SCENARIOS

适用场景

电子病历结构化

将自由文本的病程记录、出院小结转换为结构化的医学术语数据。

专病数据库建设

针对肿瘤、心血管等重点学科，构建高质量、多维度的专病科研数据库。

临床科研数据清洗

解决科研数据中的缺失值、逻辑错误、单位不统一等问题，提升数据可用性。

WORKFLOW

工作流程

处理步骤

1 HIS/LIS/PACS多源数据抽取

2 医学术语标准化（ICD-10/手术编码）

3 文本结构化解析（NLP技术）

4 隐私数据脱敏（HIPAA/GDPR合规）

5 数据质量逻辑校验与人工质控

6 科研数据集生成与导出

交付成果

结构化病历库涵盖患者基本信息、诊断、用药、检查检验结果

专病数据集符合特定纳入排除标准的科研分析宽表

数据质量评估报告数据完整率、准确率与一致性分析报告

咨询科研合作获取脱敏方案

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行业解决方案—— 医疗数据治理