医疗知识库建设方案精选(九篇)

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第1篇：医疗知识库建设方案范文

“营养液、白蛋白、血浆、鲜血一滴滴一瓶瓶，日复一日年复一年地流进他的体内，可是身体仍然不可抑止地衰竭，每一根神经都异常地敏感和脆弱，每一个细胞都奄奄一息……”

“精准”一直是医者孜孜以求的目标。但不得不承认，医学是一门非常复杂的学科，医学上仍有很多未被攻克的难题。而医生在诊断和治疗的过程中，过度诊断和过度治疗、无效治疗及有害治疗等问题如噩梦一般困扰着医生和病人。发展精准医学不仅能推动医疗的进步，或许还能帮助人们跨越医患矛盾的鸿沟。

政策利好下的精准医学

精准医学代表着医学科学技术发展的前沿方向，欧美等国都在积极布局精准医学计划。

为了加快突破重大疾病防控技术，占据未来医学及相关产业发展主导权，打造中国生命健康产业发展的新驱动力，2015年中国启动了精准医学计划。

2016年3月，科技部的《国家重点研发计划精准医学研究等重点专项2016年度项目申报指南的通知》，精准医学研究被列为2016年优先启动的重点专项之一，并正式进入实施阶段。

精准医学研究专项主要部署新一代临床用生命组学技术研发，大规模人群队列研究，精准医学大数据的资源整合、存储、利用与共享平台建设，疾病防诊治方案的精准化研究，精准医学集成应用示范体系建设等5个任务，旨在为提升人口健康水平、减少无效和过度医疗、避免有害医疗、遏制医疗费用支出快速增长提供科技支撑，使精准医学成为经济社会发展新的增长点。

此外，2016年7月28日，精准医学被列入《“十三五”国家科技创新规划》重点部署任务之一。

一系列政策利好，精准医学引起了国内学术界、医疗界、资本界的极大重视。

从人类基因组计划到精准医学的过渡

说到精准医学，绕不开人类基因组计划。上个世纪90年代初启动的人类基因组计划，被誉为生命科学的“登月计划”。历时十年，耗费约30亿美元。最终以科学家宣布完成人类基因组草图的绘制工作落下帷幕。这一切的起因是为了“理解肿瘤”，却开启了基因测序技术研究的序幕。

基因测序是一种新型基因检测技术，能够从血液或唾液中分析测定基因全序列，预测罹患多种疾病的可能性。2013年5月，有着家族癌症史的女星安吉丽娜・朱莉通过基因测序，发现乳腺癌高风险后切除乳腺，这项技术也引发了世界范围内的关注。而随着基因测序技术的不断成熟，成本的不断降低，精准医学计划的大幕也由此拉开。

对基因组的解读仍是待解之谜

基因测序是精准医学的基础环节之一，但不是精准医学的全部。

复旦大学生物医学研究院刘雷教授告诉《经济》记者，由于疾病的复杂性，过去大众化的诊疗方案往往不准确。通过基因测序可将疾病的分类更细致，并针对患者的个人情况、遗传背景制定更准确的诊疗方案。中医理论中的“同病异治”也蕴含着这一道理。过去医生看病只停留在细胞层面，“其实这种分类很粗糙”。如今我们可以观察疾病在分子层面上的变化。“通过基因测序可检测出哪个基因出了问题，不同基因用药也不同，可以提高用药效率。”

很多临床医生认为，疾病尤其是癌症的早期发现比晚期的精准治疗更有意义。

首都医科大学肺癌诊疗中心主任支修益告诉《经济》记者，30年前，经临床症状确诊为晚期癌症患者超过85%，他们直接失去了外科手术的机会。如今省会城市的晚期肺癌患者已降至60%-70%，而地县级以下地区的晚期患者仍在70%-80%之间。“由此可见，我国在癌症早期诊断方面仍有很大缺陷，应予以重视。”

如果通过基因检测、液体活检等技术提前锁定癌症高发地区和高危人群，“一旦发现早期肺癌，可以通过现有的技术治愈肿瘤，不必让患者毫无尊严地经受放疗、化疗，也不必因肺癌而死亡。”

支修益表示，吸烟、雾霾、厨房油烟、装修材料、爱生闷气等“五气缠身”的人是肺癌的高发人群。相关性并不意味着它们互为因果关系。譬如，当发现患者的肺部有阴影时，到底哪些人需要进行医疗干预？哪些是外科手术后的高危人群？哪些是化疗后注定失败的人群等，仍需要通过对基因组学的研究、解读获得答案。

从基因测序的技术来看，第二代测序技术不仅大大地减低了基因测序成本，也大幅提高了测序速度。“相比第一个基因组花费了上亿美元的测序成本，如今检测一个人的基因组大约需要1000美元。”刘雷认为，目前来看基因测序已不是问题，但我们并不清楚这些基因所代表的意义和功能。我们对基因的了解只是冰山一角，甚至不到10%。“人类的基因组像一本书，但是我们还无法读懂”。因而，对基因组的解读仍是待解之题。

清华大学生命科学学院教授孟安明表示，精准医疗的前提是我们对疾病相关的基因作用机制有了深入了解。人类约有两万个基因，我们对它却知之甚少。“目前来看，当前精准医学能做的十分有限，精准只是针对有限的疾病，而且并非十分可靠，但它的确是未来的发展方向。”

基因产业发展遇瓶颈

近年来，随着基因测序技术不断突破，基因产业的发展也渐入佳境。

在第三届全国功能基因组学学术峰会上，北京百迈客生物科技有限公司总裁郑洪坤告诉《经济》记者，国外Illumina、Life Tech、Roche等基因测序仪、试剂的制造商在基因产业上游形成垄断局面，“其他企业在上游的生存空间相对较小。”

中游为基因测序服务领域，也被称为“测序工厂”，企业从上游买来测序仪、试剂为机构和个人提供测序数据和测序服务，“由于没什么技术门槛，中游基本处于“红海”状态，是整个产业链价值最低的一环”，凯风创投管理合伙人黄昕告诉记者。

郑洪坤表示，下游是基因解读和挖掘的环节。随着中游呈现爆发式的增长，基因测序成本的降低，也产生了大量的基因数据。“但基因数据背后的价值，是大家面临的一个难题。”目前对基因大数据挖掘、技术储备，以及人才储备等相对短缺，“这是一个偏蓝海的市场”。

“未来基因测序的竞争优势体现在对基因数据的解读上，而不在于测速有多快。”刘雷指出，对基因大数据的分析和解读是当前国内外基因产业面临的最大瓶颈。

健康医疗大数据共享难题有待破解

据了解，美国的“精准医疗”计划将收集超过100万个美国人的健康信息和遗传数据，以用于靶向药物的研发。大规模人群队列研究也是中国精准医学计划的重点项目之一，而“百万级自然人群国家大型健康队列研究”是其中的分项。

可以说，健康医疗大数据是精准医疗的另一个基础环节，它由基因组学数据、临床数据、表型数据、居民生活方式数据，以及环境等其他数据构成。南通大学医学信息学系主任、数字医学研究所所长董建成告诉《经济》记者，表型是指个体形态、功能等各方面的表现，如身高、肤色、血型、酶活力、药物耐受力乃至性格等。环境是指大气污染、土壤污染、食品安全等环境因素对人体的影响。

值得注意的是，个人生活方式的数据，也越来越受到关注。“越来越多的人认识到吸烟、饮酒、不良饮食习惯对身体的危害，也意识到在饮食中限盐、限油可以降低患病几率。”

董建成表示，精准医学的内涵是在大样本获得疾病分子机制的知识体系基础上，以生物医学数据特别是生命组学数据为依据，根据患者个体在基因型、表型、环境、生活方式等各方面的特异性，应用现代遗传学、分子影像学、生物信息学和临床医学等方法与手段，制定个性化的精准预防、精准诊断和精准治疗方案。“医生只有在获得了真正的健康医疗大数据的基础上，其预防、诊断和治疗方案才能更加精准。”刘雷指出，精准医学将产生海量数据，而精准医学的应用也将依赖于对数据和信息的深度、准确分析。

从2009年，我国开始建立社区健康档案，采集了社区的健康医疗数据，以及有限的生活方式数据。医院的临床数据仍保存在各家医院之中，与基因组数据的交互较少。从目前来看，我国的健康医疗大数据资源较为分散。“大数据资源难以共享是当前最大的问题。”现在每个人的临床数据、社区数据及基因数据难以有效整合。然而，只有实现了数据共享，才能通过大数据的技术将它们进行分析、解读，应用到临床实践中，帮助医生提高医疗质量，减少医疗差错。

2016年6月24日，国务院的《关于促进和规范健康医疗大数据应用发展的指导意见》指出，到2017年底，实现国家和省级人口健康信息平台以及全国药品招标采购业务应用平台互联互通，基本形成跨部门健康医疗数据资源共享共用格局。到2020年，建成国家医疗卫生信息分级开放应用平台，实现与人口、法人、空间地理等基础数据资源跨部门、跨区域共享，医疗、医药、医保和健康各相关领域数据融合应用取得明显成效。“但是目前科研人员无法从任何一家医院调出数据进行研究，要实现数据共享，我们还有很长的路要走。”董建成指出，未来随着健康医疗大数据的互联互通，处理大数据的技术和方法愈来愈重要，相关的人才培养及相关技术的研究应予以重视。

