从医疗记录中提取结构化数据的双阅读/录入系统及其应用

摘要：

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LinkMR、LinkCore和LinkQC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.

关键词：非结构化医疗记录、半结构化数据、双阅读/录入系统、质量控制、再现性

所属期刊栏目：26

分类号：R181.3+5(流行病学与防疫)

资助基金：吴阶平医学基金会项目320.6750.16062

在线出版日期：2017-07-13（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共4页

页码：406-409