您所在的单位/机构类型是
医疗器械生产企业
医疗机构/临床科室
高校/科研院所
医疗器械监管/检测机构
CRO/数据服务第三方机构
其他
您从事医疗器械相关研究或工作的年限是
1年及以下
1-3年
3-5年
5-10年
10年以上
您是否参与过医疗器械相关研究项目的选题策划工作
是，作为核心负责人主导过
是，作为核心成员参与过
是，仅参与过部分环节讨论
否，暂未参与过
您认为在医疗器械研究选题阶段，以下哪些因素的优先级最高
临床实际需求匹配度
监管政策合规要求
数据可获得性与质量
技术可行性
研究成果转化价值
领域研究空白点
在您过往的相关研究中，数据收集环节通常在项目整体周期中的占比约为
20%及以下
20%-40%
40%-60%
60%以上
您在开展医疗器械相关研究时，常用的数据来源渠道包括
医疗机构HIS/EMR等临床信息系统
医疗器械注册/审评公开数据库
企业自主研发与临床试验数据
公开学术文献与行业报告
患者随访与调研数据
可穿戴设备/物联网设备实时采集数据
您认为当前医疗器械领域开展数据收集工作最常见的难点有哪些
多源数据标准不统一，难以打通整合
数据涉及患者隐私，合规审批流程复杂
临床数据缺失、错漏较多，质量参差不齐
不同机构间数据共享壁垒高
数据标注成本高、专业度要求高
缺乏成熟的数据采集工具与流程规范
您在设计研究框架时，是否会提前针对数据收集环节制定专项的执行方案
每次都会，作为研究框架的核心模块单独设计
多数时候会，根据项目复杂度调整方案颗粒度
偶尔会，仅在数据获取难度大的项目中设计
基本不会，通常在研究执行阶段再临时规划
请您评价以下要素对医疗器械研究选题落地可行性的影响程度：数据来源的稳定性（1分影响极小，5分影响极大）
分数 ★ ★ ★ ★ ★
标签 ★ ★ ★ ★ ★
请您评价以下要素对医疗器械研究选题落地可行性的影响程度：研究问题的临床价值（1分影响极小，5分影响极大）
分数 ★ ★ ★ ★ ★
标签 ★ ★ ★ ★ ★
请您评价以下要素对医疗器械研究选题落地可行性的影响程度：伦理审查与数据合规要求（1分影响极小，5分影响极大）
分数 ★ ★ ★ ★ ★
标签 ★ ★ ★ ★ ★
您认为一份完善的医疗器械研究框架，应当包含以下哪些核心模块
明确的研究问题与研究假设
清晰的样本纳入排除标准
标准化的数据收集流程与质量控制规则
适配的数据分析方法与模型选择
研究伦理与数据安全保障机制
成果输出与落地路径规划
您在选题阶段评估数据可获得性时，最常采用的方式是
提前对接合作机构确认数据权限与字段范围
参考同领域已发表研究的数据来源情况
预调研小范围采集样本验证可行性
基于公开数据库的覆盖范围进行评估
其他
您认为在研究框架设计阶段，提前规划数据质量控制措施有哪些价值
减少后续数据清洗的工作量
降低研究结果的偏倚风险
提升研究结论的可信度与可复现性
避免项目执行中出现数据缺口导致研究中断
符合监管部门对医疗器械研究数据的核查要求
您是否了解《医疗器械临床试验质量管理规范》等法规中对研究数据采集、存储的相关要求
非常了解，能在项目中熟练应用
比较了解，关键要求可以准确把握
了解部分，需要参考法规文件确认细节
不太了解，仅听说过相关要求
在多中心医疗器械研究中，您认为统一数据收集标准需要重点统一哪些内容
数据字段定义与采集口径
数据录入的格式与时间节点要求
缺失值、异常值的判定与处理规则
数据存储与传输的安全标准
各中心数据对接人员的操作培训要求
您认为当前人工智能类医疗器械研究中，数据收集环节最突出的短板是
标注数据量不足，难以支撑模型训练
数据多样性不足，模型泛化能力差
数据标注的专业度不够，标签准确性低
真实世界数据与临床试验数据衔接不畅
其他
从0到10分，您认为您过往参与的医疗器械研究项目中，数据收集相关方案设计的合理性可以打几分？（0分极不合理，10分非常合理）
您认为以下哪些工具有效提升了医疗器械研究中的数据采集效率
电子数据采集系统（EDC）
临床数据中心（CDR）与数据中台
自然语言处理等文本数据自动提取工具
可穿戴设备自动同步采集功能
标准化的病例报告表（CRF）模板
您在选题过程中，是否遇到过因数据收集难度过大而被迫调整研究方向的情况
结合您的实践经验，您认为在医疗器械数据收集选题与研究框架设计中，最容易被忽视的环节是什么？请简要说明
对于优化医疗器械领域研究的数据获取流程、完善研究框架设计，您还有哪些其他建议？