近日，四川大学华西医院临床流行病学与循证医学中心研究员孙鑫、副研究员王雯团队在《军事医学研究》上发表方法学指南。该指南系统构建了在真实世界环境下，变量识别的算法开发、验证、评价一体化方法框架和关键技术，是国内首部基于真实世界数据的变量识别与标准化方法学指南。

以医院电子病历数据为代表的常规收集健康医疗数据（RCD），是真实世界数据的最重要的组成，近年来广泛应用于临床研究。基于RCD的临床研究常需依赖算法识别患者的健康状况，比如糖尿病、脓毒症等。这些编码或算法的准确性严重影响真实世界研究的可信度。团队前期研究发现当采用不同识别算法，高达45.5%的研究结果存在不一致。

针对这一难题，研究团队联合加拿大、美国等国内外20名专家，牵头制定了基于RCD的变量识别方法学框架和流程，针对“算法评估→开发→验证→应用评价”四个关键步骤，形成了13条技术推荐意见。研究团队还将建立的关键技术运用到复杂疾病的变量识别，通过开发基于AI算法的脓毒症识别模型，成功将脓毒症识别的敏感性从ICD编码40%提升到81%。

该方法指南是课题组在真实世界研究领域的又一重要成果。自2014年以来，依托循证医学学科优势，课题组深耕真实世界数据研究，开发了系列真实世界研究方法；构建了覆盖12万患者、10亿余条数据的重症队列，相关成果发表在多个国际权威杂志。

相关论文信息：https://doi.org/10.1186/s40779-024-00559-y