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Ensemble de données sur les applications cliniques

Dossiers de médicaments dans le monde réel, analyse des ordonnances, fréquence et données de traitement, utilisation rationnelle de l'IA médicamenteux pour appuyer la prise de décisions.

Medication Records
处方维度
Time Span
EMR/RWD
Source
Coming Soon
状态

Aperçu des données

Ensemble de données sur les applications cliniquesest fourni parChangsha Langhui Information Technology Co., Ltd.Sur la base de la base de données des applications réelles des médicaments, établie par la plateforme DataAssetsAPI, une collection de dossiers de médicaments du monde réel provenant d'institutions médicales coopératives et de systèmes d'ordonnances couvre des dimensions essentielles telles que l'analyse des ordonnances, la fréquence d'utilisation, les données sur les processus de traitement, les modèles conjoints d'utilisation de médicaments et est soigneusement dissensilisée pour appuyer la prise de décisions rationnelles en matière d'utilisation de médicaments, la recherche sur l'utilisation de médicaments (DUR) et l'analyse clinique pharmaceutique.

Nom de l'ensemble de donnéesEnsemble de données sur les applications cliniques
Type de donnéesDossier mondial des médicaments + données d'analyse des ordonnances + JSON structuré
核心内容Nom usuel des médicaments, date de prescription, quantité d'utilisation, voie d'administration, fréquence d'utilisation, durée du traitement, utilisation conjointe, diagnostic (code CIM), unité d'ordonnance, âge/sexe du patient (diffusé)
SourcedonnéesRME, Système de gestion des ordonnances
Cas d'usagePrise de décision sur l'utilisation de drogues, recherche sur l'utilisation de drogues (DUR), analyse du comportement sur ordonnance, excavation conjointe du modèle de médicament, évaluation clinique intégrée des médicaments
Format Output结构化 JSON + CSV 导出 + API 接口
状态Coming Soon

核心数据维度

Les ensembles de données sont organisés à l'aide d'une chaîne complète d'applications cliniques de médicaments, couvrant la chaîne complète de données, de l'ordonnance à l'évaluation des médicaments.

维度大类Nombre de champsChamps typiques价值层级
药品标识8Médicaments génériques, commerce/marque, numéro d'approbation, code ATC, formulation, spécifications, fabricants, classification des médicaments基础标识
处方信息12Date de l'ordonnance, numéro de l'ordonnance, type d'ordonnance (patients externes/hospitaliers/urgence), bureau des ordonnances, médecin spécialiste en prescription, utilisation, mode d'administration, dose unique, fréquence de l'accouchement, nombre de jours de traitement, dose totale sur ordonnance, état de prescriptionCore Dimensions
诊断关联8Diagnostic principal (DCI-11), diagnostic secondaire, type de diagnostic, utilisation de médicaments et concordance de diagnostic, surestimation du médicament, déviation adaptative, correspondance de la trajectoire clinique, cohérence des lignes directricesCore Dimensions
联合用药10Liste des médicaments en association, classe de risque DDI, classification du mécanisme DDI, cote de rationalité des médicaments en association, marquage anti-promotif, cote polypharmaceutique, marquage antibactérien, association de médicaments sino-occidentaux高级分析
疗程管理6Jours de traitement réels, comparaison des cours standard, fin du traitement, marque d'arrêt de traitement, classification des causes, marque de drogue à long terme (30 jours ?? 90 jours ?? 180 jours)高级分析
患者画像8Âge des patients (groupe de dissensibilité), sexe, type de consultation, mode de paiement, résumé des antécédents de maladie, allergies, fonction hépatique et rénale (classe eGFR/enfant-Pugh), marqueurs de population spéciaux (grossesse/allaitement/enfant/vieillesse)上下文信息
Metadata6Date d'entrée des données, agence source (dissémination), cote qualité des données, cote exhaustivité, dissension, numéro de versionQuality Management

Scénarios d'application d'IA

A. Système décisionnel pour l ' utilisation rationnelle des médicaments

Formation à l'utilisation rationnelle du modèle AAI, fondée sur des données réelles sur les prescriptions, qui prévoit un audit intelligent des prescriptions, l'identification des médicaments surétat et l'individualisation des recommandations de médicaments au programme de médicaments.

Recherche sur la consommation de drogues (DUR)

L'analyse multidimensionnelle des données, comme la fréquence des ordonnances, le processus de traitement, le modèle conjoint d'utilisation de drogues, appuie l'évaluation de l'utilisation de drogues, l'analyse des tendances de l'utilisation de drogues et l'élaboration de politiques rationnelles en matière d'utilisation de drogues.

Analyse et optimisation du comportement sur ordonnance

Analyse des comportements sur ordonnance au niveau de la section/spécialité, identification des anomalies sur ordonnance et des signaux médicamenteux déraisonnables, appui à l'optimisation du cheminement clinique et évaluation des points d'ordonnance.

Évaluation clinique intégrée des produits pharmaceutiques

Une évaluation clinique complète des données mondiales réelles sur les médicaments à l'appui, qui porte sur l'évaluation de l'efficacité, de l'innocuité, de l'économie et de la pertinence dans de multiples dimensions.

FAQ

When will the dataset go live?
L'ensemble de données sur les applications cliniques est actuellement en phase d'intégration et d'examen de la qualité et devrait être disponible officiellement dans un avenir proche. L'ensemble de données couvrira les dossiers de médicaments réels dans le monde de plusieurs institutions médicales coopératives, et les données sont finalement nettoyées et validées par le biais du processus de dissémination et du système de notation de la qualité.
Quelles sont les sections et les domaines de traitement couverts par les données?
Les ensembles de données sont destinés à couvrir les prescriptions pour les principales unités cliniques, telles que la médecine interne, la chirurgie, la pédiatrie, la gynécologie et l'obstétrique, les soins d'urgence, l'oncologie, les maladies cardiovasculaires, endocriniennes, respiratoires et infectieuses.

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Changsha Langhui Information Technology Co., Ltd. La plateforme DataAsetsAPI est dédiée à fournir des actifs de données de qualité et conformes aux entreprises d'IA et aux institutions scientifiques.

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