基于CDISC标准的试验数据管理与统计分析一体化协同系统

本发明属于临床试验数据管理，尤其涉及基于cdisc标准的试验数据管理与统计分析一体化协同系统。

背景技术：

1、临床试验数据管理，是贯穿药物、医疗器械、生物制品全周期临床试验的核心标准化工作，指遵循法规、行业规范与试验方案，对临床试验全过程产生的原始医学数据开展采集、核查、清洗、编码、存储、锁定、归档及交付的系统化管理活动，核心目标是保障数据真实、完整、准确、可靠、可溯源，为药品或器械有效性、安全性评价及上市申报提供合规数据支撑。

2、现有电子数据采集系统仅对cdisc标准作表层适配，试验设计解析、表单生成、数据标准化、统计分析各环节彼此割裂，导致odm至sdtm转换阶段频发字段语义不一致、define.xml元数据缺失或不完整导致分析程序失败、术语映射偏离cdash/sdtm规范等问题，且既有校验机制后置于数据录入或锁库阶段，难以在试验启动前识别cdisc语义偏差，错误通常延至统计分析或监管递交时才暴露，引发底层数据结构返工、破坏数据一致性、显著拉长临床试验周期，为了解决上述问题，因此亟待需要基于cdisc标准的试验数据管理与统计分析一体化协同系统来解决上述问题。

技术实现思路

1、本发明的目的在于：为了解决现有电子数据采集系统仅对cdisc标准作表层适配，导致试验设计解析、表单生成、数据标准化、统计分析各环节彼此割裂，odm至sdtm转换阶段频发字段语义不一致、define.xml元数据缺失、术语映射偏离规范，且既有校验机制严重后置、难以在试验启动前识别语义偏差，最终引致数据结构返工、数据一致性受损、临床试验周期拉长的问题，而提出的基于cdisc标准的试验数据管理与统计分析一体化协同系统。

2、为了实现上述目的，本发明采用了如下技术方案：

3、基于cdisc标准的试验数据管理与统计分析一体化协同系统，包括临床试验数据库单元、试验设计模块、电子数据捕获edc表单生成模块、测试模块、数据输入模块、风险评估与预警模块、统计分析模块，所述试验设计模块、电子数据捕获edc表单生成模块、测试模块、数据输入模块均与临床试验数据库单元双向信号连接，所述临床试验数据库单元与风险评估与预警模块、统计分析模块双向信号连接；

4、所述试验设计模块被配置为接受和解析来自申办者或研究者输入上传的试验计划文档，对所述试验计划文档进行结构化解析，提取试验设计参数、指标定义参数及安全性相关参数，并基于cdisc cdash映射规则生成试验信息表和异常反应表，所述试验信息表和异常反应表以参数化数据结构形式存储至所述临床试验数据库单元；

5、所述电子数据捕获edc表单生成模块被配置为从所述临床试验数据库单元调取所述试验信息表，并结合字段显示优先级与必填规则配置参数，基于cdis codm标准生成包含字段定义、字段校验规则及逻辑核查条件的结构化表单定义数据，并将所述结构化表单定义数据存储至所述临床试验数据库单元；

6、所述风险评估与预警模块被配置为基于所述试验信息表、历史同类试验数据以及试验过程中实时采集的数据，对数据完整性、异常值分布及cdisc标准符合性进行评估，生成包含风险等级与风险位置标识的风险预测表，并将所述风险预测表存储至所述临床试验数据库单元，所述风险预测表作为测试模块的输入参数之一，用于动态调整测试边界与优先级；

7、所述测试模块被配置为以所述试验信息表和所述风险预测表作为输入，对所述结构化表单定义数据执行自动化测试，所述自动化测试至少包括：

8、基于cdisc标准的字段命名与术语映射符合性测试；

9、基于逻辑核查条件的业务逻辑一致性测试；

10、基于所述风险预测表的边界值与并发访问场景测试；

11、并根据测试结果生成表单结构调整指令或合规性标记信息，将所述表单结构调整指令或合规性标记信息反馈至所述电子数据捕获edc表单生成模块及所述临床试验数据库单元；

12、所述数据输入模块被配置为：接收通过所述电子数据捕获edc表单录入的数据、参与者直接输入的数据以及数据管理人员生成的查询列表，并在数据入库过程中基于cdiscsdtm映射规则将不同来源的数据统一转换为sdtm数据结构，同时生成与数据项关联的时间戳与操作日志信息并存储至所述临床试验数据库单元；