据第四次全国城乡居民健康素养监测结果显示，2014年中国居民健康素养水平为9.79%，比2013年的9.48%提高0.31个百分点，比2012年的8.80%提高0.99个百分点，据此估计，全国15-69岁的人群中，具备健康素养的人数约为1.01亿。董建成告诉记者，随着百姓健康素养的不断提高，他们认识到并非所有的疾病都能够治愈，我们还有很多医学难题尚待攻破，“不仅可以解决当前愈演愈烈的医患矛盾，还能提升他们的健康水平。”

知识库助力大数据解读

基因组学数据尚待解读，临床数据与基因组学数据无法有效整合等问题，导致医疗健康大数据无法应用到临床实践中。刘雷认为，精准医疗知识库的构建能够解决这一瓶颈。

2016年10月，由刘雷负责的“疾病研究精准医学知识库构建”正式启动，这是精准医学研究的重点项目之一。刘雷告诉记者，目前世界上缺少较为完善的精准医学知识库。他希望通过5年时间做成领先国外的精准医疗知识库，填补国内精准医学知识库领域的空白。知识库将为科研人员从海量信息中高效准确地找到相关的知识开展研究，帮助临床医生通过诊断结果精准地判断疾病类型，寻找最佳治疗方案。“这是精准医学的关键环节。”

刘雷认为，对基因组学数据的解读是一个限速步骤。如果没有完善的精准医学知识库便制约了解读基因组的速度。我们可以在一天之内读出很多人的基因组，却无法知晓它代表的意义、基因突变代表的意义，以及药物与疾病之间的关系。“我们在这方面的解读很慢，需要查找散落在各地的数据库，然后通过查找文献，再进行解读。”精准医学知识库就是加快对基因组解读的速度。将基因检测的结果通过知识库解读出来，甚至形成报告，对科研、诊疗都是一种支撑。一旦把限速步骤拿掉，会提高精准医学的效率。

精准医疗投资虚火过旺

未来精准医疗产业的发展潜力巨大，刘雷对此十分乐观。

据火石创造统计数据显示，国内精准医疗相关的企业数量约370家。从2010年开始关注国内精准医疗领域的黄昕认为，精准医疗仍处于发展初期。但是创业者和资本的蜂拥而至，尤其是在临床应用领域，当前精准医疗有些虚火过旺。

“相比国外，我国的临床数据资源更丰富，每家医疗机构病人的数量众多。”黄昕告诉记者，但从国家在精准医疗的整体构架来看，缺乏完善的生态体系的支持。“不管是科研机构还是企业都在单打独斗，没有良好的生态环境促进整个行业的成长。”

第2篇：医疗知识库建设方案范文

信息系统业务应用的不全面导致患者信息不全面，无法形成完整的口腔专科电子病历，这不仅影响了医疗工作质量和效率的提高，也限制了医院对患者服务进行创新，最终无法满足为患者提供口腔专科化、个性化服务的需求。

随着医院临床、科研、教学、管理等诸方面不断发展的需要，医院电子病历建设问题日益成为医院重点建设对象。口腔医院的电子病历普及率远低于三级综合医院，因此口腔专科医院在信息化建设道路上，亟需建立全面的、覆盖全部临床环节的专科电子病历系统。

口腔专科电子病历系统的特点

口腔专科电子病历与综合医院电子病历有显著不同，嘉和美康信息技术有限公司针对口腔专科医院的业务特点提供了相对应的业务应用模块和数据模型，从而使口腔专科门诊流程数字化、医生工作站操作一体化和临床数据结构化成为可能。

小门诊大病历诊疗序列管理

一般综合医院门诊病历以小病历形式存在，历次看诊之间通常没有关联性和连续性。而口腔专科医院恰恰相反，口腔患者初诊时，口腔医生会根据病情将患者手中的小病历本更换成医院的门诊大病历夹，之后患者再来复诊、复查时医生都在大病历本中续写病历，直到该牙病被治愈完成。

口腔门诊病历内容更像住院大病历，先是入院志，然后是病程记录，最后是出院志，是跨就诊次的连续诊疗过程。口腔医生对于病患牙确诊并确立治疗手段后，往往无法一次处置完成，需要患者多次复诊才能彻底治愈。通常HIS或者EMR系统都不会处理历次看诊之间的关联关系，所以口腔电子病历系统必须首先解决历次看诊之间的串联问题，否则电子病历只是病历的电子化，在临床工作中没有发挥真正的价值。

为了解决该问题，我们提出了诊疗序列Sequence（S）的概念，对同一科室、同一牙位或者部位下的同一诊断我们称之为Visit（V），初诊是V1，复诊依次是V2～n， 直到该疾病被治愈，我们认为该诊断的治疗过程完成，所以S= V1+ V2+… Vn。

多部位多诊断动态病历模板

我们虽然引入了诊疗序列这个概念来解决门诊病历关联性的问题，但是口腔专科还会面临多个牙位需要处置的业务情况。例如，牙体牙髓科经常会遇见某位患者左上6龋洞，右下7牙髓炎的病症情况。传统电子病历系统一般根据医生所下的临床诊断生成对应的疾病病历模板，然而面对口腔多牙位多诊断时，系统就需要病历模板具有更强的灵活性，可以根据多种疾病组合出自适应的病历模板，我们称之为动态病历模板加载。

门诊病历模板主要包含主诉、现病史、既往史、家族史、全身情况、检查、治疗计划和处置等章节，在检查、治疗计划和处置章节中出现多部位的诊断时，系统需要具有动态组装多疾病病历模板内容的能力。因此，我们在设计时将病历模板的维护工作定制到各个病历章节，每个章节又可以根据诊断的类型以及是否自动加载该模板等配置参数，动态地拼接出更符合口腔医生所期望的病历模板，从而满足门诊口腔病历模板多样性的特点。

诊疗过程交叉方案-步骤-医嘱模型

口腔专科服务也会遇到各种诊疗过程在同一科室或者不同科室间交叉诊疗的情况。例如在修复科义齿制作之前，需要外科配合完成病患牙齿的拔除；在牙体牙髓科根管治疗，需要修复科先将旧修复体拆除。

我们提出了治疗方案（Plan）-操作步骤（Stage）-医嘱（Order）数据模型，同一牙位的同一诊断在一次看诊中只会出现一种治疗方案。而对于大多数口腔疾病来说，口腔医生在初诊时就已经确定了治疗方案，在不同次看诊过程中，口腔医生对不同疾病部位会采取不同种类治疗方案下的不同操作步骤，每次看诊的操作步骤可能又会出现多个处方、处置、检查、检验等门诊收费医嘱。

门诊医嘱不同于常规的住院医嘱，门诊医嘱的特点是即时开立，即时执行；医生开立，医生执行。口腔专科医院基本上已经构建了门诊HIS系统，而门诊HIS医生工作站一般不存在具有临床属性的医嘱，只有开单、计费等收费意义的收费项目数据模型。因此，我们通过EMR医嘱与HIS收费项目前后台相结合的集成对接，将HIS收费模块与EMR病历书写无缝地整合在一台医生工作站应用程序上，为口腔专科医生提供了“诊断管理医嘱收费病历书写复诊预约”一体化向导操作界面，大大提高了工作效率。

图表数据采集专科图表模块

口腔门诊流程中，除了上述三大特点外，每个专科病历之外还有其图表数据采集要求。

我们在北京大学附属口腔医院发现，在儿童科，口腔医生在初诊时先会对儿童患者填写一份全口恒牙和乳牙的口腔检查所见的检查单，该表单既有不同牙位图形化标注，又有表格式症状维度的描述。其它例如正畸科、修复科、牙体牙髓科等也有类似的业务流程或者更高的数字化流程需求。

口腔专科电子病历系统总体设计

临床信息系统建设的关键难点在于病历采集，即病历书写。随着软件开发技术的更新和软件开发商的新旧更替，医院在不断更新软件厂商和数据库平台，由于各厂商架构和设计上的差异，往往会造成现有数据迁移困难，造成大量资料的丢失。病历作为医院的财富，其价值在于“长期、大量”的临床数据积累，为医学研究和医学资料的整理提供基础。要达到这个目标，就要不依赖于任何一种开发语言、任何一种数据库，完全以XML来描述，并以XML格式来保存。我国电子病历的特点是，结构化需要提取的医学数据分布在叙述性文字中，因此现有的书写工具和编程方式很难满足XML书写和自然语言书写混合的书写模式，开发电子病历专用编辑器成为必然的选择，也成为能否开发成功一个好电子病历系统的核心技术。嘉和电子病历平台软件专用编辑器是我们潜心研究多年的一个成果，它在解决XML和自然叙述语言混合书写的同时，解决了中国医务人员书写病历时需要解决的诸多其他问题，如快捷性问题、图形图像标注问题、表格制作问题等，收集的信息包括患者的基本信息、医嘱、收费、检验、检查、麻醉、心电、病历等。

系统框架

嘉和口腔专科电子病历直接采用了嘉和公司独有的JH Framework技术框架，不必另行开发，极大地缩短了软件产品的开发周期。由于基础组件及服务框架已经具备，开发人员能够专注于业务开发，这降低了对研发人员的技能要求，只要培训学会Widget开发标准，就可以按照业务需求快速开发系统功能。JH Framework框架也适合需求分析师做快速产品原型设计，可以根据用户需求快速构建出用户界面。

JH Framework框架除了为应用开发和设计者提供了一个快速、高效和易用的二次开发平台外，为项目实施工程人员也同样提供了IT服务技术支持：服务原生支持双机热备、负载均衡，让使用此框架构建的应用系统更稳定、更可靠、更健壮；此框架设计的软件实现完全松耦合，可为大集成解决方案奠定基础，并且使开发的软件产品易于维护，降低了日后的软件维护成本；采用此框架开发的产品，客户端可实现免安装、自动部署和自动升级，可以减少实施工作量，缩短实施周期，降低实施成本。

