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区域医疗卫生信息平台实现门诊疾病互联互通标准的 医疗大数据匹配算法
近年来,医疗卫生体制改革的不断深入,各级医院以及医疗卫生管理机构的信息化建设得到了很大a的发展,产生了大量医学健康数据.经过多年的努力,深圳市福田区建设的区域医疗卫生数据交换平台基本完成.如何有效提高卫生系统的互联互通数据的标准化 、 准确性,面临急需解决的问题,本文中的疾病标准匹配算法基于福田区卫计委在区域医疗卫生信息平台统建设的成果上,利用大数据挖掘技术,对已收集的数十亿条医院电子病历、健康档案等海量数据进行匹配并标准化,实现不同医疗机构间的数据标准化交换.该算法首先将规范编码表加载进内存生成一个键值对形式的集合,然后用规范编码表的键对目标字符串进行匹配,如果匹配成功,将目标字符转替换成为相对应的编码.可以有效提升匹配效果,避免重复匹配以及匹配不准确等问题.可应用于区域医疗卫生信息平台互联互通数据交换规范化、准确性方面.
关键词: 区域医疗卫生信息平台 互连互通 疾病标准 匹配算法 -
基于医疗大数据的门诊疾病标准匹配算法
“两费”主要指的是门诊次均费用和住院次均费用.随着医疗卫生体制改革不断深入,社会经济的发展,社会医疗制度存在的一些缺陷日益突出,集中表现为医疗费用过快增长.而基于医疗大数据的“两费”研究分析,通过海量高维医疗数据的融合降维,实现“两费”分析的统计建模,早期预测“两费”增长的趋势,快速检测不合理的影响因子以及进行全面的监测,推动和实现医疗健康大数据挖掘技术的实用化.文中的两费疾病标准匹配算法涉及信息处理技术领域,是一种准确的字符串匹配替换算法.算法首先将规范编码表加载进内存生成一个键值对形式的集合,然后用规范编码表的键对目标字符串进行匹配,如果匹配成功,将目标字符转替换成为相对应的编码.可以有效提升匹配效果,避免重复匹配以及匹配不准确等问题.算法可应用于病案数据规范化信息管理领域.从医学信息管理平台获取了深圳市近五年来各医疗卫生机构近五亿人次的数十亿份医疗数据,研究病案疾病的标准匹配算法.