摘要：针对传统海量医用信息检索系统的检索准确率低、检索时间开销较大,对大规模医用信息的实时检索性能不好等问题,提出一种云计算环境下的海量医用信息检索方法。构建医用信息检索系统的总体设计构架,设计基于模糊C均值聚类的医用信息检索数据库访问算法,构建医用信息数据库关联指向性特征,通过程序加载模块加载到系统的数据信息处理模块。在嵌入式Linux环境下设计海量医用信息检索系统的软件,采用交叉编译方式进行程序加载和信息检索控制,在云计算环境下实现信息编译和数据存储,完成海量医用信息检索系统的集成设计和系统调试。实验结果表明,采用该检索系统能大大提高海量医用信息的检索准确率,数据的召回率较高、信息检索的时间开销较小、实时检索性能好。

摘要：目的针对目前医院中患者移动监测的医疗需求,设计了患者移动监测系统。方法采用物联网技术作为基础,进行患者移动监测系统设计。系统主要包括智能移动终端和参数收集节点间的蓝牙通信模块、生理数据储存和管理模块、智能移动终端和患者监测点的通讯模块、患者GPRS定位和实时地理位置监测模块、患者参数收集等模块等。结果本系统的应用,实现了移动患者身体各项指标的实时监测。结论本系统解决了传统的监测系统在患者移动监测过程中监测带间大,吞吐量低、效率差的问题,使移动患者监测系统发挥了更大的作用。

摘要：为了解决传统关联规则查阅算法,在挖掘海量病案数据过程中,存在滞后以及偏差高的缺陷,结合海量病案数据多维多层次属性,设计一种基于病案多维数据立方体的快速管理查阅算法。采用多维多层次的挖掘结构对病案数据采用关联规则,设计了OLAP的关联规则挖掘模型,解决了基于OLAP关联规则挖掘模型需要频繁扫描数据集的弊端。对挖掘获取的关联规则实施汇总和研究,得到隐藏在病案数据中病人的职业、年龄与疾病间的联系。依据基于OLAP关联规则挖掘模型获取了病案数据集。实验结果说明,所设计算法面向海量病案数据,具有较高的查阅性能,能够提高患者就诊的满意度。

摘要：采用传统海量病案信息挖掘算法进行数据挖掘过程中,无法实现关联搜索性的数据挖掘,导致挖掘精度与准确度较低,提出基于改进关联搜索的海量病案信息挖掘算法。分析挖掘语义解析与关联搜索匹配度,将挖掘信息中语义映射到搜索内容进行关联;利用挖掘属性对关联搜索进行约束,为病案信息的深度挖掘提供关联条件;使用LOF算法计算关联挖掘的可用范围,实现海量病案信息挖掘。实验数据结果表明,提出的信息挖掘算法能够进行关联搜索信息挖掘,并且挖掘精度与准确度较高。