摘要：目的研究如何从纸质医疗单据中获得语义模型及其电子化医疗记录。方法设计一种医疗业务语义模型自动学习构建方法,基于光学字符识别(OCR)技术,利用医疗单据模型知识库,自动学习生成医疗单据的语义模型及其对应的结构化数据,实现了医疗记录从纸质到电子化的自动转换。结果该方法对于已预置业务类型表单,可实现语义模型的高精度生成,而对于尚未预置业务类型的表单,在机器辅助生成语义模型的基础上,结合用户调整,也可实现模型的高精度识别。结论该文提供的方法能有效解决纸质医疗单据难以管理利用的问题。

摘要：目的随着医疗数据的快速增长,过程挖掘成为一个新的研究热点。然而目前缺乏能够直接用于医疗过程挖掘的数据抽取工具,为此课题组开发了基于openEHR原型查询语言(archetype query language,AQL)的数据抽取软件,支持从兼容openEHR标准的医疗信息系统中提取事件日志,便于临床科研人员进行过程挖掘与分析。方法首先,对openEHR的元数据进行预处理,解析原型(archetype)和模板(template)文件,确定其中每个数据项的对应关系;其次,通过WordNet字典进行查询扩展,得到用户输入的同义词列表;然后,根据用户选择的数据项和设置的检索条件,自动生成原型查询语言脚本;最后,在电子病历服务器上运行AQL脚本提取出所需数据,并转换为过程挖掘所使用的标准事件日志格式(extensible event stream,XES)。结果本文以国家卫生健康委员会脑卒中防治工程委员会卒中院内筛查项目为例,将临床研究中3种常用的数据检索类型作为评价指标,对软件功能进行了验证。在输入查询条件后,软件能够自动生成和执行AQL脚本,并正确返回转换后的日志文件。结论本文开发的软件为临床科研人员提供了一种易用的医疗过程数据获取工具,它能够有效屏蔽异构信息系统的复杂性,便于开展医疗过程挖掘的分析与研究工作。

摘要：目的高效存储和利用军人健康档案数据,提高数据存储的灵活性、可扩展性和统计查询性能。方法分析总结军人健康档案的数据访问模式,利用Mongo DB文档数据库设计数据存储模型,采用将全部文档和缩减摘要文档分别存储的方式进行模型优化,提高统计查询性能。结果设计的存储模型可同时满足文档查询与统计的功能需求,已应用于军人健康档案系统。优化后的存储模型有效地提升了统计查询性能,具有较好的扩展性。结论所设计的存储模型可满足健康档案系统的日常使用需求,具有实际应用价值。

摘要：目的利用列存储和分布式内存计算等大数据处理技术实现军人电子健康档案(MEHR)即席查询统计的快速响应,提高统计效率,改善交互体验。方法对MEHR即席查询统计子系统进行需求分析和功能设计,提出了"档案存储层——数据预处理层——统计应用层"的三层技术架构。经过对大数据处理技术的选型评估,在业务领域数据建模和预处理的基础上,采用Carbon Data列存储技术实现预处理后的数据存储,Spark SQL交互式处理框架实现查询统计的计算。结果分别对MEHR原先的数据统计子系统和该文实现的即席查询统计子系统,测试5个即席查询统计任务,后者在统计效率上有数十倍的提升,对200万人档案、1亿条数据记录量级的即席查询统计能达到秒级响应的性能。结论该文设计和实现的即席查询统计系统为MEHR大数据的统计分析提供了强大灵活的技术支撑。

摘要：本文针对我国脑卒中防控的现实需要,分析了脑卒中防控的大数据应用需求和特征,提出了脑卒中防控管理大数据平台的功能和技术架构,讨论了平台实现涉及的关键技术。在此基础上,利用异构数据整合与集成、大数据存储、MapReduce、Spark计算等技术,研发了大数据平台原型系统。该平台可为政府科学决策、卒中防控指导和临床研究提供有力的数据和技术支撑。