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健康档案是用来记录人们生命体征以及自身所从事的与健康相关的行为与事件。它是以个体生命周期为出发点,覆盖新生儿期、婴儿期、幼儿期、学龄前期、学龄期、青春期、青年期、中年期和老年期九大生命阶段,主要内容包括每个人的生活习惯、健康现状、既往病史、疾病诊疗情况、家庭病史、过敏反应记录以及历次体检结果等。它是一个动态、连续的记录过程,通过详细完整的健康记录,可以对生命历程中生理、心理和社会等进行多维动态变化的健康服务。世界各国都在医改,而健康档案是重点,面对如此大跨度、多学科、多载体的海量信息,采用过去的人工纸质方式、分散保管已无法满足人们利用的要求。去年,美国总统奥巴马在经济刺激方案中就有53页描述"健康信息高速公路"建设,而《经济 相似文献
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使用数据挖掘中的因果关系技术,分析某甲级医院住院首案中记录的高血压及其它协同疾病之间是否存在因果性。PC-Simple算法作为一种国内较少使用的因果分析算法,将其应用在对医学数据的因果关系挖掘中,能高效地得出变量之间的因果性。分析平台采用IBM SPSS Statistics进行数据预处理,以及R-Studio进行数据建模分析。实验结果表明,高血压与冠状动脉粥样硬化、脑梗死、颈动脉粥样硬化、不稳定型心绞痛和急性心肌梗死之间存在着因果关系。使用PC-Simple算法得到的结果与实际医学理论相吻合,验证了该算法的有效性。 相似文献
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使用HITON-PC算法分析某甲级医院2015年住院首案中记录的非胰岛素依赖型糖尿病及其它协同疾病之间是否存在因果性。HITON-PC算法是一种运用条件独立性检验处理高维数据的因果分析算法,将其应用于医学数据挖掘中,能高效得出变量之间的因果关系。非胰岛素依赖型糖尿病与冠状动脉粥样硬化、高血脂、高血压、高血压II期和高血压III期之间有着因果关系。通过因果关系分析,可以很好地从大量临床数据中发现疾病间的潜在因果性,为相关疾病的临床诊断提供辅助,具有很强的实用性。 相似文献
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