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大数据背景下中医电子病历关键问题研究

提要第3-5页
Abstract第5-7页
第1章 引言第11-18页
    1.1 研究背景和意义第11-12页
    1.2 国内外研究现状第12-16页
        1.2.1 医疗大数据国内外研究现状第12-14页
        1.2.2 中医药大数据研究现状第14-16页
    1.3 研究内容与方法第16-18页
        1.3.1 研究内容第16-17页
        1.3.2 研究方法第17-18页
第2章 大数据与中医药应用研究第18-29页
    2.1 大数据及相关技术第18-20页
        2.1.1 大数据的定义及特征第18-19页
        2.1.2 大数据处理平台第19页
        2.1.3 大数据技术分类第19-20页
    2.2 Hadoop生态圈第20-24页
        2.2.1 Hadoop平台第20-21页
        2.2.2 HDFS第21页
        2.2.3 MapReduce第21-22页
        2.2.4 Sqoop第22-23页
        2.2.5 Hive第23页
        2.2.6 Mahout第23-24页
    2.3 医疗大数据来源第24页
    2.4 中医药大数据第24-29页
        2.4.1 中医药大数据特征第24-27页
        2.4.2 真实世界的中医临床科研范式第27-29页
第3章 中医电子病历大数据服务架构研究第29-39页
    3.1 中医临证病案发展源流第29页
    3.2 电子病历的定义与发展第29-30页
    3.3 中医电子病历的内容与特色第30-34页
        3.3.1 中医电子病历特色第30-32页
        3.3.2 中医电子病历内容第32-34页
    3.4 基于“整体观”的中医电子病历大数据集成第34-35页
        3.4.1 数据集成原则第34页
        3.4.2 数据来源第34-35页
    3.5 中医电子病历大数据服务架构构建第35-39页
        3.5.1 大数据生命周期第36-37页
        3.5.2 中医电子病历大数据服务架构第37-39页
第4章 大数据背景下中医电子病历数据共享存储研究第39-58页
    4.1 存储方案第39-42页
        4.1.1 存储需求分析第39-40页
        4.1.2 存储格式分析第40-41页
        4.1.3 存储方案设计第41-42页
    4.2 基于HL7 CDA的中医电子病历数据共享第42-49页
        4.2.1 HL7 CDA第42-45页
        4.2.2 中医电子病历CDA文档规范流程第45-46页
        4.2.3 中医电子病历CDA文档构建第46-49页
    4.3 基于MongoDB的中医电子病历存储第49-53页
        4.3.1 面向文档的MongoDB数据库第49-50页
        4.3.2 基于MongoDB的中医电子病历数据存储设计第50-53页
    4.4 中医电子病历数据安全研究第53-58页
        4.4.1 访问控制第54-56页
        4.4.2 数字签名第56页
        4.4.3 完整性检测第56页
        4.4.4 容灾与备份第56-58页
第5章 大数据背景下中医电子病历大数据分析研究第58-83页
    5.1 大数据分析与传统数据分析的区别第58-61页
    5.2 中医大数据挖掘理念与方法第61-64页
        5.2.1 中医药大数据挖掘理念第61-62页
        5.2.2 中医药大数据挖掘方法第62-64页
    5.3 中医电子病历大数据挖掘流程第64-66页
    5.4 中医电子病历大数据挖掘实现第66-80页
        5.4.1 经典关联规则Apriori算法第66-68页
        5.4.2 大数据背景下Apriori算法问题分析第68页
        5.4.3 基于Hadoop的并行Apriori算法设计第68-73页
        5.4.4 基于Hadoop的并行Apriori算法测试与分析第73-80页
    5.5 中医药大数据应用发展思考第80-83页
第6章 总结与展望第83-86页
    6.1 总结第83-84页
    6.2 展望第84-86页
参考文献第86-92页
致谢第92-93页
查新报告第93-109页
论文著作第109-119页

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