=规则分类 · 规则复用 · 规则冲突检测
清洗规则库知识管理
28
监管检查与清洗文档准备
目标=稽查轨迹 · 验证计划 · 偏差处理
监管检查清洗文档准备
29
综合项目
目标=从原始EDC数据到分析就绪数据… · 规则设计 · 流水线实现
综合项目EDC
30
临床数据自动清洗工程前沿与演进
目标=大语言模型辅助清洗 · 实时清洗 · 联邦学习
临床数据自动清洗…演进