经验医学向循证医学(Evidence Based Medicine,EBM)的转变是临床研究与实践的一大趋势。循证医学采用大样本随机对照试验(Randomized Controlled Trail,RCT)和Meta分析技术,在较大程度上保证了疾病治疗方案有效安全可靠。但是,RCT的基...经验医学向循证医学(Evidence Based Medicine,EBM)的转变是临床研究与实践的一大趋势。循证医学采用大样本随机对照试验(Randomized Controlled Trail,RCT)和Meta分析技术,在较大程度上保证了疾病治疗方案有效安全可靠。但是,RCT的基础是随机采样理论,试图用最少的数据获得最有用的信息,这可能导致证据偏倚及治疗方案失信。随着医疗大数据时代的到来,循证医学的上述局限与不足可望得到根本改进,并朝证据采集、制作与评估自动化的方向发展。面向大数据的深度学习是一种自动化的特征提取技术,能从海量高维数据自动提取病因并建立高精度的决策分析模型,从而大大提高循证医学证据分析与决策支持的效率,促进循证医学在医学各领域更加广泛地应用和推广。展开更多
文摘经验医学向循证医学(Evidence Based Medicine,EBM)的转变是临床研究与实践的一大趋势。循证医学采用大样本随机对照试验(Randomized Controlled Trail,RCT)和Meta分析技术,在较大程度上保证了疾病治疗方案有效安全可靠。但是,RCT的基础是随机采样理论,试图用最少的数据获得最有用的信息,这可能导致证据偏倚及治疗方案失信。随着医疗大数据时代的到来,循证医学的上述局限与不足可望得到根本改进,并朝证据采集、制作与评估自动化的方向发展。面向大数据的深度学习是一种自动化的特征提取技术,能从海量高维数据自动提取病因并建立高精度的决策分析模型,从而大大提高循证医学证据分析与决策支持的效率,促进循证医学在医学各领域更加广泛地应用和推广。
