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前列腺癌是全球男性中最常见的癌症，也是全球男性死亡的第二大原因，仅次于肺癌（Bray 等人，2018 年；Sung 等人，2021 年）。八分之一的男性在其一生中会被诊断出患有前列腺癌。尽管发病率很高，但前列腺癌的 5 年生存率超过 90%，因为大多数诊断出的癌症都局限于前列腺内（局部或区域性），只有约 7% 的男性在诊断时会患有更晚期的前列腺癌（Rawla，2019 年）。尽管如此，我们识别那些癌症会缩短其寿命和/或生活质量的男性的能力仍然很差（Bangma 等人，2007 年）。目前，前列腺癌的既定诊断途径包括 PSA 筛查和诊断性活检，其过度诊断率（1.7 – 67%）、过度治疗、漏诊和风险分层不佳（Loeb 等人，2014 年）。这些错误导致应用的治疗方法几乎没有或根本没有好处，降低了患者的生活质量，并导致宝贵的医疗资源使用效率低下（Klotz，2013 年）。前列腺癌风险评估工具可以在诊断时区分出罹患侵袭性疾病风险最低的男性和风险最高的男性，这对于改善患者的治疗效果和生活质量是必不可少的。ReIMAGINE 联盟 (ReIMAGINE Consortium, 2021) 由三个学术合作伙伴（伦敦大学学院 (UCL)、伦敦国王学院 (KCL) 和伦敦帝国理工学院）、多个商业合作伙伴以及一个患者和公众参与 (PPI) 小组委员会组成，旨在开展发现，以纠正 PCa 诊断途径中持续存在的关键错误（过度诊断、过度治疗、漏诊和风险分层不佳）。我们将首次将癌症的潜在分子变化与深度临床表型分析和最先进的成像相结合。将来，这可能让我们无需进行活检即可预测个人的前列腺癌状况（低风险、中风险或高风险），并预测哪些前列腺癌随着时间的推移更有可能发展，而这在很大程度上是我们无法做到的。因此，男性将接受更少但更好的活检；有效的风险分层策略将导致适当的治疗分配，最终提高护理质量并提高医疗保健系统的成本效益。需要集成大型数据集的项目（例如 ReIMAGINE）需要集成数据仓库。这不仅包括大量患者（“长数据”）的容量，还包括来自不同数据类型的大量数据字段（“宽数据”）的容量（Hulsen 和 Moustafa，2021 年）。数据仓库需要能够将原始数据与可查询的元数据结合存储，以实现队列选择、数据可视化和统计分析等。数据还需要是 FAIR（Wilkinson 等人，2016 年）——可查找、可访问、可互操作和可重用——以符合最新法规。在开源世界中，有多个系统可以充当临床数据的数据仓库。其中之一是 tranSMART，这是一个基于网络的平台，用于整合为转化研究创建的数据（Scheufele 等人，2014 年）。
ReIMAGINE 多模式仓库：使用人工智能......
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