6、医学数据管理与可视化：疾病共病与临床信息可视化框架

医学数据管理与可视化：疾病共病与临床信息可视化框架

在医学领域，电子病历（EMRs）蕴含着评估疾病风险的重要临床信息，其中疾病共病现象，即多种疾病在同一患者身上同时出现的情况，是一个关键的研究课题。本文将介绍一种用于可视化探索疾病共病关系的实用框架，并对比不同数据库在医学数据检索中的性能。

1. 数据库性能对比

在医学信息检索中，使用编码的医学文本需要存储在数据库中。传统上，关系型数据库常用于此任务，但研究发现，图数据库（包括通用图数据库和RDF三元组存储库）在查询性能上远超关系型数据库，最高可达50倍。

• Neo4j数据库 ：使用Cypher查询引擎时，比关系型数据库快5.7倍；使用Java API时，快16.1倍。
• GraphDB三元组存储库 ：平均比关系型数据库快20.6倍。

此外，当前CE数据的三元组存储版本使用字符串字面量存储本可作为数字字面量存储的值，若使用数字字面量，可能会有轻微的性能提升。而且，随着查询规模和复杂度的增加，各系统的查询速度如何变化尚不清楚。虽然返回更多数据可能会影响关系型数据库和Neo4j的查询性能，但对三元组存储库的影响可能稍大，不过在缺乏相关测试的情况下，尚无理由认为这会显著影响运行时间。

2. 疾病共病可视化框架

该框架旨在提供一种高效有效的可视化技术，用于EMRs数据挖掘，特别是共病分析。主要挑战在于有效计算诊断数据、嵌入共病网络以及将临床信息以热图形式叠加显示。

2.1 相关工作

此前已有不少研究对EMRs中