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首页> 外文会议>IEEE International Conference on Bioinformatics and Biomedicine >Selected aspects of electronic health record analysis from the big data perspective
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Selected aspects of electronic health record analysis from the big data perspective

机译：从大数据角度看电子病历分析的某些方面

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The electronic health record (EHR) groups all digital documents related to a given patient as anamnesis, results of the laboratory tests, prescriptions, recorded medical signals as ECG or images etc. Dealing with such data representation we face with plethora of problems as different form of data, unstructured data (as doctor's notes), huge and fast growing volume, etc. It causes that EHR should be considered as the complex data representation. Accordingly, taking into consideration its complexity, hetorogenousity, fast growing and size we need special tools to analyse such medical big data. Such tools should be able to analyse datasets characterized by so-called 4Vs (volume, velocity, variety, and veracity). Notwithstandingly, we should also add the fifth V-value, because the only analytics tool deployment makes sense if it leads to healthcare improvement (as personalised patient's care, unnecessary hospitalization decreasing or reducing the patient's readmissions). In this paper we focus on the selected aspects EHR analysis from the big data perspective.
机译：电子健康记录（EHR）将与给定患者相关的所有数字文档分组为回忆，实验室检查结果，处方，已记录的医疗信号（如ECG或图像）等。在处理此类数据表示时，我们面临许多不同形式的问题数据，非结构化数据（如医生的注释），数量巨大且增长迅速等。这导致EHR应该被视为复杂的数据表示形式。因此，考虑到其复杂性，异构性，快速增长和规模，我们需要特殊的工具来分析此类医疗大数据。这样的工具应该能够分析以所谓的4V（体积，速度，变化和准确性）为特征的数据集。尽管如此，我们还应该增加第五个V值，因为只有这样的分析工具部署才能带来医疗保健的改善（因为个性化患者的护理，不必要的住院治疗会减少或降低患者的再入院率）。在本文中，我们从大数据角度着眼于EHR分析的选定方面。

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