| 致谢 | 第5-6页 |
| 摘要 | 第6-8页 |
| Abstract | 第8-9页 |
| 第1章 绪论 | 第13-21页 |
| 1.1 研究背景及意义 | 第13-15页 |
| 1.2 国内外研究现状 | 第15-18页 |
| 1.3 研究内容与创新点 | 第18-19页 |
| 1.4 论文的组织结构 | 第19-21页 |
| 第2章 电子病历与数据驱动的决策支持 | 第21-43页 |
| 2.1 电子病历 | 第21-30页 |
| 2.1.1 电子病历概述 | 第21-23页 |
| 2.1.2 电子病历的组成 | 第23-24页 |
| 2.1.3 电子病历的有意义应用 | 第24-30页 |
| 2.2 临床决策支持系统 | 第30-37页 |
| 2.2.1 临床决策支持概述 | 第31页 |
| 2.2.2 临床决策支持系统的类型 | 第31-34页 |
| 2.2.3 临床决策支持系统的可用性问题 | 第34-37页 |
| 2.3 数据驱动的决策支持 | 第37-43页 |
| 2.3.1 数据仓库和OLAP | 第37-40页 |
| 2.3.2 数据挖掘与决策支持 | 第40-43页 |
| 第3章 基于临床数据中心的医疗数据实时分析平台 | 第43-77页 |
| 3.1 引言 | 第43-45页 |
| 3.2 基于临床数据中心的医疗数据实时分析平台设计方案 | 第45-61页 |
| 3.2.1 需求分析 | 第45-54页 |
| 3.2.2 系统总体设计 | 第54-55页 |
| 3.2.3 临床数据仓库设计 | 第55-58页 |
| 3.2.4 ETL设计 | 第58-61页 |
| 3.3 基于临床数据中心的医疗数据实时分析平台实现结果 | 第61-76页 |
| 3.3.1 ETL开发 | 第61-64页 |
| 3.3.2 数据仓库实现 | 第64页 |
| 3.3.3 多维数据分析实现 | 第64-68页 |
| 3.3.4 医疗数据实时分析平台页面实现 | 第68-76页 |
| 3.4 讨论与小结 | 第76-77页 |
| 第4章 基于患者相似性的自学习电子病历 | 第77-91页 |
| 4.1 引言 | 第77-78页 |
| 4.2 自学习电子病历系统设计方案 | 第78-84页 |
| 4.2.1 系统构架设计 | 第78-80页 |
| 4.2.2 患者相似性和层次聚类 | 第80-83页 |
| 4.2.3 数据抽取和系统评估 | 第83-84页 |
| 4.3 自学习电子病历系统实现与推荐模型验证 | 第84-88页 |
| 4.3.1 系统实现 | 第84-85页 |
| 4.3.2 数据验证 | 第85-88页 |
| 4.4 讨论与小结 | 第88-91页 |
| 第5章 面向Ⅱ型糖尿病患者的临床医患共同决策模型 | 第91-109页 |
| 5.1 引言 | 第91-94页 |
| 5.2 面向Ⅱ型糖尿病患者药物选择的辅助决策工具设计 | 第94-99页 |
| 5.2.1 辅助决策框架与系统构架设计 | 第94-96页 |
| 5.2.2 Ⅱ型糖尿病药物推荐模型 | 第96-98页 |
| 5.2.3 数据抽取和模型验证 | 第98-99页 |
| 5.3 辅助决策工具实现 | 第99-104页 |
| 5.3.1 推荐模型评估 | 第99-103页 |
| 5.3.2 系统实现 | 第103-104页 |
| 5.4 讨论与小结 | 第104-109页 |
| 第6章 总结与展望 | 第109-113页 |
| 6.1 总结 | 第109-110页 |
| 6.2 展望 | 第110-113页 |
| 参考文献 | 第113-129页 |
| 攻读博士学位期间的主要研究成果 | 第129-131页 |
