Web日志预处理的Clementine方案

利用Clementine完成Web日志预处理数据流的初步构建,实现了数据清洗、用户识别、会话识别、路径补充4大过程,同时具备日志合并、数据审核、规范编码、外部信息关联等辅助功能。实验研究表明,利用Clementine对Web日志进行预处理是完全可行的,这为在该平台上进一步完成挖掘工作奠定了基础,从一定程度上解决了Web日志挖掘与预处理交由不同工具处理的困境,提高了Web日志挖掘的自动化程度。     

PACS服务器日志分析软件的研制

研制PACS服务器日志分析软件ParseLog,实现服务日志的精准高效分析,为日常维护工作提供强有力的分析工具,确保PACS系统的平稳运行.首先分析日志记录的特点,围绕文件传输、记录解析、数据统计等问题,设计了ParseLog软件的功能架构.然后应用Winsock文件传输、Cube多维数据统计、MsChart二维曲线图...     

护士工作日志填报系统的设计与实现

目的实现护士工作日志全电脑管理,提高工作效率。方法针对医院信息系统（HIS）应用之后,部分护士工作日志数据仍需要护士人工填报,费时费力,并且HIS系统自动生成的数据也经常与实际不一致,查对非常困难。医院计算机人员结合HIS数据库,设计并开发出护士工作日志网上填报及查对系统,建立网上查询、核对和监督机制。结果彻底实现了护士工作日志所需全部数据的网上采集、录入、修改和核对,取消了纸质日志的填报。结论结合HIS,开发实用软件,弥补HIS不足,大大提高了工作效率。     

医疗全量数据模型管理工具建设与实践

介绍建立数据模型工具的意义、数据模型构成与功能,阐述医疗全量数据的数据模型管理工具系统设计及功能、应用效果,指出其应用可实现对数据模型全生命周期管理,为后续数据治理奠定良好基础。     

居民健康档案个体标识与标准化

目的 探讨居民健康档案个体标识与标准化.方法 以HL7 RIM为依据,采用UML建模工具对数据进行建模,参照<国家卫生数据字典>和<医院信息基本数据集标准>定义元数据.结果 对个体标识信息进行了属性划分及属性定义,构建个体标识信息数据模型.结论 形成符合当前医疗保健信息系统需要的个体标识信息数据项与数据标准,为建立居民健康档案索引数据库与健康档案最小数据集提供前提.     

基于Web日志的医务人员网络信息行为研究

目的:了解医务人员网络信息行为特征,以促进医院图书馆改善信息服务,提高服务质量。方法:使用Piwik开源分析工具对医院图书馆网站的Web日志文件进行处理,从网络流量、离站链接数量、页面访问次数、用户信息行为时间偏好、浏览器及访问设备等角度分析医务人员网络信息行为。结果:医务人员的信息行为频繁,主要目的是使用电子资源,信息行为发生的时间主要集中于工作时间。结论:医院图书馆应该加强图书馆网站内容建设,优化网站设计,根据信息行为的时间偏好更新信息,加大图书馆宣传力度,提升服务质量。     

HIS中工作人员字典的设计不足和修改方法

根据HIS数据库中工作人员字典的定义,分析该字典的E-R数据模型设计存在的不足,对数据库结构进行调整,实现了工作人员字典数据的动态特性.     

文献信息分析工具的比较

选取具有代表性的13种文献信息分析工具,从支持的数据格式、数据预处理、构建的关系矩阵、标准化处理、分析方法、结果的可视化等方面进行了比较,总结了每个工具的优势与不足,并为用户选择合适的分析工具提出了建议。     

临床数据统计日志的科学获取与应用

本文阐述了医院信息系统临床数据统计日志的特点及重要性,并介绍了采集统计日志数据的具体措施及方法.     

Clementine在用户频繁访问路径挖掘中的应用

利用Clementine工具实现用户频繁访问路径的挖掘,包括数据预处理、数据格式转化、挖掘分析等3个过程。基于工具的挖掘,可大大缩减数据预处理和序列挖掘的时间。研究证明,实现用户频繁访问路径的Clementine挖掘是一种行之有效的方法,研究中构建的Clementine数据流可继续完善成为网络日志挖掘的应用模版,适合于更加复杂的行为挖掘。     

化工物性数据库CPPDB在IBM-PC/XT机上的实现

讨论了文题实现方法,介绍了该数据库的总体结构。CPPDB利用dBASE Ⅲ支持建库,数据独立性高,修改、扩充方便。CPPDB存储了468种物质的29种物性数据,具有较强的物性估算和图形输出功能。     

数据仓库技术在医院数据分析中的应用

随着数据仓库技术的不断发展,医院大数据处理、分析与二次开发利用有了更好的技术支撑.如何高效地将数据仓库技术应用于医院的数据分析中,为医院的管理工作提供决策支持,是讨论的重点.     

