基于海量医疗数据的症状自查服务云框架设计

• 作者: 周作建 林文敏 潘金贵 王斌斌
• 来源期刊: 计算机科学与探索
• 学科: 工学
• 关键词: 云框架 症状自查服务 海量医疗数据 Hadoop Lucene
• 年，卷（期）: 2015,（9）
• 所属期刊栏目: 数据库技术
• 页码范围: 1056-1065
• 页数: 10页
• 分类号: TP391
• 字数: 7852字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3778/j.issn.1673-9418.1411049

摘要

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。

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	潘金贵	南京大学计算机软件新技术国家重点实验室	143	2369	23.0	44.0
5	周作建	南京大学计算机软件新技术国家重点实验室	4	40	4.0	4.0
9	王斌斌	南京大学计算机软件新技术国家重点实验室	3	34	3.0	3.0
13	林文敏	南京大学计算机软件新技术国家重点实验室	1	8	1.0	1.0