设计思想

以医院等级评审为代表的新一轮医改政策将基于信息系统的数字化、精细化管理课题摆在了新一代医院管理者的面前，面对医院内专业不断细化、业务日益复杂的系统，传统的单向数据集成上报和报表展现已经难以满足用户的应用需求。

嘉和美康公司推出的基于临床数据中心（CDR）、面向口腔专科电子病历信息化的解决方案是基于多年电子病历数据采集和应用经验而成的。嘉和口腔专科电子病历信息化解决方案将数据规划、数据标化、数据集中、临床诊疗数据应用和运营管理数据应用特性融为一体。在新的统一技术框架下，将门诊电子病历、住院电子病历、医疗质控、病案管理、临床路径、医学科研、医院等级评审、单病种质量监测与评价、医患沟通等应用系统与CDR平台有机整合，实现了以患者为中心、以临件为主线的标准化数据组织和应用。

在新的信息体系支撑下，医院在临床、科研、质量管理等各个领域都能享受到临床数据深度应用所带来的巨大价值。

面向临床应用：嘉和口腔专科电子病历信息化解决方案基于数据系统化组织优势，为临床一线工作人员提供以病种为单位的疾病诊疗时间轴管理，从多个维度对患者完整治疗周期的数据进行汇集和集中展示，并且根据病情和治疗过程重点显示相关医嘱、治疗、检验检查结果。同时，在医生的日常医嘱下达、病历记录流程中，后台系统可以根据单病种质量控制规则的疾病指征分析以及临床质量管理规则实现自动的临件触发管理和药事监控功能。

面向医学科研：嘉和口腔专科电子病历信息化解决方案从学科发展规划出发，梳理数据需求，基于标准化数据的管控机制，将临床病历资源转化为高质量的临床研究数据资源，通过自动化的研究数据加工机制，快速产生支撑各类研究主题的病历报告数据，从而大幅提高科研产出效率。

面向医院质量管理：基于“方案-步骤-医嘱”的嘉和口腔专科电子病历信息化解决方案实现数据二次利用的能力包括医疗质量监测和评价、医疗行为和安全监测、在临床知识库支持下的患者主动服务等。精确的数据溯源能力和重复利用能力为医院管理层的精细化管理提供了坚实的基础。

口腔专科电子病历的应用价值

第3篇：医疗知识库建设方案范文

Abstract： The rapid development of hospital information system has brought huge amounts of data for the hospital. The effective use of these data， analysis， and to mine the hidden information， can provide better decision support for hospital management. But how to select high quality data from the massive multi-source heterogeneous data in the process of hospital information is the most important problem in the field of big medical data. This paper is trying to make use of the form of data middleware to clean and convert multi-source heterogeneous data， and provide the standard data set for the upper application on the basis of not changing the existing hospital system.

关键词：大数据；多源异构数据；模式匹配

Key words： big data；multi-source heterogeneous data；pattern matching

中图分类号：TP311.5；P208 文献标识码：A 文章编号：1006-4311（2017）08-0080-03

0 引言

信息技术及互联网的高速发展和全球的数字信息资源的急剧增加，推动着大数据时代的来临，各行各业每天都在产生数量巨大的数据碎片。在“大数据时代”我们所要做的事情就是对隐藏于大数据中有价值的信息进行分析与挖掘[1]，将分散的数据变为有用的信息，再加以创新和积累形成知识。只有形成了知识的数据才具有资产价值。我们面临的第一个挑战就是如何采集高质量的数据。高质量的数据集需满足以下5种特性：精确性、一致性、完整性、同一性和实效性。精确性指数据符合规定的精度，不超出误差范围；一致性指数据之间不能存在相互矛盾；完整性指数据的值不能为空；同一性指实体的标识是唯一的；时效性指数据的值反映了实际的状态。此外，还需考虑到人为因素，即数据不能是人工伪造的。

数据质量问题在医疗行业中表现得尤为突出。医院信息化在近三十年的飞速发展过程中，信息系统的建设规模越来越大，应用越来越复杂多样。这些系统因其处理的业务和采用的技术架构不同，其采集、处理、存储和交换数据的标准均存在较大的差异。从数据的结构形式来看，分为结构化数据、半结构化数据和非结构化数据。例如：PACS和心电监护系统等产生视频、音频等以多媒体格式存储的非结构化数据；HIS和LIS产生患者档案、医嘱处方、化验单等以标准表单形式存储的结构化数据；电子病历又以产生半结构化数据为主。另一方面，从信息记录的模式来看，同一实体可能在多个系统均有记录，但是其具体属性集合可能各有不同。就算是同一属性，其命名或数据更是可能在交互过程因为系统或者手工记录的原因发生错误从而存在相互矛盾冲突的地方。

从以上现象我们不难看出，医疗行业中的数据呈现出一种多源异构性，而且该特征会产生严重的数据质量问题。“失之毫厘谬以千里”，这种不良的数据会对医疗大数据的后续应用产生极为不利的影响。为解决这个问题，我们必须对这些多源构的数据集进行收集和整合，转换为新的高质量的数据集，从而为上层的大数据分析应用打下良好的基础。

1 系统设计

如果采用传统的数据仓库策略，我们的方法简单说来可以分为以下几步：先抽取原始数据，再根据业务规则对其进行清洗和转换，最后按标准的格式将数据装载到数据仓库中。其简称为ELT。这种策略可以提供有力的决策支持，但是也存在一些不足之处。首先，数据仓库的策略多为离线处理，面对海量的实时数据处理，处理效率不高。其次，这种策略在抽取之前就需要定义好规则和标准，难以应对可能随时会变更的需求。最后，如果想要在不中断在用生产系统即无增量数据产生的前提下，对海量的存量数据进行一次性的ELT，成本太高。针对以上的不足，本文提出的解决方案如下。

系统的结构图如图1所示。在不影响医院在用的生产系统的基础上，增加数据实时采集子系统和增量式映射管理平台两个中间件。生产系统上的实时数据和历史数据，先经过数据采集子系统进行采集和过滤，然后将这些数据分发至备份数据存储集群进行存储，再由映射管理平台对这些异构数据进行实时整合，建立缓存库和知识库，并为大数据分析平台提供标准化的数据接口。

1.1 数据实时采集子系统

1.1.1 数据采集模块

该模块的功能可分为历史数据采集和实时数据采集。其中，历史数据的采集采用设置规则过滤后全量导入的方式；实时数据的采集采用基于数据库日志解析的方式来获取增量变更实现数据的同步，这种方法对在用的生产系统几乎不会产生任何负面的影响。

1.1.2 数据预处理模块

该模块负责对数据进行以下预处理：

①无效信息过滤。识别并剔除错误数据和重复数据，提高处理效率和整合的准确度[3]。

②数据加密。为保障数据安全，对原始数据进行加密。

③数据压缩。对原始数据采用无损的压缩处理，提升存储空间利用率和传输效率。

1.2 增量式映射管理平台

该平台包括查询处理模块、模式匹配模块、语义转换模块、知识库管理模块、缓存管理模块及缓存库和知识库。该平台的工作流程如下[3]：

①查询处理模块接到数据查询请求，首先查找缓存管理模块中是否己经整合过该请求。如查找成功，对于已缓存了数据集的，直接返回结果；对于未缓存数据集的查询，进入步骤④。如果查找失败，则进入步骤③。

②调用模式匹配模块，根据查询需求对各异构数据与标准目标数据进行匹配，建立映射关系。

③根据模式的映射关系，转换查询请求并下发到各匹配的异构数据源。

④查询处理模块整合返回的结果数据集，并调用语义转换模块对部分结果进行语义转换并通过知识库管理模块更新知识库。

⑤查询处理模块通过同一数据接口标准向上层系统提供查询结果。

为提高系统效率，各个模块在必要情况下会对部分数据或中间结果进行缓存，而不是每次都重新计算或者重新查找。系统会随着中间计算结果和映射的缓存不断扩大，知识库的不断丰富，不断提升查询的效率跟精确度。

以下对系统的关键处理模块――模式匹配模块和语义转换模块进行介绍。

1.2.1 模式匹配模块

该模块的匹配流程如图2所示。

图中，进行模式匹配的依据为属性的相似度，其简易的度量公式（模式匹配算法公式）如下：

sim（S1.ei，S2.ej）=AGG（simf（S1.ei，S2.ej））

其中，ei与ej是分属于模式S1和S2的两个属性，simf是基于特征f的相似度算法。AGG为聚合函数。该公式根据一定的聚合规则，综合考虑多个相似度算法的结果，得出两个属性的最终相似度。目前国内外正在研究的相似度算法即属性匹配器有：基于单词相似度的属性匹配器，基于单词编辑距离的属性匹配器，基于数据类型的属性匹配器，基于数据实例的属性匹配器。在实际应用场景中，还可以根据业务实际情况，添加自定义的属性匹配器，通过各属性匹配器的合理搭配使用，提高属性近似度的精度。

