【摘 要】
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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,但是我们仍面临着海量电子病
【机 构】
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南京大学计算机软件新技术国家重点实验室,南京中国210046
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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,但是我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,本文提出一种基于云框架的症状自查服务模型.首先,本文建立了Hadoop集群,用来对海量医疗数据的存储以及索引的建立,提高电子病历的搜索响应时间.其次,本文设计了基于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,本文对症状自查服务的实现进行讨论,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,本文通过实验证实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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