In Australia, cardiovascular diseases (CVD) are managed in a complex and fragmented healthcare system across multiple providers. A data repository that links data sources, and enables advanced analytics and big data technologies, will generate novel insights, and allow development of translational tools that can improve patient care and outcomes. The Cardiac Analytics and Innovation (CardiacAI) project has established a research-ready electronic medical records data resource to enable collaborative and translational cardiovascular research. The CardiacAI data repository prospectively extracts de-identified electronic medical record (EMR) data from two local health districts (LHD) in New South Wales (NSW), Australia. These data are linked with Australian population health data to ascertain longitudinal hospitalisation and death outcomes. The data are stored within a secure, cloud-based storage and analytics platform. The CardiacAI data repository is a not-for-profit data resource that promotes collaboration and responsible sharing of data. The CardiacAI data repository is a resource for Australian healthcare providers, clinicians and researchers seeking to improve cardiovascular care. The project is expanding to include data from stroke hospitalisations and two additional NSW LHDs, and is actively exploring linkage with ECG signal data, medical imaging data and community-based healthcare. The CardiacAI project has the potential to unlock a wealth of novel insights and translational tools that improve secondary prevention and treatment of CVD.


翻译:在澳大利亚,心血管疾病(CVD)在多个供应商的复杂和分散的医疗保健体系中得到管理。一个链接数据源并启用先进分析和大数据技术的数据仓库将产生新颖洞见,并允许开发可改善患者护理和结果的转化工具。心脏分析及创新(CardiacAI)项目已建立一个研究就绪的电子医疗记录数据资源,以启用协作和转化心血管研究。 CardiacAI数据仓库从新南威尔士州(NSW)澳大利亚的两个地方卫生区(LHD)中前瞻性提取去识别的电子医疗记录(EMR)数据。这些数据与澳大利亚人口健康数据联系起来,以确定纵向住院和死亡结果。数据存储在安全的云存储和分析平台中。 CardiacAI数据仓库是一个非营利性数据资源,促进协作和负责任的数据共享。 CardiacAI数据仓库是澳大利亚医疗保健提供者、临床医生和研究人员寻求改善心血管护理的资源。该项目正在扩展,包括来自中风住院和两个附加的NSW LHDs的数据,并积极探索与ECG信号数据、医学影像数据和基于社区的医疗保健的链接。 CardiacAI项目具有潜力解锁大量改善CVD二级预防和治疗的新颖洞见和转化工具。

0
下载
关闭预览

相关内容

数据仓库,英文名称为Data Warehouse,可简写为DW或DWH。 数据仓库是决策支持系统和联机分析应用数据源的结构化数据环境。数据仓库研究和解决从数据库中获取信息的问题。其特征在于面向主题、集成性、稳定性和时变性。
【2022新书】Python数据科学导论,309页pdf
专知会员服务
81+阅读 · 2022年8月6日
【2022新书】Python数据科学导论,309页pdf
专知
5+阅读 · 2022年8月6日
【MIT干货课程】医疗健康领域的机器学习
专知
1+阅读 · 2022年5月26日
征稿 | International Joint Conference on Knowledge Graphs (IJCKG)
开放知识图谱
2+阅读 · 2022年5月20日
计算机 | 入门级EI会议ICVRIS 2019诚邀稿件
Call4Papers
10+阅读 · 2019年6月24日
Hierarchically Structured Meta-learning
CreateAMind
26+阅读 · 2019年5月22日
大数据 | 顶级SCI期刊专刊/国际会议信息7条
Call4Papers
10+阅读 · 2018年12月29日
A Technical Overview of AI & ML in 2018 & Trends for 2019
待字闺中
17+阅读 · 2018年12月24日
LibRec 精选:推荐系统的论文与源码
LibRec智能推荐
14+阅读 · 2018年11月29日
国家自然科学基金
1+阅读 · 2013年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2012年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2012年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2011年12月31日
国家自然科学基金
1+阅读 · 2009年12月31日
Arxiv
0+阅读 · 2023年6月1日
Arxiv
28+阅读 · 2022年1月13日
Deep learning for cardiac image segmentation: A review
Arxiv
21+阅读 · 2019年11月9日
VIP会员
相关VIP内容
【2022新书】Python数据科学导论,309页pdf
专知会员服务
81+阅读 · 2022年8月6日
相关资讯
【2022新书】Python数据科学导论,309页pdf
专知
5+阅读 · 2022年8月6日
【MIT干货课程】医疗健康领域的机器学习
专知
1+阅读 · 2022年5月26日
征稿 | International Joint Conference on Knowledge Graphs (IJCKG)
开放知识图谱
2+阅读 · 2022年5月20日
计算机 | 入门级EI会议ICVRIS 2019诚邀稿件
Call4Papers
10+阅读 · 2019年6月24日
Hierarchically Structured Meta-learning
CreateAMind
26+阅读 · 2019年5月22日
大数据 | 顶级SCI期刊专刊/国际会议信息7条
Call4Papers
10+阅读 · 2018年12月29日
A Technical Overview of AI & ML in 2018 & Trends for 2019
待字闺中
17+阅读 · 2018年12月24日
LibRec 精选:推荐系统的论文与源码
LibRec智能推荐
14+阅读 · 2018年11月29日
相关基金
国家自然科学基金
1+阅读 · 2013年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2012年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2012年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2011年12月31日
国家自然科学基金
1+阅读 · 2009年12月31日
Top
微信扫码咨询专知VIP会员