医疗大数据搜索系统的建设与应用

Chinese Medical Equipment Journal(2019)

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Abstract
目的:解决医疗数据多源异构、分布式、碎片化等问题,有效整合分散于医院各独立系统中的数据,更好地为临床科研服务.方法:采用Hadoop分布式的列式数据库、ElasticSearch搜索引擎、Spark集群并行计算框架、R语言等开源大数据技术,结合自然语言处理、机器学习等人工智能技术,依据临床科研需求,建立基于临床数据中心的医疗大数据搜索系统.结果:医疗大数据搜索系统已初具规模,该系统的建设解决了数据杂乱、分散的问题,提高了查询效率和利用率,实现了各系统数据的有效整合.在注重保护患者隐私的同时,支持用户对搜索内容的秒级呈现,可满足组合、多级条件查询及常规查询等需求,取得了良好的应用效果.结论:医疗大数据搜索系统在保障数据安全的前提下,为临床科研提供了便捷、有效的数据查询服务,进一步提高了临床科研数据查询效率及科研服务质量.
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