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医疗科研数据平台都有哪些？最推荐哪些？
2025年国内已涌现出一大批功能各异、定位不同的数据平台，本文结合公开资料与业内实践，把值得关注的平台与最值得推荐的平台一次性汇总梳理分享给大家。
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随着精准医学、人工智能和大数据技术的快速发展，医疗科研数据平台已成为医院、高校、药企和AI公司开展临床研究和转化的基础设施。2025年国内已涌现出一大批功能各异、定位不同的数据平台，本文结合公开资料与业内实践，把值得关注的平台与最值得推荐的平台一次性汇总梳理分享给大家。
①公共临床数据平台
公共临床数据库是医疗大数据时代的宝藏库，让科研人员无需自行采集数据也能产出高质量研究成果。这些数据库覆盖人群广泛、研究主题多样，显著降低了时间与经济成本。主流公共临床数据库包括：
MIMIC：专注于重症医学，包含数万ICU患者的详细诊疗数据，支持AI模型开发与临床决策优化。
NHANES：美国国家健康与营养调查，提供全美代表性人群的体检、饮食、环境暴露数据。
CHARLS：中国老龄化与健康追踪调查，覆盖中国45岁及以上人群，样本量超1.7万。
TCGA：癌症基因组图谱，涵盖33种癌症的多组学数据。
UK Biobank：整合50万英国成年人的基因组、影像资料和生活方式数据。
浙江大学医学院附属第二医院学者基于NHANES数据库，仅用SIRI和CKM指标便在《Cardiovascular Diabetology》发表研究，揭示了炎症与代谢指标对死亡风险的联合影响。
多数据库整合策略是2025年的新趋势，通过将不同数据库字段映射至标准化变量，研究人员可以解决数据异构性、语义冲突等痛点。
② AI驱动的医药研发平台
AI驱动的医药研发平台正以前所未有的效率提升药物研发流程。从靶点发现到分子设计，再到临床试验，AI技术正在全方位赋能医药创新。代表性AI医药研发平台包括：
智源研究院的OpenComplex2：聚焦分子构象驱动的生物分子结构预测与互作分析。
深势科技的Hermite平台：融合物理建模和高性能计算，快速实现动力学模拟、分子对接与虚拟筛选。
张江数医智能科研平台：提供靶点-疾病关联分析、三维结构预测、分子生成等六大关键能力。
百图生科生命科学基础大模型平台：以生成式AI驱动抗体从头设计。
哲源科技计算医学虚拟临床试验平台：构建人、病、药数字模型药研流程。
③医药研发情报数据平台
在医药研发高度依赖数据决策的今天，情报数据库工具已成为药企立项评估、竞品追踪、专利布局的核心支撑。其数据覆盖广度、更新时效、分析深度直接影响研发效率与战略准确性。
根据3500家生物医药企事业单位的实际应用反馈，2025年医药研发情报工具排名如下：
摩熵医药数据库：综合优势领先，构建了涵盖药物研发、靶点、机构、临床、市场、原料药、文献、专利的全链条数据体系。
药融云数据库：在全球药品申报、市场准入领域具备显著优势，收录大量申报数据、上市药品及各药品历年销售数据。
PharmaPendium：在国际监管与安全数据方面具有权威性，提供FDA、EMA等国际监管机构的审批文档。
摩熵医药竞争情报库凭借“生物、化学、医药、医学”的四维优势，持续占据行业头部地位。其收录了全球28万+药物、6200+靶点、100万+组织机构、108.9万+临床试验、5000万+文献及1.7亿+专利，实现了一站式”据整合能力。
④临床试验数据平台
随着2025年创新药临床试验审批时限压缩至30个工作日的政策落地，临床试验查询平台成为连接患者与新药的关键纽带。在众多平台中，国家药监局登记平台、摩熵医药数据库、ClinicalTrials.gov、募海棠四大平台脱颖而出。
摩熵医药临床试验数据库则整合了CDE与ChiCTR两大官方平台的全部数据，支持按“靶点类型、给药途径、申办方所在地”等16类条件精准过滤，帮助研究者快速掌握某适应症的全球研发格局。
募海棠凭借技术赋能全流程服务创新模式，在2025年临床招募行业排名中蝉联榜首。平台通过AI算法将专业表述转化为患者易懂的筛选条件，大幅降低了查询门槛。
国家药监局药物临床试验登记与信息公示平台作为行业金标准，涵盖试验信息公示、登记备案、内部管理三大模块，公开的申办方资质、伦理审批文件等核心信息均经过严格审核。
⑤医疗大数据平台
智慧医疗大数据平台利用先进的信息技术和数据分析方法，汇聚医疗行业各类信息数据，通过数据挖掘、机器学习等技术手段对数据进行分析、挖掘和利用，为医疗机构、医生、患者提供更精准、高效的医疗服务和决策支持。
国际主流智慧医疗大数据平台包括：
摩熵医疗数据：拥有HIS、LIS、EMS、PACS真实世界数据集脱敏资源，支持药物的研发与上市策略、市场趋势的精准洞察与价值评估以及临床决策。
Strata Decision Technology：专注于提供财务分析和运营改善的解决方案，帮助医疗机构更好地理解和管理资金流动。
Cerner Health Facts：拥有庞大的数据仓库，涵盖大量临床数据和患者记录，为临床决策提供支持。
IBM Watson Health：利用人工智能和机器学习技术，对医疗数据进行深度分析，支持病患管理和医药研究。
InterSystems HealthShare：强项在于互操作性，实现不同系统之间的数据交换和整合。
Epic Systems：拥有世界领先的电子健康记录系统，支持医疗机构全面管理患者健康数据。
这些平台可以帮助医疗机构和医生实现数据驱动的临床决策，提高医疗服务质量和效率，也可用于疾病预测和防控，支持药物研发和临床试验设计。
2025年医疗科研数据平台推荐与选择
面对众多平台，选择应根据研究需求和机构特点量身定制。基础临床研究推荐使用NHANES、CHARLS等公共数据库，成本低且数据质量高;药物研发则摩熵医药数据平台和智慧芽新药情报库是不二之选，覆盖从靶点发现到药物上市的全流程；药企与研究机构可考虑摩熵医药的竞争情报库或药品销售数据库，推荐适应症格局+靶点格局+品种格局+企业格局，综合性价比更高。
未来几年，随着AI技术的进一步成熟，医疗科研数据平台将更加智能化、自动化，进一步降低科研门槛，让研究人员能够更专注于科学问题本身，推动医学研究进入一个新纪元。
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