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目的:从当前医疗档案应用需求出发,拟构建适应现代医学发展的医疗档案分析平台,为医疗业务数据提供建档、检索查询及挖掘分析工具,并为医疗决策提供数据支持.方法:通过医疗档案管理及应用需求分析,结合流数据载入、大数据分布式存储、内存数据挖掘及数据可视化等关键技术设计,构建医疗档案分析平台.平台采用Hadoop分布式文件系统(HDFS)和分布式文件存储框架作为医疗档案大数据存储方案,分别在Spark SQL数据查询工具、Spark Mllib机器学习算法库及其挖掘分析流水线的基础上,开发实现数据整合、多维数据查询及分析挖掘组件,完成基于Echarts可视化组件的数据可视化.结果:构建的适应现代医学发展的医疗档案分析平台,能够帮助用户实现异构数据管理,实现海量数据查询及分析数据特征及规则;构建了基于知识库体系的应用组件,为医疗决策提供数据依据支持.结论:基于大数据架构的医疗档案分析平台能够提高医疗业务数据管理及分析的科学性和规范性,降低应用难度,可为其他同类应用系统构建提供参考.

作者:李莉;李秀云;李霞

来源:中国医学装备 2020 年 17卷 10期

知识库介绍

临床诊疗知识库该平台旨在解决临床医护人员在学习、工作中对医学信息的需求,方便快速、便捷的获取实用的医学信息,辅助临床决策参考。该库包含疾病、药品、检查、指南规范、病例文献及循证文献等多种丰富权威的临床资源。

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作者:
李莉;李秀云;李霞
来源:
中国医学装备 2020 年 17卷 10期
标签:
医疗档案 平台 数据挖掘 辅助决策
目的:从当前医疗档案应用需求出发,拟构建适应现代医学发展的医疗档案分析平台,为医疗业务数据提供建档、检索查询及挖掘分析工具,并为医疗决策提供数据支持.方法:通过医疗档案管理及应用需求分析,结合流数据载入、大数据分布式存储、内存数据挖掘及数据可视化等关键技术设计,构建医疗档案分析平台.平台采用Hadoop分布式文件系统(HDFS)和分布式文件存储框架作为医疗档案大数据存储方案,分别在Spark SQL数据查询工具、Spark Mllib机器学习算法库及其挖掘分析流水线的基础上,开发实现数据整合、多维数据查询及分析挖掘组件,完成基于Echarts可视化组件的数据可视化.结果:构建的适应现代医学发展的医疗档案分析平台,能够帮助用户实现异构数据管理,实现海量数据查询及分析数据特征及规则;构建了基于知识库体系的应用组件,为医疗决策提供数据依据支持.结论:基于大数据架构的医疗档案分析平台能够提高医疗业务数据管理及分析的科学性和规范性,降低应用难度,可为其他同类应用系统构建提供参考.