临床数据与公共数据的融合为医学论文的创作提供了广阔的空间。

从临床数据方面来说，以肿瘤研究为例，不同科室的临床医生可以将各自患者的肿瘤标志物数据、病理检查结果、治疗过程中的不良反应等信息汇总。比如在肺癌研究中，临床数据可以包括肺癌患者的癌胚抗原（CEA）、神经元特异性烯醇化酶（NSE）等肿瘤标志物数值的动态变化，手术切除的肿瘤组织病理切片显示的肿瘤分化程度、肿瘤细胞类型等信息，以及化疗期间患者的骨髓抑制情况、肝肾功能指标变化等不良反应数据。公共数据则可以补充如地区环境因素、特定人群的生活习惯等方面的数据。例如，利用某地区大气污染监测数据（如 PM2.5 浓度、有害气体含量等公共数据），结合当地医院肺癌患者的临床数据，能够分析空气污染与肺癌发病及治疗效果之间的关联。

在数据处理阶段，要确保数据的完整性和可靠性。可以利用数据可视化工具，将复杂的数据以直观的图表形式呈现，帮助我们更好地理解数据之间的关系。基于分析得到的结果构建清晰的研究框架，撰写高质量的医学论文。

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