一
「愛恨交織」：醫院臨牀科研的現狀
科研水平作爲新形勢下衡量一個醫院核心競爭力和未來發展能力的重要參考指標，在整個醫院的發展過程中起着十分重要的作用。時至今日，大多數醫院和醫生都對此有了相當的認識，但實際工作中許多醫生卻感覺對於科研有些「力不從心」。
1.數據不好拿：爲數據消得人憔悴。部分醫院的科研數據原料仍散落在醫院各個獨立的應用系統中，獲取困難。部分醫院雖然已建成醫院的 CDR 平臺，但對於科研需要的不同疾病種類、不同隊列病患的高質量數據，很多情況下仍不能做到快速篩選；
2.算法不好學：算法，難skr人。大多臨牀醫生的專業是臨牀醫學，往往不熟悉醫學統計學，更不用說當今大量出現的各種大數據及人工智能算法。如果要做科研，需要新學習很多專業性很強的統計學工具以及編程技巧，導致目前很多醫生自己來做數據分析時費時費力，結果也並不理想；
3.精力不夠用：「血槽已空」。醫院臨牀醫生的工作壓力普遍很大，繁重的臨牀工作擠佔了其大部分時間和精力，而現實中的分析研究數據是一項耗費大量人力、財力和時間的工作，進一步加劇了醫生科研的「有心無力」。
二
「三日不見，當刮目相看」：
數字化技術形勢下的臨牀科研工作模式轉變
在結合大數據、人工智能、智能分析、雲計算等數字化技術後，醫院的臨牀科研工作在新形勢下將會具備以下特點：
•利用大數據技術，醫院可以把臨牀非結構、結構化數據加工組合成可用於計算的數據粒度，讓臨牀使用數據×××；
•利用大數據技術和已有數據的特徵分析、相關分析，醫生可以在科研問題的提出和假設方面獲得更多啓發後，進行臨牀科研選題，優化目前臨牀科研的研究模式；
•利用輔助分析工具，醫生可以對數據進行及時的分析，即在整個研究過程中可以基於階段數據分析預測產出結果，避免到課題結束時才最終做一次統計分析的風險。
三
「插上翅膀才能高飛」：SAP臨牀科研大數據平臺助力醫院臨牀科研向智能高效轉型
SAP 臨牀科研大數據平臺是 SAP 利用自身最新技術和產品打造的面向臨牀科研的一站式解決方案，主要組件包括SAP HANA、SAP CHP（Connected Health Platform）、SAP MRI（Medical Research Insights）、SAP PA（Predictive Analytics）、SAP SAC（SAP Analytics Cloud），平臺主要具備以下特點：
•採用 SAP 新一代數字化創新平臺 SAP HANA 作爲科研大數據平臺的技術底座，充分發揮 SAP HANA 在內存計算、大數據、智能分析等方面的先進技術（關於 SAP HANA 平臺的介紹參見 SAP HANA 平臺專題介紹文章）；
•利用 CHP 組件的數據集成和質量服務，可以方便地從現有數據源集成獲取並處理加工爲科研所需數據；
•利用 CHP 組件的數據模型服務，可以快速地構建適合臨牀科研應用的、易於擴展的醫療數據模型；
•利用 CHP 組件，能夠對科研相關結構化醫療數據、非結構化數據、基因組變異數據等進行有效的集中管理和分析；
•利用 MRI 組件，醫生能夠快速對專病數據進行復雜的可視化探索，加速研究課題發現過程；
•利用 MRI 組件，醫生能夠快速篩選與構建複雜病患隊列，爲進一步大數據分析做好準備；
•利用 PA 組件，醫生可以不問算法，只問場景，快速對研究主題進行假設驗證和因子探索。PA 會根據數據特點自動選擇並優化分析算法，幫助發現影響預測結果的關鍵因子；
•利用 SAC 組件，醫生可以將科研成果採用故事線的形式進行編排，進行生動的大屏/移動可視化分析展示。
目前，SAP 臨牀科研大數據平臺已經在美國 ASCO（美國臨牀腫瘤協會）著名的 CancerLinQ 項目、法國 Gustave Roussy（歐洲最大的×××中心之一）、德國 NCT（德國國家腫瘤診療中心）、中國復旦大學附屬華山醫院等多個國內外知名醫療機構得到應用，幫助其臨牀科研人員更高效地開展科研工作。同時 SAP 也希望能與國內更多優秀醫療機構合作，助力醫院的臨牀科研工作實現智能高效轉型！
專家介紹
張偉文(Kevin Zhang)
SAP中國醫療行業資深方案架構師
從事企業信息化及 SAP 諮詢工作十二年，近年來致力於運用數字化技術幫助中國醫療行業客戶實現業務轉型與持續創新，對醫療行業及數字化解決方案有深入的理解。