5、电子健康记录数据的分类与处理：从半结构化数据到机器学习算法

电子健康记录数据的分类与处理：从半结构化数据到机器学习算法

1. 半结构化数据在电子健康记录中的重要性

在电子健康记录（EHR）中，半结构化数据起着连接结构化数据和非结构化数据的关键作用。它结合了结构化数据的有序性和可搜索性，以及非结构化数据的自由文本叙述，为临床数据提供了更灵活、多样的表示方式。以下是半结构化数据在EHR中重要性的具体体现：
- 获取详细信息 ：医疗从业者可以使用半结构化数据记录那些难以整齐地放入预设结构化字段的复杂信息，如上下文信息、观察结果、定性评估和个人解释，有助于深入了解患者的病情和护理情况。
- 适应性和灵活性 ：允许在收集各种临床数据时具有灵活性，能够适应不同医疗专业人员的偏好和记录习惯。无需大幅改变核心EHR格式，即可引入与特定患者、病情或临床情况相关的额外数据项。
- 增强临床判断 ：可纳入EHR以促进更个性化和明智的医疗决策。定性数据、临床叙述和提供者见解的使用有助于更好地理解复杂的患者病例，并制定有效的治疗策略。
- 增强数据评估 ：提高了研究和数据分析能力。使研究人员能够从临床叙述中提取重要信息，发现仅从结构化数据中不明显的模式、趋势和关系，为回顾性研究、结果研究和质量改进计划提供有用的背景和额外维度。
- 护理的一致性和协调性 ：实现了医疗提供者之间的有效沟通和护理协调。记录护理交接、过渡和跨学科协作的细节，确保关键信息在不同护理场所和提供者之间准确、完整地传达。
- 以患者为中心的记录 ：通过