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摘要
目的：对多源异构的原始医疗数据进行处理，形成标准化、高质量的心房颤动（房颤）专病数据库，以便充分挖掘和运用数据库内的信息。方法：在医疗行业通用术语标准、房颤诊疗指南和临床路径的基础上制定了房颤专病数据库字段标准。在定期同步原始数据的基础上，基于大数据计算与自然语言处理（NLP）技术，完成数据的标准化处理和不同级别字段的数据加工。结果：房颤专病库纳入了上海交通大学附属胸科医院心血管科2015年1月至今的5万余例房颤患者的临床数据。经过基于NLP技术的数据处理和加工，专病库全部976个字段的准确率和召回率都达到95%以上。结论：房颤专病数据库能够明显提升医生的科研效率，深度挖掘真实世界医疗大数据的临床价值，最终推动我国房颤诊疗水平的提升。
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单位上海市胸科医院; 上海交通大学