1.2.2 语义转换模块（详见图3）

该模块主要负责将各异构数据源的属性数据转换成标准数据。例如，上层分析系统可能需要获取医嘱的具体内容，而某些数据源中仅仅包含医嘱代码。这时，语义转换模块就可以根据知识库中医嘱代码与医嘱具体内容的映射关系，将医嘱代码转换为医嘱内容。我们设定一个阀值T，当在一个数据表中成功匹配到T及以上个样例数据则匹配成功。如图3所示的匹配过程中，我们设定的T值为1，经过第一轮匹配，我们发现table1中存在样例数据（“qd”“每日一次”），table2中存在样例数据（“bid”“每日两次”），即从知识库中匹配到了两个数据表。根据tablel和table2中的数据，继续转换query中 “advice_code”属性未转换的数据。tablel中存在“qid”与“q2h”的数据，table2中存在“qn”与“qh”的数据，可直接转换。但是query中“M.D.S”却没有找到对应的结果。进行第二次迭代匹配，l现了table3并在其中找到了“M.D.S”对应的转换结果[3]。以上示例过程中，我们通过增加迭代匹配的次数，来提高转换率。但是这种处理会导致执行时间的延长。因此，在实际场景中，我们需要对转换率和执行时间做一个折衷。另外，还可以通过机器学习、人为干预等方式，丰富我们的知识库，从而提高其支撑的语义转换模块的转换率。语义转换最理想的目标是使得所有转换只需一次匹配就能完成所有查询数据的转换。

2 结语

本文针对医疗数据中的多源异构特征产生的数据质量问题，提出了初步的解决方案。但是文中提到的几个处理过程相对简单，存在很大的改善空间，比如可利用云计算技术，采用分布式的采集和存储提高效率。其依赖的模式匹配器的算法也需要对国内外的研究进展保持跟踪，不断进行优化调整。此外，对医院存在的大量非结构化数据的处理，以及对冲突数据的处理，也是本系统可以扩展的一个研究点。

参考文献：

[1]邹北骥.大数据分析及其在医疗领域中的应用[D].计算机教育，2014（7）.

第4篇：医疗知识库建设方案范文

7月23日，阿尔卡特朗讯公司（以下简称阿朗）在泰国曼谷召开了亚太企业网络大会，350多位亚太合作伙伴和客户与阿朗一起，共同研讨最新的“动态企业”的概念，以及它将对企业业务和网络产生的强烈冲击。

“动态企业”随需而生

“在全球化加速以及网络技术飞速发展的今天，企业最关心的是如何保持业务的高速增长，更长久地保留客户。而企业中以往的通信架构逐渐无法满足这一需求，企业需要更动态、更有活力的通信架构。”阿尔卡特朗讯企业网络集团首席运营官TomBurns在主题演讲中这样表示。

“随着Web2.0的发展，越来越多的员工在工作中已经离不开各种新兴的通信工具，如即时通信、视频会议等，企业该如何利用这些工具提高自己的工作效率，是未来将面临的主要挑战。”IDC GVP亚太研究院的SandraNG在主题演讲中也表示。

这是因为，在企业的日常工作中，企业管理人员逐渐发现，企业面临的最大挑战之一是时滞――即发现问题并解决问题的速度，这将直接影响业务的发展。Gartner估计，这一时滞使商业过程延缓达到了惊人的85%！

TomBurns分析，通常，“时滞”是由于企业不能在合适的时间、通过合适的设备、使合适的人与合适的知识或技能相连接而导致的。“CIO们越来越认识到，数据才是企业的核心资产。但是，如果只有20%的信息存储在公司的网络系统中，而80%的信息存在于员工的头脑中，怎么可能快速找到问题的答案呢？”因此，阿朗认为，企业应该快速发展成为“动态企业”，以应对商业时滞问题的挑战。

“所谓‘动态企业’，就是把企业中的网络、人员、流程和所有相关人员头脑中的智慧等4个关键要素结合起来，让企业提高生产力、增强执行力，让网络技术推动企业与众不同。”上海贝尔阿尔卡特业务通信系统有限公司总裁、阿尔卡特朗讯企业网络集团在中国区的业务负责人施晓明这样解释。

归纳起来，“动态企业”的特点有如下几点：一是指定成功的愿景，设立方便简单的通信模式来增强合作伙伴关系；二是以业务成功为第一要旨，让用户、供应商、合作伙伴共同建设和谐的生态系统；三是建立有活力的通信架构，通过软件、硬件、服务、咨询、创新和合作伙伴关系，来充实企业的知识库。

阿尔卡特朗讯企业网络集团亚太区副总裁Wolfgang Hackenberg指出，当采用阿尔卡特朗讯动态通信架构时，企业能够管理互动和生产力的数据，从他们的知识集合里抽取对运营和创新有益的价值，确保其在市场的变化中保持足够的灵活性、连续性和增长。

“动态企业”

改变CIO思维模式

“动态企业”的概念在今年2月被阿朗首次提出，由于符合企业发展的规律，很快就获得了CIO们的首肯。

美国Advocate医疗护理中心在这一理念的支撑下，很快转型为动态企业。该中心的网络连接了8个医院和多达200个分支机构，除医疗服务外，还提供心理咨询和教育服务。该机构的网络架构负责人Gary Horn表示：“高质量的病员护理，必须让各个部门，包括临床医师、内科医生、护理人员、行政管理人员等积极参与各个流程，并共享知识库。”

为了实现“动态企业”，Advocate采取的方式是，在IP架构上，通过集成几种网络、管理平台来实现转型，让人员使用无线接入、让即时消息呈现在IP话机上；让人员从无线PDA和服务为导向的架构上通过智能电话路由和安全的数据库与流程交互；更重要的是，提供员工与合作伙伴从基于SIP的多媒体协同联络中心接入。

“动态企业”的理念也帮助上海贝尔阿尔卡特首席信息官朱战备整理了思路，找到了企业信息系统的发展之道和今后的方向。

“2006年，阿尔卡特与朗讯合并后，对全球企业网络的合并是信息部门面临的重要挑战。如何在短时间内，迅速将采用不同技术架构、不同的数据库系统、不同的管理机制以及不同的业务需求的两个网络迅速融合，以满足新成立的阿尔卡特朗讯公司新的业务需求，我们感觉到了相当大的压力。”朱战备说。

但是，由于有了“动态企业”的理念，朱战备很快理清了思路：首先，采用动态的通信架构；其次，将设备全部替换为阿朗的“动态企业”解决方案。2007年，在一年的时间之内，朱战备实现了网络的整合。并且，2007年，朱战备所在的团队荣获了公司的最佳团队称号，朱战备本人也获得了2008年美国CIO杂志的“全球最佳CIO”的称号，这与他在网络整合中的优秀表现密切相关。“这是阿尔卡特朗讯有史以来用时最短、业务最稳定的一次IT架构整合项目。我们克服了与其他地区的业务部门对接时遇到的困难，结合自身企业的业务特征，找到了适合自己的工作方法。”朱战备说。

全球其他从“动态企业”理念及解决方案中受益良多的企业还包括：泰国Siam商业银行、中国电信、中国联通、韩国首尔地铁公司、菲律宾航空公司、新西兰司法部、中国邮政储蓄银行等。最近，Gartner对全球大公司的CIO进行的调查证实，企业确实正在朝向“动态企业”演进。调查显示，几年前，CIO们主要关注内部――数据保护、ERP、基础架构、成本控制等。但是现在，已经逐渐转移到如何更好地将IT资产整合到企业的流程中，并且，在不久的将来，CIO的职责将扩大到如何壮大客户的数量、提升对信息的使用上。

阿朗的“道”与“术”

“如果说，‘动态企业’是企业发展的‘道’，即战略，那么，阿朗的企业网络解决方案则是‘术’，即手段。‘道’可指导‘术’的产生，‘术’则是实现‘道’的手段。”施晓明从哲学的层面阐述“动态企业”的理念。

为了积极推进“动态企业”，阿朗推出了端到端的技术解决方案，其中，不仅包括提供安全、可管理、永远在线的基础网络架构平台的全部650种设备，还包括涵盖整个建设生命周期的技术服务。同时，为了提供“动态企业”持续的创新，阿朗每年还投资270亿欧元进行研发，并拥有世界一流的贝尔实验室，为用户提供最新的技术方案。

“动态企业”理念被行业日益广泛地认同，阿尔卡特朗讯企业网络集团也因此获得了前所未有的成功。2008年上半年，该集团的收入增长率达到了36%，是业界平均增速的3倍，在金融、政府、医疗、教育等行业均获得了较高的市场份额。

由于包括中国在内的亚太地区市场的强劲增长，阿朗在研发、生产和本地化方发面将继续加大对该地区的投入。Wolfgang Hackenberg透露，目前阿尔卡特朗讯已经在上海和新加坡建立了两个演示中心，并且在中国、印度、越南建立了企业网络研发中心。这表明，亚太地区已经成为阿尔卡特朗讯企业网络业务发展的旗舰性重要区域。

第5篇：医疗知识库建设方案范文

“无纸化存储、一体化展现、智能化应用”是电子病历建设的目标,电子病历的发展趋势是更加人性化、更加标准化和区域一体化。

新医改明确提出:“以医院管理和电子病历为重点,推进医院信息化建设。”电子病历得到卫生行政管理部门及各级医疗机构的高度重视,成为医疗卫生信息化最热门的话题。卫生部先后颁布了《电子病历基本架构与数据标准》和《电子病历基本规范(试行)》,从技术和管理的角度对电子病历内容进行了规范,相信对推动我国电子病历发展会产生积极的作用。

福州总医院作为全军和全国的数字化试点示范单位,对电子病历进行了积极的探索和实践。2010年6月,在福州总医院召开的“全军数字化医院建设研讨会”上,福州总医院的电子病历系统得到与会领导和代表们的高度评价。本文试图对电子病历与电子病历系统进行系统阐述,希望能够推动我国电子病历与电子病历系统的健康发展。

基本概念

电子病历发展时间较短,其内涵和外延都在不断探索和发展中,尚没有形成统一的定义。尽管不同的机构对电子病历的定义有所不同,但基本上都从电子病历应当包括的信息内容和电子病历系统应当具备的功能两个方面进行了描述。

