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云平台下电子病历知识提取与临床决策支持系统开发

成果编号:38113
价格:面议
完成单位:南通大学
单位类别:其他高校
完成时间:2016年
成熟程度:研制阶段
服务产业领域: 电子信息
发布人:江苏省生产力促进中心先进制造与节能环保处 在线
电子病历作为数字化医院的一个重要组成部分,它是以病人为中心,以计算机为媒介, 客观、完整、连续地记录病人病史、症状、病情变化、诊断结果以及治疗方案等全过程,电 子病历系统中存储的医疗数据隐含着大量的有用信息,挖掘出其中重要医学诊断规则和知识 是形成计算机智能临床决策支持系统的关键。为了提高大规模电子病历医疗数据处理效率, 利用云计算技术将海量电子病历数据分布存储到数据中心不同的节点上,构建若干个大规模 的电子病历医疗数据中心,实现大规模海量病历数据分布存储、组织和管理,以支持海量电 子病历并行处理。本项目对云计算环境下的大规模电子病历智能处理和服务模式具有重要的 意义,在医疗辅助智能诊断和治疗领域将具有较大的应用价值。
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成果介绍

科技计划:
成果形式:新技术
合作方式:技术开发、技术服务、技术入股
参与活动:
专利情况: 正在申请 ,其中:发明专利 0
已授权专利,其中:发明专利 1
成果简介
综合介绍
电子病历作为数字化医院的一个重要组成部分,它是以病人为中心,以计算机为媒介, 客观、完整、连续地记录病人病史、症状、病情变化、诊断结果以及治疗方案等全过程,电 子病历系统中存储的医疗数据隐含着大量的有用信息,挖掘出其中重要医学诊断规则和知识 是形成计算机智能临床决策支持系统的关键。为了提高大规模电子病历医疗数据处理效率, 利用云计算技术将海量电子病历数据分布存储到数据中心不同的节点上,构建若干个大规模 的电子病历医疗数据中心,实现大规模海量病历数据分布存储、组织和管理,以支持海量电 子病历并行处理。本项目对云计算环境下的大规模电子病历智能处理和服务模式具有重要的 意义,在医疗辅助智能诊断和治疗领域将具有较大的应用价值。
创新要点
(1) 设计了基于 MapReduce 的大规模电子病历知识协同约简算法、模型及评估机制; (2) 构建了云计算环境下部分临床疾病电子病历诊断知识库; (3) 实现了面向云计算的大规模电子病历知识协同约简云端服务应用系统研究。
技术指标
(1) 设计了基于 MapReduce 的大规模电子病历知识协同约简算法、模型及评估机制; (2) 构建了云计算环境下部分临床疾病电子病历诊断知识库; (3) 实现了面向云计算的大规模电子病历知识协同约简云端服务应用系统研究。
其他说明
完成人信息
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所在部门:对接成功后可查看
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E-mail:对接成功后可查看
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联系人信息
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