基于医疗大数据的临床路径分析系统的设计与实现
这是一篇关于临床路径,Spark on Yarn,Sqoop,高斯分布,DBSCAN的论文, 主要内容为随着深度老龄化社会的到来和“全民医保”大环境下,“收不抵支”将成为医保基金的新常态。目前对于医保基金而言,开源空间并不大,基于临床路径进行费用控制成为医疗改革的必经之路。本文主要基于Spark on Yarn分布式平台,融合机器学习聚类算法、开源中间件Sqoop、大数据分析技术、正则表达式、数理统计、概率分布和JavaEE框架等理论技术,结合国家临床路径的核心内容,对经验临床路径分析所涉及的关键技术进行研究,提出一套由医疗数据迁移、医疗数据清洗、医疗数据分析和应用服务组成的基于医疗大数据的临床路径分析系统的解决方案。运用大数据分析和机器学习算法等技术,对医疗数据进行数据清洗、数据分析等操作,得到符合经验规律的临床路径,简称经验临床路径。本文首先对临床路径的发展现状进行分析,提出本文的研究目标和内容;其次,研究涉及的理论和技术;第三,根据用户需求对分析系统进行需求分析;第四,基于用户需求和现有资源,进行分析系统的总体架构、技术路线、功能模块和数据库设计;第五,对系统的关键模块进行详细设计与实现;基于Sqoop提出一种医疗数据迁移方法;基于Spark on Yarn平台,设计实现医疗数据清洗和分析方案;同时,基于SpringMVC框架,开发经验临床路径的数据服务交互接口。本文的主要工作内容如下所述。1、结合医疗数据迁移的实际需求,扩展Sqoop支持的数据源的数据类型;为支持数据对标、标准化处理和字符编码转换等业务,改造其ORM模块。2、对医疗数据的出院诊断文本进行研究,归纳其数据特征,设计实现从出院诊断文本中提取ICD-10病种编号的方法。分析医疗数据中退费项目特点,设计实现退费项目处理方法。3、基于Spark并行计算特点,对医疗数据清洗和分析的处理流程进行并行化设计与实现,提高分析系统的整体性能。4、基于分析单元的一维指标样本,其分布规律符合高斯分布,结合数理统计和概率分布理论,提出基于样本频率直方图的中心向外扩展算法。基于该算法完成临床路径的一维指标经验范围分析。5、运用机器学习聚类算法DBSCAN分析临床路径的关联指标经验范围。
基于工作流的临床路径管理系统的设计与开发
这是一篇关于临床路径,工作流,COM+,体系结构,组件,权限的论文, 主要内容为临床路径管理系统作为一种新型的医疗诊治系统,它是计算机与临床医疗诊治流程相结合的产物,目前在国外已经开始广泛应用,在国内这方面的研究与应用还处于起步阶段,因此从事这方面的研究工作具有特别重要的意义。临床路径管理系统的研究与应用,可以大大提高我国的临床医疗诊治水平,规范化医生诊治过程的流程,妥善解决医生与患者之间的矛盾,提高病人的康复率。 工作流作为一种新型的技术,目前已经开始应用于各种信息系统的开发与研究,基于工作流的临床路径管理系统的研究,目前国内这方面还基本上处于空白。通过对基于工作流的临床路径管理系统的研究与开发,以及在开发过程中,大量使用COM+、组件技术,以及ASP.NET中提供的对象池、钝化、即时激活技术的使用,给出一种实用的系统开发模型。通过对临床路径管理系统的需求分析的设计,找到一个专门针对医疗软件的需求分析方法,通过系统的正确开发与运行,验证了设计方法的正确性与可行性。 针对工作流与临床路径管理系统的特性,设计了一个完整的基于组件的系统体系结构图,并提出了基于系统体系结构的开发进度表。通过对管理信息系统的用户权限的探索,设计了临床路径系统的用户权限模式,从而很好的解决了系统的安全性,大大增强了系统的可靠性。
临床路径系统的设计与实现
