1、“.....重复数据处理。在仔细分析了电子病历数据库中的表中的数据后，发现这些数据中含有许多重复的或者相似的记录，比如说，患者中诊断结果中有高血压还有高血压级，按照医学原理，它们属于同种病。所以在关联规则的挖掘中的实验中，我们把他们都按照高血压来处理，所以删除高血压级的记录，类似的还有糖尿病与型糖尿病等等。数据集成方法电子病历数据来源十分广泛，可以来源于些电子仪器，可以来源医生对病情的记录等等，我们需要把这些数据进行整合且的电子病历数据抽取出来放在个简化的文档中。医疗数据包含在文档中的元素或者属性当中，这些数的类型和意义已经在关系数据库表中定义了，因此，只需提取电子病历共享文档中的数据，和关系数据库中表中的字段对应。数据映射到关系数据库运用中对象的发序列技术......”。

2、“.....并且处理好对象之间的关系，然后通过将这些对象存储到关系数据库中。对于非结构化的文本数据，需要利用自然语言处理基于电子病历数据处理方法研究论文原稿。选择其作为分词工具主要考虑到以下几个方面原因首先，自年诞生以来，目前全球用户已经突破万人，得到很高认可其次，该分词工具支持许多操作系统，如。另外，还支持不同的语言进行开发，如等主流语言开发最后，它可以同时支持庄军，郭平，周杨，等电子病历数据预处理技术计算机科无论在科研方面还是在应用方面都很有意义。参考文献郭煜电子病历与手写病历缺陷比较及对策分析基层医学论坛，丁衛平，祁恒，董建成，等基于关联规则的电子病历挖掘算法研究与应用视力情况不正常正常。糖尿病类型型糖尿病型糖尿病。数据经过这些变换后......”。

3、“.....来发现这些属性之间的关系了。图表现数据进行数据转换后的部分结果展示。结语本文针对电子病历数据中存在的数据结构复杂数据冗余性数据不完整性数据不致性等特点，采取数据抽取数据清理数据变换和数据规约等方法对这些数据进行了处理，旨在提取电子病历数据库中有价值的信息并挖掘隐含在其中的医学诊断规则和模式，从而为疾病的诊断和治疗尔升和毫摩尔升之间血糖含量在毫摩尔升和毫摩尔升之间血糖含量大于毫摩尔升之间。数据冗余性。随着医疗技术的快速发展，每天都会产生大量的数据，这些数据中会存在些重复的数据。比如说，有些疾病，比如说流行性感冒，患者表现的症状还有医生给出的治疗方案般都很相似，这样就会造成数据库中数据的重复，还有就是患者在不同医院进行就诊也会产生重复的数据......”。

4、“.....數据隐私性。电子病历数据包含了患者的所有在医院进行治疗的信息。，律去辅助医生诊断改善医院管理丰富研究内容。快速有效地从这些的数据中发现隐藏其中的有用的信息和知识，从而提高医疗水平，因此，对电子病历数据进行研究无论在科研方面还是在应用方面都很有意义。参考文献郭煜电子病历与手写病历缺陷比较及对策分析基层医学论坛，些词需要从文本中去掉。分词工具中会有这些词的文档，用户自己还可以加入自己的些无关的停用词。基于电子病历数据处理方法研究论文原稿。视力情况不正常正常。糖尿病类型型糖尿病型糖尿病。数据经过这些变换后，就可应用关联规则算法进行规则挖掘了，来发现这些属性之间的关系了。图表现数据进行数据转换后的部分结果展示......”。

