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Python语言在医院信息化中的应用研究

更新时间：2019-12-21 21:19:57 大小：2M 上传用户：songhuahua查看TA发布的资源 标签：python 下载积分：1分 评价赚积分 （如何评价?） 打赏 收藏 评论(0) 举报

资料介绍

本文研究Python语言连接Caché数据库,并抽取数据库中的数据,同时将抽取的数据进行清洗和重加载,利用Django2.0平台技术和机器学习算法对数据进行分析,进而实现临床决策支持系统建立的应用研究工作。


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技术  
IGITCW 应用  
D
Technology Application  
Python语言在医院信息化中的应用研究  
程 彪  
（中国科学技术大学附属第一医院西区（安徽省肿瘤医院），合肥 230000）  
摘要 ：本文研究 Python 语言连接 Caché 数据库，并抽取数据库中的数据，同时将抽取的数据进行清洗和重加载，利用 Django2.0  
平台技术和机器学习算法对数据进行分析，进而实现临床决策支持系统建立的应用研究工作。  
关键词 ：Python ；Caché 数据库 ；Django ；机器学习 ；临床决策支持系统  
doi ：10.3969/J.ISSN.1672-7274.2019.06.130  
中图分类号 ：R197.324  
文献标示码 ：A  
文章编码 ：1672-7274（2019）06-0162-02  
The Application of Python in Hospital Information Analysis  
Cheng Biao  
（The Firet Affiliated Hospital of USTC West District（Anhui Provincial Cancer Hospital），Hefei，230000）  
Abstract :In this paper，Python is used to connect the Caché Database，and we extract the data from the database. At the same time，the  
extracted data are cleaned and reloaded，we analyzed the data by using Django 2.0 platform technology and machine learning algorithm，so as  
to realize the application research of the establishment of clinical decision support system.  
Keywords  
：Python ：Caché Database ：Django ：Machine Learning ：Clinical Decision Support System  
我院HIS 系统目前使用的数据库为Caché 数据库，在多年的  
信息化建设中Caché 数据库有其独特的优势，同时也存在弊端[1]。 数据。  
经过多年的信息化建设，Caché 数据库使用了很多的其他第三方  
语言，并通过第三方的语言开发了很多应用系统，如：使用Ext  
Js 和.Net 框架开发了护理病历系统；使用Java 虚拟机（jdk1.6）  
开发了智能报表系统；使用C Sharp 开发语言和.Net 框架开发了  
第七、连接Caché 数据库，与数据库进行交互，并处理相关  
以下为示例代码：  
import sys，intersys.pythonbind3 // 导入数据库驱动  
.......  
url = host + "[" + port + "] ：SAMPLES" //host 为服务器地址，  
医嘱单打印系统等等。  
port 为端口号  
随着人工智能和大数据的快速发展，我院使用InterSystems  
公司的集成平台建成了数据中心。另一方面，Python 语言有着  
强大的科学计算、数据处理、数据分析等功能，能够适应人工智  
能和大数据方面的发展。因此，本文尝试从Python 语言的角度，  
连接Caché 等数据库，并对医疗数据进行分析和应用。  
conn = intersys.pythonbind3.connection（）  
conn.connect_now（url，user，password，None）  
database = intersys.pythonbind3.database（conn）  
cq = intersys.pythonbind3.query（database）  
sqlcode = 0  
cq.prepare_class（"web.XXXXX"，FunName）  
cq.set_par（1，query）  
1 Python 语言和 Caché 数据库  
Python 是一个有条理的、强大的面向对象的程序设计语言，  
类似于Java、Perl 等语言，目前Python 最高的版本为V3.7.0，本  
文中使用V3.5.4版本进行研究。Python 语言可以应用于系统编程、  
图形处理、数学处理、文本处理、数据库编程、网络编程、Web  
编程、多媒体应用等，它可以支持相当多的标准库，如：Tkinter  
（默认的图形界面接口）、Numpy（Python 科学计算的基础包）、  
Pandas（基于NumPy 的一种工具，该工具是为了解决数据分析  
任务而创建的），MatplotLib（绘制数据图表的Python 库）、Scipy（解  
决科学运算中各种标准问题域的包的集合）、Tensorflow（机器学  
习库）等。  
cq.execute（）// 执行Caché 数据库方法  
.......  
3 应用性研究目标  
3.1 研究目标  
通过和Caché 数据库的互联，我们能实现从医嘱、电子病历  
等系统抽取数据[2]，将数据通过Python 语言实现自然语言处理[3]  
和临床决策支持的研究。本文采取Django2.0架构实现相关研究。  
主要处理研究目标有：  
（1）通过病历，分析某一类疾病治疗效果。针对肺癌病人的  
日常病程录、出院小结等病历内容分析，研究不同治疗方式的治  
疗效果。  
Caché 数据库是InterSystems 公司产品，属于后关系型数据  
库（Post Relational database），主要应用于医疗卫生管理信息系统，  
被医疗界公认为首选数据库。Caché数据库有如下的特点：速度快、  
使用简单、接口容易、支持远程映射和镜像、支持WEB 开发。  
（2）通过关键词找到相似病历，用于辅助诊断、科研、借鉴  
治疗。输入肺癌、化疗、放疗等关键词，检索到相似病历，可用  
于科研或者借鉴治疗。  
2 Python 语言和 Caché 数据库交互性研究  
本文的研究目的是用Python 语言分析我院医疗数据，首先  
我们对Python 语言和Caché 数据库交互性做出研究。  
步骤如下：  
（3）对患者病历进行整理，建立可视化模块。对患者数据以  
及病历质量分析等建立可视化模块，用于医院精细化管理。  
（4）对患者电子病历进行分类。建立深度学习模型，进行机  
器学习，对患者病历进行分类划分。例如肺癌病人化疗和放疗的  
病历分类，给出量化结果。  
第一、安装Python3.5.4 ；  
第二、安装Caché 数据库；  
3.2 步骤和关键技术点  
3.2.1 医学语言处理知识库建立[4]  
第三、安装Microsoft visual C++ 14.0组件；  
第四、设置环境变量能够使用C/C++ 编译器；  
第五、在Python 开发环境下编译驱动程序，命令为“python  
setup.py install”或者“python setup3.py install”，本文使用的是  
Python V3.5.4，因此使用“python setup3.py install”命令；  
第六、安装PyCharm，同时下载相应支持库；  
目的：对病历文本数据分析更加准确。  
途径：建立维护程序，将临床专业术语维护到知识库。  
试验：“患者2018.8因“发热伴咳嗽咳痰”就诊我科”。  
正常分词结果（Fool-NLTK）：（下转第249页）  
DIGITCW  
2019.06  
162  

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