摘要
本发明提供了一种电子病历数据患者信息脱敏和检验数据标准化的方法,涉及医疗大数据处理与隐私保护技术领域。该方法包括:从医院信息系统中采集结构化与非结构化电子病历数据;对患者敏感信息进行自动识别与脱敏处理;对实验室检验数据进行时间对齐、缺失值填补与归一化处理;提取关键特征并构建预测模型,结合政策阶段划分与特征重要性分析,提升模型在不同医疗政策环境下的适应能力。通过多模型融合建模与SHAP解释机制增强模型可解释性与预测性能。本发明实现了高效合规的数据脱敏,提升了检验数据的一致性与建模质量,支持动态响应政策变化,具有良好的实用性与推广价值。
技术关键词
电子病历数据
患者
医疗大数据处理
结构化电子病历
身份证号
编码规则
决策树分类器
人口统计信息
隐私保护技术
电子病历系统
医院信息系统
构建预测模型
标注规则
随机森林
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多模型
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