13、所述临床试验数据库单元用于统一存储、管理各类试验数据，支持数据标准化转换与统计分析接口调用；

14、所述统计分析模块被配置为：从所述临床试验数据库单元调取符合cdisc sdtm标准的数据集，并基于与所述试验信息表对应的cdisc adam转换规则自动生成分析数据集，支持与统计软件对接，自动执行描述性统计、假设检验分析，生成符合cdisc标准的分析结果报告，所述统计分析模块配有ai辅助不良事件识别子模块，被配置为基于自然语言处理技术自动识别不良事件及严重不良事件，并根据ctcae标准自动对ae和sae进行严重程度分级。

15、作为上述技术方案的进一步描述：

16、所述试验设计模块的具体实现流程如下：

17、接收申办者或研究者上传的试验计划文档，通过自然语言处理技术提取试验基本信息，试验基本信息包括试验编号、项目名称和研究阶段、试验设计参数、指标定义参数、安全性相关参数，纳入排除标准、评价指标以及样本量等内容；

18、依据cdisc cdash映射规则，将提取的信息结构化，生成试验信息表和异常反应表；

19、将试验信息表和异常反应表以参数化数据结构形式存储至临床试验数据库单元的对应项目目录，支持人工编辑与版本追溯。

20、作为上述技术方案的进一步描述：

21、所述电子数据捕获edc表单生成模块的具体实现流程如下：

22、从临床试验数据库单元调取目标试验的试验信息表，同时接收测试执行者输入的屏幕配置优先级信息；

23、基于cdisc odm标准的格式模板，将试验信息表中的字段与配置信息融合，生成包含数据录入界面布局、字段定义、字段校验规则及逻辑核查条件的结构化表单定义数据；

24、支持表单预览与在线调整，确认后将所述结构化表单定义数据存储至临床试验数据库单元。

25、作为上述技术方案的进一步描述：

26、所述电子数据捕获edc表单生成模块中的优先级信息包括字段显示顺序以及必填项设置信息，所述试验信息表中的试验信息包括指标名称、数据类型以及取值范围信息，所述异常反应表包括不良事件编码、严重程度分级标准。

27、作为上述技术方案的进一步描述：

28、所述测试模块的测试执行时机被配置为在临床试验启动前完成，所述测试模块包括cdisc标准深度合规测试、业务逻辑闭环测试、性能与压力测试三类场景，具体为：

29、cdisc标准深度合规测试：自动校验edc表单中标准术语映射一致性、define-xml数据字典元数据完整性及od与sdtm标准间的转换兼容性，且标准术语包括meddra、loinc、atc；

30、业务逻辑闭环测试：模拟受试者全流程试验场景，校验关联性字段逻辑一致性，触发动态规则验证字段显示以及计算准确性；

31、性能与压力测试：模拟多用户并发访问、大数据量导入场景，测试edc表单响应速度、数据存储稳定性及系统承载能力；

32、所述测试模块的具体实现流程如下：

33、从临床试验数据库单元调取试验信息表或风险预测表；

34、模拟数据录入场景，对edc表单执行三类测试：

35、一类测试：标准符合性测试，检查字段命名、编码是否符合cdisc标准；

36、二类测试：逻辑校验测试，验证必填项缺失、数据冲突时的提示功能；

37、三类测试：边界与并发场景测试，针对风险预测表中的高风险项进行边界值测试与并发访问场景测试；

38、根据测试结果生成表单结构调整指令或合规性标记信息，将表单结构调整指令或合规性标记信息反馈至所述电子数据捕获edc表单生成模块，并记录存储至所述临床试验数据库单元；