目前我们通常所指的电子病历既包含了电子病历应包括的信息内容,又包括了电子病历系统应当具备的功能,由于基本概念、信息内容、系统功能都不够明确,影响了电子病历的发展,有必要进行进一步明确。

电子病历(Electronic Medical Record,EMR)是医疗机构医务人员对门诊、住院患者(或保健对象)临床诊疗和指导干预的、使用信息系统生成的文字、符号、图表、图形、数据、影像等数字化的医疗服务工作记录,是居民个人在医疗机构历次就诊过程中产生和被记录的完整、详细的临床信息资源,它可在医疗卫生服务中作为主要的信息源,取代纸张病历。 这里定义的电子病历,主要指所要包含的信息内容,是静态的概念。

电子病历系统(Electronic Medical Record System,EMRS)是基于计算机和信息网络的电子病历收集、储存、展现、检索和处理系统。这里定义的电子病历系统,主要指系统功能方面,是动态的概念。

电子病历系统强调发挥信息技术的优势,提供超越纸张病历的服务功能。电子病历系统从三个方面展现了其主要功能:一是医疗信息的记录、存储和访问功能;二是利用医学知识库辅助医生进行临床决策的功能;三是为公共卫生和科研服务的信息再利用功能。

尽管从概念上可以严格区分电子病历与电子病历系统,但由于两者关系非常紧密,有时并不严格区分,而用电子病历来统称电子病历与电子病历系统。

功能定位

1.电子病历信息内容的功能定位有如下三个特色。

一是临床诊疗信息全要素记录。由于缺乏临床信息系统的支持,我国电子病历最早是从病程记录编辑器发展起来的,所以现在还有不少人把电子病程记录等同于电子病历,这是对电子病历认识的一个误区。真正的电子病历是集成和融合了患者在医疗过程中所有的临床诊疗信息,不仅完全可以取代纸张病历,其内容还远远超越纸质病历的内容,如动态的医学影像、药品耗材厂商和供应商、检查检验设备等更为翔实的信息。

二是仅限在医疗机构内部。电子病历就是单个医疗机构的患者临床诊疗信息的全要素记录,电子病历记录的内容具有法律责任。跨医疗机构的临床诊疗信息共享和个人的健康记录(如:免疫接种、健康查体、健康状态等)应属于电子健康档案的管理范畴。

三是与电子健康档案的关系。电子健康档案(Electronic Health Record,EHR)是以医院的电子病历为主体,以信息共享为核心的健康档案。 EHR将跨越不同的机构和系统,在不同的信息提供者和使用者之间实现医疗信息交换和共享。

卫生部提出构建“基于电子病历的医院信息系统建设”和“基于健康档案的区域卫生信息平台建设”也充分说明了电子病历与电子健康档案的定位范围和主要内容。

2.按系统的功能范围来划分,电子病历系统可以分为狭义的和广义的。

狭义的电子病历系统不负责病历内容的产生,仅负责收集、储存、展现、检索和处理。这样医嘱、病程记录编辑器等系统都不属于电子病历系统,统一纳入到临床信息系统范畴。

广义的电子病历系统不仅负责电子病历内容的收集、储存、展现、检索和处理,所有与电子病历有关的系统都属于电子病历系统范畴。不仅医嘱、病程记录编辑器属于电子病历系统,PACS/RIS、LIS、重症监护系统、手术麻醉系统、护理系统等与电子病历内容相关部分如诊断报告系统都属于电子病历系统范畴;但科室管理部分(如科室内部的排班、预约、工作量统计等功能)就不属于电子病历系统。

建设目标

电子病历系统是以患者为中心的全医疗过程的数据记录,是建立在医嘱、检验、医学影像、心电、手术麻醉、护理等各类临床信息系统基础上,满足临床诊疗现场的信息需求,改善医生临床决策的综合信息平台,完整的临床数据集成、展现以及智能化应用成为电子病历发展的目标,其发展应用最大程度代表数字化医院建设水平。因此可以用“无纸化存储、一体化展现、智能化应用”来高度概括电子病历应具备的核心要素和建设目标。

1.无纸化存储

无纸化存储是实现电子病历的必要条件,如果一家医院还达不到无纸化存储的要求,就不能称为真正意义上的电子病历,但实现无纸化电子病历是要具备一定条件的。笔者曾在2010年4月19日的《计算机世界》报上发表了 “实现无纸化电子病历的基本条件”,感兴趣的读者可以参考。

2.一体化展现

电子病历内容主要通过集成展现系统进行展现,它以图形化界面全面展示了病人的诊疗信息。减少了医务人员多次启动不同子系统的重复操作,直观有效地调阅、查询、检索、对比不同的诊疗信息,实现快速浏览、书写等各种功能,极大地提高工作效率,为医师提供了利用患者信息的最有效途径。

医生工作站作为临床信息系统的重要部分和电子病历系统的核心部件,既是电子病历的信息源,也是电子病历最重要的展现载体。

福州总医院在全面实施医学影像、病理、超声、胃镜、心电、检验、监护、麻醉、医嘱、病程记录、护理等20多个临床信息系统的基础上,建立符合标准规范的临床数据中心,实现了患者信息全要素记录和融合,并在医生、护士工作站中广泛应用电子病历集成展现功能,实现诊疗信息全视图浏览。

科室综合浏览界面(见图1),突显病情变化、新入、手术、危重病人等关键信息,便于医生及时掌握全科诊疗情况和特殊病人信息。

患者综合浏览界面(见图2),以事件和时间为坐标组成二维空间,能够快速、准确地浏览患者入院以来主要诊疗事件、病情变化情况,可按图形展示各类检查、检验内容,并按颜色显示阳性记录,病人诊疗信息一目了然。

患者体征浏览界面(见图3),生命体征、医嘱、检查检验等重要临床信息可快速、准确地被浏览。关键指标功能,针对各病种定义相应指标,有效方便了医生诊疗。

3.智能化应用

智能化应用能够有效地改善医生的临床决策水平,是电子病历系统的另一核心价值,主要表现在具有医疗过程管理能力、电子化临床路径、闭环医嘱、临床知识库和临床辅助决策支持系统的实施和应用。我院电子病历系统集成了知识库和临床路径功能,对诊疗活动实现全程管控,有效提升了智能化水平。

(1)集成临床路径

临床路径是一种诊疗标准化方法,以缩短平均住院日、合理支付医疗费用为特征,按病种设计最佳的医疗和护理方案,根据病情合理安排住院时间和费用。它不仅可以规范诊疗过程,减少一些不必要、不合理的诊疗行为,而且还可以规范诊疗行为应完成的时间等,增强了诊疗活动的计划性

电子化临床路径打破了纸质临床路径教科书式的工作指导流程,完全嵌入到计算机化医嘱录入系统(医嘱系统)中,以更加规范的计算机控制方式,进一步减少人为因素造成的不确定性,以电子化方式更加高效规范地完成一整套临床医疗服务。

(2) 闭环医嘱管理

在整个医疗过程中,医嘱是否及时执行、执行的结果如何具有十分重要的临床意义。在我们的电子病历系统中,围绕整个医嘱处理过程,基于工作流技术构建了一个闭环的医嘱管理系统,将医嘱从下达、转抄、校对、一直到执行、以及执行结果的监控、反馈整个过程管理起来。对医嘱执行过程进行全程监控、纠正和信息反馈,减少医疗差错,确保用药安全。

闭环医嘱的实现还有赖于移动医护工作站的实施,通过PDA、移动计算机实现了床旁病人生命体征的采集和医嘱的执行。通过移动护士工作站,护士可以在床旁实时查看病人的基本信息、体征信息、医嘱信息;实时执行床旁体症信息采集;医嘱按照临床路径进行拆分,自动提醒护士本班次应该执行的医嘱;实时记录医嘱的执行情况,跟踪医嘱的全生命周期;按照病人的护理等级、手术情况等信息,自动提醒护士什么时候应该测量病人的体温、血压、体重等信息;查看病人的检查、化验预约信息;自动统计出入量等。

(3)临床决策支持系统

电子病历系统中的临床决策支持功能可以实时地为临床医生的诊疗活动提供各种信息支持,通过智能、主动的提醒,实现降低医疗差错、提高医疗质量的目标。

一是确保合理安全用药。在医生下达用药医嘱时,可以为其提供药品使用说明的查询 ;药物配伍禁忌、药物相互不良作用检测,使医生在下达医嘱时避免用药错误;

二是辅助诊疗信息决策支持。基于临床诊疗指南,自动做出可供医生参考的初步诊断意见,根据诊断意见,自动做出进一步治疗的建议。

发展趋势

1.更加人性化

以患者为中心的医院服务模式,不仅仅是工作流程的改变,更是服务理念的进化。电子病历正是以患者为中心这一理念最好的实现平台,为医生、护士、药剂师等等各类用户提供更高效、智能的工作环境;也给患者带来更灵活、舒适、便捷的就诊体验。

从单纯考虑到数据的采集、存储、安全性等向数据的分析、利用,以提高医疗服务质量、提供决策支持等方向发展。它主要表现在临床数据仓库的建设和数据挖掘的广泛应用等。

对大量数据进行建模、预测、联机分析等处理,从中开发、利用或发现某些新信息、新知识,为医院领导、临床医生及医院教学工作提供有用的信息及决策依据。

2.更加标准化

信息标准是信息能够共享和交换的基础。如果没有统一和规范的信息代码,即使有统一和完整的电子病历结构,病历也不能得到真正的共享。目前标准化工作得到卫生部领导的高度重视,相继着手制定“国家卫生信息标准基础框架”、“医院基本数据集标准”、“公共卫生信息系统基本数据集标准体系”和“电子病历基本架构与数据标准”等,相信随着标准化建设的进一步发展,未来电子病历的标准化会更加完善。

