跨组织医疗健康大数据聚合与案例知识推理方法研究
文献摘要：
[目的/意义]医疗健康大数据为智慧医疗提供了前所未有的机遇.然而"数据烟囱""信息孤岛"和低效的知识服务方法严重阻碍医疗健康服务模式创新.如何通过医疗健康大数据深度聚合和动态知识服务,实现面向全方位全周期智慧医疗服务的知识管理创新成为当前医疗信息资源管理领域的重要问题.[方法/过程]介绍了一种面向大规模多源异构医疗健康数据安全共享的联邦学习机制和深度聚合方法,提出了人机协同的医疗案例库构建方法和基于杰卡德距离算法的医疗案例知识推理方法.[结果/结论]该方法为智慧诊疗、临床教学和辅助科研提供了一体化知识管理服务框架.[创新/局限]该方法不仅为智慧医疗与精准健康管理提供了一种数据管理方法体系,还为5P智慧医疗服务新模式构建提供了新的思路.
文献关键词：
医疗健康数据治理;跨组织数据聚合;知识管理;人机协同;知识服务
作者机构：
北京邮电大学计算机学院(国家示范性软件学院),北京100876;合肥工业大学管理学院,安徽合肥230009
引用格式：
[1]顾天阳;赵旺;曹林-.跨组织医疗健康大数据聚合与案例知识推理方法研究)[J].情报科学,2022(03):40-44
B类：
健康大数据,知识推理,推理方法,烟囱,信息孤岛,知识服务,服务方法,医疗健康服务,健康服务模式,服务模式创新,数据深度,深度聚合,全周期,智慧医疗服务,知识管理,管理创新,医疗信息,信息资源管理,管理领域,多源异构,数据安全共享,联邦学习,学习机制,聚合方法,人机协同,案例库构建,构建方法,卡德,临床教学,管理服务,服务框架,数据管理方法,管理方法体系,还为,5P,新模式构建
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