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OFweek维科网|Health如何构建数字医疗虚拟研究平台?，Evidation

近日 ， 动脉网获悉 ， 健康数据分析平台EvidationHealth已完成由BCapitalGroup领投的4500万美元D轮融资 。 该公司将利用这笔资金继续开发其虚拟研究平台 ， 构建新的数字医疗工具 。
2012年 ， GEVentures和StanfordHealthCare（斯坦福大学医学中心）合作创建了EvidationHealth ， 这是一家专注于评估数字健康技术功效的公司 。 该公司创建了一个大数据平台 ， 通过可穿戴设备收集和分析用户的行为数据和医疗保健信息 ， 从而创建更准确的健康知识 ， 帮助初创企业更好的了解哪种数字健康技术会对健康结果产生积极影响 。
StanfordHealthCare（斯坦福大学医学中心）为全美乃至全球的病患提供各类一般和复杂疾病的诊治 ， 以及紧急护理；特色专科包括肝脏移植、癌症诊断治疗、心血管内科及外科手术 ， 以及在世界上远负盛名的神经临床专科 。 致力于为患者提供最佳的诊断和治疗 ， 并提供卓越的服务和协调能力 。
GEVentures是GE（通用电气）旗下的风险投资机构 ， 专注于软件、医疗保健、先进制造和能源领域投资 ， 帮助初创公司完成其战略目标 。 GE是世界上最大的提供技术和服务业务的跨国公司 ， 总部位于美国波士顿 。 公司致力于不断创新、发明和再创造 ， 将创意转化为领先的产品和服务 。 它的业务推动着全球经济发展和人们生活条件的改善 。
作为一个健康数据分析平台 ， EvidationHealth是如何构建虚拟研究平台的？它在科研方面有哪些突破性进展？它能够为数字医疗健康行业带来什么？动脉网将沿此逻辑 ， 对EvidationHealth的产品、公司团队等信息进行梳理 ， 以为健康数据分析平台带来启发 。
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多渠道收集信息 ， 构建虚拟研究平台
从一开始 ， Evidation的商业模式就是先向参与者付费 ， 让参与者共享自己的健康数据；然后随着时间的推移 ， 以征得他们的知情同意 ， 从而进行新的数据访问和使用 。 在获取了海量的健康行为数据后 ， Evidation对这些数据进行分析处理 ， 整合出有关数字健康方面的知识 ， 以供企业借鉴和研究 。 Evidation数据平台的雏形因此建立了起来 。
Evidation大数据平台由数据收集、数据处理、数据分析三个模块构成 ， 它们是如何共同构造虚拟研究平台呢？我们整理了以下内容：
1．数据收集：
Evidation的数据平台每年可收录超过1万亿数据点 。 这些数据将通过一个虚拟研究设计和执行引擎进行整合 ， 将现实生活数据与传统临床数据整合在一起 。 该引擎符合联邦隐私和研究法规 ， 以及良好的临床实践 。
Evidation技术所依据的学科和严格的筛选条件 ， 使其能够收集相关的现实数据点 ， 并将其转化为对医药企业有意义的信息 。 Evidation的技术为患者、生物医药企业了解现实生活中的健康状况并做出反应提供新的途径 。
2．数据处理：
这些原始数据在进入数据池前需要进行规范化和匿名化处理 ， 该处理将原始数据按照与条件相关的特征进行分析 ， 排除掉不规范或有问题的数据 。
3．数据分析：
用户可以从数据池中创建自己的数据切片 ， 选择队列、变量和特性等工具直接分析 ， 用于构建数字生物标记 。
【OFweek维科网|Health如何构建数字医疗虚拟研究平台?，Evidation】在现在 ， 数字生物标记已成为现实 ， 并广泛用于数字健康领域 ， 例如糖尿病管理、房颤筛查、皮肤病早期预防等 。 利用生物标记物 ， 临床医生在实践中能够提高诊断或疾病治疗的质量 ， 减轻疾病对社会和经济的影响 。
Evidation在一份声明中表示 ， “Evidation大数据平台通过把健康结果数据与预测分析的新方法相结合 ， 以识别和部署最有效的患者管理策略和干预措施 ， 为数字健康产品和平台提供真实有效的临床数据” 。 换句话说 ， Evidation希望帮助区分哪些数字健康技术真正有效 ， 哪些没有效果 ， 哪些只是炒作 。


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