海量医学数据检索系统的研发与应用

发布时间：2021-05-14 19:53

　　目的:结合大数据技术构建全生命周期的医学数据检索系统,帮助医生高效精准地获得想要的信息,提高诊疗质量及科研效率。方法:基于Hadoop的关键技术和海量的医疗数据,开发实现跨数据域,多条件关联检索的系统。结果:系统可实现对多样海量数据的高效精准的获取,解决了目前医疗临床诊断和科研过程中遇到的数据获取难的问题。结论:实现对医生知识需求的快速响应,做到智能感知诊疗过程,精准地为医生提供知识服务。 

【文章来源】：中国数字医学. 2019,14(08)

【文章页数】：4 页

【文章目录】：
1 引言
2 关键技术研究
    2.1 离线集群技术
    2.2 在线集群技术
3 系统详细设计
    3.1 系统整体架构
    3.2 系统模块设计
4 系统实践
    4.1 系统工作流程
    4.2 系统功能
        4.2.1 关键词搜索
        4.2.2 高级搜索
        4.2.3 条件树搜索
    4.3 初步成效
5 应用总结


【参考文献】：
期刊论文
[1]基于Hadoop架构的医疗大数据平台应用实践和思考[J]. 王红迁,汪鹏,王飞,罗浩.  医学信息学杂志. 2017(09)
[2]医疗大数据临床应用的探索与实践[J]. 汪鹏,王飞,王毅琳,吴昊.  中国数字医学. 2016(09)
[3]基于Hadoop的信息检索系统研究[J]. 孙永超.  情报探索. 2016(08)
[4]医疗大数据应用需求分析与平台建设构想[J]. 汪鹏,吴昊,罗阳,王毅琳,王飞.  中国医院管理. 2015(06)
[5]医疗大数据驱动的个性化医疗服务引擎研究[J]. 黄新霆,包小源,俞国培,焦杜娟.  中国数字医学. 2014(08)
[6]数据挖掘在医疗临床路径中的应用[J]. 王建强,仲晓伟,杨飞.  现代医院. 2011(03)

硕士论文
[1]综合性医院大数据需求分析与应用模式研究[D]. 黄小龙.第三军医大学 2017



本文编号：3186232