一
「爱恨交织」：医院临床科研的现状
科研水平作为新形势下衡量一个医院核心竞争力和未来发展能力的重要参考指标，在整个医院的发展过程中起着十分重要的作用。时至今日，大多数医院和医生都对此有了相当的认识，但实际工作中许多医生却感觉对于科研有些「力不从心」。
1.数据不好拿：为数据消得人憔悴。部分医院的科研数据原料仍散落在医院各个独立的应用系统中，获取困难。部分医院虽然已建成医院的 CDR 平台，但对于科研需要的不同疾病种类、不同队列病患的高质量数据，很多情况下仍不能做到快速筛选；
2.算法不好学：算法，难skr人。大多临床医生的专业是临床医学，往往不熟悉医学统计学，更不用说当今大量出现的各种大数据及人工智能算法。如果要做科研，需要新学习很多专业性很强的统计学工具以及编程技巧，导致目前很多医生自己来做数据分析时费时费力，结果也并不理想；
3.精力不够用：「血槽已空」。医院临床医生的工作压力普遍很大，繁重的临床工作挤占了其大部分时间和精力，而现实中的分析研究数据是一项耗费大量人力、财力和时间的工作，进一步加剧了医生科研的「有心无力」。
二
「三日不见，当刮目相看」：
数字化技术形势下的临床科研工作模式转变
在结合大数据、人工智能、智能分析、云计算等数字化技术后，医院的临床科研工作在新形势下将会具备以下特点：
•利用大数据技术，医院可以把临床非结构、结构化数据加工组合成可用于计算的数据粒度，让临床使用数据×××；
•利用大数据技术和已有数据的特征分析、相关分析，医生可以在科研问题的提出和假设方面获得更多启发后，进行临床科研选题，优化目前临床科研的研究模式；
•利用辅助分析工具，医生可以对数据进行及时的分析，即在整个研究过程中可以基于阶段数据分析预测产出结果，避免到课题结束时才最终做一次统计分析的风险。
三
「插上翅膀才能高飞」：SAP临床科研大数据平台助力医院临床科研向智能高效转型
SAP 临床科研大数据平台是 SAP 利用自身最新技术和产品打造的面向临床科研的一站式解决方案，主要组件包括SAP HANA、SAP CHP（Connected Health Platform）、SAP MRI（Medical Research Insights）、SAP PA（Predictive Analytics）、SAP SAC（SAP Analytics Cloud），平台主要具备以下特点：
•采用 SAP 新一代数字化创新平台 SAP HANA 作为科研大数据平台的技术底座，充分发挥 SAP HANA 在内存计算、大数据、智能分析等方面的先进技术（关于 SAP HANA 平台的介绍参见 SAP HANA 平台专题介绍文章）；
•利用 CHP 组件的数据集成和质量服务，可以方便地从现有数据源集成获取并处理加工为科研所需数据；
•利用 CHP 组件的数据模型服务，可以快速地构建适合临床科研应用的、易于扩展的医疗数据模型；
•利用 CHP 组件，能够对科研相关结构化医疗数据、非结构化数据、基因组变异数据等进行有效的集中管理和分析；
•利用 MRI 组件，医生能够快速对专病数据进行复杂的可视化探索，加速研究课题发现过程；
•利用 MRI 组件，医生能够快速筛选与构建复杂病患队列，为进一步大数据分析做好准备；
•利用 PA 组件，医生可以不问算法，只问场景，快速对研究主题进行假设验证和因子探索。PA 会根据数据特点自动选择并优化分析算法，帮助发现影响预测结果的关键因子；
•利用 SAC 组件，医生可以将科研成果采用故事线的形式进行编排，进行生动的大屏/移动可视化分析展示。
目前，SAP 临床科研大数据平台已经在美国 ASCO（美国临床肿瘤协会）著名的 CancerLinQ 项目、法国 Gustave Roussy（欧洲最大的×××中心之一）、德国 NCT（德国国家肿瘤诊疗中心）、中国复旦大学附属华山医院等多个国内外知名医疗机构得到应用，帮助其临床科研人员更高效地开展科研工作。同时 SAP 也希望能与国内更多优秀医疗机构合作，助力医院的临床科研工作实现智能高效转型！
专家介绍
张伟文(Kevin Zhang)
SAP中国医疗行业资深方案架构师
从事企业信息化及 SAP 咨询工作十二年，近年来致力于运用数字化技术帮助中国医疗行业客户实现业务转型与持续创新，对医疗行业及数字化解决方案有深入的理解。