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医疗保险数据库蕴藏着丰富的信息,是研究人群疾病特征、疾病负担、提供管理政策制定依据的重要来源.在医保数据库中,通常利用疾病编码和名称构建算法来识别患者,因此,数据库准确性的验证对判断算法是否正确识别所研究疾病或某种暴露因素的人群十分重要.本文介绍国外传统的病历审查方法,并结合机器学习、自然语言处理及数据库链接等新兴辅助验证技术,探讨适合我国现况的验证方法,为促进我国医疗大数据的应用和基于医疗保险数据库开展相关研究提供参考.

作者:冯菁楠;王胜锋;詹思延

来源:中华流行病学杂志 2019 年 40卷 10期

知识库介绍

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作者:
冯菁楠;王胜锋;詹思延
来源:
中华流行病学杂志 2019 年 40卷 10期
标签:
医疗保险数据库 数据库准确性验证 机器学习 自然语言处理 数据库链接 Medical claims database Validation Machine learning Natural language processing Database linkage
医疗保险数据库蕴藏着丰富的信息,是研究人群疾病特征、疾病负担、提供管理政策制定依据的重要来源.在医保数据库中,通常利用疾病编码和名称构建算法来识别患者,因此,数据库准确性的验证对判断算法是否正确识别所研究疾病或某种暴露因素的人群十分重要.本文介绍国外传统的病历审查方法,并结合机器学习、自然语言处理及数据库链接等新兴辅助验证技术,探讨适合我国现况的验证方法,为促进我国医疗大数据的应用和基于医疗保险数据库开展相关研究提供参考.