【摘 要】
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在医疗实践中产生了大量的保存于纸质归档系统或电子医疗记录系统中的临床和药物数据,并形成了生物医学大数据(BBD)。如何充分利用BBD中的非结构化数据是医疗保健领域大数据
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在医疗实践中产生了大量的保存于纸质归档系统或电子医疗记录系统中的临床和药物数据,并形成了生物医学大数据(BBD)。如何充分利用BBD中的非结构化数据是医疗保健领域大数据研究的一大挑战。本文介绍了一种可从非结构化医疗记录中抽取并创建半结构化数据库的双阅读/录入系统(double-reading/entry system,DRESS),该系统基于云技术,主要包括Link MR、Link Core和Link QC三个子系统,完成医疗数据的收集和上传、安全保存和管理、半结构化数据的提取以及反复的质控。通过随机选取100份肺癌患者的医疗记录对DRESS进行再现性研究,结果显示对于大多数临床变量,DRESS都具有相当高的再现性。DRESS作为一种把非结构化BBD转成半结构化数据的混合系统是目前一种解决医疗大数据挑战的可行方案。
A large number of clinical and medications data have been generated in medical practice and stored in paper filing systems or electronic medical record systems and have formed the biomedical big data (BBD). How to make full use of unstructured data in BBD is a big challenge for the research of big data in health care. This paper presents a double-reading / entry system (DRESS) that extracts and creates a semi-structured database from unstructured medical records. The system is based on cloud technologies, including Link MR, Link Core And Link QC three subsystems to complete the collection and upload of medical data, secure storage and management, semi-structured data extraction and repeated quality control. Reproducibility studies of DRESS by randomly selecting 100 medical records of lung cancer patients showed that DRESS was highly reproducible for most clinical variables. DRESS as a hybrid system that converts unstructured BBDs into semi-structured data is currently a viable solution to the challenge of big data in medicine.
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