面向轉(zhuǎn)化醫(yī)學的EHR數(shù)據(jù)接口與糖尿病數(shù)據(jù)挖掘研究.pdf

1、隨著轉(zhuǎn)化醫(yī)學模式的興起，以及人們對醫(yī)療信息共享需求的不斷增大，構(gòu)建以電子健康檔案(Electronic health record，EHR)為基礎(chǔ)的醫(yī)療信息支撐平臺變得越來越重要。然而目前我國醫(yī)院信息系統(tǒng)之間缺乏統(tǒng)一的數(shù)據(jù)標準和一種有效的數(shù)據(jù)集成機制，居民的電子健康檔案沒有形成完整的體系，這導致了人們的醫(yī)療數(shù)據(jù)呈現(xiàn)為一個個分散、封閉和無法共享的“信息孤島”。這不僅僅阻礙了轉(zhuǎn)化醫(yī)學這種新興模式的具體實施，也同時造成了急速增長的醫(yī)療大數(shù)據(jù)無

2、法被人們高效利用的尷尬局面。許多當今興起的數(shù)據(jù)挖掘、機器學習等人工智能技術(shù)在這些醫(yī)療數(shù)據(jù)上的應(yīng)用效果都會大打折扣。
　　本文針對上述問題，研究了一種采用兩層建模架構(gòu)的開源電子健康檔案標準openEHR，設(shè)計了一種能夠支持多種醫(yī)療數(shù)據(jù)源集成的EHR數(shù)據(jù)接口，然后以此為基礎(chǔ)，初步構(gòu)建了基于openEHR的健康檔案系統(tǒng)，并對系統(tǒng)中關(guān)鍵的數(shù)據(jù)導入、存儲和獲取模塊進行了設(shè)計和實現(xiàn)。該系統(tǒng)可以將不同異構(gòu)的數(shù)據(jù)源集成到統(tǒng)一的EHR健康檔案系統(tǒng)中

3、，并開放接口提供給第三方使用，這為建立基于EHR的智慧醫(yī)療服務(wù)提供了很好的支持。
　　在初步實現(xiàn)了EHR數(shù)據(jù)接口及健康檔案系統(tǒng)的基礎(chǔ)上，本文對系統(tǒng)中的糖尿病患者EHR數(shù)據(jù)進行了數(shù)據(jù)挖掘研究。首先針對傳統(tǒng)相關(guān)性分析算法在挖掘疾病危險因素中存在的缺乏定量分析的問題，提出了一種基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)敏感性分析的方法，實驗結(jié)果表明該算法能夠定量的給出各種危險因素對疾病的影響程度。接著本文在研究糖尿病高危人群自動識別和篩選的問題中，分析傳統(tǒng)C4.5算