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洛阳市偃师区、铜仁市碧江区、黄石市黄石港区、永州市道县、广西玉林市陆川县、绥化市明水县、乐东黎族自治县大安镇、齐齐哈尔市依安县
徐州市丰县、鞍山市千山区、延边珲春市、中山市黄圃镇、漳州市云霄县、三亚市海棠区
内蒙古乌兰察布市化德县、内蒙古鄂尔多斯市鄂托克前旗、定安县富文镇、哈尔滨市平房区、潍坊市寿光市
区域:鄂尔多斯、石家庄、许昌、鹰潭、湘潭、贵港、阳江、漳州、绍兴、淮南、怀化、池州、大理、抚州、汕头、南充、南昌、襄阳、十堰、钦州、海口、巴彦淖尔、迪庆、东莞、镇江、成都、兰州、湖州、泸州等城市。
怀化市麻阳苗族自治县、焦作市沁阳市、中山市石岐街道、南阳市南召县、佛山市三水区、晋中市介休市、重庆市九龙坡区
郴州市桂东县、烟台市海阳市、宝鸡市陇县、广西百色市田东县、驻马店市遂平县、延安市延长县、昌江黎族自治县叉河镇、肇庆市广宁县、合肥市瑶海区、商洛市镇安县 锦州市太和区、青岛市市南区、内蒙古鄂尔多斯市准格尔旗、昆明市安宁市、阿坝藏族羌族自治州茂县、果洛玛沁县
区域:鄂尔多斯、石家庄、许昌、鹰潭、湘潭、贵港、阳江、漳州、绍兴、淮南、怀化、池州、大理、抚州、汕头、南充、南昌、襄阳、十堰、钦州、海口、巴彦淖尔、迪庆、东莞、镇江、成都、兰州、湖州、泸州等城市。
绵阳市梓潼县、温州市泰顺县、临汾市翼城县、杭州市西湖区、昭通市镇雄县、鸡西市密山市、株洲市天元区、永州市道县、汕尾市海丰县
上饶市婺源县、运城市河津市、九江市瑞昌市、昆明市安宁市、湛江市霞山区
大兴安岭地区新林区、辽阳市辽阳县、攀枝花市仁和区、驻马店市确山县、洛阳市新安县、延安市宝塔区、延安市宜川县、常州市天宁区、湖州市德清县、佛山市禅城区
内蒙古鄂尔多斯市康巴什区、黄冈市麻城市、晋城市陵川县、丽水市莲都区、咸阳市三原县、内蒙古呼伦贝尔市满洲里市、甘南合作市、成都市金牛区、三亚市天涯区、驻马店市确山县
泉州市丰泽区、陇南市宕昌县、黔东南镇远县、宁夏石嘴山市平罗县、广西贵港市港南区、内蒙古乌兰察布市凉城县
哈尔滨市依兰县、运城市盐湖区、广西防城港市上思县、揭阳市惠来县、台州市三门县、临夏康乐县、河源市龙川县
广西柳州市鱼峰区、湘西州永顺县、内蒙古兴安盟科尔沁右翼中旗、安阳市滑县、济宁市泗水县、广西钦州市钦南区、广西南宁市马山县
长治市壶关县、迪庆维西傈僳族自治县、安康市旬阳市、德州市武城县、文山西畴县、通化市柳河县、怒江傈僳族自治州福贡县、湖州市南浔区
中新网北京5月18日电 (记者 张素)“安全合规与隐私保护是开展大规模数据分析的前提。”深圳大学特聘教授、东壁科技数据创始人吴登生在受访时说,可以通过差分隐私、同态加密等技术手段来确保研究者不泄露个人隐私,最终助力医学数据的知识转化。
“全球医学顶尖科研成果高质量数据集索引(2019–2024)”17日对外发布。该数据集从海量医学文献中精准提取高价值科研数据,构建覆盖基础研究、医疗器械、生物医药与人工智能四个领域的多维数据框架,旨在为全球医学研究趋势研判、政策制定与产业创新提供权威数据支撑。
这一数据集由东壁科技数据联合上海财经大学数字经济学院发布。吴登生说,医学领域存在数据集质量参差不齐、结构不清、可扩展性差等问题,一定程度上制约了医学数据价值释放。此次团队创新设计了基础研究、医疗器械、生物医药、人工智能四个一级分类框架,构建了兼具深度与广度的医学知识图谱。
针对非结构化文本解析的挑战,团队开发了“数据融合—知识抽取—质量验证”三层智能引擎,通过融合期刊影响因子、学科分类等结构化信息与论文标题、摘要等文本内容,并结合大模型技术,实现了从文献到结构化医学数据的高效自动提取。
吴登生介绍说,“全球医学顶尖科研成果高质量数据集索引(2019–2024)”基于Dongbi Index(东壁指数)顶级期刊评价体系,锁定34本医学领域顶尖期刊。这些期刊涵盖肿瘤学、心血管、免疫学等学科,80%以上影响因子超过10。数据显示,2019年至2024年,34本期刊累计发表论文10.6万余篇,为高质量数据挖掘奠定了坚实基础。
通过对数据集的15260篇文献深度解析,研究团队发现,美国以9719篇核心论文位居榜首,其后依次为英国、德国和法国,中国位列第五。
进一步对中国和美国的细分领域发文以及数据集使用类型进行对比分析,吴登生说,在肿瘤发生与演进机制及防治、疾病治疗和传染病防控等研究领域,美国的研究数量均高于中国。这表明美国在基础病理机制与临床转化研究上具有更为深厚的积累与投入,中国在这些领域仍有提升空间。
但在新兴或高技术含量领域上,比如脑科学、放射治疗设备、基因疗法、医学影像等领域,中美差距相对较小。“这意味着我国在精准医疗与先进技术应用方面有望迎头赶上。”吴登生说。
研究团队此番发布的报告指出,中国凭借其广泛的国际合作网络,在数据集使用领域迅速崛起,不仅与美、英、德等传统科研强国保持频繁的学术交流,也在与加拿大、意大利、荷兰、巴西和阿根廷等新兴研究伙伴的合作中持续扩大影响力。这为中国在构建覆盖广泛、多元互补的医学数据库体系、提升国际话语权与竞争力提供了宝贵经验与合作平台。
围绕中国医学数据库建设,报告提出,一方面应构建以多组学、多中心临床试验及流行病学调查为基础的复合型数据库,保障数据的高质量与多样性。另一方面,应在数据库设计中预置完善的临床干预、长期随访和综合指标体系,鼓励开放式数据共享与跨学科联合分析等,提升数据的挖掘价值与科研转化效率。
报告建议,要主动融入并推动多国、多机构间的数据互认与标准统一,建立符合国际惯例的元数据描述规范和数据交换标准,促进国内外资源共享与协同创新。(完) 【编辑:付子豪】
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