Prometheno  ·  面向医学研究者
01 — 前提
面向医学研究者

尊重同意的队列.

传统队列构建器(Atlas 等)只按条件筛选,完全忽略知情同意语境。 Forge 不一样:每次查询都限定在同意范围内,每次访问都经过 HAVEN 审计。你发布的队列就是你能自信交付的队列——目前基于 模拟 MIMIC-IV 数据集运行。

02 — 痛点

每个临床研究者都懂的三处痛。

01

队列合规全靠赌

Atlas、i2b2 和 EDW 导出只按条件筛选,完全忽略知情同意语境。你发布的队列可能包含从未同意该用途的患者。直到有人问起,你才会发现问题。

02

拿不出审计链给 IRB

当 IRB 或期刊问起谁同意了什么,你只能从电子表格、邮件和 EHR 审计日志里拼凑。没有一条完整的、签名过的审计链。根本就没有审计链。

03

多中心队列死在文书上

跨机构数据共享需要按机构配对签署 BAA、DUA、IRB 互认。一条查询跑起来之前,要先熬过几个月的法务流程。大多数多中心研究在这里失败,而不是在科学上。

03 — 我做了什么

Forge 作为队列构建器。HAVEN 管理知情同意与审计。PSDL 让每个定义在跨机构间可移植、可复现。

研究者应用 · 内置于 Prometheno

Forge

内建同意的队列构建器
Forge 是类似 OHDSI Atlas 的查询界面,但每个队列在查询时就限定了同意范围,在访问时经过 HAVEN 审计。AI 队列构建器将自然语言转化为 OMOP SQL。支持导出为 CSV、JSON、FHIR R4、OMOP CDM。
版本: v0.10.0
技术栈: Next.js 14 + Tailwind
数据: 模拟 MIMIC-IV 队列
Solves: 队列同意合规、审计追踪、不牺牲主权的 OMOP 查询
开放协议 · 基础

HAVEN

同意 + 审计 + 归因,按规范实现
四个原语:内容寻址的健康资产(Health Asset)、可编程的同意(可即时撤销)、哈希链接的溯源(Ed25519 签名)、质量加权的贡献。这是 Forge 能感知同意的根本原因。
规范: v2.0 草案, CC BY 4.0
引用: DOI 10.5281/zenodo.18701303
测试: Prometheno 后端 27 项通过
Solves: 患者主权、防篡改审计、贡献者归因
参考平台

Prometheno

OMOP 骨干 · HAVEN 参考实现
PostgreSQL + OMOP CDM 6.0(270K 词汇概念),FHIR↔OMOP 管道。为研究者运行 Forge,为患者运行 Ember。27 项 HAVEN 协议测试通过。
版本: backend v0.8.0
数据: 17K+ 条记录已同步
应用: Forge + Ember
Solves: OMOP 骨干、词汇标准化、Forge 运行的基底
开放协议 · 可复现性

PSDL 系列

PSDL 规范 · psdl-inspector · PSDL-workbench
跨机构可移植的临床场景。PSDL 是规范,psdl-inspector 是可视化构建器 + Certified Bundle 导出,workbench 将你本地的 EDW 映射到 PSDL 信号(即使没有 OMOP 也能工作)。每个队列定义都是哈希化的、有理由链接的、设计上可复现的。
PSDL: v0.5, 539 测试
Inspector: v0.2.0
Workbench: 开发中
Solves: 跨机构队列定义、Certified Bundle 导出、EDW 语义映射
04 — 演示

同一个场景。两个模拟站点。哈希逐字节一致。

一个 AKI 检测场景,在 psdl-inspector 中编写一次,编译为 Certified Bundle,分别在 MIMIC-IV(站点 A)和模拟数据集(站点 B)上执行。输出哈希一致。这就是协议层的可复现性。

Forge AI 队列构建器显示一个自然语言糖尿病队列查询,准备编译为 OMOP SQL
Forge
探索 · Prometheno OMOP 上的自然语言队列
psdl-inspector 显示 PSDL YAML 中的 AKI 检测场景,审计块中引用 KDIGO 指南
psdl-inspector
规范化 · AKI 场景 · KDIGO 审计
PSDL-workbench 机构 EDW 语义映射仪表板(开发中)
开发中
PSDL-workbench
部署 · 你的 EDW → PSDL 信号(即使没有 OMOP)
Step 01

编写

在 psdl-inspector 中使用 KDIGO 标准编写 AKI 场景。

scenario: AKI_Detection audit: intent: ... rationale: KDIGO 2012 signals: { Cr: ... } trends: { delta_6h: ... } logic: { aki_risk: ... }
Step 02

认证

编译为 Certified Bundle。SHA-256 绑定一切。

{ "bundle_version": "1.1", "checksum": "sha256:abc123...", "scenario": { ... }, "terminology_anchors": { "creatinine": { "concept_id": 3016723, "vocabulary_id": "LOINC" } } }
Step 03

运行 · 站点 A

通过 Prometheno 在 MIMIC-IV 上执行。哈希记录在 HAVEN 审计链中。

$ psdl run bundle.json --site mimic-iv  Triggered patients: 47 Result IR hash: 0x9799d065d19f...e583 HAVEN audit entry: #1247
Step 04

运行 · 站点 B

同一 bundle,不同数据集。哈希一致。可复现性,已证明。

$ psdl run bundle.json --site sim-b

Triggered patients: 31
Result IR hash:
  0x9799d065d19f...e583
HAVEN audit entry: #889

✓ 哈希一致
自己复现一遍

MIMIC-IV Colab notebook,在浏览器里端到端跑完。不用装东西。

图中哈希为示意。输入相同,实际运行的哈希就相同。

05 — 规模化之后

规模化以后是什么样。

跨机构队列从几个月缩短到几小时。多中心可复现性成为默认。IRB 文档从执行源自动生成。研究者把时间花在科学上,而不是数据获取上。

我们销售访问层级——学术折扣、商业费率——针对已同意的队列和运行它们的平台。底层协议保持开放。