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OMOP通用数据模型是由OHDSI提出的国际先进的医学信息科研数据模型。本文介绍对医院大量临床医疗数据抽取、清洗,在引入OMOP模型的基础上生成医疗科研数据模型,以建立包括精确队列筛选和队列分析、比较等功能的Vinci医疗数据科研分析平台为例,通过平台应用案例,讨论应用意义和存在的问题。 相似文献
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目的:基于领域信息构建国家卫生信息概念数据模型,促进相关数据标准的一致性和元数据系统的开发和维护。方法:以国家已发布的数据集为依据,参照相关业务规范,归纳整理其中的数据元;分解数据元结构、提炼类、定义类的关系和属性、数据类型和值集,并以UML形式展示;抽象对象类并与HL7 RIM映射。结果:以高血压患者健康管理、传染病报告两个数据集为起点,构建的卫生领域概念数据模型包含实体、角色、参与、医学观察、就医、干预等大类和若干个子类,直观展示元数据项之间的关系,准确表达数据集中数据元的语义和形式。结论:在分析、汇总领域信息的基础上,自底向上构建概念数据模型,可反映数据标准的实际需求,并为元数据项目开发和管理提供一致、透明的语义背景。 相似文献
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医院健康医疗数据治理探讨 总被引:1,自引:0,他引:1
阐述医院健康医疗数据治理的必要性,分析当前医院健康医疗数据存在的主要问题,提出医院健康医疗数据治理具体实施策略,包括构建数据治理组织体系、开展数据标准应用与制定等. 相似文献
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目的:基于大数据平台构建高兼容性数据湖,以降低数据存储成本,减少数据理解偏差,提高数据质量。方法:通过分析医院的实际业务和数据应用的需求,结合数据湖底座技术能力,完善医疗大数据平台,建立全量医疗数据入湖体系,实现海量数据的存储、汇聚、资源化利用和资产化。结果:医疗数据湖的建设和应用可助力数据治理,实现数据高效快速接入和处理,为医疗运营、科学研究、医疗质控、临床服务、决策管理等提供数据基础支持。结论:根据医院数据及应用的实际情况,提供便捷、高效的数据治理途径,提升医院的医疗能力,增强服务保障能力。 相似文献
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美国观察性医疗结果合作组织(Observational Medical Outcomes Partnership,OMOP)建立的通用数据模型(Common Data Model,CDM)提供了数据结构和内容的标准化研究方法,目前已广泛地应用于各类科学研究。深入分析了CDM的主要模块架构,梳理和总结了多源数据向CDM转换的流程、每一步的实现方法和主要思路,介绍了模型的应用,探讨了模型应用中的关键问题,并提出了相关建议。 相似文献
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论述了关系型数据库的革命性贡献与发展中的矛盾,实现医疗系统中的数据管理功能需要解决的问题,以及对临床数据输入系统的需求。 相似文献
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目的推进医疗器械唯一标识(Unique Device Identification,UDI)在医疗机构或企业的落地应用,助力医用耗材的精细化管理。方法利用国家UDI数据库的DI数据资源和国药集团中国医疗器械有限公司标准化医疗器械大数据库,通过建立"UDI公共服务平台"的计算机系统,对医疗机构或企业的数据进行DI的对码及不规范数据的规范化转换。同时,增加或改造医疗机构或企业数据字典的字段内容。结果实现医疗机构或企业数据字典的DI数据对应,确保医用耗材数据唯一性,并规范医疗机构或企业现有数据字典内容,为医用耗材的供应链精细化合规管理打下数据基础。结论UDI公共服务平台的模型探索,有助于推进UDI在医疗机构的导入与深度应用,为我国各类型医疗机构导入UDI提供有效助力,也为监管机构更好地服务医疗机构,提供示范和借鉴经验。 相似文献
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目的:探索基于移动终端的糖尿病视网膜病变随访管理系统在眼科的临床应用。方法:眼科医师根据疾病诊疗特点设计数据库结构,与软件工程师合作研发糖尿病视网膜病变随访管理系统。糖尿病患者在医师指导下使用随访软件,完成随访计划。结果:糖尿病视网膜病变随访管理系统以移动App及微信公众号的形式呈现,包含个人信息、病史、系统体检、眼科专科检查、眼科治疗、系统治疗六大数据采集模块,具备移动办公、医患交流、病历管理、随访提醒、科研管理、安全防护等功能。投入临床应用,运行稳定。结论:利用随访系统跟踪管理糖尿病患者,一方面可为糖尿病视网膜病变临床诊疗决策提供参考,帮助患者明确病情并有效预防其发展;另一方面可为糖尿病视网膜病变的科学研究提供优质数据资料,具有广阔应用前景和社会效益。 相似文献
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《山东中医药大学学报》2017,(5):402-405
通过对中医电子病历大数据服务平台的功能、技术和安全需求进行分析,设计出多层次的中医电子病历大数据服务平台,该平台具有数据采集、数据共享存储、数据分析、保证数据安全的功能,能够为个体化医疗与精准医疗、方药知识发现、治未病、个体化疗效评价等方面提供便利,在保证中医特色和数据安全的前提下,实现中医电子病历核心数据的开放、共享、分析与应用。 相似文献
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围绕健康医疗大数据分析方法问题,系统梳理了健康医疗大数据在各个应用领域中的数据分析方法,从影响因素分析、流程管理、结果评价、预测判断、决策预防5个层面对医疗服务、公共卫生、药品管理、医疗保障、卫生管理、产业发展六大应用领域进行划分,按照目标层、数据类型层、分析方法及工具层和应用层4个部分构建健康医疗大数据分析方法体系框... 相似文献
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