这是一篇关于临床路径,医嘱执行,路径变异,规范化医疗的论文, 主要内容为随着我国社会的发展和人民生活水平的提高,民众对医疗的期望值和需求越来越大。为了能更好地针对诊疗方案明确的常见病、多发病,提高医护人员的工作效率和降低工作量、提高医疗服务水平、降低医疗风险、规范化和制度化医疗诊疗行为,国家开始推行临床路径。同时,医院信息化的推广和发展达到一个相当高的程度,医院开始通过对多年积累的医疗信息化数据进行分析,逐步向医疗知识管理和数据分析方向发展,临床路径系统就在这个背景下产生的。本文设计和实现一个临床路径系统,该系统采用C/S架构,以Power Builder作为开发工具,结合面向对象统一语言UML,使用Oracle10g数据库,在现有HIS部分功能基础上进行二次开发。该系统主要实现了路径的创建和管理、路径应用执行和路径监督统计功能,满足国家对临床路径的管理要求和信息化的需求,在现有HIS常规住院流程的情况下加入临床路径的主要功能,实现住院双流程并存。该系统已在广东省妇幼保健院上线实施,系统能实现规范化医疗服务行为、优化住院日管理、使病人获得合适的医疗服务,同时提高病床流转率和住院医师培训效果,减少了资源浪费。系统现存在的问题是对路径模版执行情况未能提供准确的数据分析,未来的改进方向主要是通过对路径的变异数据进行收集,为路径优化和分析提供数据支持并协助知识库的建立。
临床路径系统的设计与实现
这是一篇关于临床路径,NHibernate,Spring.net,数据挖掘,.NET的论文, 主要内容为在现代社会患者的医疗费用越来越高的背景下,急需一种能够控制医疗费用高速增长的方法。临床路径是一种可以有效控制医疗费用增长的有效方式,同时还能够规范医疗行为,减少变异,减低成本和提高治疗等作用。电子版的临床路径可以提高手工路径的工作效率和统计效率,因此设计和研究临床路径系统具有现实意义。 本文通过分析临床路径系统的需求得出此系统主要包括三个大的功能模块：基础数据维护、路径执行和路径报表统计。根据系统的实际需求设计了基于.NET平台中Spring. net和NHibernate框架的三层C/S的系统架构,并且对系统架构进行进一步的细化,使此系统架构更加符合开发要求。根据设计的系统框架开发了医院临床路径系统,本系统主要包括基础数据维护、创建路径模板、审核路径、执行路径、编辑变异功能、路径准入准出功能、路径报表功能和中途退出功能等。 经过测试此系统已经能够稳定的运行,实现了所有的功能,能够达到预期的效果,本系统已经在沈阳盛京医院投入使用,通过使用此系统有效的提高了医护人员的工作效率、缩短治疗时间、降低了患者的治疗量费用,同时保证了患者的治疗效果,使用效果良好,能够满足客户的需要,得到了医护人员的一直好评。 本文最后将对临床路径系统的未来发展做初步的展望,探讨数据挖掘技术在临床路径系统中的使用,主要包括：确认诊断、统计分析数据和优化路径等方面。
基于医疗大数据的临床路径分析系统的设计与实现
这是一篇关于临床路径,Spark on Yarn,Sqoop,高斯分布,DBSCAN的论文, 主要内容为随着深度老龄化社会的到来和“全民医保”大环境下,“收不抵支”将成为医保基金的新常态。目前对于医保基金而言,开源空间并不大,基于临床路径进行费用控制成为医疗改革的必经之路。本文主要基于Spark on Yarn分布式平台,融合机器学习聚类算法、开源中间件Sqoop、大数据分析技术、正则表达式、数理统计、概率分布和JavaEE框架等理论技术,结合国家临床路径的核心内容,对经验临床路径分析所涉及的关键技术进行研究,提出一套由医疗数据迁移、医疗数据清洗、医疗数据分析和应用服务组成的基于医疗大数据的临床路径分析系统的解决方案。运用大数据分析和机器学习算法等技术,对医疗数据进行数据清洗、数据分析等操作,得到符合经验规律的临床路径,简称经验临床路径。