3.区域一体化

从单一医院内部的信息化建设向医院集团内统一的信息系统、及区域医疗卫生一体化方向发展。主要表现在顶层架构设计时更加重视信息标准化和系统集成平台等。

电子病历的最终阶段是对EHR的全面支持。综合性医院中丰富的医疗信息资源可以通过医疗信息标准化、数据互操作等技术实现与区域医疗的一体化发展。它能够为小型诊所、专科门诊、社区医院等规模较小的医疗设施提供包括患者既往病历、医学影像、检查检验结果等在内的临床信息支持;向卫生主管部门提供区域内疾病分布情况、卫生资源利用率、疫情预警等信息,辅助区域卫生发展的决策制定,预防及监控重大疫情;为医疗研究中心、医学院提供完整的临床数据样本和医疗教学信息,以支持循证研究和实例教学;为区域内人群提供基于互联网的医疗信息查看、医患交流、就诊预约等服务。

每周卫事

陕西省卫生信息化工作现场会在长安医院举行

6月底,陕西省卫生厅在长安医院召开了陕西卫生信息化工作现场会议。陕西省各地、市卫生局的领导,部属、省属、驻地部队的三级医院领导,各信息部门负责人,共160余人出席了会议。～

陕西省卫生厅副厅长梁宝林说:“长安医院走在了全省的前面,建成了全省第一座数字化医院。而且建设速度喜人,只用6个多月时间就完成了以往一些医院3〜5年的建设历程。”他号召各地市卫生行政部门、各医院,要增强卫生信息化建设的责任感和紧迫感;学习长安医院的经验,把信息化建设作为促进医院现代化建设,提升医院整体功能的大事切实抓好,抓出成效来。(赵)

北大人民医院建立个人健康管理原型系统

近日,IBM中国研究院与北大人民医院宣布共同合作建立社区医疗卫生服务门户和基于循证医学的个人健康管理原型系统。其中社区医疗卫生服务门户的技术平台对内连接北大人民医院的内部系统包括HIS系统、电子病历系统、LIS系统、RIS/PACS系统、手术麻醉系统等,以获取和传递相关信息。门户系统对外提供包括预约挂号/检查/检验、双向转诊、检查/检验结果共享、电子健康档案的共享与传递等在内的应用功能,供有关的社区医疗服务中心(站)使用。

基于循证医学的个人健康管理原型系统则是IBM中国研究院在国内区域医疗领域的第一个创新项目。IBM将与北大人民医院一起针对糖尿病的健康管理进行系统验证,集成与该疾病相关的临床指南/慢病服务方案,并管理与之相关的健康计划。(谭)

新卫生沙龙――

“医疗卫生信息的存储变革”成功召开

7月16日,由《计算机世界》报主办、计算机世界《新卫生》专刊承办、中国惠普有限公司协办的2010年新卫生沙龙系列之二――医疗卫生信息的存储变革在京召开。

第6篇：医疗知识库建设方案范文

凯华国软（湖南）科技有限公司（简称凯华国软）是一家领先医疗信息技术及服务提供商，专业从事医疗信息集成核心技术研究、移动互联网医疗软件产品开发以及基于平台的医疗大数据服务的高新技术企业。

凯华国软利用先进的信息技术构建了新一代智能医疗信息集成平台（简称“平台”）助力医院信息化，采用互联网的思维唤醒医疗数据，致力于改变中国医疗信息化建设模式，让政府、医疗机构、医疗从业者、患者都能享受信息时代所带来的红利。

凯华国软将“共享才能共赢，品质铸就成功”作为经营理念和品牌承诺，以不断追求技术领先应用为目标，坚定走专业化和品质化道路，致力于打造一流的实用创新产品，以用户最佳体验度作为公司产品的唯一衡量标准。

通过技术创新和最佳实践的完美结合，凯华国软已发展成为国内少有的掌握医疗信息集成核心技术并获得了完全自主知识产权的公司，同时在业内率先提出了智能化医疗集成系统的新型建设模式，为用户提供了全面的智能化医疗集成解决方案及一系列安全、可靠、高质量、易实施、易扩展的集成化医疗信息产品，赢得了客户的广泛赞誉。

平台以遵循国际、国家、行业的相关标准与规范为基础，以应用集成、数据集成和功能集成为目标，服务于IT运维人员、临床医务人员、患者和医院管理者。遵循的标准及规范包括IHE、HL7 V3、CDA R2、DICOM、CCOW、SNOMED CT、《中国医院信息基本数据集标准》、《电子病历基本架构与数据标准》等。目前平台包括以下几个产品体系：

集成引擎：是以管控中心为基础管理平台，包括HL7消息解析引擎、交换引擎、流程引擎、规则引擎四个核心引擎，配合数据质量审查、消息转换、消息路由、服务调度、安全审查、错误处理、元数据管理等信息处理组件，构建EMPI、XDS、CDA、流程监控等集成业务服务组件。为医院的IT管理人员解决异源异构系统的数据集成与交换、系统接口运行状态监控、加速新系统上线等工作服务，最终建立起医院无人值守的集成平台，形成临床数据中心。

集成门户：以解决医院内部临床医生、医疗管理人员、护士、医技科室的操作和信息获取方便性为出发点，遵循CCOW协议，对被集成的系统无侵入的方式完成了单点登录、患者同步和界面集成等功能;并基于集成后的医疗数据，完成了集成视图、全文检索、检查/检验报告查看与消息提醒、电子病历浏览器等综合数据展示;以临床医务人员工作为中心，基于临床医疗事件，完成了临床医务人员日常工作自动安排与到期提醒、跨部门协作的消息协作等，根据医院不同岗位的要求，形成住院医生门户、门诊医生门户、医技门户和管理者门户，极大地提升了医院内部各岗位的工作效率。

患者App：以精确医患沟通、信息对称与透明为出发点，以延伸医院医疗服务的广度为支撑，构建面向于患者服务的APP，包括预约挂号、缴费、主治医师咨询、全程健康档案、个人医疗费用分析、药品知识库、诊疗服务项目知识服务、院内导航、个性化医疗健康预测与评估等应用，最终提升医疗服务的可及性、方便性和医患的信任度。

BI：以历史经验和规则为基础，采用ETL/OLAP等BI技术，辅助管理者对医院运行过程中的问题进行实时决策和处理为目标，系统提供了医疗收入、医保患者、病种分析、财务分析、人事分析、质量分析、工作量和效率分析等九大领域的分析模型，内置超过100种符合《三级综合医院评审标准》的相关规则。终端展示既可适应PC，也可无需二次开发直接移植到移动端。

第7篇：医疗知识库建设方案范文

关键词：内部信息共享；现代医院

中图分类号：R197.3 文献标识码：A 文章编号：1674-7712 （2012） 18-0046-01

看病难、看病贵是当前时期内的涉及民生的焦点问题，造成这种情况出现的主要原因之一在于医院各部门之间的临床信息分离，易造成患者的重复检查、化验或者用药等。如果能够在医院内部建立统一的电子化信息平台，不仅可以解决看病贵的问题，还能够帮助医护工作者提高工作效率，解决看病难的问题。

一、医院内部信息电子化共享的可行性分析

一个新的信息传递解决方案的提出必须有其适应的理论支持，在医院内部实现信息共享主要包括患者和医护工作者两个角度的考虑。

首先，就患者而言，随着社会的进步和发展，人们的就医标准开始向希望自己可以获得全过程个性化服务转变，具体而言就是：患者希望自己的诊疗信息应该是一个系统的全面的索引档案，可以在需要的时候能够被方便快捷的调出；患者的检验结果、用药信息等可以有公共的记录，避免医生对其病情进行重复检查和开药等行为的发生，进而帮助患者节约医疗费用；医疗和检验信息可以实现医院内部间网络信息传递，减少患者就医时的劳累奔波。

而就医护工作者而言，其希望能够通过患者当前病情和历史病情的电子查询提高诊治的针对性、时效性、准确性。在减少时间浪费的同时提高其工作效率。

二、医院内部信息共享系统的系统目标和功能

医院信息共享系统应该实现以下方面的功能：

交换共享。主要是指同部门不同医护人员之间的临床信息交换共享，通过进行既往病史、检验检查、用药信息的共享减少患者的重复医疗和医疗差错出现的概率。

检索查询。通过信息平台建立患者的个人电子诊疗档案，利用电子档案方便快捷准确等特点提高患者就医效率。

智能支撑。信息平台与知识库管理相结合，帮助医护工作者适当获取临床诊疗的辅助支持。

三、医院内部信息电子化共享实现

（一）医疗信息存储与查阅制定方案

对医保患者和非医保患者建立统一的身份标识，然后设置患者信息缓冲系统，在每天的固定时段，最好是业务不繁忙时，对新增信息和修改信息与服务器进行信息同步，实现所有信息统一管理。

患者的信息主要分为影像信息和非影像信息。具体解决非影像信息的共享可以通过以下方式实现。首先根据患者的不同信息特点进行信息分类，如化验报告类、检查报告类、病程记录类、手术报告类等。然后再进行子空间具体分类，如具体用药信息、治疗时间、操作过程记录等。将这些分类信息保存成适用于系统传输和检索的文本格式，如PDF格式等，每天通过HIS系统与索引服务器进行同步，供临床医生查阅。

