AI for Science (AI4S) 范式创新

Dr.R
临床数据科研一体机

院内可控的一体机：OMOP 统一数据底座， Target Trial Emulation 因果管线， 2–3 分钟预试验、约 10 小时批量标准化，生成可审计、可复现的结构化报告。 数据不出院，分析不出机。

Dr.R 一体机与界面
OMOP CDM Ready
TTE Analysis

案例 · 产科示例

妊娠期高血压进展为子痫前期的预防方案比较：用真实世界数据验证路径与用药策略的效果与安全性。

研究设计（PICO & TTE）

  • 人群：12–16 周妊娠、高血压孕妇；排除既往慢性高血压、多胎、重度先兆子痫。
  • 干预：低剂量阿司匹林（75–100 mg/日）至分娩，记录起始时机与剂量。
  • 对照：低分子肝素或常规保健。
  • 结局：主要：子痫前期发生；次要：出血事件、早产等安全性指标。
  • TTE：新使用者设计、统一时间零点、孕周/日历 TAR 变体，洗脱期与基线回溯明确。

数据与分析要点

  • 数据准备：2018–2023 住院/门诊随访、检验与影像；自动化 OMOP 标准化，DQD 披露与整改闭环。
  • 倾向评分：PSM 1:1、IPTW（稳态/修剪）、Overlap；输出 AUC、重叠度、Equipoise 与尾部权重诊断，SMD 平衡检查。
  • 主效应与稳健性：RR/RD/每千人事件数，必要时给出 NNT/NNH；TAR 变体、模型/变量集敏感性；E-value 与负对照辅助偏倚感知。
  • 报告与合规：结构化双语报告附 STROBE 清单、Trace ID 与 SQL 指纹，支持院内审阅与外部合规。

打破临床数据科研的“不可能三角”

聚焦解决 数据异构、方法学偏倚 和 结论可信度 三大核心难题

应对数据异构

Dr.R 引入 OMOP CDM 作为统一数据底座，结合 DQD 仪表盘，从完整性、一致性与合理性维度持续治理数据，实现多源异构数据的标准化。

应对方法学偏倚

内置 Target Trial Emulation (TTE) 设计蓝图，通过“新使用者设计”与“统一时间零点”策略，强制规范研究设计，显式降低偏倚风险。

应对结论不确定性

支持 PSM、IPTW 等因果推断方法，并通过 E-value 与负对照结局分析构建稳健的证据链，确保研究结论在统计学上的严谨性。

严肃数据科研的治理框架

院内 Air-Gap 物理隔离，数据上传、标准化、分析与存储全在本地闭环完成；以 OMOP 底座 + TTE 方法学内核，提供可审计、可复现、可比较的科研基础设施。

C

可控 (Controllable)

Air-Gap 物理隔离，数据不出院、分析不出机；上传、标准化、分析与存储本地闭环，数据主权归院方。

C

可比 (Comparable)

采用 OMOP CDM + SNOMED/LOINC/ATC/ICD 词表，语义与结构一致，可跨学科、跨中心复用与审阅。

V

可证 (Verifiable)

内置 TTE 设计、PSM/IPTW/Overlap 与 E-value、负对照等稳健性工具，自动产出 SMD 诊断与敏感性分析。

T

可追 (Traceable)

Trace ID + SQL 指纹，STROBE+OHDSI 数据质量披露，风险登记与整改计划闭环，可审计可追溯。

Pipeline Workflow

自动化严肃科研管线

Data OMOP TTE Inference REPORT
Trace ID: AG-2025-X92

实施路径

8–12 周完成从设备部署到首批课题试运行，安全优先、数据先行。

售前与启动评估

Week 1-2

机房与安全评估、源数据清单与结构化比例核查，锁定目标学科和首批示范课题，输出风险清单与计划。

部署与联调

Week 3-4

上架安装、白名单与权限配置、日志/审计策略启用，完成核心功能联调与验收。

数据导入与标准化

Week 5-8

批量脱敏数据安全导入，自动化 OMOP ETL + DQD 质量披露，形成风险登记与整改计划。

科研训练营

Week 9-10

科研训练营：PICO→队列→报告的全流程演练；首批课题跑通与审阅，STROBE 清单核查与 SOP 定版。