Real-time mining of large research

Real-time mining of large research trial datasets enables development of case-based clinical decision support tools. Several applicable research datasets exist including the National Lung Screening Trial (NLST), a dataset unparalleled in size and scope for studying population-based lung cancer screening. Using these data, a clinical decision support tool was developed which matches patient demographics and lung nodule characteristics to a cohort of similar patients. The NLST dataset was converted into Structured Query Language (SQL) tables hosted on a web server, and a web-based JavaScript application was developed which performs real-time queries. JavaScript is used for both the server-side and client-side language, allowing for rapid development of a robust client interface and server-side data layer. Real-time data mining of user-specified patient cohorts achieved a rapid return of cohort cancer statistics and lung nodule distribution information. This system demonstrates the potential of individualized real-time data mining using large high-quality clinical trial datasets to drive evidence-based clinical decision-making.

Kết quả (Việt) 1:

Khai thác mỏ thời gian thực của nghiên cứu lớn dùng thử datasets cho phép phát triển dựa trên trường hợp lâm sàng quyết định hỗ trợ công cụ. Một số nghiên cứu áp dụng datasets tồn tại bao gồm các quốc gia phổi kiểm tra thử nghiệm (NLST), một tập dữ liệu vô song trong kích thước và quy mô cho việc học tập dựa trên dân phổi ung thư. Sử dụng những dữ liệu này, một công cụ hỗ trợ quyết định lâm sàng đã được phát triển mà phù hợp với bệnh nhân nhân khẩu và phổi nodule đặc điểm để một khóa tương tự như bệnh nhân. Bộ dữ liệu NLST được chuyển đổi thành ngôn ngữ truy vấn có cấu trúc (SQL) bảng lưu trữ trên một máy chủ web, và một ứng dụng JavaScript dựa trên web được phát triển mà thực hiện truy vấn thời gian thực. Dung JavaScript được sử dụng cho cả hai phía máy chủ và client-side ngôn ngữ, cho phép cho sự phát triển nhanh chóng của một khách hàng mạnh mẽ giao diện và phía máy chủ dữ liệu lớp. Khai thác dữ liệu thời gian thực của người dùng chỉ định bệnh nhân cohorts đạt được một lợi nhuận nhanh chóng khóa ung thư thống kê và phổi nodule phân phối thông tin. Hệ thống này chứng tỏ tiềm năng khai thác dữ liệu thời gian thực cá nhân bằng cách sử dụng lớn chất lượng cao lâm sàng dùng thử datasets lái xe dựa trên bằng chứng lâm sàng ra quyết định.

Kết quả (Việt) 2:

Khai thác thời gian thực của các bộ dữ liệu thử nghiệm nghiên cứu lớn cho phép phát triển các trường hợp dựa trên các công cụ hỗ trợ quyết định lâm sàng. Nhiều bộ dữ liệu nghiên cứu áp dụng tồn tại bao gồm các Screening Trial Quốc Lung (NLST), một tập dữ liệu chưa từng có trong mô và phạm vi để nghiên cứu sàng lọc ung thư phổi dựa vào dân số. Sử dụng những dữ liệu này, một công cụ hỗ trợ quyết định lâm sàng đã được phát triển đó phù hợp với nhân khẩu học và đặc điểm bệnh nhân bướu phổi cho một nhóm bệnh nhân tương tự. Các NLST bộ dữ liệu đã được chuyển đổi thành Structured Query Language (SQL) các bảng lưu trữ trên một máy chủ web và một ứng dụng JavaScript dựa trên web được phát triển, thực hiện các truy vấn thời gian thực. JavaScript được sử dụng cho cả hai phía máy chủ và ngôn ngữ phía máy khách, cho phép phát triển nhanh chóng của một giao diện client và server-side lớp dữ liệu mạnh mẽ. Real-thời gian khai thác dữ liệu từ những nhóm bệnh nhân sử dụng quy định đạt được một trở lại nhanh chóng thống kê ung thư đoàn hệ và thông tin phân hạch phổi. Hệ thống này thể hiện tiềm năng khai thác dữ liệu cá nhân trong thời gian thực bằng cách sử dụng chất lượng cao các bộ dữ liệu thử nghiệm lâm sàng lớn để lái xe dựa trên bằng chứng lâm sàng quyết định.