發(fā)布時間：2020-08-12 21:24

【摘要】：醫(yī)療部門既是大數(shù)據(jù)時代的推動者,也是參與者,中醫(yī)臨床數(shù)據(jù)具有典型的大數(shù)據(jù)特征,其數(shù)據(jù)體量巨大,數(shù)據(jù)類型復(fù)雜,中醫(yī)電子病歷包含大量有價值,具有“中醫(yī)特征”的臨床信息。中醫(yī)藥信息化發(fā)展“十三五”規(guī)劃指出,建立中醫(yī)電子病歷專題信息資源庫,完善中醫(yī)藥基礎(chǔ)信息資源動態(tài)更新和共享應(yīng)用機(jī)制。組織和引導(dǎo)開發(fā)中醫(yī)藥數(shù)據(jù)資源,全面提升信息采集、處理、傳輸、利用、安全能力,釋放數(shù)字紅利,促進(jìn)信息消費(fèi)�；ヂ�(lián)網(wǎng)、社交網(wǎng)絡(luò)、可穿戴設(shè)備等的廣泛應(yīng)用擴(kuò)充和豐富了中醫(yī)電子病歷的數(shù)據(jù)來源,數(shù)據(jù)體量增加,大數(shù)據(jù)背景下中醫(yī)電子病歷數(shù)據(jù)應(yīng)用需求和應(yīng)用方式也發(fā)生了變化,傳統(tǒng)醫(yī)學(xué)信息化方式無法靈活、有效地應(yīng)對。對國內(nèi)外研究現(xiàn)狀分析表明針對中醫(yī)大數(shù)據(jù)的研究還處于初始階段,有關(guān)中醫(yī)電子病歷大數(shù)據(jù)的研究甚少,仍然面臨以下關(guān)鍵問題的挑戰(zhàn):①缺乏一種符合中醫(yī)特色,能屏蔽數(shù)據(jù)資源的異構(gòu)性和復(fù)雜性的,面向多角色的中醫(yī)電子病歷大數(shù)據(jù)共享服務(wù)架構(gòu);②現(xiàn)有中醫(yī)電子病歷存儲系統(tǒng)結(jié)構(gòu)單一,缺乏對非結(jié)構(gòu)化以及半結(jié)構(gòu)化電子病歷數(shù)據(jù)的合理有效的存儲方案,缺少數(shù)據(jù)共享和數(shù)據(jù)安全的保障;③面對大規(guī)模的中醫(yī)電子病歷數(shù)據(jù),傳統(tǒng)數(shù)據(jù)挖掘方法需花費(fèi)大量時間和內(nèi)存空間,嚴(yán)重降低了中醫(yī)電子病歷數(shù)據(jù)分析的效率。為解決上述問題,以大數(shù)據(jù)生命周期和大數(shù)據(jù)處理流程為主線,本文對中醫(yī)電子病歷大數(shù)據(jù)服務(wù)架構(gòu)、存儲方案、數(shù)據(jù)挖掘方法等進(jìn)行系統(tǒng)的研究。(1)提出基于多數(shù)據(jù)源面向多角色的中醫(yī)電子病歷大數(shù)據(jù)服務(wù)架構(gòu)。采用自頂向下(top-down approach)的研究方法,將文獻(xiàn)調(diào)查、專家咨詢、實(shí)地調(diào)研相結(jié)合,對國內(nèi)外研究現(xiàn)狀及中醫(yī)電子病歷大數(shù)據(jù)內(nèi)涵進(jìn)行總結(jié)歸納,分析大數(shù)據(jù)背景下中醫(yī)電子病歷數(shù)據(jù)來源、中醫(yī)電子病歷中醫(yī)特色以及用戶角色需求,根據(jù)調(diào)查分析結(jié)果歸納中醫(yī)電子病歷大數(shù)據(jù)服務(wù)框架,從頂層設(shè)計(jì)角度把握中醫(yī)電子病歷大數(shù)據(jù)服務(wù)整體要素,提出整體設(shè)計(jì)方案。服務(wù)架構(gòu)包括數(shù)據(jù)采集層、數(shù)據(jù)存儲層、數(shù)據(jù)分析層和數(shù)據(jù)應(yīng)用層。(2)設(shè)計(jì)基于MongoDB的中醫(yī)電子病歷大數(shù)據(jù)共享存儲方案。研究大數(shù)據(jù)背景下中醫(yī)電子病歷數(shù)據(jù)存儲格式和存儲需求,基于醫(yī)療信息存儲和交換的國際標(biāo)準(zhǔn)HL7 CDA對中醫(yī)電子病歷文檔進(jìn)行規(guī)范約束,設(shè)計(jì)中醫(yī)電子病歷CDA文檔章節(jié)和條目,并通過對CDA模板中各元素的嵌套和細(xì)化實(shí)現(xiàn)中醫(yī)電子病歷數(shù)據(jù)信息的規(guī)范化表示,以實(shí)現(xiàn)中醫(yī)電子病歷區(qū)域共享。分析傳統(tǒng)關(guān)系型數(shù)據(jù)庫在非結(jié)構(gòu)化和半結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)存儲方面的缺陷和不足,基于NoSQL數(shù)據(jù)庫中的MongoDB數(shù)據(jù)庫設(shè)計(jì)中醫(yī)電子病歷存儲方案,實(shí)現(xiàn)HL7 CDA文檔、聲音、圖片以及醫(yī)學(xué)影像的一體化存儲,并以疾病類型、患者ID為基礎(chǔ)建立數(shù)據(jù)組織和存儲規(guī)則,建立數(shù)據(jù)集之間橫向和縱向的關(guān)聯(lián),為中醫(yī)電子病歷的檢索查詢、分析挖掘奠定基礎(chǔ)。研究中醫(yī)電子病歷共享存儲的安全問題,在充分論證現(xiàn)有標(biāo)準(zhǔn)、法律法規(guī)以及相關(guān)技術(shù)基礎(chǔ)上提出電子病歷隱私數(shù)據(jù)保護(hù)方法。(3)大數(shù)據(jù)背景下中醫(yī)電子病歷數(shù)據(jù)挖掘研究與實(shí)現(xiàn)。對比大數(shù)據(jù)挖掘與傳統(tǒng)數(shù)據(jù)挖掘的區(qū)別,研究大數(shù)據(jù)挖掘工具和方法,分析中醫(yī)大數(shù)據(jù)挖掘的理念和流程。為適應(yīng)大數(shù)據(jù)背景下中醫(yī)電子病歷日益增長的數(shù)據(jù)量,對經(jīng)典的關(guān)聯(lián)規(guī)則Apriori算法進(jìn)行基于Hadoop平臺的并行化改良,并利用并行化Apriori算法對中風(fēng)病中醫(yī)電子病歷中藥處方配方規(guī)律進(jìn)行實(shí)例挖掘,驗(yàn)證了改良算法的可行性和性能優(yōu)越性。本論文是將大數(shù)據(jù)技術(shù)理念應(yīng)用于中醫(yī)電子病歷數(shù)據(jù)服務(wù)的研究初探,通過對中醫(yī)電子病歷數(shù)據(jù)采集、存儲、分析與應(yīng)用中關(guān)鍵問題的研究與實(shí)踐,彌補(bǔ)傳統(tǒng)數(shù)據(jù)處理方法在中醫(yī)大數(shù)據(jù)處理上的不足與缺陷,為大數(shù)據(jù)技術(shù)在中醫(yī)藥領(lǐng)域的具體應(yīng)用提供了重要的理論支持和實(shí)踐指導(dǎo)。
【學(xué)位授予單位】：山東中醫(yī)藥大學(xué)
【學(xué)位級別】：博士
【學(xué)位授予年份】：2017
【分類號】：R197.4
【圖文】：