本文首先对临床路径的发展现状进行分析,提出本文的研究目标和内容;其次,研究涉及的理论和技术;第三,根据用户需求对分析系统进行需求分析;第四,基于用户需求和现有资源,进行分析系统的总体架构、技术路线、功能模块和数据库设计;第五,对系统的关键模块进行详细设计与实现;基于Sqoop提出一种医疗数据迁移方法;基于Spark on Yarn平台,设计实现医疗数据清洗和分析方案;同时,基于SpringMVC框架,开发经验临床路径的数据服务交互接口。本文的主要工作内容如下所述。1、结合医疗数据迁移的实际需求,扩展Sqoop支持的数据源的数据类型;为支持数据对标、标准化处理和字符编码转换等业务,改造其ORM模块。2、对医疗数据的出院诊断文本进行研究,归纳其数据特征,设计实现从出院诊断文本中提取ICD-10病种编号的方法。分析医疗数据中退费项目特点,设计实现退费项目处理方法。3、基于Spark并行计算特点,对医疗数据清洗和分析的处理流程进行并行化设计与实现,提高分析系统的整体性能。4、基于分析单元的一维指标样本,其分布规律符合高斯分布,结合数理统计和概率分布理论,提出基于样本频率直方图的中心向外扩展算法。基于该算法完成临床路径的一维指标经验范围分析。5、运用机器学习聚类算法DBSCAN分析临床路径的关联指标经验范围。
基于医疗大数据的临床路径分析系统的设计与实现
这是一篇关于临床路径,Spark on Yarn,Sqoop,高斯分布,DBSCAN的论文, 主要内容为随着深度老龄化社会的到来和“全民医保”大环境下,“收不抵支”将成为医保基金的新常态。目前对于医保基金而言,开源空间并不大,基于临床路径进行费用控制成为医疗改革的必经之路。本文主要基于Spark on Yarn分布式平台,融合机器学习聚类算法、开源中间件Sqoop、大数据分析技术、正则表达式、数理统计、概率分布和JavaEE框架等理论技术,结合国家临床路径的核心内容,对经验临床路径分析所涉及的关键技术进行研究,提出一套由医疗数据迁移、医疗数据清洗、医疗数据分析和应用服务组成的基于医疗大数据的临床路径分析系统的解决方案。运用大数据分析和机器学习算法等技术,对医疗数据进行数据清洗、数据分析等操作,得到符合经验规律的临床路径,简称经验临床路径。本文首先对临床路径的发展现状进行分析,提出本文的研究目标和内容;其次,研究涉及的理论和技术;第三,根据用户需求对分析系统进行需求分析;第四,基于用户需求和现有资源,进行分析系统的总体架构、技术路线、功能模块和数据库设计;第五,对系统的关键模块进行详细设计与实现;基于Sqoop提出一种医疗数据迁移方法;基于Spark on Yarn平台,设计实现医疗数据清洗和分析方案;同时,基于SpringMVC框架,开发经验临床路径的数据服务交互接口。本文的主要工作内容如下所述。1、结合医疗数据迁移的实际需求,扩展Sqoop支持的数据源的数据类型;为支持数据对标、标准化处理和字符编码转换等业务,改造其ORM模块。2、对医疗数据的出院诊断文本进行研究,归纳其数据特征,设计实现从出院诊断文本中提取ICD-10病种编号的方法。分析医疗数据中退费项目特点,设计实现退费项目处理方法。3、基于Spark并行计算特点,对医疗数据清洗和分析的处理流程进行并行化设计与实现,提高分析系统的整体性能。4、基于分析单元的一维指标样本,其分布规律符合高斯分布,结合数理统计和概率分布理论,提出基于样本频率直方图的中心向外扩展算法。基于该算法完成临床路径的一维指标经验范围分析。5、运用机器学习聚类算法DBSCAN分析临床路径的关联指标经验范围。
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