检索结果-内蒙古大学图书馆

网络空间安全 2024年第4期15卷 361-366页

作者：林琳中山大学附属第一医院广东广州510080

[目的/意义]构建一个基于数据管理能力成熟度评估模型(DCMM)的医疗数据治理评估框架,以适应数据驱动与智能化发展需求,提升医疗数据治理水平,发掘医疗数据智能应用的潜力.[方法/过程]概述了国际数据管理评估体系,例如国际数据管理协会... 详细信息

[目的/意义]构建一个基于数据管理能力成熟度评估模型(DCMM)的医疗数据治理评估框架,以适应数据驱动与智能化发展需求,提升医疗数据治理水平,发掘医疗数据智能应用的潜力.[方法/过程]概述了国际数据管理评估体系,例如国际数据管理协会、数据管理能力成熟度模型和索雷斯大数据治理框架.介绍了DCMM的结构和应用范围,包括定义、用途、内容范围、能力划分和评估等级.以某医院为实例,深入剖析了数据治理现状,并采用DCMM对数据治理成熟度进行了全面的评估,通过分项定级、雷达图分析和差距识别,揭示了现存治理体系的短板.[结果/结论]DCMM作为评估工具,能够有效地识别医院数据治理能力的不足.同时,建设医院数据中台对数据治理成熟度的提高起到了显著的推动作用,并为医疗数据治理提供了实用的评估方法和改进方向.

关键词：数据管理能力成熟度评估模型数据治理数据安全成熟度评估医疗数据治理数据中台

来源：评论

学校读者我要写书评

暂无评论

基于集成学习的医疗数据治理与多源数据融合研究

引用

电子设计工程 2025年第3期33卷 34-37,42页

作者：魏雪瑶郭敬鹏李功靖首都医科大学附属北京同仁医院信息中心北京100730

针对医疗数据治理中存在的数据分散、异构和质量不高等问题,提出了一种基于集成学习的多源数据融合方法。通过集成多种机器学习算法,对来自不同医疗部门和不同系统的数据进行清洗、整合和分析,实现了数据的高效利用与质量提升。结果表明... 详细信息

针对医疗数据治理中存在的数据分散、异构和质量不高等问题,提出了一种基于集成学习的多源数据融合方法。通过集成多种机器学习算法,对来自不同医疗部门和不同系统的数据进行清洗、整合和分析,实现了数据的高效利用与质量提升。结果表明,集成学习算法在多源数据集上获得了最高的分类性能,准确率达到85.32%,优于其他单一源数据集上的分类方法。研究证明,多源数据融合结合集成学习能够显著提升医疗数据分类模型的性能,为临床决策提供更为精准的支持。

关键词：医疗数据治理多源数据集成学习分类

来源：评论

学校读者我要写书评

暂无评论

医疗数据治理——构建高质量医疗大数据智能分析数据基础

引用

大数据 2019年第1期5卷 12-24页

作者：阮彤邱加辉张知行叶琪华东理工大学计算机科学与技术系上海200237

以专病真实世界研究为背景,分析了医疗数据治理和数据可用性存在的各种问题。从医院数据治理出发,延伸到区域数据治理、专科联盟数据治理以及医疗标注数据与知识型数据的治理,总结了不同层次、不同层面数据治理的共性方法与个性方法。... 详细信息

以专病真实世界研究为背景,分析了医疗数据治理和数据可用性存在的各种问题。从医院数据治理出发,延伸到区域数据治理、专科联盟数据治理以及医疗标注数据与知识型数据的治理,总结了不同层次、不同层面数据治理的共性方法与个性方法。在此基础上,进一步探讨了数据治理中的主数据管理、元数据管理、数据质量控制等关键技术和关键环节。最后,给出了医疗大数据标准的基本框架,并基于现有的数据治理评估标准,对医疗大数据治理的现状进行了评估。

关键词：医疗数据治理数据可用性元数据主数据

来源：评论

学校读者我要写书评

暂无评论

多源异构健康医疗大数据治理平台设计与实现

多源异构健康医疗大数据治理平台设计与实现

引用

作者：艾丽娜山东大学

学位级别：硕士

医疗健康产业是实施健康中国战略的重要支撑,是山东省新旧动能转换“十强产业”之一。“全人群全生命周期健康危险暴露及健康状况研究”项目是山东省卫生健康委员会针对山东省居民开展的健康现状和健康变化趋势的项目研究。该项目覆盖... 详细信息