对于影像信息，共享平台可直接利用PACS/RIS系统进行数据的传输，并实现与索引服务器的同步，利用索引服务器对患者的基本信息、数据存储信息等进行地址索引，帮助医生调用。

而在医生应用端，客户端软件可以通过索引医院中心服务器快速获得患者的各类信息，并在客户端软件中进行数据和影像显示。

（二）信息共享实现方案

首先是电子病历如何建立。诊疗过程应该以病人为中心，一个优秀的、符合医院需求的电子病历可以使得患者的医疗信息实现信息共享和数据挖掘与分析。具体实现为：在患者数据库索引表中设置一个导出标志，出院小结书写完毕和每次修改后这个标志都应该设置为未导出，系统后台每个一定时间对该标志位进行查询，若查询结果为未导出则调用数据生成函数，根据3.1节中提到的文本格式生成文本记录，然后与服务器进行同步。患者在就诊时，根据患者就医身份标识在索引服务器进行信息索引，进而根据就医部门的不同需要调阅该部门所需信息报告，医护工作者利用该调出信息对患者进行病情确认和治疗。

四、系统实现中的关键问题解决方案

首先是患者的身份识别。患者可能没有医保卡，或者医保卡级别分类不同无法实现不同机构之间的信息传递等。这种问题的应对策略应该是根据统一的命名规范对医保卡和自费就诊卡进行统一编码，形成医联卡。

其次是数据标准和规范。对于不同部门而言，其既有的设备的存储标准可能不同，这就为信息共享带来了一定的难度。医院信息共享平台应该加入接口规范，依据各部门自身情况进行自我内部补充和定义。

再次是信息共享模式。考虑到方便医生使用的原则，信息的展示应该采用病史摘要和信息分类的方式，以供医生快速查阅。

还有就是个人隐私保护方面的问题。借鉴国内外其他信息系统建设的相关经验，对信息隐私应该采取以下几方面措施。就医生而言，只有在医生接诊的状态下可以对患者资料进行查阅，查阅的生命周期以诊疗结束时间为准。就患者而言，应该根据患者需求，建立满足患者个性化需求的隐私保护途径。就联网终端而言，应该设置患者病史查阅追踪机制，以防不法分子非法利用联网终端进行恶意操作。

五、总结

医院信息电子化共享是现代化医院发展的趋势。内部信息共享可以缓解当前的医患形势，帮助减少患者的费用支出，提高医院的医疗质量，具有很强的现实意义。

参考文献：

[1]张瑞，赵玉兰.谈我院医疗信息共享系统的建设[J].生物医学工程与临床，2009，13（3）.

[2]王锦福，于广军，吴晓峰.医疗信息共享系统的需求分析与可行性研究[J].中国医院，2010，14（10）.

[3]陈建平，于广军，王英杰.上海市级医院临床信息共享项目的系统架构[J].中华医院管理杂志，2010，26（8）.

第8篇：医疗知识库建设方案范文

11月中旬的厦门，凉风席席，秋意甚浓。背山望海的国家会计学院迎来了一群特别的客人，来自中国内地和台湾省的卫生信息化专家、以及卫生行业信息化解决方案供应商聚集一堂，参加在此间举行的以“卫生信息化”为主题的第五届海峡两岸信息化论坛。

中国内地直面世界性问题

中国内地医院信息系统的建设，与世界基本同步。“我们正在经历医疗信息化建设的第三个阶段，即从医院管理信息系统、临床信息系统，进入到区域医疗信息系统的探索。”卫生部信息中心主任饶克勤在介绍我国内地卫生信息化的最新进展时，如是认为。

饶克勤介绍，我国在医疗信息系统方面，依然面临标准化、业务流程优化的困扰。卫生部正在开展《电子病历应用基础与标准研究》，这是世界性的问题。社区卫生信息化是新的重点领域。目前已有80%的社区建立了健康档案。但面临着“堆积如山、五花八门”的问题。未来的基本方向是从生病就医转向预防保健，转向对居民的健康管理，最基础的工具是居民健康档案。因此，标准化是十分重要的基础。

与此同时，卫生信息化面临诸多重要挑战:与信息化配套的关键业务流程优化不到位；组织协调工作薄弱；信息系统烟囱和孤岛现象突出；基础研究薄弱，信息标准缺乏；资源投入不足，技术人才短缺等。

饶克勤还简要回顾了公共卫生等领域的信息化建设与应用状况。2003年，“非典”爆发后，卫生部基本建立了突发公共卫生事件反应机制。建成了纵向到底（即覆盖到乡）的五级网络和三级（地、省、中央）平台；同时实现了横向到边的互联互通，即在区域内的卫生机构，均可以通过网络连接。目前，已有80%的乡镇医院联入网络；98%县级及以上的医院装备了计算机，具备上网条件。在这一强大的基础设施和疫情直报系统的支撑下，已经实现了每年大约有600万例的公共卫生疫情直报，卫生部可掌握每天的疫情分布状况和分析数据。

台湾省卫生信息化12年大变迁

“我感到两岸对未来的判断完全一致，差别在于：政府的参与模式、未来发展的人才、机制、方法和如何落实等。”中国台湾省健康资讯管理学会理事长黄兴进说。

黄兴进回忆说：“1995年，我在台湾省推广医院信息化时，院长问：这个东西（IT）能带给医院什么好处？花多少钱？他们的眼神明白地告诉我，他们不知道IT是什么。我们同样面临医疗资源有限、而民众的医疗健康需求增加的矛盾。同时，医院经营环境也在发生重要变化：全民健康保险实施，支付方式变动，造成很多IT系统需要频繁改变；医院逐渐大型化，病患对医疗服务的需求越来越多。正是这些因素导致和推动了信息化在台湾省医院的普及。

第9篇：医疗知识库建设方案范文

关键词： E?Learning； 数据挖掘； 设计改进； 数据处理

中图分类号： TN911.72?34 文献标识码： A 文章编号： 1004?373X（2017）02?0133?04

Abstract： With the influence of user data complexity and variability， it is often difficult for the traditional data mining system to control the trend of user data precisely. To strengthen the mining accuracy and stability of the data mining system， a data mining system based on E?Learning is put forward. The system includes the E?Learning editing server and data processing system. The E?Learning editing server is composed of preparatory module， display module and generation module. The preparatory module is used to provide help for the users who don't understand E?Learning data mining system， to transit the mined user behavior data to the showing module， to control， screen and parse the user data through the showing module， and then to transfer it to the generation module and knowledge base. The generation module is adopted to execute the personalized customization of the mined user data. The data processing system is employed to carry out data search and analysis with the data mining query language， save the parsed data in the knowledge base， and transit the data back to the E?Learning editing server for recycling. In software design， the user interests measured by the data mining query language are given， and the diversity non?standard data mining process is conducted for knowledge base. The test results show that the proposed method has higher mining accuracy and stability.

Keywords： E?Learning； data mining； design improvement； data processing

0 引 言

数据挖掘作为一种能够挖掘出用户私人兴趣点的技术，在政府、金融、医疗、电子等领域有着重要的应用价值[1?3]。由于受用户数据复杂性和多变性的影响，数据挖掘系统往往难以精确掌控数据走向，预测准确度较低[4]。受到用户数据复杂性和多变性的影响，数据挖掘系统往往难以精确掌控用户数据走向。因此，研究出一种能够随时掌控用户动态需求并进行准确预测的数据挖掘系统，已成为目前世界级最具前瞻性的科研项目之一。现存的数据挖掘系统都存在一定的问题。文献[5]提出了快速记录存储器的数据挖掘系统，利用特定存储器将用户数据进行快速存储和输出，以应对用户的多变性需求，但这种方法无法对用户数据进行合理化解析与分类，稳定性较差。文献[6]提出了命名为JDK1.5的数据挖掘系统，将多种多媒体软件与数据挖掘完美结合全方位监控用户行为，挖掘准确率较高，但这种方法成本较高，不利于大规模推广。为了解决上述问题，提出基于E?Learning的数据挖掘系统。

1 基于E?Learning的数据挖掘系统设计

1.1 系统总体结构

基于E?Learning的数据挖掘系统由E?Learning编辑服务器和数据处理体系两部分构成，结构图见图1。

图1中的E?Learning编辑服务器能够定义用户浏览行为并从中分析得到用户与E?Learning数据挖掘系统间的关系，将符合用户行为个性的版面优先展示，并将数据传输于数据处理体系进行数据分类、控制与存储，同时也接收数据处理体系中知识库的资源，为用户提供更好的服务。数据处理体系由数据准备、数据查询与解析和知识库三个模块构成，该体系根据E?Learning编辑服务器传输来满足用户数据分析需求，并利用软件编译中的数据挖掘查询语言进行数据查找与解析，将解析后的数据保存于知识库并传回E?Learning编辑服务器进行循环使用。

E?Learning编辑服务器由准备模块、展示模块和生成模块构成。准备模块结构图如图2所示，该模块使用空间向量模型和逻辑概率描述模型，拥有计算机的精准判定功能和快速运算功能，可直接将获取到的用户行为数据传递给展示模块和知识库。

图2 准备模块结构图

用户需要用真实身份进行注册才可进入E?Learning数据挖掘系统，并参与使用系统所提供的功能。用户注册后利用获取到的惟一凭证进行登录。准备模块的核心部分即为系统答疑，用户在不了解E?Learning数据挖掘系统的情况下，可在系统答疑中进行学习。

1.2.1 展示模块设计

展示模块由数据集合、监管体系、用户接点组成。经由展示模块处理过的所有用户数据都将传递到知识库，知识库中的资料也可以随时被展示模块调取，图3为展示模块的工作流程图。

