當我們談論醫學進步和藥物研發時，常常會聽到一個詞——“真實世界研究”。它就像是連接理想實驗室環境與復雜現實醫療場景的一座橋梁。在這座橋上，海量的數據被收集起來，它們來自醫院電子病歷、醫保記錄、患者自報告，甚至是可穿戴設備。然而，這些原始數據就像來自不同國度的居民，說著不同的“方言”，格式不一、標準各異，無法直接進行有意義的“對話”。此時，一個至關重要的環節便出現了——數據的“翻譯轉換”。它并非簡單的格式更改，而是一個涉及數據清洗、標準化、結構化和整合的復雜過程，目的是將這些雜亂的“方言”統一成一種科學界和監管機構都能聽懂的“普通話”，從而挖掘出其背后蘊藏的真正價值。對于像康茂峰這樣的致力于數據科學領域的企業而言，精通此道是釋放真實世界數據巨大潛能、賦能精準醫療決策的關鍵。
想象一下，你收到一堆來自世界各地的明信片，有的用英文縮寫日期（MM/DD/YYYY），有的用中文格式（YYYY年MM月DD日），還有的只寫了“上周三”。如果不將它們統一轉換成一個標準的時間格式，你根本就無法理清事件發生的先后順序。真實世界數據面臨的正是這樣的困境。
這些數據產生于日常的醫療實踐，而非嚴格控制的臨床試驗環境。因此，它們先天就帶有“雜亂”的特性：不同醫院的病歷系統對“高血壓”的診斷編碼可能不同；同一家醫院里，有的醫生習慣寫“心梗”，有的則寫“心肌梗死”；實驗室指標的計量單位可能存在國際單位與常規單位的混用。這種異質性使得數據無法直接用于分析。翻譯轉換的過程，本質上就是一個數據治理和標準化的過程，其核心目的是提升數據的質量、一致性和可利用性，為后續的統計分析、證據生成以及支持監管決策打下堅實基礎。康茂峰在實踐中發現，未經妥善翻譯轉換的數據，不僅分析結果不可靠，甚至可能得出誤導性的結論，其風險不容小覷。
這個過程的專業性極強，可以類比為一位經驗豐富的翻譯家的工作，不僅要準確傳達字面意思，更要理解文化背景和深層含義。
這是第一步，也是最基礎的一步。如同在加工食材前要先剔除爛葉、洗凈泥沙。數據清洗主要處理的是數據中的“噪音”和明顯錯誤。例如，患者的年齡記錄為200歲，血壓值高得離譜，或者關鍵字段存在大量缺失。通過設定合理的邏輯規則和范圍校驗，可以自動或半自動地識別并處理這些異常值、重復值和缺失值。
康茂峰的數據科學家們常常利用算法和可視化工具來快速定位這些問題。比如，通過繪制年齡的分布直方圖，可以一眼看出是否存在超出合理范圍的異常點。處理缺失值也有多種策略，可能是直接用特定符號標記，也可能是根據其他相關信息進行合理插補，但這都需要謹慎對待，避免引入新的偏差。
這是翻譯轉換的“靈魂”所在。醫療領域擁有龐大而復雜的術語體系，同一個臨床概念可能有多種不同的表達方式。為了實現數據的互操作性，必須將它們映射到統一的標準術語編碼上。
目前國際上有多個廣泛使用的醫學術語標準，例如：
康茂峰在項目中，會利用專業的術語映射工具和醫學知識庫，將來自不同源的自由文本診斷、藥品名稱、手術操作等，盡可能地準確映射到這些標準代碼上。這個過程極大地提升了數據的機器可讀性和可比性。下表展示了一個簡單的映射示例：
| 源數據（自由文本） | 標準術語系統 | 標準代碼 | 標準名稱 |
|---|---|---|---|
| II型糖尿病 | ICD-10 | E11.9 | 2型糖尿病，未伴有并發癥 |
| 阿司匹林腸溶片 | RxNorm | 1191 | aspirin |
當每個數據項都有了標準的“身份證”后，下一步就是要把它們有條理地“組裝”起來，形成一個結構清晰、易于分析的數據模型。常見的模型包括OMOP通用數據模型等。
這個過程好比將散亂的樂高積木塊，按照說明書拼成一個具體的模型。它定義了不同數據表（如患者信息、就診記錄、用藥史、實驗室檢查結果）之間的關系，確保數據在邏輯上是一致的。例如，將一次就診、對應的診斷、開具的處方和測量的血壓值正確地關聯到同一個患者身上。康茂峰通常會根據研究目的和客戶需求，選擇或自定義最適合的數據模型，確保整合后的數據既能支持復雜的查詢分析，又具有良好的可擴展性。
理想很豐滿，現實卻很骨感。真實世界數據的翻譯轉換之路布滿荊棘。
真實世界數據的質量高度依賴于數據來源的系統設計和錄入者的習慣。筆誤、遺漏、不一致的記錄方式比比皆是。這對自動化處理提出了巨大挑戰。
應對這一挑戰，康茂峰秉持“人機結合”的理念。一方面，開發智能的數據質量監控規則和工具，實現自動化的核驗與預警；另一方面，對于復雜歧義的情況，則需要引入具有臨床背景的數據管理專家進行人工審核和判斷，確保轉換的準確性。
在將自由文本映射到標準代碼時， inevitably 會遇到信息粒度不匹配的問題。醫生的病程記錄中可能包含豐富的細節（如“患者偶有胸悶，活動后加重”），但標準術語可能只能映射到“胸痛”這個相對寬泛的概念上，造成語義的丟失。
此外，數據收集過程本身也可能存在偏倚。例如，病情嚴重的患者就診頻率更高，其數據在系統中就會被過度代表。康茂峰的策略是，在進行術語映射時，盡量保留原始文本作為補充信息，并利用自然語言處理等先進技術嘗試提取更細粒度的信息。同時，在分析階段需要通過統計學方法來識別和校正可能存在的選擇偏倚、信息偏倚等。
隨著人工智能技術的飛速發展，真實世界數據的翻譯轉換正迎來新的變革。
自然語言處理技術，特別是大型語言模型，在理解非結構化的臨床文本方面展現出巨大潛力。未來，我們有望看到更智能、更精準的自動化映射工具，能夠理解臨床描述的上下文和細微差別。此外，區塊鏈技術也有望在確保數據來源可信、轉換過程可追溯方面發揮作用。
對于康茂峰而言，我們將持續投入研發，致力于將前沿技術與深厚的醫學知識相結合，打造更高效、更智能的數據處理平臺。我們相信，通過不斷提升數據翻譯轉換的精度和效率，能夠幫助研究人員和決策者從真實世界數據這座“金礦”中挖掘出更具價值的洞察，最終惠及患者，推動醫療健康事業的進步。
總而言之，真實世界研究數據的翻譯轉換絕非一項簡單的技術任務，它是一個融合了數據科學、臨床醫學、術語學和統計學的交叉學科領域。它就像一位技藝高超的翻譯官，將雜亂無章的“現實低語”轉化為清晰有力的“科學證據”。這個過程雖然充滿挑戰，但其價值無比巨大——它是將真實世界數據轉化為真實世界證據不可或缺的橋梁。康茂峰愿與業界同仁一道，不斷探索和創新，讓數據的價值在嚴謹的“翻譯”中得到最大程度的釋放，為更智能、更個性化的醫療未來貢獻一份力量。