医疗健康产业是实施健康中国战略的重要支撑,是山东省新旧动能转换“十强产业”之一。“全人群全生命周期健康危险暴露及健康状况研究”项目是山东省卫生健康委员会针对山东省居民开展的健康现状和健康变化趋势的项目研究。该项目覆盖的区域及人群范围广泛,包含山东省17个地市的85亿条健康医疗数据。这些健康医疗数据来源广泛,种类繁杂,涵盖多类医疗数据,例如居民电子健康档案及基本公共卫生、健康体检、临床诊疗、疾病检测、健康医疗保险等多类数据。这些多源数据呈现出数据量庞大、数据来源广泛、数据结构多样、数据存储模式分散、数据质量参差不齐等特征。这些数据极大地拉低了健康医疗数据可用性,很难直接进行数据分析及挖掘、得到有效利用。因此需要对健康医疗数据进行治理,才能开发其潜在价值,为医疗数据的分析及研究工作提供良好的大数据基础。在山东省卫生健康委员会“全人群全生命周期健康危险暴露及健康状况研究”项目支持下,结合其健康医疗数据特点及存在的治理问题,设计并实现一个多源异构健康医疗大数据治理平台,对项目整合到的多源异构山东省健康医疗数据进行数据治理。系统选用webstorm开发平台,利用Nodejs后端框架结合AngularJS前端框架进行系统的设计与开发。在功能方面,系统充分考虑到采集、联接和融合多种形式的数据、核查医疗数据的质量、医疗数据的术语规范和全民健康图谱展示等需求特点,设计多个功能模块满足用户健康医疗数据治理的需求。系统具体的功能模块主要包括医疗数据集成、医疗数据模式统一、医疗数据质量管理、医疗数据融合、病历文本结构化、医疗健康图谱可视化展示、疾病人群数据提取和关联、系统管理8个功能模块。为实现健康医疗数据治理,系统建立统一数据模式对医疗数据进行整合,同时提出和使用了医疗数据缺失补全方法、医学术语归一化方法等关键技术对医疗数据质量进行核查,对医学术语进行标准化,来提高医疗数据质量。为使数据治理后的医疗数据应用更加丰富多样,系统设计了病历文本结构化,医疗数据可视化,并提出和利用了疾病队列生成方法对疾病人群进行数据提取和相关信息关联。在数据存储存储过程中,采用Mysq1数据库作为数据存储工具存储各类医疗数据,对100余万病人的千万余条健康医疗数据进行数据治理。健康医疗大数据治理平台对189余万疾病诊断数据、260余万用药数据、70余万手术数据和120余万检查项目数据进行医学术语标准化,使健康医疗数据完全匹配或近似匹配至医学标准术语大类,标准化匹配的准确率达93.4%,规范了医学术语,极大提高了医疗数据质量。面向山东省卫健委工作人员、山东省健康医疗大数据分析研究人员和工程师、临床医学和公共卫生专业医生和研究生等用户群体,多源异构健康医疗大数据治理平台为3000余名用户提供健康医疗数据治理服务,为用户的医疗数据研究及分析挖掘工作提供便利,促使他们发挥健康医疗数据的潜在价值,使健康医疗大数据更加蓬勃发展。

关键词：医疗健康医疗数据治理医疗数据管理疾病队列医学术语归一化

来源：评论

学校读者我要写书评

暂无评论

基于元数据可追溯性的健康医疗大数据治理方法及可视化呈现

引用

中国卫生信息管理杂志 2019年第6期16卷 661-666页

作者：王利亚邱航陈若雅电子科技大学大数据研究中心四川省成都市611731 成都智信电子技术有限公司四川省成都市610041

针对现有健康医疗数据的治理中数据来源多样、数据分散、存在大量非结构化信息且融合壁垒高等问题,重点探索基于元数据可追溯性的健康医疗大数据治理方法,并结合具体应用场景提出了数据可视化方案。通过对元数据的治理可实现一个集中化... 详细信息

针对现有健康医疗数据的治理中数据来源多样、数据分散、存在大量非结构化信息且融合壁垒高等问题,重点探索基于元数据可追溯性的健康医疗大数据治理方法,并结合具体应用场景提出了数据可视化方案。通过对元数据的治理可实现一个集中化存储海量的、多个来源、多种类型数据,并可以对数据进行快速加工及分析的健康医疗大数据平台。

关键词：医疗数据治理元数据数据可追溯性元数据可视化

来源：评论

学校读者我要写书评

暂无评论

建议与咨询留下您的常用邮箱和电话号码，以便我们向您反馈解决方案和替代方法

时间限定

文献类型

馆藏选择

核心期刊

语言

文献类型

帮助

文字说明：

检索规则说明：

检索范例：

分类表

所选分类

限定检索结果

文献类型

馆藏范围

日期分布

学科分类号

主题

机构

作者

语言

请选择保存的检索档案：

请选择收藏分类：

通借通还

建议与咨询 留下您的常用邮箱和电话号码，以便我们向您反馈解决方案和替代方法

时间限定

文献类型

馆藏选择

核心期刊

语言

文献类型

帮助

文字说明：

检索规则说明：

检索范例：

分类表

所选分类

限定检索结果

文献类型

馆藏范围

日期分布

学科分类号

主题

机构

作者

语言

请选择保存的检索档案： 新增检索档案 确定 取消

请选择收藏分类： 新增自定义分类 确定 取消

通借通还

建议与咨询留下您的常用邮箱和电话号码，以便我们向您反馈解决方案和替代方法

请选择保存的检索档案：

请选择收藏分类：