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周毅引見了數據闡發與研討的四種次要手藝：一是天然言語處置，將非構造化數據轉化為尺度的構造化數據，為精準闡發臨床數據打下堅固根底；二是數據發掘與闡發，對臨床數據停止洗濯收拾整頓并轉化到通用的科研數據模子，供給機械進修和深度進修的分類、猜測、決議計劃模子；三是一體化的醫學本體，一體化的醫學本體常識庫綜合了今朝海內多種中文支流的本題庫和術語庫，并接軌國際通用尺度；四是可視化闡發成果，多元化的可視化闡發成果將闡發成果愈加直觀、抽象地展現出來。醫療數據多條理、多角度的闡發和操縱，觸及到數據的性命周期，包羅數據的收羅、辦理、陳述和闡發，期望經由過程這些闡發，撐持個別化診療決議計劃、比力有用性研討、行列有用性研討等，從而完成以科室大概學科為中間的數據闡發和操縱、以疾病為中間的數據闡發和操縱，和以病報酬中間的數據闡發和使用等功用。周毅夸大，依托醫療大數據根底，成立臨床科研一體化的云合作平臺是一個一定開展趨向，要成立專科單病種尺度假名詞庫及構造化病歷處置平臺及臨床數據中間；成立跨科室、跨病院的臨床科研數據中間，完成臨床診療數據到科研數據的后構造化處置和一體化辦理；成立專科診療標準并在合作系統內停止使用和推行，低落地區內差別，進步地區專科的診療程度。同時，撐持相干的大行列課題，籠蓋數萬到百萬的患者；優化患者辦理，加強醫患互動動、健全隨訪機制，完成病例查詢、統計闡發等功用，做好精準的安康辦理。“醫學的開展曾經從基于才能的藝術轉變成數據驅動的迷信，期望經由過程病院科研云平臺的成立，助推醫學及全部醫療到科研的進一步開展。”周毅說。（本文按照周毅在“2018醫療安康云生態大會”的演講內容收拾整頓）

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