呼吸专科数据平台多中心数据集成与应用

构建呼吸系统疾病大数据应用平台,建立呼吸系统疾病标准数据集规范,以云数据平台整合多中心呼吸专病数据,介绍基于该平台实现的数据采集、处理、交互和应用。     

基于数据安全的健康医疗科学数据分级指南研究

目的/意义完善健康医疗科学数据分级保护,促进数据安全共享、充分利用,提升数据资源价值。方法/过程采用文献分析法,并开展多轮专题专家小组讨论,研讨健康医疗数据分级的原则、规则和实施步骤。结果/结论基于健康医疗科学数据安全相关法律法规或政策要求,构建健康医疗科学数据分级指南,提出健康医疗科学数据分级的具体原则、评级规则与实施步骤,为健康医疗科学数据生产、管理及应用活动中的数据分级提供参考。     

The Biomedical Research Hub: a federated platform for patient research data

ObjectiveThe objective was to develop and operate a cloud-based federated system for managing, analyzing, and sharing patient data for research purposes, while allowing each resource sharing patient data to operate their component based upon their own governance rules. The federated system is called the Biomedical Research Hub (BRH).Materials and MethodsThe BRH is a cloud-based federated system built over a core set of software services called framework services. BRH framework services include authentication and authorization, services for generating and assessing findable, accessible, interoperable, and reusable (FAIR) data, and services for importing and exporting bulk clinical data. The BRH includes data resources providing data operated by different entities and workspaces that can access and analyze data from one or more of the data resources in the BRH.ResultsThe BRH contains multiple data commons that in aggregate provide access to over 6 PB of research data from over 400 000 research participants.Discussion and conclusionWith the growing acceptance of using public cloud computing platforms for biomedical research, and the growing use of opaque persistent digital identifiers for datasets, data objects, and other entities, there is now a foundation for systems that federate data from multiple independently operated data resources that expose FAIR application programming interfaces, each using a separate data model. Applications can be built that access data from one or more of the data resources.     

健康医疗大数据应用发展现状与数据治理

健康医疗大数据是国家重要的基础性战略资源,是医疗卫生机构的重要资产。在医疗卫生信息化的背景下,分析国内外研究与应用现状,探讨健康医疗大数据的主要来源和特点,以及该领域面临的机遇和挑战,提出相关问题;围绕健康医疗大数据治理,论述数据治理的内容管理、数据安全、数据质量、主数据管理及数据共享等问题和对策,为健康医疗大数据更好的实践应用提供借鉴。     

省级肿瘤大数据中心规划与建设

以新疆医科大学附属肿瘤医院肿瘤大数据中心构建为例,探讨医疗大数据中心平台架构、数据资源架构以及数据标准化采集、分析处理、隐私安全和共享等重点问题,为我国临床数据治理和转化提供思路,提高肿瘤诊疗水平与防控能力。     

关于加快健康医疗大数据向科学数据转化的思考与建议

介绍国内外健康医疗信息化与数据开放共享进展与成效,分析我国健康医疗大数据开放共享面临的挑战和困境,阐述健康医疗大数据向科学数据转化的必要性并提出建议,包括建立健康医疗大数据向科学数据转化的机制、建立国家健康医疗科学数据资源目录、推动健康医疗科学数据规范化管理等。     

医疗大数据平台建设机遇、挑战及其发展

分析医疗大数据平台建设面临的机遇和挑战,以肿瘤大数据平台为例阐述医疗大数据平台发展建设情况,包括建设规划、关键技术领域研究、建设实践等,为医疗卫生行业数字化、智能化转型提供支撑。     

Supporting research,protecting data: one institution’s approach to clinical data warehouse governance

Institutions must decide how to manage the use of clinical data to support research while ensuring appropriate protections are in place. Questions about data use and sharing often go beyond what the Health Insurance Portability and Accountability Act of 1996 (HIPAA) considers. In this article, we describe our institution’s governance model and approach. Common questions we consider include (1) Is a request limited to the minimum data necessary to carry the research forward? (2) What plans are there for sharing data externally?, and (3) What impact will the proposed use of data have on patients and the institution? In 2020, 302 of the 319 requests reviewed were approved. The majority of requests were approved in less than 2 weeks, with few or no stipulations. For the remaining requests, the governance committee works with researchers to find solutions to meet their needs while also addressing our collective goal of protecting patients.