電子健康記錄 （EHR） 的采用為分析歷史數(shù)據(jù)以預(yù)測臨床結(jié)果和改善患者護(hù)理創(chuàng)造了機會。然而，非標(biāo)準(zhǔn)化的數(shù)據(jù)表示和異常對 EHR 在數(shù)字健康研究中的使用構(gòu)成了重大挑戰(zhàn)。為了應(yīng)對這些挑戰(zhàn)，我們開發(fā)了 EHR-QC，該工具由兩個模塊組成：數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)化模塊和預(yù)處理模塊。數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)化模塊使用先進(jìn)的概念映射技術(shù)將源 EHR 數(shù)據(jù)遷移到標(biāo)準(zhǔn)格式，在基準(zhǔn)測試分析中超越了專家管理。預(yù)處理模塊包括幾個專門用于處理醫(yī)療保健數(shù)據(jù)細(xì)微差別的函數(shù)。我們提供數(shù)據(jù)異常的自動檢測以及處理這些異常的解決方案。我們相信，開發(fā)和采用 EHR-QC 等工具對于推進(jìn)數(shù)字健康至關(guān)重要。我們的最終目標(biāo)是通過數(shù)據(jù)驅(qū)動的觀察性研究進(jìn)行快速實驗，以產(chǎn)生強大、可推廣的生物醫(yī)學(xué)知識，從而加速臨床研究。

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