一.科學(xué)性
1.研究意義
信息科技經(jīng)過 60 余年的發(fā)展，已經(jīng)普及到社會(huì)生活的每一個(gè)角落。隨著信息技術(shù)在國(guó)家治理、經(jīng)濟(jì)運(yùn)行的方方面面的應(yīng)用，大量的數(shù)據(jù)隨之產(chǎn)生。而互聯(lián)網(wǎng)技術(shù)的爆發(fā)式發(fā)展使得近年來產(chǎn)生的數(shù)據(jù)總量超過了人類以往產(chǎn)生的歷史數(shù)據(jù)的總和，醫(yī)療行業(yè)的數(shù)據(jù)增長(zhǎng)幅度尤為突出。
醫(yī)療大數(shù)據(jù)具有巨大的價(jià)值,尤其是在臨床輔助診療和健康管理方面。醫(yī)療大數(shù)據(jù)已經(jīng)上升到國(guó)家戰(zhàn)略，同時(shí)也是全球?qū)W術(shù)界與產(chǎn)業(yè)界競(jìng)爭(zhēng)的研究熱點(diǎn)。如何利用這些醫(yī)療數(shù)據(jù)，挖掘數(shù)據(jù)的深層價(jià)值，是未來信息科技發(fā)展的趨勢(shì)，也是醫(yī)療大數(shù)據(jù)技術(shù)產(chǎn)生的背景。
本項(xiàng)目利用知識(shí)圖譜將各種瑣碎、零散的醫(yī)療信息知識(shí)相互連接，以支持綜合型知識(shí)檢索問答、輔助決策和智能醫(yī)療診斷。精準(zhǔn)醫(yī)學(xué)知識(shí)與大數(shù)據(jù)相結(jié)合，能夠利用龐大的全人類對(duì)疾病的理解和醫(yī)生的經(jīng)驗(yàn)形成知識(shí)庫(kù)，讓醫(yī)生能夠通過大數(shù)據(jù)的信息系統(tǒng)直接根據(jù)病人的個(gè)體實(shí)際情況來對(duì)他們進(jìn)行針對(duì)性的診斷和治療，輔助醫(yī)生的診療過程，使得普通醫(yī)生也能夠像最好的資深醫(yī)生一樣為病人提供高質(zhì)量的診療服務(wù)。
本項(xiàng)目結(jié)合知識(shí)圖譜和醫(yī)療大數(shù)據(jù)技術(shù)，可以幫助患者自我評(píng)估病情，幫助醫(yī)生找到最佳治療方案，提高醫(yī)生工作效率和診療質(zhì)量，為慢病患者提供遠(yuǎn)程指導(dǎo)和干預(yù)。
2.醫(yī)療大數(shù)據(jù)的爬取與存儲(chǔ)
(1) 利用互聯(lián)網(wǎng)搜尋可靠、權(quán)威的醫(yī)療數(shù)據(jù)來源，按照疾病所屬科室利用多線程技術(shù)分段爬取全部數(shù)據(jù)，保證涵蓋全部疾病內(nèi)容，并在數(shù)據(jù)爬取過程中，分析數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)，包括科室、癥狀、病因、并發(fā)癥、治療、預(yù)防等。
(2) 針對(duì)爬取的數(shù)據(jù)進(jìn)行分詞，用于后續(xù)算法設(shè)計(jì)，最后將全部數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)化存儲(chǔ)至本地 MySQL 數(shù)據(jù)庫(kù)。
(3) 利用 Elastic Search 數(shù)據(jù)庫(kù)快速地儲(chǔ)存、搜索和分析海量數(shù)據(jù)。將MySQL 中存儲(chǔ)的數(shù)據(jù)抽取部分部分存入到 Elastic Search 數(shù)據(jù)庫(kù)，然后開發(fā)相應(yīng)接口，返回JSON 格式的數(shù)據(jù)。ES 數(shù)據(jù)庫(kù)的主要功能：一是用戶在輸入框輸入癥狀詞時(shí)提供實(shí)時(shí)搜索結(jié)果；二是點(diǎn)擊部位時(shí)搜索到全部相關(guān)癥狀。
(4) 使用 Neo4j 圖形數(shù)據(jù)庫(kù)存儲(chǔ)一部分結(jié)構(gòu)化的數(shù)據(jù)，便于進(jìn)行算法設(shè)計(jì)，搭配分詞、檢索、排除、統(tǒng)計(jì)等算法提升診斷正確率。
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