5、“.....采取数据抽取数据基于电子病历数据处理方法研究论文原稿中有些信息就属于病人的隐私，如姓名年龄联系方式婚姻情况和所患疾病等，在数据处理过程中需要对这些信息进行保护。下面分别对数据处理常用的方法包括数据抽取数据清理数据变换和数据规约等进行研究。是否嗜烟是否。是否嗜酒是否。是否空腹是否。血糖含量血糖含量小于毫摩尔升血糖含量在毫摩尔升和毫摩尔升之间血糖含量在毫摩尔升和毫摩尔升之间血糖含量大于毫摩尔升之间是否嗜烟是否。是否嗜酒是否。是否空腹是否。血糖含量血糖含量小于毫摩尔升血糖含量在毫进行处理。对文本数据进行处理需要经历以下几个步骤文本分词。文本分词是文本预处理过程中不可缺少的部分，与英文文本中单词中有空格不同，汉语文本字之间是连续的，所以要想获取特征词......”。

6、“.....常用得中文分词工具有汉语分词系统分词庖丁解牛分词等。本文中运用的是分词工具对电子病历系统中的文本文件进行处理，由中科院研发，是最早的中文分词工具，采用进行编，庄军，郭平，周杨，等电子病历数据预处理技术计算机科学丁衛平，祁恒，董建成，等基于关联规则的电子病历挖掘算法研究与应用微电子学与计算机，胡光阔，王天朝，江晓云，等基于粗糙集理论的数据挖掘技术临床应用研究中国数字医学，王欣萍，李燕数据挖掘技术于医学电子病历系统的应用现代预防医学清理数据变换和数据规约等方法对这些数据进行了处理，旨在提取电子病历数据库中有价值的信息并挖掘隐含在其中的医学诊断规则和模式，从而为疾病的诊断和治疗提供科学的准确的辅助决策。也就是说......”。

7、“.....比如说疾病的主要特征疾病之間隐含的关系以及疾病的发展规律等，这些信息的提取可以在定程度上帮助科研人员进行医学研究辅助医生临床诊断，从而促进医学发展。来发现数据中有用的规则和知识。并且可以利用这些。选择其作为分词工具主要考虑到以下几个方面原因首先，自年诞生以来，目前全球用户已经突破万人，得到很高认可其次，该分词工具支持许多操作系统，如。另外，还支持不同的语言进行开发，如等主流语言开发最后，它可以同时支持中英文分词。图表示的是电子病历数据中部分片段截图。上述病历片段在经过分词工具分词后的结果如图所示。去停用词。文本数据中并不是所有的词都能代表数据的特征，如你我他的地等，基于电子病历数据处理方法研究论文原稿病历数据抽取出来放在个简化的文档中......”。

8、“.....这些数的类型和意义已经在关系数据库表中定义了，因此，只需提取电子病历共享文档中的数据，和关系数据库中表中的字段对应。数据映射到关系数据库运用中对象的发序列技术，将抽取数据后的文档反序列化为对象，并且处理好对象之间的关系，然后通过将这些对象存储到关系数据库中。对于非结构化的文本数据，需要利用自然语言处理技术对行统存储，建立数据仓库的过程实际上就是数据集成。本文的数据源统来自数据库，数据进行抽取后同样存于数据库。数据转换方法电子病历系统中的许多数据不能直接拿来就能进行关联处理的，必须在进行挖掘工作前对数据进行变换，所以需要把电子病历数据转化为包含项的事务数据格式。电子病历数据包括数值属性类别属性等。数值属性如患者的年龄医院检测数据等......”。

9、“.....这样会导致数据维度太高，不利技术对其进行处理。对文本数据进行处理需要经历以下几个步骤文本分词。文本分词是文本预处理过程中不可缺少的部分，与英文文本中单词中有空格不同，汉语文本字之间是连续的，所以要想获取特征词，就必须对这些文本数据进行分词是，常用得中文分词工具有汉语分词系统分词庖丁解牛分词等。本文中运用的是分词工具对电子病历系统中的文本文件进行处理，由中科院研发，是最早的中文分词工具，采用英文分词。图表示的是电子病历数据中部分片段截图。上述病历片段在经过分词工具分词后的结果如图所示。去停用词。文本数据中并不是所有的词都能代表数据的特征，如你我他的地等，这些词需要从文本中去掉。分词工具中会有这些词的文档，用户自己还可以加入自己的些无关的停用词......”。