临床研究信息学家庭作业帮助

临床研究信息学（CRI）是生物医学信息学中快速发展的子学科。它致力于开发新的信息学理论，工具和解决方案，以加速完整的翻译连续体：基础研究，临床试验，医疗中心和社区实践。加速CRI研究和开发工作的两个最近的因素是NIH临床和转化科学奖的广泛和多样化的信息需求，以及对可持续，大规模，多机构分布式研究网络对比较有效性研究的日益增长的兴趣。

鉴于包括翻译科学在内的广泛景观，CRI科学家构思了涵盖生物学，临床和基于人群的研究的创新解决方案。该领域同时借用了许多相关的信息学学科。 CRI将临床和翻译研究工作流程与核心信息学方法和原则相结合，形成了反映翻译调查员独特信息学需求的框架。 CRI的概念框架围绕三个概念组成：工作流;数据源和平台;信息核心方法和主题

临床研究信息学

临床研究信息学涉及使用信息学来发现和管理有关健康和疾病的新知识。它包括与临床试验相关的信息的管理，还涉及与次要研究使用临床数据相关的信息学。临床研究信息学和翻译生物信息学是支持翻译研究的信息学活动相关的主要领域。

介绍

临床研究对于医学和公共卫生的进步至关重要。进行这样的研究是一个复杂的，资源密集的努力，由众多行为者，工作流程，流程和信息资源组成。正在进行的大规模努力明确着重于提高生物医学部门的临床研究能力，并且有助于增加对整个政府，学术和私营部门的临床研究和相关生物医学信息学活动的关注。 1-8这些计划和举措已经成为重点突出的一个重要的催化剂，出现了一个新的生物医学信息学亚科，专注于临床研究，被称为临床研究信息学（CRI）。 CRI空间正在迅速增长，已经使临床研究的质量和效率得到显着提高。随着CRI成为高度重视的活动领域，在这一领域工作和关注进步的人员必须了解其范围以及领域面临的挑战和机遇的范围。

CRI的定义随着它作为一个子系统而出现。 2009年定义将CRI专注于临床研究领域（人类临床试验和研究），但承认CRI也涉及翻译研究领域[2]（在医学中，翻译研究活动是人类临床研究之前和之后的活动活动;有时分别被称为“床边长凳”和“床边社区”））。

然而，2012年的定义更广泛，表明CRI“…专注于开发新的信息学理论，工具和解决方案，以加速全面平移连续体：临床试验的基础研究，学术健康中心实践的临床试验，传播和实施社区实践，以及“现实世界”的成果[3]。如果这个更广泛的定义被广泛采用，CRI可以与另一个新兴信息学子域，翻译研究信息学（TRI）合并。

CRI相关标准

CDISC制定了几项标准。其中一些被FDA接受监管提交。操作数据模式（ODM）是最通用的CRI CDISC标准。

CRI历史发展

CRI正在迅速发展壮大，部分原因是临床研究工作流程和信息管理挑战日益复杂[2]。这种演变和成长的基本原因包括：

生物医学科学快速发展和医学进步的需要，为临床研究创造压力，及时有效地进行，并产生高质量的结果[2]

相关需要使临床护理数据可用于二次使用以支持临床研究[2]

使用复杂的生物医学研究技术，生成大量和不断增长的数据集（又名大数据）[4]

对计算机程序和其他工具的需求，可以评估，组合和可视化这些大量数据，不仅在超级计算机上，而且在PC和工作站上[4]

与进行临床研究相关的监管要求提出的挑战，包括在社区实践环境中进行临床试验而不是大型学术保健中心（AHC）的趋势[2]

除了这些因素之外，由国家卫生研究院（National Institutes of Health）等国家计划资助的临床和翻译科学进步的范围和步伐也加快了CRI的发展。

临床研究信息学（CRI）是健康信息技术的多学科应用。 CRI涉及从临床数据仓库存储和挖掘数据进行研究和开发。它有助于临床医生管理在研究过程中发现的新信息。临床研究信息学是利用与健康有关的新知识的信息学的一种形式。这是临床医生管理研究创造的新信息的一种方式。临床研究信息学来自生物医学信息学，已成为健康信息学的一个非常重要的方面。根据美国国家卫生研究院（NIH）的定义，“临床研究分为三类：面向患者，流行病学和行为学以及结果和健康服务研究。”研究的需求一直保持不变，而其他许多方面的卫生服务已经开始加快。临床研究信息学需要加快临床研究，使得更容易获得。由于医疗行业的发展，需要可用于临床研究信息学的新工具。哥伦比亚大学将临床研究信息学的主要目标定义为分享大卫生数据，学习卫生系统，改善工作流程，支持跨学科团队科学。它试图在“研究，临床试验，医疗中心和社区实践”的过程中创造效率。临床研究信息学也被定义为将人类和信息技术与技术相结合可以帮助人们更好地执行，而不是替代帮助人类研究（Richesson＆Andrews）

CRI使用系统的方式分析数据并管理健康信息的知识库，以提供更有效和更好的医疗保健，支持临床研究，并为医疗研究人员（Embi等）提供临床工具。 CRI采用最先进和最先进的技术开发，收集，发现，处理和分析大量患者数据，以进一步改善和加强临床研究能力，帮助研究人员实现新的诊断测试，新治疗等方面的目标。

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