醫(yī)療行業(yè)大數(shù)據(jù)應(yīng)用實(shí)例23(存儲(chǔ)版)
【正文】 也增加了系統(tǒng)整合的難度。規(guī)則的結(jié)論作為新的事實(shí)存儲(chǔ)，然后用更新過的事實(shí)再與其他規(guī)則的前提匹配，直到不再有可匹配的規(guī)則 。目前成功用于診斷環(huán)節(jié)的 CDSS常常局限于某個(gè)領(lǐng)域，比如， 1971年上線使用的 Leeds腹痛診斷系統(tǒng)，其診斷的正確率高達(dá) %，而醫(yī)生的診斷正確率在 %。 REGIMEN不是 LABDATA屬性，必須由系統(tǒng)推出。 對(duì)象 屬性 值 BURN MEMBEROF PROPT BURN VALUTYPE BINARY BURN PROMPT Is * a burn patient ? BURN LABDATA 1 推理策略： MYCIN的咨詢系統(tǒng)采用逆向推理（目的驅(qū)動(dòng)）過程。 動(dòng)態(tài)數(shù)據(jù)庫中的數(shù)據(jù)表示 ? 數(shù)據(jù)庫中的數(shù)據(jù)都用如下形式的三元組描述 ： (對(duì)象 屬性 值） ? 1. “對(duì)象”又稱為上下文，它是系統(tǒng)要處理的實(shí)體， 例如：PERSON(病人） ? 2. “屬性”又稱臨床參數(shù) ,用于描述相應(yīng)對(duì)象的特征，例如“病人”的姓名、年齡、性別。 (3) 判斷哪些藥物對(duì)抑制這種病菌可能有效 。知識(shí)庫存儲(chǔ)著編譯好的醫(yī)學(xué)知識(shí) ，推理機(jī) 則根據(jù)知識(shí)庫里的規(guī)則，以及患者的資料進(jìn)行自動(dòng)分析。人體不同部位、不同?？朴跋竦臄?shù)據(jù)文件大小不一，PACS網(wǎng)絡(luò)存儲(chǔ)和傳輸要采取不同策略。 一 、 醫(yī)療與大數(shù)據(jù)的趨勢(shì) 二、醫(yī)療大數(shù)據(jù)的應(yīng)用場(chǎng)景 三、 案例 分析 7 醫(yī)療大數(shù)據(jù)應(yīng)用場(chǎng)景 ?醫(yī)療行業(yè)產(chǎn)生的數(shù)據(jù)量主要來自于 PACS影像、 B超、病理分析等業(yè)務(wù)所產(chǎn)生的非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)。 臨床決策支持系統(tǒng)的功能和作用 案例分析 臨床決策支持系統(tǒng) 基于知識(shí)庫的CDSS 非基于知識(shí)庫的CDSS 基于知識(shí)庫的CDSS 大部分 CDSS屬于此類，它由三大模塊組成：知識(shí)庫、推理機(jī)和通訊模塊。 (2) 確定疾病可能是由哪種病菌引起的 。這樣做的主要目的是為了使醫(yī)生容易接受系統(tǒng)的結(jié)論。 LABDATA： 用于指出相應(yīng)參數(shù)的值是否可從用戶那里獲得。 用戶輸人病人的姓名、年齡及性別，并以三元組形式存入數(shù)據(jù)中。而且，每年發(fā)表的臨床研究數(shù)以千計(jì)，而且不少研究彼此矛盾，大量的數(shù)
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