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众所周知，大数据的发展趋势不可阻挡。然而，放疗领域的数据采集和分类有着其独特性，与一般的医院信息系统有所不同。此外，不同用户，如医生、保险公司和信息交流中心，对数据的需求也各不相同。如何满足这些多样化的数据需求，成为放疗领域的一大挑战。

最近，《医学物理杂志》发表了一篇题为《放射肿瘤学实际大数据工作中性能/结果数据及医生流程挑战》的文章，总结了这些情况及应对策略。

首先，放疗领域需要数据标准化，确保一致的标准。例如，勾画名称、计划名称、射束顺序等都需要统一。另外，不仅需要剂量信息，还要包括空间信息。比如，在重复放疗时，放疗区域的重叠部分尤为重要。

文章还介绍了当前美国大学和研究机构的一些数据库，这也是本文的一大亮点：

1. M-ROAR数据库：由密歇根大学创建，整合了放疗和医院信息系统。该数据库能够录入肿瘤分期、诊断代码、疼痛评估分数、患者自我报告的治疗效果以及CTCAE评分。借助微软SQL数据库，目前已有17000条记录，且可通过自动服务系统方便地提取信息。

2. MD Anderson系统：该系统集成了EPIC医院信息系统和电子病历系统，拥有超过40个特殊模板。这些模板可以从EPIC系统中轻松提取患者的病理状况、癌症分期、当前状态、症状、实验结果和放疗影像信息等。

3. 儿童质子注册系统（PPCR）：成立于2012年，旨在研究儿童是否能通过质子治疗获益。目前已有1800例数据录入，涉及基本信息、诊断、分期、健康基线、化疗、放疗、手术和诊断影像等信息。该系统支持DICOM-RT结构，并与MIM合作，可以存储大量的图像数据。

4. Oncospace：由约翰霍普金斯大学开发，用于存储放疗计划数据。目前有500多例患者的数据，来源于约翰霍普金斯大学、华盛顿大学、弗吉尼亚大学和多伦多Sunnybrook大学。

5. 宾夕法尼亚大学ORQID系统：旨在组织癌症患者的基本信息、生理特征、病理分期、基因信息、放疗信息以及医生报告的副作用。目前已有28000例数据。

6. 美国退伍军人事务部放疗实践评估系统：目前涵盖40家放疗医院，每年录入超过15000例患者数据，用于评估退伍军人的放疗情况。该系统使用HINGE接口输入信息，支持医生病历、DICOM-RT结构和DVH，并采用自然语言查询，同时提供预测功能。

7. Mayo Clinic Florida系统：目前包含3000多例数据，使用Mayo医院和电子病历系统的接口来输入数据。

8. 放射组学联盟（RGC）系统：成立于2009年，由NCI和NIH资助，主要采集影像病理数据，用于分析和预测癌症结果。目前拥有6000例前列腺癌和4500例乳腺癌数据，共有132家单位参与。

数据库的建设使得大数据的采集成为可能，而有了大数据，分析和预测工作才得以展开。然而，目前仍存在许多问题和挑战，例如数据采集、数据库兼容性、数据共享、标准化和数据提取等。因此，大数据之路依然漫长。

在此，笔者分享一个个人的想法：我们生活的世界是真实的还是虚拟的？我们能否在虚拟世界中创造一个自己并与现实中的自己建立联系，从而辅助现实中的自己更健康并指导人生？这就是虚拟人平台的概念，基于云计算的虚拟世界平台。尽管这一想法宏大却难以实现，但它激发了人们的思考。