圖２－１邋Ｈａｄｏｏｐ組件及架構(gòu)逡逑２．邋２．邋２邋ＨＤＦＳ逡逑ＨＤＳＦ是一個分布式文件系統(tǒng)，類似于Ｇｏｏｇｌｅ邋ＧＦＳ的開源的分布式文件系統(tǒng)，逡逑不同于ＧＦＳ的是它具有相當(dāng)強(qiáng)大的容錯性，而且可以部署在普通的廉價的機(jī)器上。逡逑它還可以提供高吞葉量來訪問應(yīng)用程序的數(shù)據(jù)，這對于需要大數(shù)據(jù)處理的應(yīng)用來逡逑說是項(xiàng)非常重要的特征。ＨＤＦＳ可以采用流式的方式進(jìn)行數(shù)據(jù)訪問，放寬了可逡逑以只操作系統(tǒng)的接口。與ＧＦＳ類似的是，ＴＯＦＳ可以采用多副本存儲，保證了數(shù)逡逑據(jù)存儲的可靠性。逡逑２．２．邋３邋ＭａｐＲｅｄｕｃｅ逡逑ＭａｐＲｅｄｕｃｅ并行編程框架米用Ｍａｐ和Ｒｅｄｕｃｅ函數(shù)提供Ｊ＂兩個尚層的并彳了編逡逑

