外媒 | ML项目解锁慢性病的孤立数据-普瑞纯证
澳大利亚昆士兰大学带领了一个新项目，旨在创建一个国家数据网络，支持管理慢性疾病的创新解决方案的开发。最近，国家数字健康联合学习基础设施（NINA）项目从联邦政府的医学研究未来基金中获得了600万澳元（390万美元）的资金。此外，昆士兰大学、莫纳什大学、麦格理大学和昆士兰州网络基础设施基金会还额外捐赠了770万澳元（500万美元）的资金。
据媒体报道，这个为期五年的项目将使研究人员使用机器学习技术，访问孤立的慢性病数据，例如糖尿病、类风湿关节炎和骨关节炎。它将准备并将数据标准化到全球标准，同时保护个人隐私。分析结果还将在卫生组织和各州之间共享。
昆士兰大学将与23个澳大利亚和全球合作伙伴合作，共同设计NINA的概念框架，并加速数据模型在国家范围内的翻译和采用。
在澳大利亚各地，研究人员发现很难访问健康数据库并推动数字健康研究向前发展。昆士兰数字健康中心的副教授克莱尔·沙利文指出：“澳大利亚拥有优秀的数字健康记录，但数据在卫生系统中孤立，阻止了才华横溢的研究人员访问有关治疗和残疾慢性病的数百万记录。”莫纳什大学信息技术学院数字健康实践教授克里斯·贝恩在另一份声明中说，各种隐私和数据共享限制阻碍了这些数据库的有意义使用。“这最终导致了医疗保健部门之间几乎无法逾越的鸿沟，包括初级、二级和三级护理之间的数据互连不足。”NINA项目旨在“利用数据”找到更好地管理慢性病的解决方案。沙利文补充说：“与其试图合并不同的数据集以实现机器学习的集中管理，该项目将把机器学习带到数据中。”
尽管大多数澳大利亚和新西兰的医疗保健机构有数字转型的意愿，但它们缺乏实时数据共享和整合分散系统的能力，根据InterSystems委托的一项最新研究。尽管有大量数据，但它们分散在不同的数据集中，不互操作，因此医疗保健机构分析的数据数量有限。然而，大多数提供商希望数据交换标准化。
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