临床医疗大数据一般使用什么技术方案？与其他领域的大数据技术方案是否有区别？

举例来说，一般临床大数据分析包括几个步骤：第一步对来自不同医院信息系统的病人数据进行数据集成。第二步基于CDR构造专题库，确定：符合疾病特征的病例；确定需要的病例字段，对于结构化的字段，需要从原始的电子病历库中抽取，例如年龄与性别，对于半结构化或非结构化字段，需要使用文本抽取等技术，结合知识库对其进行结构化。在这个过程中，需要建立知识图谱，以方便自动化的病例数据抽取。第三步需要对病例库进行数据质量评估，评估其是否适用于挖掘。评估指标包括数据完整性、一致性、医疗实体及其编码的一致性、数据精确性等。若病历库达到评估要求，即可进行第四步的数据挖掘，如果不能，则需要回到前面步骤，重新抽取和整理数据。第四步，确定挖掘目标，选择合适的模型，设计并实施实验。如果实验发生问题，可能需要改进算法，也有可能是数据质量缘故，需要回到前面步骤，重新抽取和整理数据。