在Ｈａｄｏｏｐ并行計(jì)算架構(gòu)上，Ｈａｄｏｏｐ使用ＪｏｂＴｒａｃｋｅｒ作為ＭａｐＲｅｄｕｃｅ的主逡逑控節(jié)點(diǎn)，用來管理和調(diào)度作業(yè)的執(zhí)行，用ＴａｓｋＴｒａｃｋｅｒ管理每個從節(jié)點(diǎn)上任務(wù)的逡逑執(zhí)行。圖２－２展示了一個用戶客戶端提交的ＭａｐＲｅｄｕｃｅ程序的執(zhí)行流程。逡逑丨＾：邐？，：：Ｔ邋ｆ，熠：摩－？逡逑—／邐邋！邐Ｌ邐丨碘沙、：上：、邐、、、＇逡逑／邋，邋１邋＼邋？＿．、、：、逡逑／邋，邋邐邐邋＼邋＼、＼邋邐逡逑／邐—邋一、，，邐Ｉ邋＇、、￣邐 ＂逡逑．，一＾邋１—ｒ邐ｊ邋一邋＿邋一一邋邋一一卜逡逑卜：邐－邐 廠逡逑（＇－Ｊ邐？邋］逡逑Ｋ邐邐邋ｊ邐／邐邐／邐Ｉ邋？邐邐１逡逑（邐構(gòu)出義邋ｔｔ邐／－？＂邐￣ｊｖｉｎ邐ｊ邋１，１邋ａｋ邐ｊｖｍ＇逡逑、一、邋ｌ—＼邐｜邐一邋、＇、？、？？邐卜丨廣邋１逡逑、＂、、、一，’邐丁、、＼邐ｆ逡逑＾邐、、？邐＊ｉ逡逑ＨＤＦＳ分布未文汴長飫邐

但是底層對Ｗ）ＦＳ和ＭａｐＲｅｄｕｃｅ的依賴使其區(qū)別于傳統(tǒng)數(shù)據(jù)庫，它利用ＭａｐＲｅｄｕｃｅ逡逑編程技術(shù)，可直接用類似ＳＱＬ的語言——ＨｉｖｅＱＬ，提供數(shù)據(jù)倉庫所需要的數(shù)據(jù)抽逡逑取轉(zhuǎn)換、存儲管理和查詢分析功能，Ｈｉｖｅ的體系結(jié)構(gòu)如圖２－３所示。逡逑命令行接口邐ＪＤＢＣ／ＯＤＢＣ邐網(wǎng)絡(luò)接口逡逑＼財(cái)／逡逑＾邐（編譯器、優(yōu)化＜邐ｕ．逡逑器＇執(zhí)行器）邐出代逡逑ＪｏｈＴｒａｃｋｅｒ邐ＮａｍｅＮｏｄｅ逡逑ＤａｔａＮｏｄｅ逡逑＆逡逑ＴａｓｋＴｒａｃ邋ｋｃｉ逡逑Ｊ邐Ｈａｄｏｏｐ逡逑圖２－３邋Ｈｉｖｅ的體系結(jié)構(gòu)圖逡逑２．邋２．邋６邋Ｍａｈｏｕｔ逡逑Ｍａｈｏｕｔ起源ｆ邋Ａｐａｃｈｅ邋Ｌｕｃｅｎｅ的子項(xiàng)目，它的主要目標(biāo)是建立可擴(kuò)展的機(jī)逡逑器學(xué)習(xí)算法，包含聚類、分類、推薦引擎、頻繁項(xiàng)集的挖掘等，幫助開發(fā)人員方逡逑便地創(chuàng)建智能應(yīng)用程序。Ｍａｈｏｕｔ算法運(yùn)行在Ｈａｄｏｏｐ平臺下，它通過ＭａｐＲｅｄｕｃｅ逡逑校式丈現(xiàn)，Ｍａｈｏｕｔ．在巾．個節(jié)點(diǎn)或非Ｈａｄｏｏｐ平臺也可以提供很好的支持，并具有逡逑良好的性能。逡逑１３逡逑

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7 殷偉東邋記者 楊麗佳;電子病歷法律問題應(yīng)引起關(guān)注[N];健康報(bào);2007年

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本文編號：2791046