病案首页是医院诊疗过程中产生的医疗活动的医疗记录中最重要的内容,是医疗、医院统计、临床研究及国家卫生统计信息的主要来源。病案首页能够为医院医疗质量评价、三级公立医院绩效考核和医疗决策提供重要依据。因此,病案首页内容的填报和整理至关重要。然而,在实际的操作过程中,受业务能力、主客观等因素的影响,病案首页的填写出现了不同程度的问题,导致病案首页的质量下降。同时病案首页的数据规模呈指数级增长,也为病案首页的处理与分析带来了极大的挑战。因此必须采取积极有效的措施对病案首页大数据的质量加以改进。提升海量病案首页的数据质量需要设计有效的大数据质控方法。质控方法的设计思路包括制定质控规则并根据规则进行质控,采用机器学习的方法构建病案首页大数据质控模型以及设计病案首页大数据质控系统。由此,论文主要做了以下的研究工作并取得了相应的成果:（1）对病案首页的填写规范、实际填写情况以及数据项的内容含义进行研究,分析并整理出病案首页大数据的质控规则。构建病案首页大数据质控规则库并对其进行统一的管理,采用Drools规则引擎技术对数据和质控规则进行校验,完成病案首页大数据基于已制定规则部分的质控工作。为该方法设计完整的运行流程和分布式的运行方案,以提升病案首页大数据质控的效率,且使其便于集成到论文后面章节的病案首页大数据质控系统中。（2）对大量的病案首页原始数据做规范化处理并剔除隐私信息。基于XGBoost、Hist-GBDT和随机森林的集成算法构建病案首页大数据质控模型,并采用相关性分析的方法对模型的特征选择阶段进行改进。对模型进行参数调优和评估,得到精度和泛化性能俱佳的病案首页大数据质控模型,使模型能够依据输入的数据项较为准确地预测待质控数据项,将预测的数据运用到数据质量水平不高的病案首页数据集中,通过对比将不正确的、不规范或是漏填的待质控数据项替换为模型预测出的正确的、规范的待质控数据项,从而达到对待质控数据项质控的目的。（3）在论文已经完成的病案首页大数据质控方法的基础上,基于分布式微服务的架构和SpringCloud、VUE和Element UI等WEB开发技术,设计并实现病案首页大数据质控系统。系统在病案首页大数据录入时和录入后两个层面分别实现了校验功能以达到数据质控的目的。除此以外系统还实现了能够提升系统可用性的通用功能。经过系统质控,可有效提高病案首页的数据质量,为医疗研究工作提供可靠、有效的数据,实现病案首页数据质控自动化。