【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,但是人们仍面临着海量电子
【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,南京大学计算机科学与技术系
【基金项目】
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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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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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