基于海量医疗数据的症状自查服务云框架设计

摘要：

随着当前社会“亚健康”人群的增加，症状自查服务显得愈发重要。各地基于居民健康档案的区域卫生信息平台的建立，为症状自查服务实现提供了数据基础，但是人们仍面临着海量电子病历的获取、存储、搜索以及数据分析计算等诸多挑战。鉴于上述问题，提出了一种基于云框架的症状自查服务模型。首先建立了Hadoop集群，用来存储海量医疗数据以及建立索引，提高电子病历的搜索响应时间。其次设计了基于Lucene的分布式搜索节点集群，用来对海量的电子病历进行实时检索、数据分析和隐私过滤。此外，对症状自查服务的实现进行了讨论，包括搜索节点的选择、病历索引文件的建立、病历相似度的计算及排序方法。最后，通过实验证实了症状自查服务的云框架模型具有可扩展性和有效性。

关键词：云框架、症状自查服务、海量医疗数据、Hadoop、Lucene

分类号：TP391(计算技术、计算机技术)

资助基金：The Special Guided Funds Support Project for Modern Service Industry Software Industry Development of Jiangsu Province under Grant No.2013771江苏省省级现代服务业;the State Key Laboratory for Novel Soft-ware Technology Foundation under Grant No. ZZKT2013B11

在线出版日期：2015-09-21（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共10页

页码：1056-1065