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题名基于海量医疗数据的症状自查服务云框架设计
被引量：3
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作者
周作建
林文敏
王斌斌
潘金贵
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机构
南京大学计算机软件新技术国家重点实验室
南京大学计算机科学与技术系
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出处
《计算机科学与探索》
CSCD
北大核心
2015年第9期1056-1065,共10页
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基金
江苏省省级现代服务业(软件产业)发展专项引导资金资助项目No.2013771
计算机软件新技术国家重点实验室自主课题No.ZZKT2013B11~~
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文摘
随着当前社会"亚健康"人群的增加,症状自查服务显得愈发重要。各地基于居民健康档案的区域卫生信息平台的建立,为症状自查服务实现提供了数据基础,但是人们仍面临着海量电子病历的获取、存储、搜索以及数据分析计算等诸多挑战。鉴于上述问题,提出了一种基于云框架的症状自查服务模型。首先建立了Hadoop集群,用来存储海量医疗数据以及建立索引,提高电子病历的搜索响应时间。其次设计了基于Lucene的分布式搜索节点集群,用来对海量的电子病历进行实时检索、数据分析和隐私过滤。此外,对症状自查服务的实现进行了讨论,包括搜索节点的选择、病历索引文件的建立、病历相似度的计算及排序方法。最后,通过实验证实了症状自查服务的云框架模型具有可扩展性和有效性。
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关键词
云框架
症状自查服务
海量医疗数据
HADOOP
LUCENE
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Keywords
cloud framework
symptom self-inspection services
massive medical data
Hadoop
Lucene
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分类号
TP393
[自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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