39、所述测试模块构建三阶段自动化测试引擎，具体实现流程如下：

40、测试用例自动生成阶段：对接试验设计模块与风险评估与预警模块，提取试验信息表与风险预测表，自动生成基础测试用例，支持人工自定义用例与模板复用；

41、自动化执行与监控阶段：支持无人值守测试模式，通过实时监控面板展示测试进度与失败用例分布，记录详细错误日志；

42、测试结果自动分析与反馈阶段：智能分类测试结果，自动生成优化建议与合规测试报告，推送至对应模块并同步至临床试验数据库单元。

43、作为上述技术方案的进一步描述：

44、所述数据输入模块的具体实现流程如下：

45、接收通过所述电子数据捕获edc表单录入的电子数据、参与者直接输入的数据以及数据管理人员生成的查询列表，自动执行格式校验和编码标准化；

46、接收参与者通过移动端输入的数据，在数据入库过程中基于cdiscsdtm映射规则将不同来源的数据统一转换为sdtm数据结构；

47、接收数据管理人员录入的查询列表，与对应数据项关联存储；

48、所有输入数据均生成与数据项关联的时间戳与操作日志信息并存储至所述临床试验数据库单元，确保数据溯源性符合cdisc标准与gcp规范。

49、作为上述技术方案的进一步描述：

50、所述风险评估与预警模块中的数据风险包括数据缺失风险、异常值风险、数据偏离cdisc标准风险，所述风险评估与预警模块的具体实现流程如下：

51、定期从临床试验数据库单元获取试验信息表、历史同类试验数据及试验过程中实时采集的数据；

52、运用预设风险评估模型对数据完整性、异常值分布及cdisc标准符合性进行分析评估，识别潜在风险点；

53、根据风险等级设定，生成含风险等级与风险位置标识的风险预测表，将风险预测表存储至所述临床试验数据库单元，并通过短信、站内信方式向数据输入模块、测试模块推送预警信息；

54、风险处理结果反馈后，更新风险预测表状态，记录风险处理过程至临床试验数据库单元。

55、作为上述技术方案的进一步描述：

56、所述统计分析模块的具体实现流程如下：

57、按照项目需求从临床试验数据库单元调取符合cdisc sdtm标准的数据集；

58、通过内置的cdisc adam转换引擎，将sdtm数据集转化为适用于统计分析的adam数据集，自动完成变量映射、衍生变量计算的操作，其中adam转换引擎的转换规则来源于试验计划解析结果与sdtm元数据；

59、通过ai辅助不良事件识别子模块对不良事件相关数据执行分析结构识别，并根据ctcae标准自动对ae和sae进行严重程度分级；

60、通过标准化接口api对接外部统计引擎，基于adam数据集所承载的设计参数自动匹配并执行相应计算逻辑，依据分析数据集的结构特征与预设分析模板自动确定所需计算分析过程；

61、将结果按cdisc标准格式整理，生成包含统计图表、分析结论的报告，存储至临床试验数据库单元。

62、综上所述，由于采用了上述技术方案，本发明的有益效果是：

63、1、本发明中，通过各模块协同运作，实现试验数据从计划解析到统计分析的全流程标准化管理，减少人工干预与冗余格式转换，降低语义偏离与数据错误风险，其中试验设计模块基于cdisccdash映射规则解析试验计划文档，生成结构化的试验信息表与异常反应表，为后续各环节提供单一、可追溯的参数化数据源，再由电子数据捕获edc表单生成模块依据cdiscodm标准，结合试验信息表与字段优先级配置，生成包含字段定义、校验规则及逻辑核查条件的结构化表单定义数据，确保表单元数据与标准规范一致，避免define.xml缺失或术语映射偏差，保证了试验设计意图被完整、准确地传导至数据采集层，避免了人工表单配置导致的字段语义漂移，准化元数据与表单校验规则，保障全流程数据结构、术语、字段定义合规统一，提高了表单元数据与cdisc标准之间的内在一致性，防止了元数据与实测数据脱节，提高了多中心数据同质性；

64、2、本发明中，通过测试模块在临床试验启动前模拟多类数据录入场景，对edc表单执行cdisc深度合规测试、业务逻辑闭环测试及边界值、并发访问压力测试，提高测试覆盖率，在测试阶段提前发现术语映射错误、逻辑冲突与性能瓶颈，避免后期数据整改成本，通过并发访问测试修复多中心高并发场景下的响应延迟问题，保障多中心试验平稳运行，并配合风险评估与预警模块持续整合试验信息表、历史同类试验数据及实时录入数据，运用预设风险评估模型对数据缺失、异常值分布及cdisc标准偏离风险进行实时评估，生成带风险等级与位置标识的风险预测表，并向数据输入、测试模块推送预警信息，实现风险前置识别与闭环处置，减少数据结构返工、降低项目整体运营成本，加快临床试验整体推进效率。