EHR

电子健康记录 （EHR） 的采用为分析历史数据以预测临床结果和改善患者护理创造了机会。然而，非标准化的数据表示和异常对 EHR 在数字健康研究中的使用构成了重大挑战。为了应对这些挑战，我们开发了 EHR-QC，该工具由两个模块组成：数据标准化模块和预处理模块。数据标准化模块使用先进的概念映射技术将源 EHR 数据迁移到标准格式，在基准测试分析中超越了专家管理。预处理模块包括几个专门用于处理医疗保健数据细微差别的函数。我们提供数据异常的自动检测以及处理这些异常的解决方案。我们相信，开发和采用 EHR-QC 等工具对于推进数字健康至关重要。我们的最终目标是通过数据驱动的观察性研究进行快速实验，以产生强大、可推广的生物医学知识，从而加速临床研究。

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