图3中的黑线为数据流，空心线为控制流。准备模块下方的转换器可以接受用户的特殊需求，并将该需求反馈至监管体系同其他数据一同进行监管。

展示模块利用输出数据流与控制流将准备模块中输出数据传递到数据集合，数据集合中的数据可以是准备模块中输出的用户行为数据，也可以是知识库中的资源数据，数据的形态多种多样，如语言、图形、音频、视频等。数据集合中的数据在传输到监管体系和知识库前，应事先进行预处理。经预处理后的数据有着干净、准确、简单的特点，能够缩减监管体系中数据挖掘工作量，提高E?Learning数据挖掘系统的整体效率，以保证知识库中数据的准确度，使得数据挖掘工作能够顺利进行下去。

展示模块中的监管体系将从数据集合中获取到的用户数据进行判断、筛选、控制与解析，直至挖掘出稳定且便于用户使用的数据。数据集合中的数据预处理同监管体系的挖掘手段是互不干扰的，预处理侧重于筛选符合逻辑性的数据，而经由一系列挖掘手段处理后的数据则更具决策性，保证了用户数据拥有一定的分布规律，使得当用户需求多元化资料时，E?Learning数据挖掘系统能够将资料合理的展现。经由监管体系处理过的数据会传输到用户接点和知识库。

用户通过用户接点进入系统并进行自主控制，有利于E?Learning数据挖掘系统的不断建设，改善用户不良体验。用户接点中的数据是循环使用的，若用户对所展现的数据不满意，可通过输出解析表达需求，E?Learning数据挖掘系统会自动将用户需求上传至知识库，并继续进行用户数据个性化的挖掘。

1.2.2 生成模块设计

生成模块的主要功能是为用户进行个性化定制，该模块对展示模块传递来的用户数据进行分析，给出用户的需求范围并上传至知识库，图4是生成模块的基本架构图。

由图4可知，用户个性化包括用户端、基于E?Learning的用户个性化和学习系统。其工作流程为：用户端接收展示模块传输过来的用户数据，构建用户数据需求状态模型，该模型并不是固定不变的，用户行为一旦改变，模型也会随之自动更新并上传新信息至知识库。基于E?Learning的用户个性化学习系统会根据用户端推荐过来的用户数据需求状态模型，对用户进行个性化的资源定制，并将用户行为习惯传递到知识库中，知识库将定制的资源分类存储并进行实时更新，确保用户能接收到最新且最符合自身习惯的资源，生成模块工作流程如图5所示。

2 数据挖掘查询语言

E?Learning数据挖掘系统中数据处理体系，利用数据挖掘查询语言进行数据查找与解析，将解析后的数据保存于知识库。数据挖掘查询语言的作用是挖掘所需要的数据集合，衡量用户兴趣点，将用户需求的数据范围自动可视化，并准许用户χ识库进行数据多样性的非标准挖掘。E?Learning数据挖掘系统基于Rapidminer软件，利用结构化查询语言操作命令集对数据挖掘语言进行开源：

[D]：：[D_ANNOUNCE]； {[D_ANNOUNCE]}

[D_ANNOUNCE]：：=[DATA_MINING_STATMENT]

[IDEA_ARCHITECTURE_DEFIN_ANNOUNCE]

[VISUALIZATION_&_PRESENTATION]

[DATA_MINING_ANNOUNCE]：：=USE DATA [DATA_NAME]

USE DATA WAREHOUSE [DATA_WAREHOUSE_NAME]

[USE ARCHITECTURE（ARCHITECTURE_NAME）]FOR

[CALCULATE_OR_DIME]

[MINE_LORE_SPECIFICA]

IN RELEVANCE TO [ATRRIBUTE_OR_DN_TABLE]

FROM[RALATIONS_OR_CUBES]

[WHERE PREREQUISITE]

[ORDER BY_LIST]

[HAVED_PREREQUISITE]

[AND_LORE_NAME]：：=THRESHOLD

[FOR_CALCULATE]

[MY_ LORE_SPECIFICATIONG]：：=

[MY_ASCII]&[MY_DISCR]

[MINE_ASCII]：：=MY ASCIIACTERISTICS[AS

（PETTERN_NAME）]

COMMENTATE[MEASURES]

[MINE_DISCR]：：=MY COMPARSION[AS_PATTERN_NAME]

FOR[AIM_CLASS]WHERE[AIM_PREREQUISITE]

[VERSUS（CONTRAST_CLASS_I）]WHERE[CONTRAST_

PREREQUISITE_I]

COMMENTATE[MEASURES]

[MINE_ASSOC]：：=MY CLASSIFICATION{AS[PATTERN_

NAME]}

[MATCHING（META?PATTERN）]

[MINE_CLASS]：：=MY CLASSIFICATION{AS[PATTERN_

NAME]}

COMMENTATE[CLASSIFYING_CALCULATE_OR_DN]

[IDEA_ARCHITECTURE_DEFINTION_ANNOUNCE]：：=

DEFINE HIERACHY[HIERACHY_NAME]

[FOR（CALCULATE_OR_DN）]

ON[NEXUS_OR_CUBE_ARCHITECTURE]

AS[HIERACHY_DEPICT]

[WHERE（PREREQUISITE）]

[VISUALIZATION_AND_PRESENTATION]：：=DISPLAY

AS [RESULT_FROM]&[MULITILEVE_SUPERVISE]

[MUTILEVEL_SUPERVISE]：：=ROLL UP ON[CALCULATE_

OR_DN]&

DRIDOWN ON[CALCULATE_OR_DN]&

ADD[CALCULATE_OR_DN]&

DROP[CALCULATE_OR_DN]

上述设计的数据挖掘查询语言分析流程为：详细解释与数据挖掘查询语言有关的数据，提取出精确且稳定的用户数据，确定所要查询数据的基本类别和数据排序方案。[MY_ LORE_SPECIFICATIONG]这一语言可对数据类别进行指定，并对复杂多变的用户数据进行挖掘，以提供给用户所需的多元化资料。E?Learning编辑服务器可为用户私人定制兴趣点，数据挖掘查询语言采集到该兴趣点对应的阈值，并通过该阈值确定用户兴趣持续度、置信度以及外部干扰度，得到非用户习惯的偶然习惯，并将其反馈至E?Learning编辑服务器和知识库。该数据挖掘查询语言的终止条件是用户对所呈现的个性化定制资料满意。

在数据挖掘期间，可随时输出用户关联度日志，分析该日志即可获取用户的满意度，并产生用户自定义规则。当不同用户使用同一账号并产生差异化的用户数据时，E?Learning数据挖掘系统自动分辨的时间较长，用户根据自主填写自定义规则即可改善这一状况。用户自定义规则的数据处理方式与挖掘数据的处理方式是相同的，以保证整个E?Learning数据挖掘系统的稳定性。所设计的数据挖掘查询语言算法简单，运算量小，能够使用户挑选不同类型的展示模块（包括表格、条形图、立方体、曲面），且可以准确表达不同模块种类对系统的束缚。

3 实验分析

为了验证本文设计的基于E?Learning的数据挖掘系统的准确度和稳定性，在两台相同配置的电脑上分别安装E?Learning数据挖掘系统和JDK1.5数据挖掘系统，为用户设置5个兴趣点，分别采用两个系统对用户信息进行挖掘实验。24 h后，获取两个数据挖掘系统挖掘出的用户关联度日志，表1为JDK1.5数据挖掘系统挖掘出的用户关联度日志，表2是E?Learning数据挖掘系统挖掘出的用户关联度日志。

表1、表2中的用户关联度与用户满意度有着一定的关联性，因此，分析用户关联度日志，即可获取到用户满意度。用户满意度正比于数据挖掘系统的挖掘准确率，实验可通过分析用户满意度曲线来对比两种数据挖掘系统的挖掘准确度和稳定性。图6为JDK1.5数据挖掘系统用户满意度，图7为E?Learning数据挖掘系统用户满意度。

由图6可知，JDK1.5数据挖掘系统的用户满意度曲线波动较大，最低值为10%，最高值为100%，平均值约为60%，挖掘准确度不高且稳定性极低。

由图7可知，E?Learning数据挖掘系统工作中所获取到的用户满意度约为80%，较比相同状态下的JDK1.5数据挖掘系统高出约20%，且数据波动更小，用户满意度的最小值和最大值分别为38%和100%，用户的满意度较为稳定。上述实验结果验证了E?Learning数据挖掘系统拥有较高的挖掘准确度与稳定性。

4 结 论

为了加强数据挖掘系统的挖掘精度与稳定性，提出基于E?Learning的数据挖掘系统。该系统包括E?Learning编辑服务器和数据处理体系。测试实验结果表明， 所提方法拥有较高的挖掘准确度与稳定性。

参考文献

[1] 樊龙，万定生，顾昕辰.基于Hadoop云平台的水利普查数据挖掘系统的设计和实现[J].计算机与数字工程，2014，42（5）：831?834.

[2] 景永霞，苟和平，朱亚玲.基于Web Services的数据挖掘系统设计与实现[J].兰州文理学院学报（自然科学版），2014，28（2）：54?57.

[3] 谭伟奇.E?Learning学习系统的复杂适应性研究[J].科技情报开发与经济，2015，25（22）：107?110.

[4] 殷鑫，龚声蓉，刘纯平.Action recognition based on Key poses sequences with searching?based K?Means algorithm [J]. Journal of image & signal processing， 2015， 04（1）： 1?10.

[5] 高翔，马亨冰.模糊联想记忆网络的全局鲁棒性研究：基于爱因斯坦t?模[J].计算机工程与应用，2014，50（5）：96?100.